AI citation optimization: revisa qué dicen Reddit, Quora y YouTube antes de actuar

Hicimos una revisión completa de fuentes para una marca real: Notion. Reunimos 20 publicaciones de Reddit, respuestas de Quora y vídeos de YouTube que hablan de Notion o de Notion AI. Leímos cada una y le asignamos una postura con reglas escritas antes de la primera llamada. Resultado: 9 positivas, 3 negativas y 8 neutras o sin relación.

Las 3 negativas estaban en Reddit. Quora y YouTube no tenían ninguna. Además, 2 fuentes contradicen lo que dice hoy el centro de ayuda de Notion, así que las marcamos como desfasadas: un hilo de Reddit de mayo de 2025 y una guía de YouTube de agosto de 2026.

Las 26 solicitudes sobre Notion se hicieron el 2026-11-16, entre las 00:19 y las 00:33 (hora de Singapur), y costaron 0,016049 USD. Para leer tres vídeos del sector hicimos otras 4 llamadas, por 0,002446 USD. Las 18 llamadas necesarias para reunir 20 fuentes cuestan 0,012479 USD a precio de catálogo, unos 0,000624 USD por fuente.

El motivo de la prueba es un lanzamiento. El 2026-11-12, Scrunch presentó Citation Optimization. Según el comunicado de Sitecore, la función localiza las páginas de terceros que citan las respuestas de IA para cada prompt que sigue una marca (comunicado de Sitecore). Después las ordena por influencia y por lo fácil que es conseguirlas.

Lo que obtienes es una lista de direcciones. El paso siguiente es abrir cada página y leer qué dice de ti y de qué año es. Nuestra API de datos hace ese paso: devuelve el texto de la publicación, los comentarios y la transcripción del vídeo, para que primero sepas qué dicen otros. No cambia cómo una IA ordena o cita páginas.

Qué hace Scrunch Citation Optimization (2026-11-12)

El 2026-11-16, entre las 00:15 y las 00:18 (hora de Singapur), leímos cuatro páginas originales: el comunicado de la sala de prensa de Sitecore, la entrada del blog de Scrunch, la página de precios de Scrunch y el estudio de citas de Scrunch Labs. La tabla solo recoge frases que encontramos en esas páginas. Cuando un dato solo aparece en prensa, lo indicamos.

El texto original tiene tres detalles. El primero: el orden combina dos notas. Una mide cuánto pesa la página en las respuestas de IA. La otra mide la probabilidad de que te añadan. Winnability va de 1 a 5 y mira a quién nombra la página, qué tipo de página es y cuándo cambió por última vez.

El segundo: Scrunch redacta, pero no envía. Encuentra la página, el autor y escribe el mensaje. Tú lo copias, lo envías y luego lo marcas como enviado en Scrunch. El tercero: la verificación necesita datos de marca aprobados en Knowledge Studio. El sistema compara lo que dicen terceros con esos datos y avisa de los conflictos. Juntos, estos detalles muestran una condición: necesitas una lista exacta de tus propios datos antes de decir que otro se equivoca.

Ese mismo día, Scrunch Labs publicó un estudio. El título en la sala de prensa de Sitecore es «40% of AI Assistant Sessions Never Touch the Open Web» (comunicado del estudio). En ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude, el 40,8 % de las sesiones no tuvo búsqueda web antes ni clic después. En la búsqueda tradicional, la cifra fue del 21,5 %. El estudio añade que cerca del 91 % de las visitas extra que llegan tras una recomendación de IA no traen una fuente de referencia de IA. Lo que las respuestas dicen de ti casi no aparece en tus informes de tráfico.

El blog de Scrunch también da cifras de encuesta: el 58 % de los profesionales de marketing y relaciones públicas no revisa qué fuentes de terceros cita más la IA en su categoría, y el 61 % no trabaja para lograr menciones en medios de confianza. El comunicado dice que Scrunch tiene más de 500 clientes desde su fundación en 2023.

La entrada del blog de Scrunch sobre el estudio de impostores también separa los resultados por tipo de pregunta. Las respuestas a preguntas de reembolso y cancelación citaron impostores conocidos unas 7,5 veces más que las respuestas a comparaciones de productos, y las de inicio de sesión y cuenta, unas 6,3 veces más. Google puso al impostor entre sus 10 primeros resultados orgánicos solo el 2,2 % de las veces, frente al 40,9 % de las demás fuentes de las mismas respuestas. Menos del 1 % de los dominios impostores aparece en alguna de tres listas públicas de phishing (estudio de impostores de Scrunch).

El blog presenta estos datos como preliminares: las etiquetas las pusieron modelos de IA y las revisaron dos revisiones de IA independientes, sin revisión manual. Para una revisión de fuentes, empieza por las páginas citadas en preguntas de reembolso, cancelación e inicio de sesión, donde una página errónea cuesta más. El ranking de Google no muestra estas páginas.

Según CMSWire, Sitecore anunció la compra de Scrunch el 2026-06-03 por unos 225 millones de dólares (CMSWire sobre la compra). CMSWire atribuye la cifra a Bloomberg. Esa cifra solo la vimos en prensa, no en un comunicado de Sitecore. Un día antes del lanzamiento, el 2026-11-11, Sitecore presentó MarketingIQ, que lleva los datos de Scrunch al trabajo de contenido y campañas en SitecoreAI (comunicado de MarketingIQ).

Qué sitios citan las respuestas de IA: Reddit, YouTube y Quora

Antes de elegir plataformas, leímos dos estudios públicos. Ahrefs actualizó el 2026-11-03 su lista de los 50 sitios más citados en AI Overviews de Google (estudio de Ahrefs). Para EE. UU. y todos los temas, YouTube tiene el 24,5 % de las citas, Reddit el 18,1 % y Quora el 4,4 %. Juntos suman el 47,0 %. El denominador son las citas de los sitios principales: la cifra indica el reparto entre sitios citados, no cuántas respuestas citan cada sitio.

