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ItalianoQué marcas de women's everyday fashion
recomienda la IA en EE. UU.
Marcas clasificadas por tasa de menciones en ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y Perplexity
- Marcas
- 61
- Preguntas
- 400
- Respuestas
- 4800
- Motores de IA
- 4
01 · Marca líder
Las 10 marcas principales por tasa de menciones
Ninguna marca se escapa en la categoría.
Varias marcas compiten por los primeros puestos.
| # | Marca | Tasa de menciones Proporción de preguntas en las que ChatGPT 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 11–4 | Reformation | 16,9 % | 7,2 % | 13,6–20,9 | ChatGPT1Gemini7Google AI Mode7Perplexity1 |
| 21–6 | Quince | 13,6 % | 3,9 % | 10,6–17,3 | ChatGPT2Gemini2Google AI Mode2 |
| 31–8 | Target (A New Day/Universal Thread) | 11,6 % | 4,3 % | 8,8–15,1 | ChatGPT3Gemini3Google AI Mode3Perplexity2 |
| 41–10 | Abercrombie & Fitch | 10,4 % | 2,1 % | 7,8–13,8 | ChatGPT4Gemini4Google AI Mode8 |
| 52–10 | Gap | 10,1 % | 2,9 % | 7,5–13,4 | ChatGPT5Gemini1Google AI Mode1Perplexity6 |
| 62–19 | J.Crew | 7,7 % | 1,4 % | 5,4–10,7 | ChatGPT6Gemini5Google AI Mode6Perplexity5 |
| 73–20 | COS | 7,2 % | 1,7 % | 5,0–10,1 | ChatGPT7Google AI Mode13Perplexity14 |
| 83–20 | Madewell | 6,0 % | 1,1 % | 4,1–8,8 | ChatGPT8Gemini6Google AI Mode9Perplexity9 |
| 94–20 | Walmart (Free Assembly/No Boundaries) | 5,9 % | 1,5 % | 4,0–8,7 | ChatGPT9Gemini8 |
| 104–20 | Uniqlo | 5,2 % | 1,4 % | 3,4–7,8 | ChatGPT10Gemini12Google AI Mode5Perplexity3 |
| 116–20 | Sézane | 4,7 % | 1,2 % | 3,0–7,2 | ChatGPT11 |
| 126–20 | Everlane | 4,3 % | 1,3 % | 2,7–6,8 | ChatGPT12Gemini10Google AI Mode4Perplexity4 |
| 136–20 | Patagonia | 4,3 % | 1,5 % | 2,7–6,8 | ChatGPT13Gemini20Google AI Mode16Perplexity13 |
| 146–20 | Levi's | 4,3 % | 1,1 % | 2,7–6,7 | ChatGPT14Gemini15 |
| 156–20 | H&M | 4,0 % | 1,0 % | 2,5–6,4 | ChatGPT15Gemini19Perplexity7 |
| 166–20 | Lululemon | 3,8 % | 0,7 % | 2,3–6,1 | ChatGPT16Gemini9Google AI Mode11Perplexity11 |
| 176–20 | Anthropologie | 3,7 % | 0,9 % | 2,2–6,0 | ChatGPT17Gemini13Perplexity16 |
| 186–20 | Free People | 3,3 % | 0,6 % | 2,0–5,6 | ChatGPT18Gemini11Google AI Mode19Perplexity20 |
| 196–20 | Zara | 3,3 % | 0,7 % | 2,0–5,6 | ChatGPT19Perplexity8 |
| 207–20 | Kindred Bravely | 3,1 % | 0,9 % | 1,8–5,3 | ChatGPT20Google AI Mode18 |
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 5 de 16 marcas figuran en el top 10 de los 4 motores.
| Marca | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | En el top 10 de |
|---|---|---|---|---|---|
| Target (A New Day/Universal Thread) | 3 | 3 | 3 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Gap | 5 | 1 | 1 | 6 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Reformation | 1 | 7 | 7 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| J.Crew | 6 | 5 | 6 | 5 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Madewell | 8 | 6 | 9 | 9 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Quince | 2 | 2 | 2 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Abercrombie & Fitch | 4 | 4 | 8 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Uniqlo | 10 | – | 5 | 3 | ChatGPTGoogle AI ModePerplexity |
| Everlane | – | 10 | 4 | 4 | GeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Walmart (Free Assembly/No Boundaries) | 9 | 8 | – | – | ChatGPTGemini |
| COS | 7 | – | – | – | ChatGPT |
| H&M | – | – | – | 7 | Perplexity |
| Zara | – | – | – | 8 | Perplexity |
| Lululemon | – | 9 | – | – | Gemini |
| Frame | – | – | 10 | – | Google AI Mode |
| Pact | – | – | – | 10 | 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, Estados Unidos.
