«Me das el 40% del tráfico desde ChatGPT»: por qué esa métrica engaña (y cómo medir de verdad)

Charlando sobre Mi Seguro, alguien me tiró una frase perfecta para un titular: "me estás dando casi el 40% del tráfico desde ChatGPT". Es tentador creerla y salir a contarla. Pero si te dedicás a construir productos, esa frase es justo donde empieza el problema, no donde termina.

Por qué "el 40% viene de ChatGPT" es una verdad incompleta

Nadie puede medir con precisión cuánto de tu tráfico "viene de" un LLM. ChatGPT, Perplexity y compañía rara vez aparecen como un referrer limpio en tu analytics. Lo que sí pasa, cada vez más:

• Aparecen como tráfico "directo" o "desconocido" (dark traffic).
• El recorrido real es multi-paso: alguien pregunta en un LLM, después busca tu marca en Google, y al final entra directo.
• La atribución se rompe fácil si no está bien instrumentada.

Así que ese "40%" puede ser tan optimista como pesimista. No es mentira: es una métrica mal definida.

La pregunta correcta no es "quién me da el click"

Cuando construís un producto de intención —un comparador, un SaaS, una matriz de SEO programático— lo que importa no es el último click. Importa:

• Cómo estás midiendo la atribución: GA4, logs de servidor, referrers reales, Search Console.
• Cuánto de tu "directo" en realidad es asistido: gente que ya te conocía por una recomendación previa.
• Qué queries y qué páginas están haciendo de puente hacia la conversión.

Cambiar "quién me manda el click" por "qué camino recorre la gente antes de convertir" es lo que separa una percepción de un dato.

Cómo lo miramos en Mi Seguro

Mi Seguro es un caso donde la atribución se rompe rapidísimo: el usuario investiga, compara, se va y vuelve. Mirar solo el último click es engañarse. Lo que sí sirve:

• Separar landing pages por intención (auto, moto, por ciudad, por modelo) y medir conversión por página, no en bloque.
• Medir el origen real cruzando referrer + UTMs + Search Console, sin quedarse con la etiqueta "directo" de GA4.
• Mirar conversiones asistidas con ventanas simples (por ejemplo 7 días): cuántas conversiones tuvieron un toque previo de Google, de un LLM o de redes.

Con eso dejás de discutir "ChatGPT vs Google" y empezás a ver lo que de verdad mueve el negocio.

El mínimo útil para no volverte loco

No hace falta un data warehouse para esto. El piso razonable:

1. Landing pages separadas por intención — que cada página tenga un objetivo medible.
2. Conversión por origen real — referrer + UTMs + Search Console cruzados, no solo "direct".
3. Asistidos con ventana corta — aunque sea de 7 días, para ver el toque previo a la conversión.

La conclusión es más aburrida (y más valiosa)

Cuando medís bien, casi nunca encontrás "un canal mágico que te da el 40%". Encontrás algo menos vendible pero más real: son 2 o 3 canales combinados, y cambian según la intención. El que busca "seguro de moto en Córdoba" no llega por el mismo camino que el que le pregunta a ChatGPT "¿cuál es el mejor seguro de auto?".

Esa es la diferencia entre creerte una métrica linda y construir sobre datos. Para un producto de adquisición orgánica, medir la atribución asistida no es un lujo: es lo que te dice dónde invertir el mes que viene.

Si querés ver cómo creció Mi Seguro, el caso completo está acá. Y si estás construyendo algo donde la atribución se te rompe, hablemos.

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Por Esteban Aleart, Founder & Lead Engineer de PairProgramming.