# La pila de búsqueda de modelos de lenguaje grande (LLM) en 2026: 76 productos repartidos en 6 capas Antes, la búsqueda consistía en un solo producto: un recuadro y diez enlaces azules. En 2026 es una pila. Un motor de respuestas redacta la respuesta, una API de búsqueda le proporciona los datos, una base de datos vectorial almacena lo que el modelo ya sabe, una capa de navegador recupera lo que le falta, un agente actúa en función del resultado y una nueva categoría de herramientas mide si su marca ha aparecido o no. Hemos elaborado un mapa de esa pila para el tercer trimestre de 2026: 76 productos de 71 empresas y proyectos de código abierto, distribuidos en 6 capas, extraídos de la investigación en la que se basa el mapa de mercado trimestral «LLM Search Stack» de Massive. La presión sobre esta pila se refleja en la forma en que las personas realizan sus búsquedas. En un estudio del Pew Research Center sobre el comportamiento de navegación de 900 adultos estadounidenses en marzo de 2025, el 18 % de las búsquedas en Google generaron un resumen generado por IA. Los usuarios que vieron uno de estos resúmenes hicieron clic en un resultado tradicional en el 8 % de las visitas, en comparación con el 15 % de las veces en que no aparecía ningún resumen ([Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/), 2025). Cuando la respuesta aparece en la página de resultados, son menos las personas que abandonan la página. Ese cambio es lo que hace que el resto de la pila cobre importancia desde el punto de vista comercial. > **Conclusiones clave** > > - La pila de búsqueda de modelos de lenguaje grande (LLM) del tercer trimestre de 2026 abarca 6 capas y 76 productos. > - Los usuarios hicieron clic en los resultados tradicionales aproximadamente la mitad de veces cuando aparecía un resumen generado por IA: un 8 % de las visitas frente a un 15 % ([Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/), 2025). > - La recuperación de información y el acceso en tiempo real a la web empatan como las capas más amplias, con 15 productos cada una, y resuelven problemas opuestos: lo que un modelo ya sabe frente a lo que es cierto en este preciso momento. > - La optimización de motores generativos (GEO) es ahora una categoría en sí misma, con 13 productos en el mapa. ## Cómo hemos mapeado la pila de búsqueda de los LLM Hemos agrupado los productos según la función que desempeñan en el proceso que va de una pregunta a una respuesta, y no según su fase de financiación o su denominación comercial. El mapa se lee de arriba abajo: lo que el usuario ve primero, luego lo que lo proporciona y, por último, lo que lo mide. Una empresa con varios productos puede aparecer en más de una capa. You.com, por ejemplo, cuenta con un motor de respuestas en la Capa 1 y una API en la Capa 2. Por eso, los 76 productos proceden de 71 empresas y proyectos de código abierto. Un producto se ha incluido en el mapa si estaba disponible de forma generalizada cuando realizamos la investigación para esta edición (julio de 2026, revisado de nuevo en octubre de 2026) y su función principal se ajusta a una capa. Hemos omitido las entradas que no pudimos verificar en el momento de la publicación. Enumeramos a todos los proveedores de forma imparcial: su inclusión no supone un respaldo, y el orden dentro de una capa no constituye una clasificación. Massive también aparece en el mapa, en la capa de acceso web en tiempo real, y así lo indicamos claramente. ![La pila de búsqueda LLM, tercer trimestre de 2026: seis capas y 76 productos, desde motores de respuestas de IA hasta la optimización de motores generativos, cartografiados por Massive](assets/llm-search-stack-map.png «La pila de búsqueda LLM, tercer trimestre de 2026. Datos de Massive.") | Capa | Qué hace | Productos en el mapa | |-------|--------------|--------------------:| | Motores de respuestas basados en IA | Redactan la respuesta que lee el usuario | 13 | | API de búsqueda optimizadas para LLM | Devuelven resultados de búsqueda adaptados a los modelos | 9 | | Recuperación y búsqueda vectorial | Almacenan y recuperan lo que un modelo ya sabe | 15 | | Acceso web en tiempo real e infraestructura de navegador | Obtienen lo que hay en la web en este mismo momento | 15 | | Acción autónoma y uso informático | Actúan en la web, no se limitan a leerla | 11 | | Optimización de motores generativos | Miden la visibilidad de la marca en las respuestas de IA | 13 | ## Capa 1: Motores de respuestas de IA