En 100 perfumes, ChatGPT incluyó todas las notas de la lista oficial en el 82 % de sus respuestas; Perplexity, en el 78 %, y Gemini, en el 69 %.1 Gemini añadió al menos una nota que no figuraba en la lista oficial en el 49 % de sus respuestas, frente al 24 % de ChatGPT y el 25 % de Perplexity.1 Tome estas respuestas como una buena primera aproximación y, después, consulte la página de la casa.
- Los tres motores suelen acertar con las notas: la mediana de exhaustividad fue de 1.00 en cada caso.1
- Las diferencias aparecen en los añadidos. En el 32 % de sus respuestas, Gemini agregó una nota ajena a la lista que ninguno de los otros dos motores mencionó, frente al 10 % de ChatGPT y el 11 % de Perplexity.1
- Según el motor, las respuestas sobre perfumes de diseñador tenían entre 22 y 32 puntos porcentuales más de probabilidades de incluir una nota ajena a la lista que las respuestas sobre perfumes nicho.1
- En 39 de los 99 perfumes a los que respondieron los tres motores, los tres coincidieron exactamente con la lista oficial.1
- Este análisis midió respuestas que buscan en la web, no lo que recuerda un modelo. Claude no se sometió a prueba.1
Cifras clave; estudio realizado el 20 de octubre de 2026
Respuestas de ChatGPT con todas las notas oficiales
Análisis de Scento 1
Respuestas de Gemini con todas las notas oficiales
Análisis de Scento 1
Respuestas de Gemini con al menos una nota ajena a la lista oficial
Análisis de Scento 1
ChatGPT: diferencia entre perfumes de diseñador y nicho en la proporción de respuestas con una nota ajena a la lista
Análisis de Scento 1
Perfumes en los que los tres motores coincidieron exactamente con la lista oficial
Análisis de Scento 1
Cómo lo pusimos a prueba
Hicimos la misma pregunta sencilla a ChatGPT, Gemini y Perplexity para 100 perfumes de 45 casas: «¿Cuáles son las notas de salida, corazón y fondo de House Perfume?» Cada motor recibió una consulta por perfume el 20 de octubre de 2026, desde una ubicación de EE. UU. y en inglés. En total, fueron 300 consultas.1
- Lista de referencia. El Perfume Compendium de Scento, que contenía 754 entradas en esa fecha.2 Solo se incluyó un perfume si contaba con una pirámide completa de notas de salida, corazón y fondo cuya fuente fuera la página de la propia casa o dos distribuidores autorizados coincidentes. En 91 de los 100 perfumes, la referencia fue la página de la casa; en 9, dos distribuidores coincidentes.1
- Muestra. 50 perfumes de diseñador (incluidas casas históricas, porque muy pocas entradas clasificadas como de diseñador cumplían los requisitos) y 50 perfumes nicho; se excluyeron las casas árabes de ambos grupos. En cada grupo, 25 eran conocidos y 25 menos conocidos, según una valoración escrita antes de consultar a ningún motor. Las listas oficiales contenían entre 1 y 17 notas, con una mediana de 8.5.1
- Motores. ChatGPT y Gemini en sus versiones para consumidores (la API indicó que los modelos eran gpt-6 y 3,5 Flash-Lite), y el modelo sonar de Perplexity con búsqueda web.1 Claude no se incluyó.1
- Evaluación. Un script, sin intervención de ningún modelo lingüístico, asignó cada nota mencionada por un motor a un glosario de 411 notas y la comparó con la lista oficial. Si una respuesta ofrecía varias versiones, se evaluaba la que más coincidía. En una revisión manual de 20 evaluaciones, 17 coincidieron exactamente y 19 se desviaron como máximo en una nota; quien revisó podía ver el resultado del script, por lo que la comprobación no fue a ciegas.1
A continuación, importan cuatro medidas. La exhaustividad es la proporción de notas oficiales que incluye una respuesta. La precisión es la proporción de las notas que menciona que figuran en la lista oficial. Una nota ajena a la lista oficial puede ser correcta de todos modos, porque a veces las casas solo publican unas pocas notas clave. Una lista exacta incluye todas las notas oficiales y ninguna más.1
Resultados de los 100 perfumes
Gemini respondió sobre 99 de los 100 perfumes; una respuesta falló por un error del servicio. ChatGPT y Perplexity respondieron sobre los 100. Ninguno se negó a responder. En su respuesta sobre Juliette Has a Gun Not a Perfume, Gemini mencionó en prosa la única nota oficial, Cetalox, sin clasificarla por niveles, así que solo cuenta para la exhaustividad; las proporciones de Gemini para notas ajenas a la lista y listas exactas se calculan sobre 98 respuestas.1
| Motor | Todas las notas oficiales incluidas | Al menos una nota ajena a la lista oficial | Nota de ese tipo que no mencionó ningún otro motor | Lista exacta | Exhaustividad media | Precisión media |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | 82 % | 24 % | 10 % | 70 % | 0.96 | 0.91 |
| Gemini | 69 % | 49 % | 32 % | 43 % | 0.94 | 0.83 |
| Perplexity | 78 % | 25 % | 11 % | 70 % | 0.96 | 0.91 |
La mediana de exhaustividad fue de 1.00 para los tres motores, y la mediana de precisión de ubicación (notas en la categoría correcta de salida, corazón o fondo) fue del 100 % para los tres. La mediana de precisión fue de 1.00 para ChatGPT y Perplexity, y de 0.97 para Gemini.1 Como las medianas alcanzan el máximo, la tabla utiliza proporciones y medias para mostrar en qué se diferencian los motores.
