Qué marcas de women's everyday fashion
recomienda la IA en Australia
Marcas clasificadas por tasa de menciones en ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y Perplexity
- Marcas
- 44
- Preguntas
- 398
- Respuestas
- 4776
- Motores de IA
- 4
01 · Marca líder
Las 10 marcas principales por tasa de menciones
Una marca domina la categoría.
El resto del mercado está fragmentado.
Líder fuera de escala — Cotton On Body, 28,4 %. Es 4× el segundo, Uniqlo, con 6,8 %. En una escala lineal, todas las demás barras quedarían reducidas a nada, así que las barras usan una escala de raíz cuadrada.
| # | Marca | Tasa de menciones Proporción de preguntas en las que Perplexity menciona la marca | Cuota de voz La cuota de la marca sobre todas las menciones de marcas en las respuestas del motor | Intervalo del 95 % El intervalo en el que es más probable que esté la tasa de menciones real | En el top 20 de El puesto de la marca dentro del top 20 propio de cada motor |
|---|---|---|---|---|---|
| 11 | Cotton On Body | 28,4 % | 43,9 % | 24,2–33,0 | ChatGPT1Gemini1Google AI Mode1Perplexity1 |
| 22–7 | Uniqlo | 6,8 % | 5,8 % | 4,7–9,7 | ChatGPT2Gemini3Google AI Mode3Perplexity2 |
| 32–8 | Cotton On | 6,4 % | 5,0 % | 4,4–9,3 | ChatGPT3Gemini2Google AI Mode2Perplexity3 |
| 42–10 | Zara | 5,6 % | 4,3 % | 3,7–8,3 | ChatGPT18Google AI Mode17Perplexity4 |
| 52–10 | H&M | 5,3 % | 2,9 % | 3,5–7,9 | ChatGPT8Gemini11Google AI Mode15Perplexity5 |
| 62–20 | David Jones (owned brands) | 3,4 % | 2,1 % | 2,0–5,7 | ChatGPT9Gemini4Google AI Mode5Perplexity6 |
| 72–20 | Kmart | 2,6 % | 1,2 % | 1,4–4,7 | ChatGPT5Gemini7Google AI Mode7Perplexity7 |
| 83–20 | Witchery | 2,5 % | 1,3 % | 1,4–4,6 | ChatGPT11Gemini12Google AI Mode8Perplexity8 |
| 94–20 | Nudie Jeans | 2,2 % | 1,5 % | 1,1–4,1 | Google AI Mode20Perplexity9 |
| 104–20 | Country Road | 1,9 % | 1,5 % | 1,0–3,8 | ChatGPT4Gemini6Google AI Mode4Perplexity10 |
| 116–20 | Shein | 1,6 % | 0,8 % | 0,7–3,4 | ChatGPT20Google AI Mode16Perplexity11 |
| 126–20 | Ganni | 1,2 % | 0,9 % | 0,5–2,8 | Perplexity12 |
| 136–20 | Forever New | 1,2 % | 0,8 % | 0,5–2,8 | ChatGPT6Gemini5Google AI Mode10Perplexity13 |
| 146–20 | Kowtow | 1,1 % | 0,6 % | 0,4–2,7 | ChatGPT15Gemini13Google AI Mode11Perplexity14 |
| 156–20 | Sportsgirl | 1,0 % | 0,6 % | 0,4–2,6 | ChatGPT17Gemini8Perplexity15 |
| 166–20 | Assembly Label | 1,0 % | 0,6 % | 0,4–2,6 | ChatGPT7Gemini17Google AI Mode6Perplexity16 |
| 176–20 | Big W | 1,0 % | 0,4 % | 0,4–2,6 | Gemini15Perplexity17 |
| 186–20 | Kmart Australia | 0,9 % | 0,5 % | 0,3–2,4 | ChatGPT10Gemini9Google AI Mode18Perplexity18 |
| 196–20 | Bassike | 0,8 % | 0,4 % | 0,3–2,3 | Perplexity19 |
| 206–20 | Zimmermann | 0,8 % | 0,7 % | 0,3–2,3 | Perplexity20 |
02 · Consenso entre motores
Qué puesto ocupa cada marca
dentro del top 10 de cada motor
No existe un único top 10 de la IA.
Solo 6 de 15 marcas figuran en el top 10 de los 4 motores.
| Marca | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | En el top 10 de |
|---|---|---|---|---|---|
| Cotton On Body | 1 | 1 | 1 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Uniqlo | 2 | 3 | 3 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Cotton On | 3 | 2 | 2 | 3 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Country Road | 4 | 6 | 4 | 10 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| David Jones (owned brands) | 9 | 4 | 5 | 6 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Kmart | 5 | 7 | 7 | 7 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Forever New | 6 | 5 | 10 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| H&M | 8 | – | – | 5 | ChatGPTPerplexity |
| Assembly Label | 7 | – | 6 | – | ChatGPTGoogle AI Mode |
| Witchery | – | – | 8 | 8 | Google AI ModePerplexity |
| Kmart Australia | 10 | 9 | – | – | ChatGPTGemini |
| Boohoo | – | 10 | 9 | – | GeminiGoogle AI Mode |
| Zara | – | – | – | 4 | Perplexity |
| Sportsgirl | – | 8 | – | – | Gemini |
| Nudie Jeans | – | – | – | 9 | Perplexity |
Puesto dentro del top 10 propio de cada motor · un guion indica que la marca no está en el top 10 de ese motor.