La segunda fuente es el índice de citas de Rankspot, actualizado el 2026-11-14 (índice de Rankspot). Analiza 144.305 respuestas a preguntas de compra entre el 2026-09-01 y el 2026-11-14 y cuenta en qué parte de las respuestas aparece cada sitio al menos una vez.

Reddit aparece en el 15,3 % de las respuestas de AI Overviews, pero solo en el 2,3 % de las de ChatGPT. En YouTube, las cifras son 22,2 % y 0,8 %. Los dos buscadores eligen fuentes de forma muy distinta. Por eso, las plataformas que revises dependen de la IA que usan tus compradores. Un ranking general no basta.

El estudio de Scrunch Labs da un tercer grupo de cifras (estudio de Scrunch Labs). En prompts sin nombre de marca, las fuentes de terceros sostienen el 89,6 % de las respuestas. En más de 442 millones de citas analizadas, el 87,2 % vino de sitios distintos al de la propia marca. El estudio también da una vida media de las citas, que mide lo rápido que cambian las fuentes citadas: ChatGPT es el más rápido, con 3,4 semanas; Google AI tiene 4,5 y Perplexity 5,8. Si las fuentes cambian tan rápido, la revisión hay que repetirla cada mes.

Google y OpenAI describen sus propias reglas. Google Search Central tiene una página sobre funciones de IA (Google Search Central). Dice que no hay requisitos extra para aparecer en AI Overviews o en AI Mode y que valen las bases habituales de la búsqueda. La ayuda de Google tiene otra página que explica qué son los AI Overviews (ayuda de AI Overviews).

El centro de ayuda de OpenAI dice que las respuestas de la búsqueda de ChatGPT incluyen enlaces a las fuentes y que puedes abrirlos para comprobarlos (búsqueda de ChatGPT). La página de rastreadores de OpenAI indica que OAI-SearchBot sirve para mostrar sitios en la búsqueda de ChatGPT (rastreadores de OpenAI).

También hay investigación sobre si editar páginas cambia la visibilidad en respuestas generativas. El artículo GEO de 2023 informa de que algunas ediciones subieron la visibilidad hasta un 40 % en su propio conjunto de prueba (artículo GEO). Es una prueba de laboratorio sobre páginas propias, algo distinto de actuar bajo publicaciones ajenas.

De ai citation optimization a una lista de páginas

En las sugerencias de búsqueda del 2026-11-16, «ai citation optimization» sugiere «citation optimization», y «scrunch citation optimization» sugiere «scrunch citations». Hay gente que busca el tema general y gente que busca la función de Scrunch por su nombre. Con Scrunch o sin él, la segunda mitad del trabajo es igual: consigues una lista de páginas citadas y lees cada una.

Las páginas de la lista se dividen en dos grupos. Si tienes la URL, tráela por dirección. Para un hilo de Reddit, usa reddit/comments, que devuelve juntos el texto y los comentarios. Para un vídeo de YouTube, usa youtube/transcript para la transcripción completa y youtube/comments para los comentarios.

Si solo tienes una palabra clave, busca primero y elige después: reddit/search, quora/search, quora/answers y youtube/search. En nuestra prueba, traer por URL casi no desperdició nada. La búsqueda por palabra clave devolvió muchos resultados ajenos a la marca: en la búsqueda de respuestas de Quora, solo entre 2 y 9 de 20 resultados venían al caso.

Leímos los precios en el catálogo público el 2026-11-16 a las 00:15 (hora de Singapur). Cada llamada tiene un precio, sin importar cuántas filas devuelva. Las siete capacidades mostraban available=true. Las páginas de plataforma son la API de datos de Reddit, la API de datos de Quora y la API de datos de YouTube. Para empezar, mira el inicio rápido.

Diseño de la prueba: por qué Notion y cómo juzgamos

Fijamos la regla de la marca antes de las llamadas: tenía que haber cambiado precios o planes en los últimos 12 meses. Así podemos juzgar «desfasada» contra la página de precios actual y no a ojo. Notion encaja. Sus precios de IA cambiaron tres veces en 18 meses. El último cambio llegó en dos fases, el 19 de octubre y el 2 de noviembre, y el siguiente está fijado para el 1 de diciembre.

Leímos esos datos el 2026-11-16, entre las 00:20 y las 00:45 (hora de Singapur), en la página de precios de Notion, la FAQ de Notion AI, la ayuda sobre créditos y la ayuda sobre cambio de plan. Nuestro extractor de texto no obtuvo los precios mensuales de la página de precios. Los 12 y 24 USD mensuales salen de la transcripción de Y8, que lee la página oficial de precios del 3 de octubre; Y1 y Y2 también dicen que Business cuesta 24 USD con pago mensual.

También escribimos las reglas de postura antes de la primera llamada, a las 00:18 (hora de Singapur):

«Desfasada» se juzga aparte y solo con hechos, no con el tono. Una fuente puede ser negativa y desfasada a la vez. Una persona leyó cada fuente y tomó cada decisión; no dejamos que un modelo juzgara en bloque. Juzgar «desfasada» exige comparar cada frase con una frase oficial, y un modelo puede tomar «Business tiene IA» y «Business tiene IA ilimitada» por lo mismo. Con muchas fuentes, filtra primero con reglas de palabras clave para precios y planes, y que una persona lea solo esas líneas. Guardamos cada decisión y su motivo en archivos, y todas las cifras de los gráficos salen de ellos.

Esta es una de nuestras peticiones. La clave va en una variable de entorno y nunca en el comando. Esta llamada trajo el hilo de 2025:

curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform": "reddit", "action": "comments",
       "params": {"url": "https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1klq9r9/notion_pricing_update_no_more_ai_for_plus_accounts/", "limit": 50}}'

Una transcripción solo necesita un parámetro:

{"platform": "youtube", "action": "transcript",
 "params": {"url": "https://www.youtube.com/watch?v=vMkxYfrI4gU"}}

La primera llamada fue a las 00:19:48 y la última a las 00:33:24 (hora de Singapur). La clave de prueba admite 10 llamadas por minuto y varias tareas de redacción la compartían, así que recibimos cinco respuestas 429. Cada vez esperamos 60 segundos y repetimos. Ninguna de las cinco se cobró. Enviamos 26 peticiones: 21 salieron bien y se cobraron, por 0,016049 USD. Guardamos cada respuesta tal cual y calculamos todo a partir de esos archivos.

