Una estadística refuerza un artículo cuando el lector puede comprobarla en un clic: enlace a la fuente original junto a la frase, quién la mide, a qué fecha se refiere y qué cuenta exactamente. Lo debilita cuando llega sin fuente, con un «según estudios», copiada de otro blog o sin año. Una cifra que no se puede verificar es una afirmación más, solo que con decimales.
Debajo están los cinco datos que debe llevar cada estadística, un ejemplo con una cifra del INE citada bien y mal, las señales que restan credibilidad, lo que no se suele contar del estudio que dice que las estadísticas suben la visibilidad en los buscadores con IA y un método paso a paso.
Los cinco datos que acompañan a una estadística creíble
Una estadística citada bien responde cinco preguntas sin que el lector tenga que salir a buscarlas: de dónde sale, quién la mide, a qué fecha se refiere, qué cuenta y si es el dato original o un cálculo tuyo.
- Fuente original enlazada junto a la frase. No al final del artículo ni en una bibliografía: en la misma frase donde va la cifra, y a la página concreta que la contiene, no a la portada del organismo.
- Quién la produce. Un instituto oficial de estadística, un regulador, la documentación de una empresa sobre su propio producto o un estudio académico no pesan lo mismo que una encuesta de un proveedor que vende la solución.
- Fecha de referencia y fecha de publicación. Son dos fechas distintas y muchas cifras se estropean al confundirlas. Si la fuente no publica fecha, la única honesta es la de consulta.
- Qué mide exactamente. El universo (empresas activas, usuarios de un país, webs de una muestra), la unidad y el tamaño de la muestra cuando lo hay.
- Si es el dato o un cálculo propio. Un porcentaje que sacas tú dividiendo dos cifras de la fuente es legítimo, pero se dice que es cálculo propio.
Google lo pregunta casi con esas palabras. En su guía para crear contenido útil, fiable y dirigido a las personas, actualizada el 8 de octubre de 2026, una de las preguntas para evaluar tu propio contenido es: «¿Presenta el contenido la información de una forma fiable? Por ejemplo, ¿cita las fuentes de forma clara, parece que lo haya producido un experto o se proporciona información sobre el autor o el sitio que lo publica?». Otra: «¿Se ha comprobado que no haya errores en el contenido que sean fáciles de verificar?». Una cifra mal copiada es exactamente un error fácil de verificar.
Microsoft va en la misma dirección desde el lado de los asistentes. En su artículo Optimizing Your Content for Inclusion in AI Search Answers, publicado en el blog de Microsoft Advertising el 8 de octubre de 2025, recomienda evitar el lenguaje vago y «anclar las afirmaciones en hechos medibles», y pone como ejemplo decir «lavavajillas de 42 dB» en lugar de «lavavajillas silencioso» (traducción nuestra). Medible quiere decir que alguien puede medirlo otra vez, no que lleve un número.
Ejemplo: la misma cifra del INE, citada mal y bien
El Directorio Central de Empresas (DIRCE) del INE sirve de ejemplo porque una sola nota de prensa tiene tres fechas, un porcentaje y un matiz de definición, y cualquiera de ellos se puede perder al copiarla.
La nota de prensa del DIRCE, publicada por el INE el 11 de diciembre de 2025, dice: «A 1 de enero de 2025 en España había 3.310.824 empresas económicamente activas, un 1,7% más que en la misma fecha del año anterior». Y añade que «un total de 1,80 millones de empresas no emplearon a ningún asalariado a 1 de enero de 2025», el 54,4 % del total.
Así se cita mal: «En España hay más de 3,3 millones de empresas y crecen un 1,7 % al año; más de la mitad son autónomos». Tiene tres problemas. No dice a qué fecha se refiere, así que dentro de un año seguirá pareciendo actual. Convierte una variación de un año concreto en una tendencia («al año»). Y traduce «sin asalariados» por «autónomos», que no es lo mismo: una empresa sin asalariados es una empresa sin trabajadores en nómina, que puede ser una sociedad con varios socios.
