Interés de búsqueda en chat de IA

Google Trends reescala cada exportación para que su valor máximo sea 100, lo que hace que exportaciones distintas no sean comparables. Combinamos seis exportaciones mundiales superpuestas que cubren ocho productos de chat de IA y estimamos un factor de escala por exportación mediante mínimos cuadrados ponderados en espacio logarítmico, usando como puente cada término presente en más de una exportación. Al dividir cada exportación por su factor, todas las series quedan en una unidad común; el resultado se ancla de nuevo para que el mes más alto (ChatGPT, octubre de 2025) sea 100. Una verificación de ida y vuelta reproduce el 98% de las celdas originales dentro del error de redondeo.

Los nombres ambiguos contaminan los datos de búsqueda, así que cada serie se limpia antes de publicarse. Una serie comienza en el lanzamiento público de su producto, y se resta en toda la serie un fondo constante estimado a partir del promedio previo al lanzamiento; así se eliminan, por ejemplo, las búsquedas de «kimi» como nombre propio, el piloto Kimi Räikkönen y la película de 2022, o «claude» como nombre de pila. Se excluyen los valores por debajo del umbral de medición de los datos de origen y el mes en curso.

El eje vertical es logarítmico porque las series abarcan tres órdenes de magnitud. En escala logarítmica, líneas paralelas implican tasas de crecimiento iguales, y una duplicación ocupa la misma distancia vertical en cualquier punto del gráfico.