03 · Dominios más citados
Qué sitios cita cada motor y
qué parte de sus respuestas sostienen
| Dominio | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| youtube.com | 0,1 % | 0,2 % | 37,7 % | 1,7 % |
| google.com | 0,1 % | 35,9 % | 10,7 % | 0,1 % |
| whowhatwear.com | 7,8 % | 1,0 % | 1,8 % | 1,8 % |
| reddit.com | 0,3 % | 2,1 % | 3,0 % | 6,9 % |
| alibaba.com | 1× | – | 1× | 4,5 % |
| vogue.com | 3,6 % | – | 0,4 % | 1,1 % |
| instagram.com | 1× | – | 3,1 % | 0,1 % |
| realsimple.com | 3,1 % | – | – | <0,1 % |
| frenchconnection.com | 0,4 % | 2,9 % | 0,1 % | – |
| gq.com | 2,8 % | – | 1× | 0,7 % |
| nytimes.com | – | – | 0,3 % | 2,6 % |
| marieclaire.com | 2,2 % | 0,3 % | 0,1 % | 0,1 % |
04 · Las preguntas que planteamos
400 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 | 160 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Por intención
Ejemplos · Solution-aware
«Can you recommend comfortable Sustainable/Ethical Fashion options that prioritize Material sourcing transparency for daily wear?»
«Where can I buy high-quality Dollar-store/discount apparel online with reliable Basic fit acceptability?»
Ejemplos · Problem-aware
«I struggle with Fit consistency across sizes when getting dressed for work every morning, what should I change?»
«Why do my Pajama Sets & Sleep Shirts always lose their shape and fit after just a few washes?»
Ejemplos · Informational
«What fabric details should I look for to ensure Fit and tailoring in everyday apparel?»
«How do I properly style Trousers, Chinos & Slacks for everyday casual wear?»
Ejemplos · Branded comparison
«Lululemon vs Nike for Traditional multi-sport footwear and athletic training apparel versus boutique studio yoga and lifestyle athleisure.?»
«J.Crew vs Quince for Affordable $50 Mongolian cashmere vs. traditional heritage retail cashmere and merino wool knits in terms of pilling resistance and fit.?»
Ejemplos · Branded sentiment
«Is Hatch a good choice in maternity?»
Fuente: investigación de Findrix. 400 preguntas de compradores por intención, women's everyday fashion, Estados Unidos.
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 15 segmentos de women's everyday fashion.
| Segmento |
|---|
| Tops & Shirts |
| Bottoms |
| Dresses & Jumpsuits |
| Maternity |
| Activewear & Athleisure |
| Knitwear & Sweaters |
| Loungewear & Sleepwear |
| Designer/High-End Luxury |
| Mass Market |
| Outerwear & Jackets |
| Secondhand/Resale |
| Accessible Luxury |
| Mid-Tier/Contemporary |
| Sustainable/Ethical Fashion |
| Budget/Ultra-Fast Fashion |
15 segmentos
Ejemplos · Tops & Shirts
«Show me modern Bodysuits styles that easily transition from desk to dinner.»
Ejemplos · Bottoms
«What are the top-rated retailers to order Shorts with free returns in 2027?»
Ejemplos · Dresses & Jumpsuits
«Free People vs Reformation for trendy dress silhouettes, sustainability messaging, and price?»
Ejemplos · Maternity
«Is Hatch a good choice in maternity?»
Ejemplos · Activewear & Athleisure
«Lululemon vs Nike for Traditional multi-sport footwear and athletic training apparel versus boutique studio yoga and lifestyle athleisure.?»
Ejemplos · Knitwear & Sweaters
«J.Crew vs Quince for Affordable $50 Mongolian cashmere vs. traditional heritage retail cashmere and merino wool knits in terms of pilling resistance and fit.?»
Ejemplos · Loungewear & Sleepwear
«Eberjey vs Lunya for Luxury pajama sets, comparing ultra-soft TENCEL modal fabrics against premium washable silk sets.?»
Ejemplos · Designer/High-End Luxury
«Chanel vs The Row for Subtle, unbranded quiet luxury tailoring vs. iconic logo-forward heritage status pieces?»
Ejemplos · Mass Market
«H&M vs Old Navy for trend-conscious basics vs everyday casual staples pricing?»
Ejemplos · Outerwear & Jackets
«The North Face vs Zara for technical puffer performance vs trend-driven styling at lower price?»
Ejemplos · Secondhand/Resale
«The RealReal vs ThredUp for Managed consignment models: authenticated luxury designer clothing and accessories vs. high-volume mass-market and mid-tier secondhand garments.?»
Ejemplos · Accessible Luxury
«What fabric details should I look for to ensure Fit and tailoring in everyday apparel?»
Ejemplos · Mid-Tier/Contemporary
«J.Crew vs Madewell for Sister brand comparison for work-to-weekend styling: casual, denim-centric outfits vs. polished, preppy tailoring and colorful classics.?»
Ejemplos · Sustainable/Ethical Fashion
«Can you recommend comfortable Sustainable/Ethical Fashion options that prioritize Material sourcing transparency for daily wear?»
Ejemplos · Budget/Ultra-Fast Fashion
«Where can I buy high-quality Dollar-store/discount apparel online with reliable Basic fit acceptability?»
Fuente: investigación de Findrix. 15 segmentos de producto que cubre el conjunto de preguntas, women's everyday fashion, Estados Unidos.
Mercados cercanos · Fashion & Apparel
Estados Unidos · Australia
Activewear & Athletic Apparel
Líder en ChatGPT: Nike · 21,9 % · 33 marcas medidas
Abrir este mercadoEstados Unidos · Australia
Jewelry
Líder en ChatGPT: Mejuri · 11,7 % · 32 marcas medidas
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Swimwear & Resortwear
Líder en ChatGPT: Coolibar · 20,2 % · 51 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 Estados Unidos les piden consejo. Planteamos 400 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 5 de 16 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 15 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.