Resultados: 9 positivas, 3 negativas, 8 neutras y 2 desfasadas

Las 20 fuentes son 7 de Reddit, 5 de Quora y 8 de YouTube. Reddit es lo contrario de las otras dos plataformas. Reddit tiene 3 negativas, 4 neutras y ninguna positiva. Quora tiene 4 positivas de 5 y YouTube 5 positivas de 8; ninguna de las dos tiene negativas.

Todas las negativas son publicaciones de la comunidad de Reddit. Las abrieron los propios usuarios, y las quejas se centran en el cambio a créditos después del 2026-10-19. En Quora y YouTube predominan las listas de herramientas y las reseñas, cuyos autores tienen motivos para recomendar: Y3 lleva un enlace de afiliado y Y7 está patrocinado por Notion. «Desfasada» y tono no van unidos. R7 es negativa y desfasada; Y5 es una guía neutra que era correcta en agosto, pero las reglas cambiaron después.

Hay un límite de muestreo importante. Elegimos las 20 fuentes entre resultados de búsqueda. En Reddit buscamos «Notion AI worth it» y «Notion pricing», que suelen traer publicaciones con opinión. En YouTube buscamos «Notion AI review 2026», que trae reseñas. Así que «todas las negativas están en Reddit» describe esta muestra, no la reputación completa de Notion en Reddit. Con una lista de páginas de una herramienta como Scrunch, la muestra sale de lo que citan las respuestas de IA, y se parece más a lo que ven los compradores.

Reddit: todas las negativas, y comentarios sobre dinero

R3 se publicó en r/Notion el 2026-11-04. El autor dice que usó el plan Business más de dos años y que le gustaba Notion AI para fichas de clientes, entregables y notas de reunión. Con el cambio a créditos, dejó de funcionarle bien. Tiene 118 votos y 34 comentarios. A las 00:26:26 (hora de Singapur) trajimos 32 comentarios con reddit/comments. El más votado dice que está en la misma situación y que la IA quedó «básicamente inútil» tras el cambio. Otros hablan de adónde irse: nombran Granola y Wispr Flow, y uno describe Claude con MCP para devolver contenido a Notion.

R6 se publicó el 2026-10-19. El texto es solo un enlace a la publicación de un cofundador de Notion sobre el cambio de precios. A las 00:33:24 (hora de Singapur) trajimos 34 comentarios. Los más votados dicen «I love intransparent pricing!» y preguntan cuánto vale un crédito. Un usuario Business pregunta cómo se pueden cambiar las condiciones a clientes de pago con tan poco aviso. La publicación es un enlace neutro, pero los comentarios no. Por eso siempre traemos los comentarios de los hilos de Reddit: con el título y el texto, R6 parecería un enlace sin interés.

Para comparar comentarios, escribimos dos reglas de palabras clave antes de contar. La regla de «irse» busca palabras como Obsidian, Granola, AppFlowy, Nuclino, Otter, leave, migrate, cancel, switch, alternative o «moved to». La regla de «dinero» busca credit, pricing, price, el signo de dólar, pay, bill, expensive, greedy o cost. Son reglas toscas: un comentario que menciona «credit» de pasada también cuenta. Pero aplicamos las mismas reglas a los seis hilos y vídeos, así que la comparación es justa.

Bajo el anuncio de precios R6, 22 de 34 comentarios hablan de dinero (65 %). En el hilo antiguo R7, 21 de 35 (60 %). En el vídeo de YouTube con más de 100.000 visitas, solo 2 de 50 comentarios destacados hablan de dinero y 2 de irse. Ese vídeo no habla de precios y los hilos de precios sí, así que estas cifras muestran que los comentarios siguen al contenido. No muestran una diferencia entre plataformas.

R2 se publicó en r/ObsidianMD, no en una comunidad de Notion. El autor dejó Notion hace un año y dice que el empuje hacia funciones de IA de pago fue «la gota que colmó el vaso». Tiene 81 votos. Un equipo de marca puede pasar por alto publicaciones así: están en la comunidad de un competidor y un monitor de palabras clave de Notion quizá no las encuentre. Pero aparece arriba cuando buscas «Notion AI worth it».

R5 es un resumen de precios publicado en r/Notion el 2026-10-20, con 30 votos y 25 comentarios. El autor lo hizo porque clientes y comunidad preguntaban mucho. Dice que los nuevos precios empiezan el 2 de noviembre y solo afectan a Business y Enterprise; Free y Plus no cambian. Coincide con el centro de ayuda de Notion, así que R5 es neutra y vigente. A las 00:27:47 (hora de Singapur) trajimos 22 comentarios. Con las mismas reglas, 5 de 22 hablan de irse (23 %), menos que en R6 (27 %) y R3 (41 %); 8 hablan de dinero (36 %), cerca del 34 % de R3. Con tres hilos no se puede saber si un resumen claro de las reglas calma la conversación; lo compararemos otra vez en la próxima revisión.

Cada uno de estos porcentajes sale de solo 20 a 35 comentarios, así que repetimos la cuenta con estadística. El intervalo de Wilson al 95 % para «irse» va del 10 % al 43 % en R5 y del 26 % al 58 % en R3: los dos rangos se solapan casi por completo. La prueba exacta de Fisher bilateral da p = 0,24 para «irse» y p = 1,0 para «dinero» entre R5 y R3. La mayor diferencia es la de dinero entre R6 y R5 (65 % frente a 36 %), con p = 0,055, justo por encima del umbral habitual de 0,05.

Para detectar una diferencia de 23 % frente a 41 % al nivel de 0,05 con una potencia del 80 %, cada hilo necesita unos 105 comentarios. R5 solo tiene 25 en total, así que ni trayéndolos todos se llega a esa cifra. Usa las señales de comentarios para elegir qué hilos leer; para ordenar el tono de dos hilos, espera a que cada uno pase de 100 comentarios.

