La inteligencia artificial ya decide qué aseguradora ve primero el consumidor cuando busca un seguro. ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overview se han convertido en el primer punto de contacto de millones de usuarios que preguntan por la mejor póliza de salud, coche u hogar antes incluso de visitar una web, consultar un comparador o solicitar un presupuesto.
Sin embargo, las recomendaciones que ofrecen estos asistentes no reflejan necesariamente la realidad del mercado asegurador. Según el informe ‘Fuentes, visibilidad y autoridad en motores de búsqueda IA. Sector asegurador’, elaborado por Estudio 34, la división especializada en performance y posicionamiento digital de Good Rebels, seis de cada diez respuestas generadas por IA sobre seguros no mencionan ninguna aseguradora, sino productos concretos. Por otro lado, también se observa que determinadas marcas concentran una visibilidad muy superior a la que les correspondería por su peso en el mercado.
Este estudio es el segundo de la serie de análisis sectoriales que Good Rebels publica sobre GEO, tras el dedicado al sector bancario. Analiza 3.014 prompts y 12.056 respuestas generadas por ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overview, revelando un nuevo mapa competitivo donde todavía existen amplios espacios sin conquistar por las aseguradoras: más de un millar de consultas con intención de contratación no generan ninguna recomendación de marca y, en determinadas categorías, más del 75% de las respuestas permanecen abiertas a nuevos actores.
"Este informe no es solo un diagnóstico de visibilidad del sector asegurador; es un mapa de oportunidades concretas con una urgencia real. Los datos muestran que el sector está en un momento bisagra: quien actúe ahora puede ganar posiciones estructurales que dentro de 18 meses serán muy difíciles de revertir", señala Iván Hernández, Head of Search & Media de Good Rebels. "La IA ya decide qué aseguradoras ve el consumidor, y la cuota de mercado no coincide necesariamente con la cuota de recomendación. Ya no hablamos únicamente de visibilidad; hablamos de negocio", añade.
Mapfre, el 'sinónimo’ de seguro a elegir en España' para los algoritmos
El informe revela que Mapfre aparece en el 26% de todas las respuestas analizadas en los LLMs y lidera el top of mind en tres de los cuatro modelos estudiados: es la primera marca citada en ChatGPT (45,2%) y en Gemini (40,4%), una posición que ninguna otra aseguradora española logra replicar de forma consistente.
Según los resultados obtenidos en el estudio, los LLMs han internalizado a Mapfre como referente absoluto de la categoría con independencia del tipo de seguro que se consulte, lo que el análisis atribuye al efecto acumulado de décadas de construcción de marca editorial. Tras este grupo multinacional español de seguros y reaseguros se sitúa un segundo grupo de aseguradoras con una elevada visibilidad en los motores de IA, encabezado por AXA, a 7 puntos del líder, (18,91%) y Allianz (14,22%), seguido por especialistas de salud como DKV (13,85%), Adeslas (13,17%), Asisa (12,90%) y Sanitas (12,58%), junto a compañías generalistas como Línea Directa (11,57%), Generali (10,77%) y Mutua Madrileña (10,70%), que completan el top 10 de marcas más recomendadas por los modelos analizados.
Un líder distinto para cada tipo de seguro
La cuota de visibilidad varía al fragmentar la recomendación por categoría de producto, y construye liderazgos específicos para cada necesidad del usuario.
Aunque Mapfre lidera la conversación general sobre seguros en las consultas genéricas, en salud, los modelos generan un ecosistema propio dominado por especialistas: DKV alcanza una visibilidad del 40,8%, Sanitas del 39,4%, Adeslas del 37% y Asisa del 33,5%, situándose por delante de las grandes aseguradoras generalistas.
La misma lógica se repite en otras categorías: en coche, Línea Directa (24,3%) Mutua Madrileña (1,5%) y Verti (15,4%) logran una presencia destacada gracias a su asociación con atributos como precio y experiencia digital. En moto, Pelayo (22,1%), Mutua Madrileña (18,2%) y Línea Directa (15,8%) emergen como referentes recurrentes para los modelos. Y en patinete eléctrico, una de las categorías con mayor crecimiento, la competición sigue abierta.
Para Good Rebels, este comportamiento demuestra que la IA está construyendo una nueva arquitectura competitiva basada en la especialización. Una aseguradora puede dominar la notoriedad general de la categoría y, sin embargo, quedar relegada cuando el consumidor busca una solución concreta.
El nuevo escenario de competencia creado por la IA
Más allá de las posiciones individuales, el estudio revela que los modelos generativos construyen asociaciones de marcas que aparecen mencionadas conjuntamente de forma recurrente.