El resto depende del motor que abra el comprador — así que un puesto en un solo motor no es una posición en el mercado.
Fuente: investigación de Findrix. Puesto de cada marca dentro del top 10 de cada motor, women's everyday fashion, Australia.
03 · Dominios más citados
Qué sitios cita cada motor y
qué parte de sus respuestas sostienen
| Dominio | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| google.com | 0,4 % | 56,2 % | 16,2 % | 0,1 % |
| youtube.com | 0,8 % | 1× | 14,5 % | 0,3 % |
| reddit.com | 1,0 % | 0,9 % | 2,3 % | 10,2 % |
| creaturesofhabit.in | 1× | 0,6 % | 6,5 % | 0,1 % |
| instagram.com | 0,9 % | – | 3,8 % | 0,1 % |
| uniqlo.com | 3,4 % | 0,1 % | 1,5 % | 0,2 % |
| simplystick.com.au | 1× | 2,6 % | 0,2 % | 0,4 % |
| whowhatwear.com | 2,6 % | 0,3 % | 0,2 % | 1,4 % |
| nytimes.com | – | – | – | 2,4 % |
| countryroad.com.au | 1,8 % | 1× | 0,5 % | 1× |
| metreclothing.com | 1× | 1,8 % | 1× | 1× |
| textileexchange.org | 1,8 % | – | 1× | 0,1 % |
04 · Las preguntas que planteamos
398 preguntas de compradores, cada una
formuladas tres veces por motor
Esto no es un estudio de prompts de marca.
El 80 % de las preguntas parten de un problema o buscan una solución.
| Intención | Preguntas |
|---|---|
| Solution-aware | 160 |
| Problem-aware | 158 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Por intención
Ejemplos · Solution-aware
«Where can I buy well-fitting Global fast fashion chains (H&M, Zara, Cotton On) online with hassle-free returns for Durability and easy care?»
«What are the top-rated casual DTC/Digital-Native Brands collections that cater specifically to Rapid trend turnover?»
Ejemplos · Problem-aware
«Why do my basic cotton tees stretch out after a few washes, and what Durability through frequent washing should I look for instead?»
«Why do my basic cotton tees stretch out after a few washes, and what Fit consistency should I look for instead?»
Ejemplos · Informational
«What are the standard criteria and certifications used to verify Accessible Luxury claims?»
«Can you explain the benefits of natural breathable fabrics versus synthetics for everyday Midi & Maxi Casual Dresses?»
Ejemplos · Branded comparison
«Ganni vs Zimmermann for print/linen dress styling and price vs Scandinavian design aesthetic?»
«Sportsgirl vs Witchery for trend-led blouses vs classic tailored styling?»
Ejemplos · Branded sentiment
«Is Scanlan Theodore a good choice in contemporary/premium?»
«Is Gorman a good choice in dresses & jumpsuits?»
Fuente: investigación de Findrix. 398 preguntas de compradores por intención, women's everyday fashion, Australia.
04b · Por tipo de producto
Qué segmentos de producto
cubren las preguntas
El estudio no depende de una sola categoría de producto.
Las preguntas abarcan 14 segmentos de women's everyday fashion.
| Segmento |
|---|
| Bottoms |
| Tops & Blouses |
| Dresses & Jumpsuits |
| Knitwear & Sweaters |
| Jackets & Outerwear |
| Loungewear & Co-ords |
| Accessible Luxury |
| Budget/Ultra-Fast Fashion |
| Contemporary/Premium |
| Mass-Market Fast Fashion |
| Mid-Tier/High Street |
| DTC/Digital-Native Brands |
| Size-Inclusive/Extended Sizing Specialists |
| Sustainable/Ethical Fashion |
14 segmentos
Ejemplos · Bottoms
«I want to buy high-quality Tailored & Casual Trousers today, which retailers currently offer the best Waist, Hip, and Rise Fit Accuracy?»
Ejemplos · Tops & Blouses
«Sportsgirl vs Witchery for trend-led blouses vs classic tailored styling?»
Ejemplos · Dresses & Jumpsuits
«Is Gorman a good choice in dresses & jumpsuits?»
Ejemplos · Knitwear & Sweaters
«Cotton On vs Uniqlo for budget cardigan/sweater value and basic warmth?»
Ejemplos · Jackets & Outerwear
«Is Country Road a good choice in jackets & outerwear?»