R7 es la fuente de Reddit que marcamos como desfasada. Es del 2025-05-13 y pregunta si las cuentas Plus pierden la IA. Trajimos 35 comentarios a las 00:28:04 (hora de Singapur). Describen otra época: Free y Plus podían añadir IA por 8 a 10 dólares al mes y Business tenía «IA completa e ilimitada». El centro de ayuda actual dice que los nuevos clientes no pueden añadir el complemento, y la IA de Business tampoco es ilimitada: cada miembro tiene 1.500 créditos Standard y 500 Select al mes. Si una respuesta de IA cita un hilo así, el lector recibe precios de hace 18 meses.

Este hilo también muestra un límite de la herramienta. La ventana de reddit/search es fija, solo el último mes, así que la búsqueda por palabra clave no encuentra un hilo de 2025. Lo trajimos por URL con reddit/comments. Eso encaja con lo que dan herramientas como Scrunch: URLs de páginas citadas, que puedes traer sean del mes pasado o del año pasado. Para árboles de comentarios completos, mira nuestro artículo sobre «more comments» en Reddit.

R4 es otro tipo de neutra. El título invita a «probar esto una vez» y el texto promociona una herramienta de copias de Notion con enlace. Nombra Notion sin criticarlo, así que las reglas la dejan como neutra. Pero si una respuesta de IA la cita, lo que muestra es la promoción de un tercero. Lo anotamos en la tabla; decidir si actuar es cosa del equipo de marca.

Quora: sobre todo recomendaciones, y búsqueda con ruido

Cuatro de las 5 fuentes de Quora son positivas. Las preguntas son listas, como «mejores herramientas de IA en 2026» o «mejores herramientas gratuitas», y cada respuesta pone Notion AI como un elemento con una o dos frases de elogio.

A las 00:21:35 (hora de Singapur) buscamos «Notion AI worth it» con quora/answers y obtuvimos 20 respuestas. Nuestra regla cuenta un resultado cuando el texto o el título contiene Notion AI, Notion's, Notion Plus o formas parecidas, distinguiendo mayúsculas. Con esa regla, solo 9 de 20 trataban de Notion AI. A las 00:32:27 (hora de Singapur) buscamos «Notion AI price per month»: solo 2 de 20.

La regla distingue mayúsculas porque «notion» es una palabra común en inglés: frases como «the notion of» llenarían los resultados. A las 00:20:55 (hora de Singapur), quora/search para «Notion AI» devolvió 20 páginas de preguntas. Doce estaban en la ruta unanswered, sin respuesta todavía; solo 8 tenían respuestas. En Reddit pasó algo parecido: a las 00:32:44 (hora de Singapur) buscamos «Notion AI credits» ordenado por lo más reciente, y ninguno de los 4 resultados era sobre Notion. Solo una consulta con intención clara, como «Notion AI worth it», devolvió 4 resultados útiles de 4.

Una llamada a quora/answers cuesta 0,001389 USD; con 2 respuestas útiles de 20, cada una sale a unos 0,0007 USD, todavía barato. El coste mayor es la lectura. Nosotros filtramos primero con una expresión regular y después leemos lo que queda. Si tienes las direcciones de Quora que cita una respuesta de IA, puedes saltarte la búsqueda.

Las respuestas de Quora además tienen pocas visitas. Q4 es del 2026-11-12 y tenía 9 visitas cuando la trajimos. Q3, de agosto, tenía 1.389 visitas y 12 votos. Pocas visitas no significan poco impacto: según Ahrefs, Quora tiene el 4,4 % de las citas en AI Overviews. Una respuesta con unas decenas de visitas puede salir en muchas respuestas de IA si una IA la cita.

YouTube: los precios y los patrocinios están en la transcripción

Para las 8 fuentes de YouTube trajimos la transcripción completa con youtube/transcript y leímos las frases sobre precios y planes. A las 00:24:07 (hora de Singapur), youtube/search para «Notion AI review 2026» devolvió 10 vídeos. Usamos 8 reseñas y tutoriales; los otros 2 eran una guía de seguridad y un tutorial de un minuto.

Y5 es una guía de 44 minutos subida el 2026-08-24 sobre funciones, precios y prompts de Notion AI. Hacia el minuto 20 dice que, desde el 3 de agosto de 2026, algunas funciones de IA de Business y Enterprise usan ventanas móviles de seis horas y mensuales. Era cierto en agosto y dejó de serlo después del 19 de octubre. El vídeo no elogia ni critica, así que es neutro, pero está desfasado. Tiene 1.483 visitas y es el más detallado del grupo. Si una respuesta de IA lo cita para «cuánto cuesta Notion AI», usará las reglas antiguas.

Y2 es el caso contrario. Se subió el 2026-11-03 y empieza diciendo que todas las reseñas antiguas afirman que Notion AI cuesta 10 dólares al mes, y que eso es falso. Explica que el complemento terminó en mayo de 2025, que la IA completa necesita un puesto Business a 20 USD por miembro al mes con pago anual, y que desde octubre de 2026 cada puesto tiene créditos mensuales Standard y Select. Comprobamos cada frase con las páginas oficiales y todas coinciden.

Y3 es una reseña del 2026-05-07, con 9.200 visitas y un enlace de afiliado. Dice que Business cuesta 20 USD por miembro al mes con pago anual e incluye notas de reunión con IA y búsqueda empresarial «gratis». Hoy es cierto. Pero la ayuda de créditos de Notion dice que desde el 1 de diciembre las notas de reunión usan créditos Standard, unos 10 por reunión de una hora. Por eso en la tabla Y3 dice «No (revisar tras el 1 de diciembre)». Para datos con fecha de fin conocida, añade una columna de «próxima revisión».

De los 8 comentarios de Y3, 3 dicen que el guion suena escrito por ChatGPT o que repite patrones típicos de IA. No es sobre Notion, pero si eres de una marca te conviene saber cuándo el público duda de una reseña, porque eso cambia el peso de la fuente.