Qué hizo cada motor
ChatGPT
ChatGPT incluyó todas las notas oficiales en el 82 % de sus respuestas y presentó una lista exacta en el 70 %. Añadió una nota que no figuraba en la lista oficial en el 24 % de las respuestas.1 Citó el sitio web de la casa en 85 de sus 100 respuestas.1
Perplexity
Perplexity quedó muy cerca: incluyó todas las notas oficiales en el 78 % de las respuestas, presentó listas exactas en el 70 % y añadió notas adicionales en el 25 % de las respuestas.1 Citó el sitio web de la casa en 74 respuestas.1
Gemini
Gemini incluyó todas las notas oficiales en el 69 % de las respuestas, reprodujo la lista exactamente en el 43 % y añadió una nota ajena a la lista en el 49 %. En el 32 % de sus respuestas añadió una nota que ninguno de los otros motores mencionó.1 Citó el sitio web de la casa en 55 de sus 99 respuestas. Cuando lo hizo, su mediana de precisión fue de 1.00; cuando no, de 0.93.1 En el caso de Perplexity, la misma comparación fue de 1.00 frente a 0.97, y en el de ChatGPT, de 1.00 frente a 1.00.1
En qué coinciden los motores
De los 99 perfumes sobre los que respondieron los tres, los tres incluyeron todas las notas oficiales en 59 casos, y los tres reprodujeron la lista exactamente en 39. Al menos un motor la reprodujo exactamente en 79 casos; en 20, ninguno lo hizo.1
Diseñador frente a nicho
El patrón más claro está en las notas adicionales. En todos los motores, las respuestas sobre perfumes de diseñador incluían una nota ajena a la lista con más frecuencia que las respuestas sobre perfumes de nicho.1
| Motor | Diseñador (50 perfumes) | Nicho (50 perfumes) | Diferencia, puntos (intervalo del 95 %) |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 40 % | 8 % | +32 (18 a 48) |
| Gemini | 60 % | 38 % | +22 (2 a 41) |
| Perplexity | 38 % | 12 % | +26 (10 a 42) |
El porcentaje de respuestas con todas las notas oficiales también fue inferior en los perfumes de diseñador: 74 % para ChatGPT frente a 90 % en los de nicho, 64 % frente a 73 % para Gemini y 70 % frente a 86 % para Perplexity.1 Esas diferencias son menos concluyentes; los intervalos de las diferencias de ChatGPT y Perplexity llegan hasta cero, y el de Gemini lo incluye.1
Una lista oficial más corta podría explicar parte de este patrón, ya que una casa que publica cuatro notas deja más margen para añadir otras. Por eso comparamos los perfumes de diseñador y de nicho con listas de la misma longitud, agrupando los resultados de los tres motores. La diferencia se mantuvo en los tres tramos de longitud:1
| Notas oficiales | Respuestas de diseñador | Proporción de diseñador | Respuestas de nicho | Proporción de nicho |
|---|---|---|---|---|
| 0 a 5 | 27 | 70 % | 29 | 31 % |
| 6 a 8 | 51 | 61 % | 42 | 21 % |
| 9 o más | 72 | 26 % | 77 | 13 % |
El estudio no puede determinar por qué. Los perfumes de diseñador y de nicho procedían de casas y páginas distintas, y aquí no es posible separar ese factor.1 La fama no marcó una diferencia clara: la brecha en las notas ajenas a la lista entre perfumes conocidos y menos conocidos osciló entre 4 y 8 puntos por motor, y todos los intervalos incluían cero.1
Cinco ejemplos
Viktor&Rolf Flowerbomb: la pirámide anterior
La página de la casa enumera cuatro notas: peonía en la salida, rosa centifolia en el corazón, fresia y vainilla en el fondo. Gemini y Perplexity devolvieron la misma pirámide de 11 notas, identificaron tres de las cuatro notas oficiales (sin peonía) y ofrecieron ocho notas que no figuran en la lista. A continuación, Perplexity añadió que la descripción actual de la marca «destaca la peonía, la rosa Centifolia, la fresia y la vainilla», por lo que recogió ambas versiones y dio prioridad a la anterior. ChatGPT identificó las cuatro notas y añadió otras cuatro: jazmín, orquídea, ámbar cálido y pachulí.1
Prada Infusion de Vétiver: una lista triplicada
