Un equipo de Panamá, España, Nicaragua y Estados Unidos publica la primera revisión de alcance sobre medición en GEO

En las páginas del volumen 2, número 24 (2026) de la publicación académica Latitude: Multidisciplinary Research Journal —bajo el sello de Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá— ha visto la luz el estudio «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», cuya autoría corresponde a Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. Dicha investigación, de libre acceso para la ciudadanía, constituye el debut bibliográfico de la agenda de estudio centrada en la Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group impulsa en colaboración con diversos centros de educación superior y universidades de cuatro naciones.

El texto aborda un interrogante que el marketing digital actual todavía no logra resolver con precisión: cuando un asistente de inteligencia artificial sugiere una entidad bancaria, una póliza o un alojamiento, ¿de qué manera se calcula si una firma aparece en dicha contestación, cuán destacada resulta y qué nivel de fiabilidad posee? Con el fin de darle solución, los investigadores llevaron a cabo una revisión sistemática exploratoria (scoping review) basada en la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y divulgada según la directriz PRISMA-ScR, la cual examina de manera ordenada cómo la bibliografía reciente evalúa la aparición, la relevancia y las referencias a marcas y fuentes dentro de los buscadores conversacionales.

«Cerca de veinte años atrás, el posicionamiento en la red dependía de una destreza muy específica: salir en un directorio de búsqueda y captar clics. Actualmente, la audiencia ya no se topa con diez enlaces azules, sino que obtiene una contestación elaborada que agrupa y reinterpreta múltiples portales, mencionándolos de manera incompleta o asimétrica. El dilema actual ya no consiste en averiguar si nuestro hipervínculo se muestra y recibe visitas, sino en comprobar si nuestra información figura en el interior de esa contestación que el consumidor consume en realidad», señala Néstor Romero, investigador firmante del informe y director de operaciones de Centria Group.

Del clic a la respuesta: por qué las métricas del SEO dejan de servir

El artículo parte de una constatación que el propio corpus revisado respalda con evidencia empírica: las fuentes que cita un motor generativo se solapan poco con las que posicionan en la búsqueda tradicional, y la lógica de selección varía de un motor a otro. Dicho de otro modo, la visibilidad en Google no predice la visibilidad en un asistente generativo, lo que invalida la transferencia directa de indicadores y obliga a repensar qué se mide y cómo. A ello se suma el fenómeno «cero clics», acelerado por los resúmenes generativos integrados en los buscadores: una parte sustancial de las consultas se resuelve hoy sin que el usuario visite ningún sitio web.

«La cuota de citación es la métrica que la práctica profesional trata como central, y en la literatura académica está formalizada en un único estudio. Esa brecha entre industria y academia es en sí misma un hallazgo», dijo Néstor Romero.

¿Qué cambios se aprecian entre el SEO y el GEO?

Cómo se hizo: cuatro rutas de búsqueda y una política explícita de preprints

Para compensar los puntos ciegos particulares de cada método, el proceso integró cuatro vías complementarias: un sistema de hallazgo impulsado por inteligencia artificial, búsquedas multilingües y replicables en OpenAlex, seguimiento de referencias a partir de nodos clave, y comprobación en un repertorio indexado (Web of Science; Scopus no estuvo disponible). Una vez eliminados los duplicados mediante DOI —evitando el título debido a los frecuentes conflictos en denominaciones genéricas dentro de esta disciplina—, dos investigadores examinaron los resúmenes por separado, solucionando cualquier desacuerdo de común acuerdo. Finalmente, se revisaron 36 documentos íntegros, seleccionando 23 investigaciones originales, además de dos revisiones catalogadas de manera independiente a modo de contexto teórico.

«Gran parte del saber producido en nuestro idioma acerca de este asunto no trasciende a las redes internacionales. Rescatarlo va más allá de un simple afán de completitud; pone al descubierto un prejuicio idiomático oculto en la disciplina», subrayó Néstor Romero.

Siete familias de métricas y ningún marco que las integre

El análisis señala siete grupos de métricas que se superponen en parte —como aparición o citación, visibilidad o posición, asimilación o influencia, clasificación en listados, consistencia, tono o enfoque, y porcentaje de citación— las cuales coexisten careciendo de un criterio unificado común. Asimismo, la investigación subraya que el límite conceptual más fructífero de esta área radica en la separación entre citación —entendida como la elección de una fuente— y asimilación —cuando el mensaje pasa a formar parte real del contenido de la contestación—, dividiendo así en dos planos lo que anteriormente se evaluaba como una simple dicotomía.

Las siete familias de métricas identificadas

La unidad de análisis se mueve: de la URL a la marca y a la trayectoria de los agentes

No existe consenso sobre qué se mide exactamente. El corpus revela un desplazamiento progresivo desde la fuente o la URL —herencia directa del SEO— hacia la marca o entidad, el documento, el producto y, en los trabajos más recientes, hacia unidades de orden superior como la trayectoria de navegación de los agentes. Ese desplazamiento refleja la migración de la pregunta del campo, pero tiene un coste: los estudios con unidades distintas no son directamente comparables, lo que refuerza la imposibilidad de realizar un metaanálisis.

La IA no responde siempre lo mismo, y casi nadie lo mide

Dado que los motores generativos funcionan de manera estocástica, son capaces de arrojar contestaciones diferentes frente a una idónea idéntica consulta. Una evaluación certera demanda, por ende, duplicar las pruebas o bien representar de forma explícita la variabilidad. No obstante, tan solo una pequeña parte de las investigaciones procede de este modo riguroso. Dentro del grupo que sí implementa estas prácticas sobresalen iniciativas que realizan cinco corridas por cada petición, completan doscientos exámenes junto a variaciones de secuencia, aplican estudios de sensibilidad para idioma y refraseo, o bien consideran la visibilidad en calidad de distribución en vez de como un dato aislado. El porcentaje restante suele fundamentarse en una única ejecución.