Y7 es un tutorial del 2025-12-01 con 64.000 visitas. En la transcripción, el autor cuenta que Notion le propuso patrocinar un vídeo sobre las nuevas funciones de IA y le da las gracias por el patrocinio. Sin embargo, ninguno de los 10 resultados de youtube/search, este incluido, devolvió el campo is_paid_partnership. El catálogo dice que este campo «puede faltar». La ayuda de YouTube pide a los creadores declarar la promoción pagada, y el público ve una etiqueta de «Incluye promoción pagada» (ayuda de YouTube). Las guías de recomendaciones de EE. UU. también exigen declarar las relaciones materiales (16 CFR 255). En nuestros datos, el campo de búsqueda no es una señal fiable: lee la transcripción.

Y8 pone en pantalla la fecha en que comprobó los precios. Dice que sus precios salen de la página de Notion «comprobada el 3 de octubre de 2026», con la fecha en pantalla, y al final aclara que no da nota ni ganador. Es neutra y los precios coinciden. Cuando un vídeo muestra la fecha de comprobación, cualquiera ve si está desfasado.

Sobre comentarios de YouTube, nuestro artículo de paginación de respuestas explica cómo usar youtube/comments. En Y4 trajimos 50 comentarios destacados. El más votado (32 me gusta) cuenta que pasó toda la lista de vídeos de Notion a NotebookLM y luego pidió a Claude que aplicara las ideas. Otro dice que chocaba a menudo con los límites de la API de Notion y pidió a Claude un clon en su propio servidor. No juzgan a Notion, así que cuentan como neutros, pero muestran de qué habla el público. El método commentThreads de la API de YouTube Data también ordena por tiempo o relevancia (documentación de YouTube Data API); nosotros usamos el orden por popularidad.

Cómo juzgar «desfasada»: hechos, frases oficiales y horas

La revisión tiene tres pasos. Primero, saca los datos verificables: precio, nombre del plan, si incluye la función y fecha de inicio. Segundo, busca la página oficial actual y anota cuándo la leíste. Tercero, compara. Si coinciden, la fuente está vigente; si la página oficial ya anuncia la fecha del próximo cambio, anota también una fecha de revisión. Si no coinciden, márcala como desfasada y pon al lado la frase oficial. Si la página oficial no abre, márcala «por revisar».

En esta prueba nos tocó el tercer caso. R7 enlaza la ayuda de Notion sobre los cambios de precios de 2025. La abrimos a las 00:45 (hora de Singapur) y dio 404. Notion quitó la página antigua, pero el hilo sigue ahí, así que solo su fecha permite juzgar lo que dice. Hay una lección para las marcas: tras un cambio de precios, redirige la ayuda antigua a la nueva en lugar de borrarla. Si desaparece sin más, los enlaces de terceros apuntan a la nada.

La línea temporal lo deja claro: 12 de las 20 fuentes se publicaron antes del 2026-10-19, cuando Notion pasó a créditos. La mayoría no da un precio o tope exacto, así que no están desfasadas, pero describen la experiencia con las reglas anteriores. Dos de las 3 negativas de Reddit son del 2026-10-17 o posteriores; la tercera es el hilo de mayo de 2025, del cambio de precios anterior. Las negativas siguen a los cambios de precio. Las respuestas de Quora van de junio a noviembre y las reseñas de YouTube de mayo a noviembre.

Qué dicen los vídeos del sector sobre las «citas»

Buscamos «AI citation optimization» en YouTube y leímos las transcripciones de los tres primeros vídeos. El primero es una demostración de una herramienta de Semrush que George Vlasyev subió el 2026-05-11, sobre cómo ver menciones de marca y sentimiento en respuestas de IA. Cita un estudio de Ahrefs de 2026: el 67,8 % de las URL que los LLM recuperan pero no citan estaría en Reddit. No encontramos la fuente original de esa cifra, así que no la usamos. El vídeo también recomienda responder tanto a comentarios positivos como negativos.

El segundo es una charla de Citation Labs del 2026-05-20. El ponente separa tres cosas: la cita (un enlace en la respuesta, a nivel de dominio o de página), la mención de la marca y el sentimiento de esa mención. Dice que más citas no siempre es mejor, porque una mención puede ser desagradable. Nuestra tabla tiene esa misma estructura: que te citen es un dato; qué dice de ti la página citada, y si está al día, es otro juicio.

El tercero es una explicación general del 2026-10-23. Dice que «que te cite la IA» es el nuevo objetivo del contenido y explica cómo editar tus propias páginas. Habla de contenido propio, no de fuentes de terceros.

Haz la tabla con un asistente de IA: ejemplo de MCP

Un asistente de IA también puede hacer esta revisión. EveryInfra tiene un servidor MCP remoto. A las 00:37 (hora de Singapur) enviamos initialize y tools/list a api.everyinfra.com/mcp; estos dos pasos no llaman a ninguna capacidad y no cuestan nada. El servidor devolvió 12 herramientas. Para datos usamos everyinfra_list_capabilities y everyinfra_call_api. La especificación de MCP está en modelcontextprotocol.io y nuestras notas en la página del servidor MCP. Este es un ejemplo para Claude Code, según su documentación de MCP:

claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY"

Después escribe un prompt que nombre la capacidad y las reglas:

Usa solo las herramientas de everyinfra. No navegues por la web.
1. Llama a reddit/comments con everyinfra_call_api para las tres URL de abajo, limit 50.
2. Trae las transcripciones de estos dos vídeos con youtube/transcript.
3. Copia cada frase sobre precio, plan o créditos y compárala con las frases oficiales que pego.
   Haz una tabla: fuente, fecha, cita, frase oficial, coincide / no coincide / por revisar.
Deja vacía la columna de postura. La rellenaré yo.

La columna de postura queda para que la rellene una persona. Copiar frases y compararlas con el texto oficial es trabajo mecánico, y ahí un asistente ahorra tiempo. Si tu equipo guarda la tabla en Notion, Notion tiene su propio servidor MCP (documentación para desarrolladores de Notion), y la tabla puede ir directa a una base de datos. Ya usamos MCP remoto para seguir menciones de marca y tareas programadas para un resumen de problemas en Reddit; la configuración es parecida.