Los motores de respuestas son la interfaz para el consumidor de la búsqueda con modelos de lenguaje a gran escala (LLM): se formula una pregunta y se obtiene una respuesta escrita, normalmente con referencias. Esta es la capa a la que se refieren la mayoría de las personas cuando hablan de «búsqueda con IA». En el mapa: Perplexity, You.com, Andi, Ask Brave, Kagi, Liner, Felo, iAsk, ChatGPT Search, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Grok y Meta AI. Esta capa se divide en dos. Seis de las entradas proceden de empresas que también poseen un modelo de vanguardia, un navegador o una plataforma importante: ChatGPT Search, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Grok, Meta AI y Ask Brave. Las otras siete (Perplexity, You.com, Andi, Kagi, Liner, Felo e iAsk) son independientes que compiten en aspectos específicos, como la profundidad de la investigación o la privacidad. Para una marca, cada motor es un espacio independiente en el que puede ser descrita bien, mal o no describirse en absoluto. Cuando [probamos cómo la IA describe las marcas](https://www.joinmassive.com/blog/ai-brand-visibility-ai-plays-favorites-it-wont-trash-you), el riesgo de quedar fuera era más frecuente que el de ser criticado. Compruebe si un motor muestra sus fuentes. Las fuentes citadas son la única parte de una respuesta en la que una marca puede influir directamente. ## Nivel 2: API de búsqueda optimizadas para LLM Se trata de motores de búsqueda diseñados, ante todo, para máquinas. En lugar de una página de resultados destinada a personas, devuelven resultados en forma de texto sin formato, fragmentos o contenidos de página completa que un modelo puede utilizar directamente. En el mapa: Parallel, Exa, Linkup, Tavily, Brave Search API, You.com API, Valyu, Perplexity Sonar y Seltz. Las opciones de diseño varían. Algunos gestionan su propio índice, otros reordenan los resultados de un motor más grande y otros devuelven el texto completo de la página en lugar de fragmentos. Hemos comparado varias de ellas en [Web Search API para agentes de IA](https://www.joinmassive.com/blog/web-search-apis-for-ai-agents-compared-seltz-exa-brave-and-render-apis). **Cómo elegir:** compruebe la actualidad con una pregunta sobre las noticias de ayer y compruebe la ubicación con una pregunta cuya respuesta varíe según el país. Esas dos consultas diferencian las API más rápidamente que cualquier tabla de características. ## Capa 3: Recuperación y búsqueda vectorial No todas las respuestas requieren la web en tiempo real. La generación aumentada por recuperación (RAG) permite a un modelo consultar los propios documentos de una empresa, un catálogo de productos o una copia almacenada de páginas web, conservadas como representaciones vectoriales en un índice vectorial. En el mapa: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Zilliz (Milvus), Turbopuffer, Vespa, LanceDB, Cohere, Voyage AI (MongoDB), Mixedbread, Supabase (pgvector), MongoDB Atlas Vector, Redis y Elastic. Esta capa, junto con el acceso web en tiempo real, es la más amplia del mapa y la más consolidada: incluye bases de datos como Elastic, Redis y MongoDB, que son anteriores a los actuales modelos de lenguaje grande (LLM). Abarca tres tipos de productos. Las bases de datos nativas de vectores (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Zilliz, Turbopuffer y LanceDB) se crearon para la incrustación de vectores. Los proveedores de incrustación y reordenación (Cohere, Voyage AI y Mixedbread) convierten el texto en vectores y ordenan los resultados. Los motores de búsqueda y las bases de datos consolidados (Vespa, Supabase, MongoDB Atlas, Redis y Elastic) han incorporado la búsqueda vectorial a los productos que los equipos ya utilizan. El inconveniente para todos ellos: una capa de recuperación solo está tan actualizada como su última actualización. Nuestra guía para [crear un flujo de trabajo RAG con datos web en tiempo real](https://www.joinmassive.com/blog/building-a-rag-pipeline-on-live-web-data-without-stale-indexes) explica cómo los equipos evitan que un índice quede desactualizado. ## Capa 4: Acceso a la web en tiempo real e infraestructura de navegadores Cuando una pregunta depende del precio de hoy, del titular de hoy o de lo que dice una página en un país concreto, un modelo tiene que ir a buscarlo. Esta capa se encarga de ello: navegadores alojados, rastreadores, API de scraping y las redes de proxy que permiten que las solicitudes procedan