La página de la casa enumera cuatro notas: bergamota; jengibre y cardamomo; vetiver. ChatGPT y Perplexity devolvieron exactamente esas notas, en los lugares exactos. Gemini devolvió 12 notas, incluidas las cuatro oficiales y otras ocho que ninguno de los otros motores mencionó, entre ellas limón italiano, mandarina italiana, lima, neroli tunecino, estragón y rosa turca. Su precisión con respecto a la lista oficial fue de 0.33.1
Montblanc Explorer: notas correctas, categorías intercambiadas
La página de la casa sitúa la bergamota, la pomarosa y la salvia en la salida; el vetiver, el cuero y el sándalo, en el corazón; y el pachulí, el ambrofix y la akigalawood, en el fondo. ChatGPT situó el pachulí y el ambrofix en el corazón, y el vetiver y el cuero en el fondo. De las seis notas que identificó correctamente, dos estaban en la categoría adecuada, lo que supone una precisión de ubicación del 33 %. Perplexity reprodujo las nueve notas en las categorías correctas. Gemini identificó seis de nueve, escribió Ambroxan donde la casa indica Ambrofix y situó correctamente todas las notas coincidentes.1
Jean Paul Gaultier Le Male Elixir: el mismo intercambio, tres veces
Dos minoristas autorizados coinciden en que la lavanda está en la salida, la haba tonka en el corazón y el benjuí en el fondo. Los tres motores devolvieron las mismas siete notas en los mismos niveles: lavanda y menta en la salida, vainilla y benjuí en el corazón, miel, haba tonka y tabaco en el fondo. Los tres encontraron las tres notas oficiales, intercambiaron los niveles de la haba tonka y el benjuí y añadieron cuatro notas que no figuraban en la lista. Cada uno obtuvo una precisión de ubicación del 33 % y una precisión de 0.43. Los datos no permiten saber por qué las tres respuestas coinciden.1
Rochas Eau de Rochas: tres resultados para una misma pregunta
La página de la casa enumera diez notas: bergamota, mandarina, limón y verbena en la salida; narciso, jazmín y lirio de los valles en el corazón; musgo de roble, mirra y pachulí en el fondo. Perplexity devolvió la lista exacta. ChatGPT devolvió nueve de las diez notas, sin la verbena, y añadió el iris. Gemini devolvió 18 notas, encontró ocho de las diez y ofreció diez notas que ningún otro motor mencionó, entre ellas lima, albahaca, cilantro, clavel, rosa silvestre, sándalo y ámbar.1
Qué muestran y qué no muestran estos resultados
- Recuperación de información, no memoria. Los tres motores buscan en la web mientras responden, y la mayoría de las respuestas citó la página de la propia casa. La alta exhaustividad demuestra que estos productos pueden encontrar una lista publicada. No demuestra que ningún modelo conozca las notas, ni dice nada sobre los modelos sin búsqueda web.1
- Un solo momento. Una consulta por perfume y por motor, el 20 de octubre de 2026. No repetimos las pruebas, así que se desconoce la variación entre ejecuciones.1
- Una lista publicada. Que una nota no aparezca en la lista oficial no significa automáticamente que sea incorrecta. La precisión es un límite inferior de la corrección.1
- Versiones. La pregunta no especificaba ninguna concentración y la página oficial abarca una sola versión. La evaluación según la mejor versión atenúa este aspecto, pero no lo elimina.1
- Muestra y script de evaluación. La muestra se compone sobre todo de casas occidentales de diseñador y de nicho que Scento pudo verificar. El script de evaluación se ajustó con estos mismos 100 perfumes y no otorga crédito cuando la respuesta y la lista nombran una nota con distintos niveles de detalle, como «canela» y «especias».1
- No evaluado. Claude, los motores sin búsqueda web, otros idiomas o países y si las propias listas oficiales son correctas.1
Qué significa para quienes compran perfumes
Para la mayoría de los perfumes, un motor de respuestas devuelve todas las notas oficiales. En esta muestra, los tres motores devolvieron todas las notas oficiales de 59 de 99 perfumes. Sin embargo, entre una cuarta parte y la mitad de las respuestas incluían al menos una nota que no figuraba en la lista oficial, y las notas adicionales eran más habituales en los perfumes de diseñador.1 Hay tres hábitos que pueden ayudar.