Así se cita bien: «Según el DIRCE del INE, a 1 de enero de 2025 había en España 3.310.824 empresas activas, un 1,7 % más que un año antes; el 54,4 % no tenía ningún asalariado (datos publicados el 11 de diciembre de 2025)». Con el enlace a la nota en la propia frase.
Hay un detalle más que enseña por qué conviene leer la fuente entera. El titular de esa misma nota dice que el número de empresas «aumentó un 1,7% durante 2025». Pero la cifra es a 1 de enero de 2025 y se compara con el 1 de enero de 2024: en la tabla 39371 del DIRCE, el total pasa de 3.255.276 a 3.310.824, que es ese 1,7 % (cálculo nuestro). Quien copie solo el titular escribirá que las empresas crecieron en 2025, cuando el crecimiento medido es el del año anterior. La regla práctica: cita la cifra con su fecha de referencia, no con la del titular.
Lo que debilita la credibilidad de una estadística
La mayoría de las cifras que restan credibilidad no son falsas: son cifras sin rastro, sin fecha o fuera de contexto. Las señales más frecuentes:
- «Según estudios» o «los expertos dicen». Sin nombre ni enlace, el lector no puede comprobar nada y el asistente que resuma tu página tampoco.
- Enlazar a quien cita, no a quien mide. Un blog que cita a otro blog que cita una encuesta. Por el camino suelen caerse la fecha, la muestra y a veces la cifra. Si no llegas al origen, no la uses.
- Cifras redondas sin año. «El 80 % de los clientes» no dice de qué clientes, de qué país ni de cuándo.
- Datos viejos presentados como actuales. Una estadística de 2021 puede seguir siendo útil, pero solo si el texto dice que es de 2021.
- Porcentajes sin base. «Un 300 % más» de una cifra que pasó de 2 a 8 es cierto y engaña. Da las dos cifras.
- Estadísticas que no responden a la pregunta. Un dato del mercado mundial de inteligencia artificial en un artículo sobre cómo una clínica de Valencia gestiona sus citas decora, no informa.
- Traducciones que cambian el dato. Al citar una fuente en otro idioma, el matiz puede perderse. La ayuda de Google sobre las zonas de servicio del Perfil de Empresa dice en español que los límites «no deberían encontrarse a más de dos horas en coche»; la versión inglesa dice «about 2 hours», unas dos horas. Lo comprobamos el 1 de noviembre de 2026. Quien cite solo el español publica un límite más estricto que el que pone Google.
- Mezclar el dato con tu opinión. «El 54,4 % de las empresas no tiene asalariados, así que todas necesitan automatizar» pega una interpretación a un hecho como si fuera parte de él.
El estudio que dice que las estadísticas suben la visibilidad, leído entero
El estudio académico más citado sobre visibilidad en buscadores con IA midió que añadir estadísticas y citas aumenta la presencia de una fuente en las respuestas generadas, pero en su experimento esas estadísticas y esas fuentes podían ser inventadas. Es la parte que casi nadie cuenta, y cambia lo que se puede concluir de él.
El artículo es GEO: Generative Engine Optimization, presentado en el congreso ACM SIGKDD de 2024 (su historia y sus autores están en qué es AEO, GEO y SEO). Probaron nueve formas de reescribir una página y midieron cuánto aparecía después en la respuesta de un motor generativo montado con GPT-3.5 a partir de los cinco primeros resultados de Google. Según el artículo, los tres métodos que mejor funcionaron, citar fuentes, añadir citas textuales y añadir estadísticas, lograron «una mejora relativa del 30-40 %» en su métrica principal de visibilidad. Repetido sobre Perplexity.ai, citar fuentes y añadir estadísticas mostraron mejoras de «hasta el 9 % y el 37 %» en sus dos métricas (traducciones nuestras).
Lo que no está en el resumen está en el código. El artículo remite a su repositorio público para ver las instrucciones exactas que se dieron al modelo para reescribir cada página. La de añadir estadísticas, en el fichero src/geo_functions.py, dice: «Add positive, compelling statistics (even if hypothetical)», es decir, añade estadísticas positivas y llamativas, aunque sean hipotéticas. La de citar fuentes dice: «You may invent these sources but ensure they sound plausible», puedes inventar esas fuentes, pero asegúrate de que suenen plausibles. Lo leímos el 1 de noviembre de 2026.
