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ItalianoQué marcas de HR & payroll software
recomienda la IA en EE. UU.
Marcas clasificadas por tasa de menciones en ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y Perplexity
- Marcas
- 69
- Preguntas
- 380
- Respuestas
- 4560
- 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 Gemini 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 11–2 | Rippling | 26,9 % | 9,0 % | 22,7–31,6 | ChatGPT7Gemini1Google AI Mode2Perplexity4 |
| 21–3 | Workday | 24,0 % | 9,2 % | 20,0–28,6 | ChatGPT1Gemini2Google AI Mode1Perplexity2 |
| 32–6 | BambooHR | 16,8 % | 6,6 % | 13,4–20,9 | ChatGPT5Gemini3Google AI Mode3Perplexity5 |
| 43–6 | Gusto | 15,1 % | 4,7 % | 11,8–19,0 | ChatGPT11Gemini4Google AI Mode5Perplexity7 |
| 53–7 | ADP | 14,2 % | 5,4 % | 11,1–18,1 | ChatGPT2Gemini5Google AI Mode4Perplexity3 |
| 63–10 | Checkr | 13,4 % | 8,4 % | 10,4–17,2 | ChatGPT4Gemini6Google AI Mode6Perplexity1 |
| 75–13 | Paycom | 8,1 % | 3,0 % | 5,7–11,2 | ChatGPT13Gemini7Google AI Mode9 |
| 86–13 | Deel | 7,9 % | 3,8 % | 5,6–11,0 | ChatGPT16Gemini8Google AI Mode7 |
| 96–13 | Greenhouse | 7,9 % | 4,1 % | 5,6–11,0 | ChatGPT6Gemini9Google AI Mode8Perplexity12 |
| 106–13 | UKG | 7,7 % | 2,6 % | 5,4–10,8 | ChatGPT3Gemini10Google AI Mode16Perplexity10 |
| 117–18 | Lever | 6,2 % | 3,4 % | 4,2–9,1 | ChatGPT10Gemini11Google AI Mode10Perplexity11 |
| 127–20 | Paychex | 4,0 % | 1,8 % | 2,5–6,5 | ChatGPT12Gemini12Google AI Mode14Perplexity14 |
| 137–20 | SAP SuccessFactors | 3,9 % | 1,2 % | 2,3–6,3 | ChatGPT9Gemini13Google AI Mode13Perplexity9 |
| 1411–20 | Lattice | 3,1 % | 1,4 % | 1,8–5,3 | ChatGPT17Gemini14Google AI Mode15Perplexity15 |
| 1511–20 | Leapsome | 2,9 % | 1,0 % | 1,6–5,1 | Gemini15Google AI Mode20Perplexity20 |
| 1611–20 | Pave | 2,4 % | 0,9 % | 1,3–4,4 | Gemini16Google AI Mode17Perplexity13 |
| 1711–20 | Deputy | 2,3 % | 0,7 % | 1,2–4,3 | Gemini17 |
| 1811–20 | Paylocity | 2,2 % | 1,0 % | 1,1–4,2 | ChatGPT14Gemini18Google AI Mode11Perplexity18 |
| 1912–20 | Oracle HCM Cloud | 2,1 % | 1,2 % | 1,1–4,1 | ChatGPT8Gemini19Google AI Mode18Perplexity6 |
| 2012–20 | Visier | 2,1 % | 0,7 % | 1,1–4,1 | Gemini20Perplexity16 |
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 14 marcas figuran en el top 10 de los 4 motores.
| Marca | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | En el top 10 de |
|---|---|---|---|---|---|
| Workday | 1 | 2 | 1 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Rippling | 7 | 1 | 2 | 4 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| ADP | 2 | 5 | 4 | 3 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| BambooHR | 5 | 3 | 3 | 5 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Checkr | 4 | 6 | 6 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Gusto | – | 4 | 5 | 7 | GeminiGoogle AI ModePerplexity |
| UKG | 3 | 10 | – | 10 | ChatGPTGeminiPerplexity |
| Greenhouse | 6 | 9 | 8 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Oracle HCM Cloud | 8 | – | – | 6 | ChatGPTPerplexity |
| Deel | – | 8 | 7 | – | GeminiGoogle AI Mode |
| Paycom | – | 7 | 9 | – | GeminiGoogle AI Mode |
| SAP SuccessFactors | 9 | – | – | 9 | ChatGPTPerplexity |
| Lever | 10 | – | 10 | – | ChatGPTGoogle AI Mode |
| Fidelity | – | – | – | 8 | 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, HR & payroll software, 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 | 1× | 0,3 % | 17,2 % | – |
| irs.gov | 8,5 % | – | 1× | – |
| dol.gov | 6,5 % | 1× | 0,2 % | 0,1 % |
| workzoom.com | <0,1 % | 5,8 % | 2,0 % | 1,5 % |
| adp.com | 4,4 % | 0,6 % | 0,9 % | 0,5 % |
| shrm.org | 4,4 % | 1× | 0,6 % | 0,1 % |
| eeoc.gov | 2,8 % | – | 1× | – |
| peoplemanagingpeople.com | 0,2 % | 2,3 % | – | 2,6 % |
| bamboohr.com | 0,6 % | 2,0 % | 1,3 % | 2,4 % |
| linkedin.com | 0,8 % | 1× | 2,4 % | 2,1 % |
| rippling.com | 1,0 % | 1,5 % | 1,4 % | 2,4 % |
| workday.com | 2,3 % | 1× | 0,5 % | 0,1 % |
04 · Las preguntas que planteamos
380 preguntas de compradores, cada una
formuladas tres veces por motor
Esto no es un estudio de prompts de marca.