Coste: unos 0,0125 USD por marca

La diferencia entre el cobro real y el total de catálogo tiene tres causas. Una llamada a quora/search (0,001389 USD) devolvió páginas de preguntas sin respuestas, y ninguna fuente salió de ella. Una llamada extra a quora/answers («Notion AI price per month») encontró 2 respuestas útiles de 20. Una llamada a reddit/search ordenada por lo más reciente encontró 0 publicaciones útiles. Esas tres llamadas fueron el coste de aprender; una segunda revisión de la misma marca no las necesita. Las cinco respuestas 429 no se cobraron: con nuestras reglas, las llamadas fallidas y los resultados vacíos son gratis. La lista completa está en la página de precios.

Compáralo con Scrunch. El plan Core cuesta 250 USD al mes y responde «qué páginas citan las respuestas de IA». Nuestra API responde «qué dice cada página citada». Puedes hacer los dos pasos por separado o uno tras otro.

Límites y precauciones

Primero, nuestra API trae contenido público. No puede cambiar cómo una IA ordena o cita páginas. Google Search Central dice que los AI Overviews no tienen requisitos extra de optimización, y Scrunch habla de «encontrar y contactar», con mensajes que envías tú.

Segundo, reddit/search tiene una ventana fija de un mes: para hilos más antiguos necesitas antes la URL. La búsqueda por palabra clave en Quora tiene mucho ruido, a veces solo 2 de 20 respuestas sirven. La búsqueda de YouTube no devolvió el campo is_paid_partnership en esta prueba, así que para saber si hay patrocinio lee la transcripción.

Tercero, la clave de prueba admite 10 llamadas por minuto. Tras un 429, espera 60 segundos y repite. Para claves de producción, mira los límites en tu cuenta. La ayuda de Notion sobre los cambios de 2025 da 404, así que solo las fechas de terceros muestran las reglas antiguas.

Cuarto, respeta las reglas de cada plataforma al responder o corregir. La política de contenido de Reddit prohíbe manipular contenido y votos (política de contenido de Reddit). El uso de contenido público también se rige por la política de contenido público y los términos de la API de datos. La norma de EE. UU. sobre reseñas prohíbe las reseñas falsas y su compraventa (16 CFR 465). Si una marca corrige un precio bajo un hilo antiguo, debe usar una cuenta que muestre quién es. El uso de datos de YouTube se rige por los términos de los servicios de API de YouTube.

Quinto, 20 fuentes son una muestra, no la reputación completa de Notion. Una sola persona juzgó las posturas, sin segunda revisión, y las señales de comentarios usan reglas de palabras clave que también cuentan menciones de pasada. Las reglas están en este artículo: aplícalas a otra marca y podrás comparar los resultados.

Novedades del sector (últimos 60 días)

• 2026-11-12: Scrunch presentó Citation Optimization e Imposter Detection, y Scrunch Labs publicó su estudio: el 40,8 % de las sesiones con asistentes de IA no accede a la web abierta (comunicado de Sitecore). CMSWire también lo contó (CMSWire sobre el lanzamiento).
• 2026-11-11: Sitecore presentó MarketingIQ, que conecta los datos de Scrunch con contenido y campañas (CMSWire sobre MarketingIQ).
• 2026-11-10: OpenAI lanzó Businesses in ChatGPT en beta, para que los negocios reclamen su ficha; la ayuda dice que ChatGPT puede seguir usando otras fuentes (ayuda de OpenAI, política de OpenAI, notas de versión de ChatGPT). Lo probamos en revisa tu ficha antes de reclamarla.
• 2026-11-03 y 2026-11-14: Ahrefs y Rankspot actualizaron sus estudios de citas; YouTube y Reddit están entre los dos primeros en ambos.
• 2026-11-02: los espacios de Notion existentes pasaron a créditos Standard y Select; los nuevos lo hicieron el 2026-10-19.
• 2026-10-29: Reddit publicó sus resultados del tercer trimestre de 2026 (relación con inversores de Reddit): 130,3 millones de usuarios únicos activos diarios, 515,2 millones semanales y 895 millones de dólares de ingresos.
• 2026-10-15: Google explicó cambios en cómo se muestran los enlaces en AI Mode y AI Overviews (blog de Google).

Cómo repetirlo con otra marca

Para tu marca, empieza por los datos oficiales. Copia las frases sobre precio, planes, funciones y fechas de inicio de tu página de precios y tu centro de ayuda, con la URL y la hora de lectura. Sé concreto: «Business cuesta 20 USD por miembro al mes con pago anual» sirve más que «Business tiene buen precio», porque luego compararás frases de terceros con estas, palabra por palabra. La verificación de Scrunch usa datos guardados en Knowledge Studio por la misma razón.

Después, consigue las direcciones. Con una herramienta como Scrunch, usa su lista de páginas citadas. Sin ella, haz de cinco a diez preguntas de compradores en la búsqueda de ChatGPT, en AI Overviews de Google y en Perplexity, y copia los enlaces de fuentes. Elige preguntas cercanas a una compra, como «vale la pena X», «X o Y» o «cuánto cuesta X». Ordena las direcciones por plataforma.

Luego, trae el texto original por dirección: reddit/comments para hilos de Reddit, hasta 100 comentarios por llamada; la transcripción primero y los comentarios después para vídeos con mucha actividad; quora/answers con el título de la pregunta cuando solo tienes la página de Quora. Guarda cada respuesta tal cual, con la hora en el nombre del archivo, para comparar el mes siguiente.

Por último, juzga postura y desfase con reglas escritas antes de leer, calcula la postura por plataforma y el número y fechas de las desfasadas, y entrega la tabla a quien corresponda: web y ayuda al equipo de contenido, hilos antiguos a quien lleva las comunidades, y correcciones de vídeos a quien trata con creadores. Una revisión completa de una marca cuesta uno o dos céntimos de API; el tiempo de lectura depende de cuántas fuentes y vídeos haya, y en esta prueba no lo medimos.