Ejemplos · Loungewear & Co-ords
«What are the top-rated casual Loungewear & Co-ords collections that cater specifically to Softness of fabric?»
Ejemplos · Accessible Luxury
«What are the standard criteria and certifications used to verify Accessible Luxury claims?»
Ejemplos · Budget/Ultra-Fast Fashion
«Kmart Australia vs Shein for Immediate in-store availability and sizing consistency vs. ultra-cheap online variety and ultra-fast micro-trends.?»
Ejemplos · Contemporary/Premium
«Is Scanlan Theodore a good choice in contemporary/premium?»
Ejemplos · Mass-Market Fast Fashion
«Where can I buy well-fitting Global fast fashion chains (H&M, Zara, Cotton On) online with hassle-free returns for Durability and easy care?»
Ejemplos · Mid-Tier/High Street
«Seed Heritage vs Sportsgirl for Target demographic maturity, price-to-quality tier, workplace-readiness vs. youthful weekend style.?»
Ejemplos · DTC/Digital-Native Brands
«What are the top-rated casual DTC/Digital-Native Brands collections that cater specifically to Rapid trend turnover?»
Ejemplos · Size-Inclusive/Extended Sizing Specialists
«Autograph vs City Chic for Trend-driven curve fashion and partywear versus budget-conscious everyday plus-size essentials.?»
Ejemplos · Sustainable/Ethical Fashion
«Can you recommend contemporary brands that specialize in Ethical/fair-trade certified labels focused on Ethical labour certification?»
Fuente: investigación de Findrix. 14 segmentos de producto que cubre el conjunto de preguntas, women's everyday fashion, Australia.
Mercados cercanos · Fashion & Apparel
Estados Unidos · Australia
Activewear & Athletic Apparel
Líder en Perplexity: Nike · 8,0 % · 29 marcas medidas
Abrir este mercadoEstados Unidos · Australia
Jewellery
Líder en Perplexity: Mejuri · 5,7 % · 30 marcas medidas
Abrir este mercadoEstados Unidos · Australia
Swimwear & Resortwear
Líder en Perplexity: Speedo · 7,3 % · 39 marcas medidas
Abrir este mercado
Preguntas frecuentes
¿Qué mide este informe de búsqueda con IA sobre Women's Everyday Fashion?
Qué marcas de women's everyday fashion mencionan ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y Perplexity cuando los compradores en Australia les piden consejo. Planteamos 398 preguntas de compradores, cada una tres veces a cada motor, y contamos con qué frecuencia aparece cada marca y qué sitios web citan los motores. Medido en sept 2026.
¿Qué significa «tasa de menciones»?
La proporción de preguntas en las que un motor menciona la marca en su respuesta. Una tasa de menciones del 10 % significa que la marca apareció en aproximadamente una de cada diez preguntas. Cada tasa lleva un intervalo del 95 %: el intervalo en el que es más probable que esté el valor real.
¿Cómo se clasifican las principales marcas de Women's Everyday Fashion?
Por tasa de menciones, por separado para cada motor — elija el motor encima de la tabla. Cuando los intervalos del 95 % de dos marcas se solapan, su orden no es realmente distinto — marque «Solo puestos distinguibles» para ver los puestos que los datos sí pueden separar.
¿Por qué una marca ocupa puestos distintos según el motor de IA?
Cada motor recupera información de fuentes distintas y las pondera de forma diferente, así que las marcas que mejor conoce también varían. Aquí solo 6 de 15 marcas entran en el top 10 de todos los motores; el resto depende del motor que abra el comprador.
¿Qué cuenta como cita?
Un enlace o una fuente que un motor muestra junto a su respuesta. Registramos cada dominio citado, tanto si aparece en el texto como en la lista de fuentes.
¿Por qué la IA puede mencionar una marca sin citar su sitio web?
Los motores aprenden los nombres de marca de reseñas, sitios especializados, comercios y foros, y luego citan esas fuentes en lugar de las páginas de la propia marca. Una marca puede mencionarse a menudo mientras su propio sitio rara vez figura entre las fuentes.
¿Qué significa «cuota de citas»?
De todas las citas que dio un motor en nuestras preguntas, la proporción que fue a un dominio concreto. Las cuotas de un mismo motor suman el 100 %.
¿Qué tipos de preguntas sobre Women's Everyday Fashion se incluyen?
Preguntas que hacen compradores reales en 14 segmentos de producto: desde las que parten de un problema hasta las que buscan una solución, además de preguntas informativas y de marca. El 80 % parten de un problema o buscan una solución; esto no es un estudio de prompts de marca.
¿Obtendré las mismas respuestas si hago yo mismo estas preguntas?
No palabra por palabra. Las respuestas de IA varían entre ejecuciones, cuentas y ubicaciones; por eso formulamos cada pregunta tres veces a cada motor y damos un intervalo del 95 % en lugar de una única respuesta.