El 79 % de las preguntas parten de un problema o buscan una solución.
| Intención | Preguntas |
|---|---|
| Solution-aware | 160 |
| Problem-aware | 140 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Por intención
Ejemplos · Solution-aware
«What specific questions should I ask software sales reps during a demo to stress-test their Pricing model (per seat vs per job) capabilities?»
«How does a dedicated point solution compare to an all-in-one suite when managing IT/access provisioning integration?»
Ejemplos · Problem-aware
«My managers are struggling with fragmented employee records across disconnected spreadsheets, what kind of HR Analytics & People Data solves this?»
«My managers are struggling with fragmented employee records across disconnected spreadsheets, what kind of Payroll & Tax Administration solves this?»
Ejemplos · Informational
«What are the standard industry benchmarks and best practices for Aligning headcount planning and talent capability with corporate financial goals across mid-market tech companies?»
«What are the standard industry benchmarks and best practices for Content quality and relevance across mid-market tech companies?»
Ejemplos · Branded comparison
«7shifts vs Homebase for Hospitality- and restaurant-specific tip pooling, POS integrations, and labor compliance versus general small-business time tracking.?»
«Officevibe vs Workvivo for internal communications features vs pulse survey focus?»
Ejemplos · Branded sentiment
«Is Pave a good choice in compensation management?»
«Is Guideline a good choice in benefits administration?»
Fuente: investigación de Findrix. 380 preguntas de compradores por intención, HR & payroll software, 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 14 segmentos de HR & payroll software.
| Segmento |
|---|
| Payroll & Tax Administration |
| Benefits Administration |
| Core HRIS, Payroll & Compliance |
| People Analytics & Workforce Planning |
| Performance & Talent Management |
| Learning Management System (LMS) |
| Applicant Tracking & Recruiting (ATS) |
| All-in-One HRIS/HCM Suites |
| Compensation Management |
| Employee Engagement & Recognition |
| Onboarding & Offboarding |
| Performance & Goals Management |
| Time & Attendance / Workforce Management |
| HR Analytics & People Data |
14 segmentos
Ejemplos · Payroll & Tax Administration
«Is Gusto a good choice in payroll & tax administration?»
Ejemplos · Benefits Administration
«Is Guideline a good choice in benefits administration?»
Ejemplos · Core HRIS, Payroll & Compliance
«What are the standard industry benchmarks and best practices for Payroll accuracy and timeliness across mid-market tech companies?»
Ejemplos · People Analytics & Workforce Planning
«What are the most critical features to look for in Compensation Benchmarking & Salary Intelligence if our primary focus is Customizable dashboards for executives?»
Ejemplos · Performance & Talent Management
«Can you give me an RFP evaluation template and checklist for selecting a vendor for Performance & Talent Management?»
Ejemplos · Learning Management System (LMS)
«Cornerstone OnDemand vs Docebo for Enterprise training scalability, AI-powered content recommendations, external extended enterprise training, and compliance tracking.?»
Ejemplos · Applicant Tracking & Recruiting (ATS)
«What specific questions should I ask software sales reps during a demo to stress-test their Pricing model (per seat vs per job) capabilities?»
Ejemplos · All-in-One HRIS/HCM Suites
«What are the most critical features to look for in Mid-market HCM suites if our primary focus is Scalability as company grows?»
Ejemplos · Compensation Management
«Is Pave a good choice in compensation management?»
Ejemplos · Employee Engagement & Recognition
«What are the most critical features to look for in Internal communications platforms if our primary focus is Anonymity and data privacy assurances?»
Ejemplos · Onboarding & Offboarding
«How does a dedicated point solution compare to an all-in-one suite when managing IT/access provisioning integration?»
Ejemplos · Performance & Goals Management
«What are the most critical features to look for in OKR/goal-tracking software if our primary focus is Manager/employee usability?»
Ejemplos · Time & Attendance / Workforce Management
«What are the most critical features to look for in Leave & PTO management if our primary focus is Scheduling flexibility and shift management?»
Ejemplos · HR Analytics & People Data
«What are the most critical features to look for in DEI reporting tools if our primary focus is DEI reporting depth and compliance alignment?»
Fuente: investigación de Findrix. 14 segmentos de producto que cubre el conjunto de preguntas, HR & payroll software, Estados Unidos.
Mercados cercanos · Software
Estados Unidos · Australia
Field Service Management Software
Líder en Gemini: Jobber · 37,7 % · 29 marcas medidas
Abrir este mercado
Preguntas frecuentes
¿Qué mide este informe de búsqueda con IA sobre HR & Payroll Software?
Qué marcas de HR & payroll software mencionan ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y Perplexity cuando los compradores en Estados Unidos les piden consejo. Planteamos 380 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 HR & Payroll Software?
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 14 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 HR & Payroll Software 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 79 % 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.