Perplexity cita webs falsas en 15% de consultas de compra

Un 15% de las respuestas de Perplexity sobre dónde comprar apuntan a sitios riesgosos

Perplexity mostró sitios web riesgosos en 15% de sus respuestas a preguntas de compra. ChatGPT lo hizo en 8% y Gemini en 4%, según un estudio de la firma de protección de propiedad intelectual Podqi al que The Verge tuvo acceso exclusivo. El test analizó 6.795 respuestas sobre 151 marcas, entre ellas Lululemon, Birkenstock, Stüssy, Le Creuset y Madhappy.

Para un founder que vende online, el dato tiene una traducción directa: el canal donde cada vez más gente descubre productos también puede estar enviando a su cliente a una tienda impostora. Y eso ocurre justo cuando arranca la temporada de compras de fin de año.

¿Qué encontró el estudio de Podqi sobre los chatbots de IA?

Podqi construyó sus propios prompts con tres tipos de preguntas: cuáles son los mejores sitios para comprar una marca, dónde encontrarla online y si envía a nivel internacional con qué sitios regionales. Los lanzó contra ChatGPT, Gemini y Perplexity durante dos periodos de prueba en septiembre, usando una herramienta que rastrea respuestas de IA entre chatbots.

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La definición de «sitio riesgoso» que usó el estudio es amplia y vale leerla con atención:

Webs falsas que suplantan a un retailer real o venden réplicas.
Dominios antiguos de una marca que alguien volvió a registrar.
Sitios muertos, sin actividad, que cualquiera podría comprar y reactivar.

Ese tercer punto es el más incómodo. No hace falta que un estafador cree una tienda falsa desde cero: le basta con comprar el dominio que la marca abandonó y que el chatbot sigue citando como si nada.

¿Qué chatbot recomienda peor a la hora de comprar?

Perplexity fue el peor de los tres, con sitios riesgosos en 15% de sus respuestas. ChatGPT quedó en el medio, con 8%. Gemini fue el que menos los mostró, con 4%.

Hay dos matices que cambian la lectura del ranking. El primero: el conteo de Gemini incluye también los casos en los que el chatbot advirtió al usuario sobre el sitio riesgoso, no solo los que lo recomendó. El segundo: ChatGPT fue el que más avisó cuando mostraba un sitio dudoso, con advertencias en 24% de los casos en los que lo mencionó.

Dicho de otro modo: el que menos falla no siempre es el que mejor protege, y el que más falla a veces avisa mejor. Para una marca, la métrica relevante no es el porcentaje de apariciones sino cuántas de esas apariciones terminan en una transacción.

Jesse Dwyer, portavoz de Perplexity, respondió a The Verge que la compañía «es consistentemente la IA más precisa en benchmarks de investigación creíble, y lo ha sido durante cuatro años», y que no reclaman ser 100% precisos pero sí ser los únicos enfocados obsesivamente en eso.

Jessica Levis Boord, portavoz de Google, señaló que Gemini fue el mejor entre los productos testeados y que la compañía muestra enlaces a las fuentes junto a las respuestas para que la gente verifique. Taya Christianson, de OpenAI, dijo que siguen mejorando sus salvaguardas para que los sitios potencialmente engañosos aparezcan menos en resultados de compras.

¿Por qué las marcas pequeñas están más expuestas?

El hallazgo más útil del estudio para un founder no es el ranking entre chatbots. Es este: las consultas sobre empresas grandes mostraron sitios riesgosos la mitad de veces que las consultas sobre empresas chicas.

La lógica es simple. Una marca grande tiene equipo legal, monitoreo de dominios y presupuesto para perseguir suplantadores. Una startup que creció rápido en LATAM o España, con un dominio por país y un e-commerce recién lanzado, no. Y el modelo de lenguaje no distingue por tamaño: repite el patrón de enlaces que encuentra en la web, donde el ruido alrededor de una marca chica es proporcionalmente mayor.

También hubo un disparador específico. Los prompts sobre sitios regionales generaron sitios riesgosos con más frecuencia que el resto, y los chatbots llegaron a listar dominios regionales falsos para marcas que no tienen operación regional. En una de las conversaciones registradas, Perplexity nombró la página equivocada como sitio oficial de Stüssy y la describió como «el mejor punto de partida para garantizar artículos auténticos».

¿Es un problema aislado o hay una operación industrial detrás?

No es aislado. Una investigación de NordVPN difundida por Cord Cutters News identificó una red de más de 10.000 dominios de compras falsos que suplantan a 166 marcas de moda y lujo en 26 países, con 1.549 tiendas activas al momento del relevamiento. Las marcas más suplantadas del listado: Adidas (52 dominios), Ralph Lauren (30), Dr. Martens (29), Crocs (28), Massimo Dutti (28) y Birkenstock (25).

El detalle que conecta esa red con el estudio de Podqi es cómo consigue visibilidad. Los operadores no dependen de publicidad paga: usan herramientas de SEO, publican fichas de producto compatibles con Google Shopping y mantienen sitemaps extensos. NordVPN identificó 597 dominios con acceso verificado a Google Search Console vía registros DNS.