Qué hacer con la tabla

Con la tabla entregada quedan tres tareas, todas en manos de la marca. La primera es corregir tus propias páginas: pon fechas de inicio en precios, ayuda y registro de cambios, y redirige las páginas antiguas en vez de borrarlas. El 404 de la ayuda de Notion de 2025 es un ejemplo que una redirección evitaría. La segunda es responder en público en las comunidades, con una cuenta que muestre quién eres: bajo el hilo antiguo, una línea con la regla actual y su fecha, más el enlace oficial. La tercera es contactar a los autores: en un vídeo largo como Y5, el autor puede añadir una corrección en la descripción o en un comentario fijado.

Ninguna de estas tareas pide a una IA que cambie sus citas; cambian si la página citada es correcta. En la próxima revisión, trae de nuevo las mismas 20 fuentes y verás qué páginas cambiaron y hacia dónde se movió la conversación. Según la vida media de Scrunch Labs, la mitad de las citas de ChatGPT cambia en tres o cuatro semanas, así que revisar cada mes es un buen ritmo.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Scrunch Citation Optimization y qué planes la incluyen?

El blog de Scrunch dice que todos los planes Enterprise la incluyen, que el autoservicio tiene hasta 10 citas objetivo al mes y que las retiradas por suplantación son gratis e ilimitadas en todos los planes. La página de precios muestra el plan Core a 250 USD al mes, con 125 prompts y 5.000 respuestas al mes. Origen de la pregunta: la sugerencia de búsqueda «scrunch citations».

¿En qué se diferencia «ai citation optimization» del SEO?

El SEO mira dónde aparecen tus páginas en los resultados. El trabajo con citas de IA mira qué páginas citan las respuestas, y la mayoría no son tuyas: Scrunch Labs sitúa la parte de terceros en el 87,2 %. Google Search Central dice que los AI Overviews no requieren optimización extra, así que te sugerimos revisar primero qué dicen las páginas de terceros. Origen de la pregunta: la sugerencia de búsqueda «citation optimization».

Sin Scrunch, ¿puedo saber qué páginas citan las respuestas de IA?

Sí, a mano. Haz las preguntas de tu categoría en la búsqueda de ChatGPT o en AI Overviews de Google, copia los enlaces de fuentes y trae el texto original con reddit/comments o youtube/transcript. A gran escala, el registro manual lleva mucho tiempo, y eso es lo que cobran herramientas como Scrunch. Origen de la pregunta: la transcripción del vídeo QmZw_LgAMm8, donde el ponente pregunta de qué cita hablamos: dentro o fuera del sitio, dominio o página.

¿Puedo responder en un hilo antiguo para corregir un precio desfasado?

Sí, pero con una cuenta que muestre quién eres. Di quién eres, cuál es la regla actual y desde cuándo, con un enlace oficial. La política de contenido de Reddit prohíbe manipular contenido y las normas de EE. UU. prohíben las reseñas falsas. Un vídeo del sector que leímos aconseja responder a comentarios positivos y negativos, en público y de forma verificable. Origen de la pregunta: la transcripción del vídeo bkrRH2cKyiA.

¿Por qué la búsqueda de Reddit no encuentra un hilo del año pasado?

La ventana de reddit/search es fija: solo el último mes. En esta prueba, la búsqueda por palabra clave no encontró el hilo de mayo de 2025. Con la URL, reddit/comments lo recupera sin límite de fecha. Origen de la pregunta: esta prueba, con 35 comentarios obtenidos a las 00:28:04 (hora de Singapur).

¿Cómo saber si una reseña de YouTube está patrocinada?

Lee la transcripción y la descripción. En esta prueba, Y7 dice en la transcripción que agradece a Notion el patrocinio, pero los resultados de búsqueda no devolvieron el campo is_paid_partnership. YouTube pide declarar la promoción pagada, aunque esa etiqueta no siempre aparece en los datos. Origen de la pregunta: la transcripción del vídeo VSKIS5D-gQg.