Eso no invalida el estudio, pero acota lo que mide. Mide cómo reacciona un motor generativo a la forma de un texto con cifras y referencias, no si esas cifras son ciertas: el motor no comprobó nada. Y tiene otro dato poco citado: la mejora se concentró en las páginas que salían más abajo en Google. En la fuente que ya ocupaba el primer puesto, añadir estadísticas restó un 20,6 % de visibilidad y citar fuentes, un 30,3 %; en la quinta, sumaron un 97,9 % y un 115,1 %.
Para una pyme, la conclusión útil es la contraria de la que suele venderse. Que un asistente repita una cifra con más facilidad es precisamente el motivo para no inventarla: si la repite, la repite con tu nombre al lado. Y que el estudio sea de 2024, con GPT-3.5 y un banco de pruebas concreto, quiere decir que no es una garantía de lo que hará ChatGPT, Gemini o las Vistas creadas con IA con tu página en 2026.
Lo que mide nuestra herramienta y lo que no puede medir
Nuestra herramienta de auditoría usa ese mismo estudio para justificar dos de sus comprobaciones, y ninguna de las dos puede saber si una cifra es verdad. Lo contamos porque es el límite de cualquier revisión automática.
La comprobación «Datos concretos (cifras, plazos, años)» de la herramienta gratuita de auditoría GEO cuenta en el texto principal los números seguidos de una unidad, como «%», «euros», «años», «km» o «clientes»; con tres o más, aprueba. La comprobación «Fuentes o citas enlazadas» aprueba si la página enlaza al menos a una web externa que no sea una red social, un mapa o un directorio de reseñas, o si tiene alguna cita en bloque. Una página con tres cifras inventadas y un enlace a cualquier web ajena aprobaría las dos.
Es una decisión consciente: una máquina puede contar si hay cifras y enlaces, pero no si el enlace sostiene la cifra. Esa parte es trabajo de quien escribe. La herramienta pasa 33 comprobaciones del código de la web y, aparte, hace una muestra de preguntas de compra a ChatGPT desde el país del negocio; son dos resultados distintos y ninguno asegura que un asistente te nombre.
Un dato de la propia herramienta, citado con las reglas de este artículo: según los datos que alimentan la sección «Lo que hemos aprendido» de su página, consultados el 1 de noviembre de 2026, de las 10 webs analizadas hasta ese día, en el 60 % la comprobación de datos concretos falló o salió como mejorable. Son diez webs, no una muestra representativa de nada: sirve para saber que es un fallo habitual entre quienes han usado la herramienta, no para hablar de «las webs españolas».
Cómo citar una estadística paso a paso
- Sigue la cifra hasta el origen. Si la encuentras en un artículo, busca de dónde la sacó y repite hasta llegar a quien la midió. Si la cadena se rompe, no la publiques.
- Lee la definición, no solo el número. Qué cuenta, sobre qué universo, con qué muestra. En el DIRCE, «sin asalariados» no es «autónomo».
- Anota las fechas. Fecha de referencia del dato, fecha de publicación y, si la fuente no tiene ninguna, fecha de consulta.
- Escribe la frase con la fuente dentro. «Según el DIRCE del INE, a 1 de enero de 2025…», con el enlace a la página exacta en esa misma frase.
- Compara idiomas si citas una traducción. En las páginas de Google suele bastar con cambiar
hl=esporhl=enen la dirección. Si divergen, cita la española, enlaza la otra y explica la diferencia. - Marca lo que es tuyo. Un porcentaje calculado por ti, una estimación o una media de tus propios datos se dicen como tales: «cálculo nuestro», «estimación con estos supuestos».
- Separa el dato de la conclusión. Primero el hecho con su fuente; después, en otra frase, lo que interpretas tú.
- Pregúntate si el dato responde a la pregunta del artículo. Si se puede quitar sin que el lector pierda información, sobra.
- Revísalo cuando la fuente se actualice. El INE publica un DIRCE nuevo cada año: una cifra con su fecha envejece con dignidad; una sin fecha se convierte en un error.