En salud, por ejemplo, DKV, Adeslas, Asisa y Sanitas forman un bloque prácticamente inseparable: la probabilidad de que una de ellas aparezca junto a otra supera el 70% en la mayoría de combinaciones y alcanza el 78% entre DKV y Asisa. Del mismo modo, en el segmento generalista, Mapfre y AXA comparten presencia en el 68% de las respuestas, mientras que Mapfre y Allianz coinciden en el 62%.
Pero ésta no es la única rivalidad creada artificialmente: el estudio identifica cinco grandes arquetipos competitivos que los modelos de IA han construido de forma implícita.
Mapfre ocupa una categoría propia como único "líder solitario". Un segundo grupo lo forman AXA y Allianz, definidos como "perseguidores globales", con alta visibilidad transversal pero sin un liderazgo claro en ninguna vertical específica.
En paralelo, la IA ha creado un ecosistema propio de especialistas en salud con DKV, Adeslas, Asisa y Sanitas, que disfrutan de una autoridad prácticamente inexpugnable cuando el usuario busca este tipo de seguros.
Y emergen las llamadas "insurtechs de movilidad", como Línea Directa, Verti, Pelayo y Mutua Madrileña, asociadas por los modelos a atributos como precio, digitalización y movilidad. Se estima una ventana de entre 12 y 18 meses antes de que estas asociaciones se consoliden de forma irreversible en el imaginario de los modelos, lo que convierte este grupo en la amenaza más inmediata para las aseguradoras tradicionales con ambición en las verticales de movilidad.
Por último, aseguradoras como Zurich, Generali, Caser, Ocaso o Reale conforman un grupo de generalistas con nicho, con presencia relevante en determinadas categorías, pero sin llegar a dominar ninguna de ellas. En este grupo, el caso de Caser presenta un riesgo específico: su alta dependencia de caser.es como fuente primaria de citación podría comprometer su visibilidad si la integración con Helvetia implica una migración de dominio antes del próximo ciclo de reentrenamiento de los modelos.
El contenido editorial, la palanca más potente y la más infrautilizada
El análisis de las fuentes que alimentan a cada modelo revela uno de los datos con mayor impacto estratégico del informe: el contenido editorial multiplica por 1,64 la probabilidad de que una aseguradora sea mencionada en una respuesta generada por IA, frente a otras tipologías de fuentes como los comparadores (1,51x) o las propias webs corporativas (1,22x). Dicho en términos prácticos: cada vez que un medio económico, una publicación sectorial o una plataforma de análisis especializada menciona a una aseguradora en un contexto relevante, esa marca gana posibilidades reales de aparecer cuando un usuario le pregunta a la IA sobre seguros.
Esta ventaja no se distribuye de forma homogénea entre las marcas. Mutua Madrileña lidera la presencia editorial del sector, con un 22% de sus fuentes procedentes de medios especializados. DKV, Sanitas y Adeslas también destacan por una mayor representación en este tipo de contenidos, lo que las sitúa en una posición especialmente favorable dentro de las fuentes de alta credibilidad utilizadas por los modelos de IA.
El estudio detecta, además, que YouTube se ha consolidado como una de las principales fuentes de autoridad informativa para los modelos de IA, con 3.159 referencias registradas y un peso especialmente relevante en Google AI Overviews, donde lidera las referencias tanto en búsquedas informativas como comerciales, y en Perplexity para consultas de carácter informativo. Este volumen agregado convierte a YouTube en la principal fuente referenciada del análisis, por delante de Reddit, Wikipedia o X/Twitter.
Metodología
El informe 'Fuentes, visibilidad y autoridad en motores de búsqueda IA. Sector asegurador' ha sido elaborado por Estudio 34, la división de performance y posicionamiento digital de Good Rebels, con datos recogidos entre el 15 de enero y el 15 de marzo de 2026.
El análisis se realizó mediante AI Rank, la plataforma propia de Good Rebels para medir visibilidad de marca en entornos de IA generativa, desarrollada por su división especializada Kuantik. Para el estudio se analizaron 3.014 prompts con volumen de búsqueda real, distribuidos en cinco verticales del sector seguros (salud, hogar, vida, motor y búsquedas genéricas) y dos tipos de intención de búsqueda (comercial e informativa), de los que se obtuvieron 12.056 respuestas de ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overview.
Las métricas principales utilizadas fueron ocurrencia, posición media dentro de la respuesta e índice de visibilidad relativa.