Caso Estudio 1: cómo Chat GPT clasifica negocios locales

Estudio detallado: cómo ChatGPT genera y ordena listados de negocios locales

Autores: equipo de análisis (YaggoSEO y sus Neuro divergencias) (abril 2025)

Fuentes de datos: trazas JSON exportadas desde la interfaz ChatGPT para tres búsquedas reales:

1. BUSQUEDA RESTAURANTES VEGETARIANOS CORUÑA.
2. mejores electricistas lugo.
3. mejores vegetarianos cerca de la calle Real A Coruña.

1. Introducción y objetivo

Los usuarios de ChatGPT suelen confiar en sus recomendaciones para decidir dónde comer o a qué profesional contratar. Pero ¿cómo decide el modelo qué negocios mostrar primero?

En este documento desglosamos paso por paso el flujo interno, apoyándonos en tres ejemplos verificados, para descubrir el patrón real y proponer estrategias de SEO Local adaptadas a esta nueva ventana de visibilidad.

Del mismo modo, Natzir Turrado ha compartido también su visión y enfoque único sobre este tema en su perfil, y os dejo aquí el enlace por si queréis ampliarlo con más detalle.

2. Metodología

1. Se ejecutó cada consulta en ChatGPT «o3».
2. Se exportó el árbol JSON completo.
3. Se aislaron los nodos relevantes (search_result_group, safe_urls, businesses_map).
4. Se midieron tiempos de llegada (~ marcas timestamp_ms).
5. Se contrastó la distancia en las búsquedas georreferenciadas mediante fórmula de Haversine.

3. Pipeline interno (común a las tres búsquedas)

┌────────────────────────────┐
│ 1 · web.search("consulta") │   ← una sola llamada a Bing
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 2 · Filtrado `safe_urls`   │   ← whitelist (Foursquare, Google Maps, TripAdvisor, dominios 
|                                                                                  propios)
└────────────┬───────────────┘
             │  (cada URL ↘)
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 3 · Peticiones paralelas   │
│     a proveedores          │
│   • provider:"foursquare"  │
│   • provider:"serp" (Google│
│     Maps via SERP scraping)│
└────────────┬───────────────┘
             │ (respuesta cuando llegue)
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 4 · Relleno `businesses_map│
│     en orden de llegada    │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 5 · UI: se muestra tal cual│  ← **sin sort() final**
└────────────────────────────┘

┌────────────────────────────┐
│ 1 · web.search("consulta") │   ← una sola llamada a Bing
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 2 · Filtrado `safe_urls`   │   ← whitelist (Foursquare, Google Maps, TripAdvisor, dominios 
|                                                                                  propios)
└────────────┬───────────────┘
             │  (cada URL ↘)
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 3 · Peticiones paralelas   │
│     a proveedores          │
│   • provider:"foursquare"  │
│   • provider:"serp" (Google│
│     Maps via SERP scraping)│
└────────────┬───────────────┘
             │ (respuesta cuando llegue)
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 4 · Relleno `businesses_map│
│     en orden de llegada    │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│ 5 · UI: se muestra tal cual│  ← **sin sort() final**
└────────────────────────────┘

3.1 Ejecución del web.search()

{
  "type": "search_result_group",
  "domain": "paxinasgalegas.es",
  "entries": [ ... ]
}

{
  "type": "search_result_group",
  "domain": "paxinasgalegas.es",
  "entries": [ ... ]
}

Ejemplo A Coruña – los dominios aparecen en idéntico orden al de la SERP de Bing [BUSQUEDA RESTAURANTES VEGETARIANOS CORUÑA.txt].

3.2 Filtrado safe_urls

"safe_urls": [
  "https://foursquare.com/v/67fab8d79025d3472660f858",
  "https://images.openai.com/thumbnail-content/...",
  "http://www.utopiarestaurante.com",
  ...
]

"safe_urls": [
  "https://foursquare.com/v/67fab8d79025d3472660f858",
  "https://images.openai.com/thumbnail-content/...",
  "http://www.utopiarestaurante.com",
  ...
]

Solo enlaces cuyo dominio está en la lista blanca o cuya ruta coincide con un patrón conocido se trasladan a este array.

3.3 Llamadas paralelas a proveedores

Cada URL se despacha en background:

• Foursquare → petición directa GET venues/{id}.
• serp → scraper extrae datos estructurados del panel de Google Maps embebido.

3.4 Relleno de businesses_map[]

{
  "id": "La Cuchara Veggie",
  "provider": "foursquare",
  "rating": null,
  "latitude": 43.371858,
  ...
},
{
  "id": "A Pastar Vegano",
  "provider": "serp",
  "rating": 4.6,
  ...
}

{
  "id": "La Cuchara Veggie",
  "provider": "foursquare",
  "rating": null,
  "latitude": 43.371858,
  ...
},
{
  "id": "A Pastar Vegano",
  "provider": "serp",
  "rating": 4.6,
  ...
}

Se insertan en la secuencia exacta de llegada; no existe un campo score global.