Ejemplo: las cifras propias de una clínica dental
Una clínica escribe en su página de implantes «más de 2.000 pacientes satisfechos y un 98 % de éxito». Ninguna de las dos cifras se puede comprobar: no dice desde cuándo cuenta, qué es un paciente satisfecho ni cómo se mide el éxito de un implante, y el 98 % no tiene fuente.
Reescrita, queda así: «Entre 2019 y 2025 hemos colocado 1.240 implantes, según nuestro registro clínico». Y si quiere hablar de tasas de éxito, enlaza un estudio o una guía clínica que las publique, con su año, en lugar de dar una cifra propia que no puede sostener. Es menos llamativa y mucho más creíble. El ejemplo es ilustrativo: las cifras no proceden de ninguna clínica real.
Análisis de PotencIA: una cifra es una promesa de que se puede comprobar
Nuestra lectura es que una estadística funciona como una pequeña promesa al lector: «esto lo puedes comprobar». Cuando la promesa se cumple, la página gana confianza; cuando no, pierde más de lo que habría perdido sin la cifra. Es una interpretación nuestra a partir de las fuentes citadas, no algo que Google, Microsoft o el estudio afirmen.
Con los buscadores con IA el riesgo crece en una dirección concreta. Si un asistente toma tu cifra para una respuesta, la cifra viaja sin el contexto de tu página y, a veces, con tu marca. Una estadística inventada que nadie detecta en tu blog puede acabar repetida en una respuesta que lee un cliente. Nada de esto asegura que ChatGPT, Gemini o Perplexity vayan a citar una página por tener buenas estadísticas: cada sistema elige sus fuentes con criterios que no publica.
Por eso este artículo, como otros de este blog, cierra con un apartado que cuenta cómo se ha comprobado cada dato. Si quieres ver cómo trabajamos el contenido, la parte técnica y la medición en webs de clientes, está en nuestro servicio de GEO y en nuestro trabajo de SEO. La parte de autoría y experiencia, el otro pilar de la confianza, la tratamos en autoría y experiencia: cómo generar confianza sin inventar autoridad. Y si quieres empezar por saber cómo está tu web hoy, analiza tu web gratis.
Preguntas relacionadas
¿Vale citar una estadística que solo encuentro en blogs?
No, salvo que llegues a la fuente original. Si cinco blogs repiten la misma cifra y ninguno enlaza a quien la midió, lo más probable es que se estén citando entre ellos. Si el dato es importante para tu argumento, busca una fuente primaria equivalente, como un instituto de estadística o la documentación oficial del producto, o explica el argumento sin la cifra.
¿Puedo citar un estudio en inglés en un artículo en español?
Sí, y a menudo es la única fuente primaria. Enlaza el original, indica que la traducción es tuya y no traduzcas matices de forma más rotunda que el texto: «hasta un 40 %» no es «un 40 %», y «about 2 hours» no es «dos horas».
Cómo lo hemos comprobado
La guía de contenido útil de Google se descargó en español el 1 de noviembre de 2026 (última actualización del 8 de octubre de 2026) y las citas son textuales. El artículo de Microsoft Advertising del 8 de octubre de 2025 se leyó en inglés y la cita es traducción nuestra. La nota de prensa del DIRCE se leyó en la web del INE y las cifras totales de 2024 y 2025 se comprobaron en el CSV de la tabla 39371; el 1,7 % recalculado es cálculo nuestro. Las dos versiones de la ayuda de Google sobre zonas de servicio se descargaron el mismo día. Del estudio GEO se leyeron el resumen y la versión HTML de arXiv (tercera versión, 28 de junio de 2024), y las instrucciones de reescritura, en el fichero src/geo_functions.py de su repositorio en GitHub. Las reglas de las dos comprobaciones de nuestra herramienta están en su código, y el 60 % sale del servicio público de la web que alimenta la sección «Lo que hemos aprendido» de su página y se recalcula con cada análisis. El ejemplo de la clínica es ilustrativo. No hemos usado datos de Search Console para este artículo.