Y cuando probaron consultas de compra en los idiomas locales, Perplexity recomendó dos tiendas falsas como destinos confiables: vero-moda.es apareció entre cinco retailers sugeridos junto a Zalando y La Redoute, y drmartensie.com fue presentado como el outlet oficial de Dr. Martens para Irlanda. Según el mismo trabajo, ChatGPT y Gemini citaron otros sitios de la red.

Marijus Briedis, CTO de NordVPN, lo resumió así: cada tienda está diseñada para parecer el sitio oficial de la marca en tu país, con el idioma, la moneda, una dirección local prestigiosa y logos de pago conocidos. «Los logos son falsos, pero para cuando el comprador lo nota, ya entregó los datos de su tarjeta».

¿Cuánta gente usa ya la IA para decidir qué comprar?

Bastante, y la cifra crece. La encuesta 2026 de compras navideñas con IA de Talkdesk, sobre 1.048 compradores y 312 líderes de retail en EE.UU., encontró que 74% planea usar asistentes de IA para comprar esta temporada y que 49% está dispuesto a comprar a marcas desconocidas por recomendación de una IA.

El contraste llega al momento de pagar: 89% de los retailers se prepara para agentes de IA que compren en nombre del cliente, pero solo 15% de los compradores dejaría que un agente use sus datos de pago, incluso revisando la transacción antes. Sin ese paso de revisión, baja a 10%.

Otra encuesta de Mall of America entre 1.775 consumidores antes de la temporada de 2026 encontró que 45% espera usar IA en al menos una tarea de compra navideña, y que 22% la usaría para comparar productos o precios. Y una encuesta de Gartner de agosto de 2026 sobre 1.004 consumidores estadounidenses, recogida por Yahoo Shopping, halló que 34% está muy o extremadamente dispuesto a usar IA para recomendaciones de regalos.

La conclusión operativa: el tráfico desde asistentes de IA hacia tiendas va a crecer esta temporada. La pregunta es cuánto de ese tráfico encontrará la tienda correcta.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si vendes online, tu problema ya no es solo el ranking en Google. Es qué dice un modelo de lenguaje cuando alguien pregunta por tu marca, y ese terreno casi nadie lo está midiendo.

Hay tres capas de riesgo superpuestas. La primera es de reputación: si un chatbot recomienda un dominio falso con tu nombre, el cliente estafa culpa a tu marca. La segunda es de conversión: cada respuesta que apunta al sitio equivocado es una venta que no ocurre. La tercera es de datos: si el comprador entrega su tarjeta en un clon de tu tienda, el daño legal y reputacional llega igual.

Y hay un agravante propio de mercados hispanohablantes. Las marcas que operan en varios países suelen tener dominios por mercado, y el estudio muestra que justamente las preguntas sobre sitios regionales son las que más disparan resultados riesgosos.

Acciones concretas que puedes implementar esta semana

Audita tus respuestas en los tres chatbots. Lanza las mismas preguntas del estudio sobre tu propia marca: cuáles son los mejores sitios para comprarla, dónde encontrarla online, si envía internacionalmente y cuáles son sus sitios regionales. Hazlo en español y en el idioma de cada mercado donde vendes. Documenta qué URLs devuelve cada motor y con qué frecuencia.
Recupera tus dominios huérfanos. Revisa qué dominios antiguos de tu marca siguen activos, cuáles vencieron y cuáles redirigen a otro sitio. Un dominio vencido con historial de backlinks es un activo que un suplantador puede comprar y que el modelo seguirá citando como si fuera tuyo.
Publica una fuente de verdad citable. Una página oficial de «dónde comprar» con la lista cerrada de dominios legítimos por país, marcada con datos estructurados, le da al rastreador del chatbot una referencia clara frente al ruido. Es barato y ataca la causa raíz.
Monitorea las citas, no solo las menciones. Configura alertas para detectar cuándo aparece un dominio parecido al tuyo. El estudio de Podqi existe porque alguien midió respuestas de forma sistemática; tu marca puede hacer lo mismo a menor escala.

Conclusión

El estudio de Podqi no dice que los chatbots de IA sean inseguros para comprar. Dice algo más específico y más manejable: en un porcentaje relevante de respuestas, los tres grandes motores citan dominios que no son de la marca, y las marcas chicas llevan la peor parte. Con 74% de los compradores estadounidenses planeando usar IA esta temporada según Talkdesk, la ventana para auditar ese canal es ahora, no en enero.

La recomendación de Trevor West, CEO y cofundador de Podqi, aplica igual a compradores y a equipos de marca: aunque el resultado venga de un chatbot de confianza, conviene verificar la fuente antes de dejar datos personales o de tarjeta. Para un founder, la versión ampliada es simple: si no sabes qué responde la IA sobre dónde comprar tu producto, alguien más está definiendo esa respuesta.