de ubicaciones reales. En el mapa: Massive, Browserbase, Steel, Hyperbrowser, Anchor Browser, Kernel, Lightpanda, Notte, Firecrawl, Crawl4AI, Zyte, Apify, Scrapfly, Browserless y Rebrowser. Esta capa se divide, a grandes rasgos, en tres grupos. La infraestructura de navegadores alojados y sin interfaz gráfica incluye Browserbase, Steel, Hyperbrowser, Anchor Browser, Kernel, Lightpanda, Notte, Browserless y Rebrowser. Las herramientas de rastreo y extracción que devuelven contenido limpio de las páginas incluyen Firecrawl, Crawl4AI, Zyte, Apify y Scrapfly. Massive proporciona la red por la que circulan las solicitudes. Los equipos suelen combinar un navegador alojado con una capa de red, una solución de compromiso que tratamos en [infraestructura de navegadores gestionados para agentes de IA](https://www.joinmassive.com/blog/managed-browser-infrastructure-for-ai-agents-when-diy-stops-making-sense). La aportación de Massive: una red residencial de más de 1 000 000 de dispositivos verificados ([Documentación de Massive](https://docs.joinmassive.com/residential/introduction)), además de un Web Render API con puntos finales de navegación, búsqueda y chat de IA. El punto final de búsqueda puede esperar a que se cargue la vista general de IA de Google antes de devolver la página ([Documentación de Massive](https://docs.joinmassive.com/web-render/search)). Un agente que compruebe el precio de un vuelo para un viajero en Madrid necesita la página tal y como se carga en España, no tal y como se carga en un centro de datos de EE. UU. ## Capa 5: Acción del agente y uso del ordenador La búsqueda está pasando de ser una actividad de lectura a una de acción. Los agentes de esta capa hacen clic, rellenan formularios y realizan tareas en un navegador o en un ordenador de sobremesa, utilizando los resultados de la búsqueda como punto de partida. En el mapa: Skyvern, Browser Use, TinyFish, Airtop, H Company (Surfer H), Bardeen, Simular, Emergence AI, Nova Act (Amazon), Claude Computer Use (Anthropic) y ChatGPT Agent (OpenAI). Los laboratorios pioneros ofrecen ahora sus propios agentes de uso de ordenadores junto con los marcos independientes. En cualquier caso, un agente que actúa en la web hereda todos los problemas de acceso de la capa 4: controles de bots, contenido dependiente de la ubicación y páginas que solo se cargan en un navegador real. El primero de esos problemas se aborda en [por qué se bloquean los agentes de IA en las direcciones IP de los centros de datos](https://www.joinmassive.com/blog/why-ai-agents-get-blocked-on-datacenter-ips-and-how-to-fix-it). ## Capa 6: Optimización del motor generativo (GEO) La capa más reciente existe gracias a la primera. Si los compradores consultan un motor de respuestas en lugar de hacer clic en enlaces, las marcas deben saber qué dicen dichos motores. El término procede de un artículo de investigación de 2023, en el que se indicaba que las estrategias de optimización podían «aumentar la visibilidad hasta en un 40 % en las respuestas de los motores generativos», y que su eficacia «varía según los dominios» ([Aggarwal et al., arXiv](https://arxiv.org/abs/2311.09735), 2023). Las plataformas de GEO envían consultas a los motores de respuestas, realizan un seguimiento de la frecuencia con la que se menciona o cita a una marca y sugieren cambios en el contenido. En el mapa: Profound, Scrunch AI, Peec AI, Otterly AI, AthenaHQ, Bluefish, Evertune, Gumshoe, Goodie, Trakkr, Knowatoa, Brandlight y Relixir. GEO presenta un problema de medición inherente: la respuesta de un motor de respuestas puede variar en función de la ubicación, el idioma y la formulación del usuario. La validez de una puntuación de visibilidad depende de las condiciones en las que se haya medido, por lo que la cobertura de ubicaciones e idiomas es una forma de diferenciar las herramientas GEO. Un comprador en Múnich y otro en São Paulo pueden obtener respuestas diferentes a la misma consulta. Aquí es donde encaja el punto final de chat con IA de Massive: devuelve respuestas completas de ChatGPT, Gemini y Perplexity a través de dispositivos reales ubicados en la zona que usted elija, lo cual constituye la base que necesita la medición sensible a la ubicación. Nuestro [artículo destacado sobre el punto final de chat con IA](https://www.joinmassive.com/blog/ai-chat-endpoint-geotargeted-llm-completions) muestra las mismas preguntas respondidas de forma diferente según el país. ## Lo que nos revela el mapa sobre la búsqueda con modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en 2026 Destacan tres patrones. **Las grandes plataformas dominan el segmento de consumo y están avanzando hacia los agentes.