- Consulte la página de la propia casa. Es la fuente de 91 de las 100 listas oficiales de este estudio y el primer lugar donde buscar una reformulación o una nueva pirámide olfativa.
- Lea con atención las listas largas. Cuando una respuesta ofrece muchas más notas que la página de la casa, puede estar describiendo una versión anterior o distinta del perfume.
- Pruébelo antes de decidirse. Las notas sobre el papel nunca le dicen cómo se comporta un perfume en su piel. Las muestras de perfume le permiten probarlo antes de comprar un frasco completo.
Las listas oficiales de este estudio proceden del Perfume Compendium de Scento, que guarda una página de origen archivada para cada entrada. Los desarrolladores pueden consultarlo en la página del Perfume Compendium y la API.2
Fuentes
- Análisis de Scento de las respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity para 100 perfumes, evaluadas frente al Perfume Compendium, Scento, .
- Scento Perfume Compendium, Scento. scento.com/developers, consultado el .
Respondemos a tus preguntas
- ¿Qué motor de respuestas fue más preciso con las notas de los perfumes?
- En el estudio de Scento sobre 100 perfumes, ChatGPT y Perplexity obtuvieron resultados similares. ChatGPT devolvió todas las notas oficiales en el 82% de las respuestas y Perplexity, en el 78%; ambos reprodujeron la lista exacta en el 70%. Gemini devolvió todas las notas en el 69% de las respuestas y reprodujo la lista exacta en el 43%, sobre todo porque añadió notas adicionales.
- ¿Esto demuestra que los modelos de lenguaje conocen las notas de los perfumes?
- No. Los tres motores buscan en la web mientras responden, y la mayoría de las respuestas citó la página de la propia maison, el mismo tipo de fuente que las listas oficiales. El estudio demuestra que estos productos pueden encontrar una lista publicada. No dice nada sobre los modelos sin búsqueda web.
- ¿Se evaluó Claude?
- No. El estudio solo incluyó ChatGPT, Gemini y Perplexity, y cada uno recibió una consulta por perfume el 20 October 2026. Claude no formó parte de la prueba, así que los resultados no se aplican a Claude ni a ningún otro motor que no se haya evaluado, incluidos los modelos utilizados sin búsqueda web.
- ¿Es incorrecta una nota que no aparece en la lista oficial?
- No necesariamente. A veces las maisons solo publican unas pocas notas clave, mientras que un motor puede devolver una pirámide más completa o una versión distinta del perfume. El estudio las cuenta como notas que no figuran en la lista oficial y considera la precisión un límite inferior de la corrección.
- ¿Los perfumes de diseñador son más difíciles de identificar para los motores de respuestas que los perfumes de nicho?
- En cuanto a las notas adicionales, sí. Según el motor, las respuestas sobre perfumes de diseñador tenían entre 22 y 32 puntos porcentuales más de probabilidades que las respuestas sobre perfumes nicho de incluir una nota que no figuraba en la lista oficial. Los perfumes de diseñador y los nicho procedían de casas y páginas distintas, así que el estudio no puede explicar por qué.
- ¿Cómo se llevó a cabo el estudio sobre las notas de los perfumes?
- Scento hizo la misma pregunta a ChatGPT, Gemini y Perplexity sobre 100 perfumes de 45 casas el 20 de octubre de 2026, una vez por motor, desde una ubicación en EE. UU. y en inglés. Un script comparó cada respuesta con la lista oficial de notas del Compendio de Perfumes de Scento, obtenida de la página de la propia casa o, en el caso de 9 perfumes, de dos distribuidores autorizados que coinciden.
- ¿Cómo puedo comprobar por mi cuenta las notas de un perfume?
- Empieza por la página del producto de la propia casa, que fue la fuente de 91 de las 100 listas oficiales del estudio de Scento. Lee con cautela cualquier respuesta que enumere muchas más notas que la casa, porque podría describir una versión anterior o distinta del perfume. Las notas sobre el papel nunca muestran cómo evoluciona un perfume al llevarlo, así que probar una muestra sobre la piel te dará más información.
Citar esta página
Scento (2026). ¿Cuánto acierta ChatGPT con las notas de perfume? 3 motores. Actualizado el 21 de octubre de 2026. https://www.scento.com/es/blog/answer-engine-perfume-notes-study