Referencias

1. Comunicado de Sitecore, Scrunch Launches Citation Optimization, 2026-11-12: https://www.sitecore.com/company/newsroom/press-releases/2026/11/scrunch-launches-citation-optimization-to-help-brands-influence-the-sources-behind-ai
2. Comunicado de Sitecore, 40% of AI Assistant Sessions Never Touch the Open Web, 2026-11-12: https://www.sitecore.com/company/newsroom/press-releases/2026/11/40-of-ai-assistant-sessions-never-touch-the-open-web-new-scrunch-study-finds
3. Comunicado de Sitecore, Sitecore Introduces MarketingIQ, 2026-11-11: https://www.sitecore.com/company/newsroom/press-releases/2026/11/sitecore-introduces-marketingiq-to-turn-brand-intelligence-into-business-growth
4. Blog de Scrunch, Introducing Citation Optimization, 2026-11-12: https://scrunch.com/blog/citation-optimization-land-sources-ai-trusts-shut-down-ones-it-shouldnt/
5. Precios de Scrunch: https://scrunch.com/pricing/
6. Scrunch Labs, Citation dynamics: https://scrunch.com/labs/citation-dynamics/
7. CMSWire, lanzamiento de Citation Optimization: https://www.cmswire.com/digital-experience/sitecore-scrunch-launches-citation-optimization-for-ai-search-visibility/
8. CMSWire, Sitecore compra Scrunch: https://www.cmswire.com/digital-experience/sitecore-acquires-scrunch-to-boost-ai-search-visibility/
9. CMSWire, MarketingIQ: https://www.cmswire.com/digital-experience/sitecore-places-its-bet-on-answer-engine-visibility-with-marketingiq/
10. Ahrefs, The 50 Most-Cited Websites in Google AI Overviews, actualizado el 2026-11-03: https://ahrefs.com/blog/most-cited-domains-ai-overviews/
11. Rankspot, AI Citation Index, actualizado el 2026-11-14: https://www.rankspot.ai/most-cited-sources
12. Google Search Central, AI features and your website: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
13. Google Search Central, Creating helpful content: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
14. Ayuda de la Búsqueda de Google, About AI Overviews: https://support.google.com/websearch/answer/14901683
15. Blog de Google, cambios de enlaces en AI Mode y AI Overviews, 2026-10-15: https://blog.google/products-and-platforms/products/search/updates-ai-mode-overviews-explore-web/
16. Centro de ayuda de OpenAI, ChatGPT search: https://help.openai.com/en/articles/9237897-chatgpt-search
17. Documentación de OpenAI, Overview of OpenAI crawlers: https://platform.openai.com/docs/bots
18. Centro de ayuda de OpenAI, Setting up your business on ChatGPT: https://help.openai.com/en/articles/20001635-setting-up-your-business-on-chatgpt
19. Política de OpenAI, Businesses in ChatGPT: https://openai.com/policies/businesses-in-chatgpt/
20. Centro de ayuda de OpenAI, ChatGPT release notes: https://help.openai.com/articles/6825453-chatgpt-release-notes
21. Aggarwal y otros, GEO: Generative Engine Optimization, arXiv 2311.09735: https://arxiv.org/abs/2311.09735
22. Precios de Notion: https://www.notion.com/pricing
23. Ayuda de Notion, Notion AI FAQs: https://www.notion.com/help/notion-ai-faqs
24. Ayuda de Notion, What are Notion credits: https://www.notion.com/help/what-are-notion-credits
25. Ayuda de Notion, Standard, Select and Notion credits eligible features: https://www.notion.com/help/standard-select-and-notion-credits-eligible-features
26. Ayuda de Notion, Track usage in the Notion credits dashboard: https://www.notion.com/help/track-usage-in-the-notion-credits-dashboard
27. Ayuda de Notion, Upgrade or downgrade your plan: https://www.notion.com/help/upgrade-or-downgrade-your-plan
28. Documentación para desarrolladores de Notion, Notion MCP: https://developers.notion.com/docs/mcp
29. Documentación de CodexBar, uso de Notion (reglas del 2026-08-03): https://github.com/steipete/CodexBar/blob/main/docs/notion.md
30. Ayuda de YouTube, promociones pagadas: https://support.google.com/youtube/answer/154235
31. YouTube Data API, CommentThreads: https://developers.google.com/youtube/v3/docs/commentThreads
32. YouTube Data API, Search: list: https://developers.google.com/youtube/v3/docs/search/list
33. YouTube API Services Terms of Service: https://developers.google.com/youtube/terms/api-services-terms-of-service
34. Código de Regulaciones Federales de EE. UU., 16 CFR 255, guías de recomendaciones: https://www.ecfr.gov/current/title-16/chapter-I/subchapter-B/part-255
35. Código de Regulaciones Federales de EE. UU., 16 CFR 465, norma sobre reseñas: https://www.ecfr.gov/current/title-16/chapter-I/subchapter-D/part-465
36. Política de contenido de Reddit: https://www.redditinc.com/policies/content-policy
37. Política de contenido público de Reddit: https://support.reddithelp.com/hc/en-us/articles/26410290525844
38. Términos de la API de datos de Reddit: https://redditinc.com/policies/data-api-terms
39. Resultados de Reddit del tercer trimestre de 2026, 2026-10-29: https://investor.redditinc.com/news-events/news-releases/news-details/2026/Reddit-Reports-Third-Quarter-2026-Results/default.aspx
40. Especificación de Model Context Protocol: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18
41. Documentación de Claude Code, MCP: https://code.claude.com/docs/en/mcp
42. Blog de Scrunch, estudio de sitios impostores: https://scrunch.com/blog/impostors-are-in-your-ai-answers-websites-posing-as-your-brand-and-why-llms-cite-them/
43. Catálogo público de capacidades de EveryInfra: https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
44. Servidor MCP remoto de EveryInfra: https://api.everyinfra.com/mcp
45. Las 20 fuentes probadas y los 3 vídeos del sector, abajo. De Quora solo damos las páginas de preguntas, sin nombres de autores.

R1 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xh7ua1/should_i_use_notion/
R2 https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1x8h3su/leaving_notion_was_the_best_decision_i_made/
R3 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xnv2er/business_user_of_2_years_they_had_a_good_thing/
R4 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xsze08/if_you_use_notion_for_anything_important_try_this/
R5 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xapojk/cheat_sheet_for_the_new_notion_pricing/
R6 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xa7mld/big_update_overhauled_our_pricing_and_packaging/
R7 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1klq9r9/notion_pricing_update_no_more_ai_for_plus_accounts/
Q1 https://www.quora.com/What-are-the-best-AI-tools-for-solo-entrepreneurs-in-2026
Q2 https://www.quora.com/What-are-the-best-free-online-productivity-tools-in-2026
Q3 https://www.quora.com/What-are-the-best-AI-tools-to-increase-daily-productivity-in-2026
Q4 https://www.quora.com/What-are-the-best-AI-tools-to-save-time-and-increase-productivity-in-2026
Q5 https://www.quora.com/What-are-the-best-tools-to-turn-your-personal-knowledge-into-a-searchable-conversational-AI-assistant
Y1 https://www.youtube.com/watch?v=7KznaBvCs2Y
Y2 https://www.youtube.com/watch?v=72Lqh_kbd6U
Y3 https://www.youtube.com/watch?v=CNQcwNMxLsE
Y4 https://www.youtube.com/watch?v=ofzHbyxkpVg
Y5 https://www.youtube.com/watch?v=vMkxYfrI4gU
Y6 https://www.youtube.com/watch?v=0RaQHJr3K44
Y7 https://www.youtube.com/watch?v=VSKIS5D-gQg
Y8 https://www.youtube.com/watch?v=cF4O6JpC7kA
Industry video https://www.youtube.com/watch?v=bkrRH2cKyiA
Industry video https://www.youtube.com/watch?v=QmZw_LgAMm8
Industry video https://www.youtube.com/watch?v=qhT1MlButHA