** Google, Microsoft, OpenAI, xAI y Meta aparecen en la Capa 1, mientras que Amazon, Anthropic y OpenAI figuran en la Capa 5. Aparte de esas entradas de laboratorios de vanguardia, casi todos los productos del mapa proceden de una empresa independiente o de un proyecto de código abierto. **La actualidad y la ubicación son el cuello de botella común.**Los motores de respuestas, las API de búsqueda, los agentes y las herramientas GEO necesitan, en última instancia, saber qué se dice en la web en tiempo real, en un lugar determinado. Las capas 1, 2, 5 y 6 dependen todas de la obtención de páginas en tiempo real, y la capa 3 depende de ello cada vez que se actualiza un índice. Por eso, la capa de acceso a la web en tiempo real se conecta con todas las demás capas del mapa. **La medición se está convirtiendo en un producto por derecho propio.** Nuestro mapa del tercer trimestre recoge 13 productos cuya función principal es la visibilidad de la IA. A medida que esa capa crezca, la forma y el lugar en que una herramienta realice la medición serán tan importantes como lo que mida. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué es la pila de búsqueda LLM? La pila de búsqueda LLM es el conjunto de tecnologías que convierten una pregunta en una respuesta redactada por IA. El mapa del tercer trimestre de 2026 de Massive lo agrupa en seis capas: motores de respuesta de IA, API de búsqueda optimizadas para LLM, recuperación y búsqueda vectorial, acceso web en tiempo real e infraestructura de navegador, acción agentiva y uso de ordenadores, y optimización de motores generativos. ### ¿Cuántos productos incluye el mapa de la pila de búsqueda LLM de 2026? Esta edición recoge 76 productos de 71 empresas y proyectos de código abierto, distribuidos en seis capas. La recuperación y la búsqueda vectorial, así como el acceso a la web en tiempo real y la infraestructura del navegador, empatan como las capas más amplias, con 15 productos cada una. ### ¿Qué es la optimización de motores generativos (GEO)? La optimización de motores generativos es la práctica de medir y mejorar la forma en que una marca aparece en las respuestas generadas por IA en motores como ChatGPT Search, Perplexity y el modo IA de Google. Nuestro mapa recoge 13 productos de GEO en el tercer trimestre de 2026. ### ¿Por qué necesitan las respuestas de IA acceso a la web en tiempo real? Tanto los datos de entrenamiento de un modelo como un índice vectorial quedan obsoletos con el tiempo. Las preguntas sobre precios, noticias, disponibilidad o cualquier otro aspecto que varíe según el país requieren una consulta a la web en tiempo real, idealmente desde la ubicación a la que va dirigida la respuesta. ### ¿Dónde encaja Massive en la pila de búsqueda de los LLM? Massive se sitúa en la capa de acceso a la web en tiempo real. Proporciona una red de proxies residenciales con más de 1 000 000 de dispositivos verificados y un Web Render API con puntos finales de navegación, búsqueda y chat de IA. ## La pila de búsqueda de los LLM: en resumen - Seis capas, 76 productos. Lea el mapa de arriba abajo: respuesta, suministro, acción, medición. - A qué prestar atención en el cuarto trimestre: los laboratorios de vanguardia que se adentran aún más en la acción agentiva, y las herramientas GEO que compiten en dónde y cómo miden. - ¿Está desarrollando en esta pila? Pruebe el acceso cuanto antes: una página que bloquee a su agente o le muestre un país incorrecto rompe todas las capas superiores. - Actualizamos este mapa cada trimestre. Envíe correcciones y aportaciones al equipo de Massive, y las incorporaremos a la próxima edición. ## Fuentes - Pew Research Center, [«Los usuarios de Google son menos propensos a hacer clic en enlaces cuando aparece un resumen generado por IA en los resultados»](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/), 2025 - Massive Docs, [«Introducción a los proxies residenciales»](https://docs.joinmassive.com/residential/introduction) - Massive Docs, [«Búsqueda»](https://docs.joinmassive.com/web-render/search) - Aggarwal et al., [«GEO: Optimización de motores generativos»](https://arxiv.org/abs/2311.09735), arXiv, 2023 - Massive, mapa de mercado de LLM Search Stack, edición del tercer trimestre de 2026 (investigación interna, julio de 2026)