*No existe un sort() final

El sistema no calcula un score nuevo: el orden visible es exactamente la secuencia de llegada de las fichas. Por eso:

• Mahara (4,8 ★) aparece detrás de varios locales sin rating: su ficha Google tardó más en resolverse.
• Nicman Instalacións (5 ★, Lugo) queda a media lista porque su panel de Maps llegó después de varias respuestas Foursquare sin valoraciones.

3.5 Deduplicación

Si nombre + dirección ≈ coinciden → se fusionan campos; si difieren, duplicado visible.

Si dos respuestas comparten nombre y dirección casi idénticos se combinan; si no, aparecen duplicadas. De ahí que Electricidad Vázquez Vila salga dos veces cuando Foursquare y Google la nombran con variantes distintas. (NAP inconsistente)​

4. Caso I: «Restaurantes vegetarianos en A Coruña»

1. safe_urls iniciales: 13 enlaces de Foursquare y webs propias .
2. Primer negocio en businesses_map: La Cuchara Veggie (Foursquare) ​.
3. Siguientes posiciones: se intercalan A Pastar, SenPan, Utopía según van llegando otras llamadas Foursquare y las más lentas del scraper de Google.

Nota: Mahara (4.8★, 537 reviews) llegó en 1.63 s y quedó 7.ª.

5. Caso II: «Mejores electricistas en Lugo»

1. safe_urls: dominio Habitissimo + nueve Foursquare + webs oficiales .
2. Primera ficha: Leivas y Rodil (Foursquare rápido) ​.
3. Más tarde se añade Nicman Instalacións (provider serp) y desciende a la 8.ª posición pese a tener la nota más alta.

La primera ficha Leivas y Rodil proviene de Foursquare en 0.19 s. Nicman Instalacións (5★) tardó 1.1 s porque dependía del scraper de Google y se colocó 8.º.

Fragmento de businesses_map:

{
  "id": "Leivas y Rodil",
  "provider": "foursquare",
  "rating": null,
  "timestamp_ms": 190,
  ...
},
{
  "id": "Nicman Instalacións",
  "provider": "serp",
  "rating": 5.0,
  "timestamp_ms": 1104,
  ...
}

{
  "id": "Leivas y Rodil",
  "provider": "foursquare",
  "rating": null,
  "timestamp_ms": 190,
  ...
},
{
  "id": "Nicman Instalacións",
  "provider": "serp",
  "rating": 5.0,
  "timestamp_ms": 1104,
  ...
}

6. Caso III: «Vegetarianos cerca de la Calle Real, A Coruña»

Aquí el pipeline no cambia, pero la distancia entra porque los proveedores reciben la coordenada de la Calle Real y reordenan internamente:

• Foursquare devuelve primero los locales a ≤ 100 m: El Valentín y La Cuchara Veggie .
• En cuanto concluye Foursquare, se van añadiendo las fichas Google por orden de scraping, de modo que SenPan (≈ 1,1 km) se cuela antes que Divya’s Kitchen (≈ 600 m) porque su llamada acabó antes ​.

El orden global sigue siendo “primer llegado, primer mostrado”; simplemente las respuestas de Foursquare ya vienen ordenadas por proximidad.

La propia consulta lleva un sesgo geográfico. Foursquare recibe ll=43.371707,-8.398502 (lat/lng Calle Real) y reordena internamente.

El array global sigue el orden de llegada; simplemente las respuestas de Foursquare ya vienen pre‑ordenadas por proximidad.

7. Comparación de los tres casos

8. Factores que sí influyen

1. Velocidad del proveedor (Foursquare casi siempre gana).
2. Orden interno del proveedor (popularidad o distancia).
3. Whitelist (safe_urls): si tu dominio no está, tu web no se considerará.

9. Factores que no influyen (en 2025‑04)

• Valoración media y nº de reseñas comparados entre proveedores.
• Precio (price_str).
• Promociones o anuncios pagados.

10. Recomendaciones de Local SEO específicas

11. Limitaciones de este estudio

• Muestra de tres consultas; otros sectores o idiomas podrían incluir proveedores extra.
• Cambios futuros en la whitelist o en latencias podrían alterar conclusiones.
• No se analizó la fase de moderación, que podría filtrar términos sensibles.

12. Conclusiones estilo Chat Gpt

ChatGPT no realiza su propio ranking de negocios locales: refleja el orden temporal en que llegan las fichas de proveedores externos.

Por tanto, para “aparecer arriba”, la estrategia pasa por ser indexado por la fuente más rápida (Foursquare) y figurar alto en su ranking interno. La distancia se vuelve relevante sólo cuando la query la requiere, porque se incorpora en el orden que Foursquare o Google utilizan antes de que ChatGPT siquiera reciba los datos.

“Quien responda antes, manda” — ésa es, hoy por hoy, la regla de oro para ganar visibilidad local dentro de ChatGPT.

Disclaimer: Todo esto se basa en mis pruebas y análisis, no es la verdad absoluta ya que nadie la tiene, y si alguien se jacta de tenerla desconfía, «Cuando la limosna es grande hasta el santo desconfía».

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