«Una medición de una sola ejecución resulta, en este ámbito, epistemológicamente frágil. Todo instrumento sólido debe integrar la repetición y la modelización de la incertidumbre como una exigencia, jamás como un mero detalle optativo», apunta Romero.

El hallazgo central: un campo que mide mucho y valida poco

El estudio arroja un hallazgo concluyente: ninguna de las investigaciones analizadas somete su herramienta de medición a un proceso de validación psicométrica riguroso. En su lugar, se implementan supervisiones periféricas y fragmentadas —como índices de estabilidad, certeza en la atribución, triangulación metodológica o resistencia a alteraciones secuenciales—, mientras que el acuerdo entre evaluadores, que constituye una condición elemental para cualquier dispositivo analítico, rara vez se menciona. Cuando se justifica la validez, esta se sustenta en la consistencia interna de referencias diseñadas específicamente para la ocasión en lugar de apoyarse en atributos métricos consolidados. Por consiguiente, la premisa principal que se desprende del mapeo es categórica: todavía no se cuenta con un instrumento consolidado y contrastado para cuantificar la huella generativa de una marca.

«Nos topamos con un ámbito que cuantifica extensamente y valida de forma escasa. No escasean las propuestas de medición, las cuales proliferan; lo que verdaderamente escasea es la validez de constructo y una fiabilidad debidamente respaldada. Conviene precisarlo sin ambages, dado que equiparar un benchmark con un instrumento debidamente validado eleva artificialmente la supuesta madurez metodológica de la disciplina. Precisamente esa laguna constituye la gran oportunidad científica», sostiene Néstor Romero.

Una brecha entre la práctica profesional y la academia

El texto expone una discrepancia notable entre aquello que el sector valora como prioritario y lo que la investigación científica ha consolidado. La proporción de citas (citation share) —un indicador al que la actividad profesional otorga un carácter determinante y ve como un candidato idóneo para lograr validez convergente— se sustenta fundamentalmente en una única investigación. Por otra parte, las categorías de tono y enfoque cuentan con un respaldo igual de limitado, a pesar de que la investigación más amplia del conjunto, centrada en más de cien firmas, las señala como el indicador más voluble de todos.

Aparecer en los resultados de Google no garantiza figurar en un asistente generativo. Dicha circunstancia anula la traslación automática de métricas, lo que exige replantear tanto los objetos de análisis como los métodos de medición.

«La visibilidad generativa es manipulable, y eso traslada a la medición un requisito que normalmente no se le exige: la robustez frente a la manipulación como propiedad del instrumento».

La ciencia en español, invisible: una lección metodológica

La revisión aporta además un hallazgo metodológico de interés directo para la comunidad hispanohablante. Existe un estrato de investigación en español, publicado en revistas de Biblioteconomía y Documentación, que aborda la visibilidad ante la IA generativa desde ángulos complementarios —la volatilidad de la presencia de marca en recomendaciones turísticas generadas por IA, o la optimización de repositorios académicos para su rastreo por motores generativos— y que la literatura anglófona dominante tiende a pasar por alto. Su recuperación solo fue posible mediante búsqueda multilingüe, lo que evidencia un sesgo lingüístico latente en el campo.

A esto se añade otra enseñanza derivada del propio procedimiento: al realizar la comprobación en una base indexada se obtuvieron 360 documentos preliminares, de los cuales se examinaron los 136 accesibles de forma libre, tratándose en su mayor parte de interferencias temáticas debidas a la coincidencia de palabras, sin que se sumara ninguna investigación de evaluación inédita apta. En resumen, este ámbito se caracteriza por priorizar los preprints y sufrir una cobertura insuficiente en los índices convencionales; de hecho, el 64 % del conjunto de referencias posibles se publica mediante arXiv o SSRN, mientras que el 98 % carece de un cuartil catalogado.

«Este resultado lo reportamos como hallazgo metodológico y no como una limitación escondida. En un campo born-digital, la revista no funciona como indicador de calidad, y las herramientas de descubrimiento asistidas por IA tienden a infracubrir precisamente la evidencia revisada por pares y los benchmarks más relevantes. Hay que complementarlas con rastreo de citas y fuentes reproducibles», explica el investigador.

La visibilidad generativa es susceptible de manipulación

Un porcentaje de las investigaciones analizadas pone de manifiesto que la visibilidad dentro de los motores generativos resulta alterable de manera adversarial, recurriendo a tácticas de manipulación de posiciones en buscadores conversacionales o a través de la optimización discreta de prompts. Dicha investigación traslada esta conclusión al ámbito de la métrica: la solidez ante cualquier intento de manipulación tendría que constituir un atributo indispensable en toda herramienta de visibilidad.

«Una referencia comparativa valora la eficacia de una estrategia o el cambio de posición de un elemento, pero no determina si un indicador refleja fielmente un concepto abstracto. Mezclar ambos planos magnifica el grado de desarrollo aparente de la disciplina».

«En este ámbito, evaluar una única ejecución resulta epistemológicamente frágil, ya que los motores generativos son capaces de ofrecer respuestas distintas ante la misma consulta».

Qué viene ahora: del diagnóstico al instrumento

Los investigadores deducen que el vacío observado —tanto en validez de constructo como en fiabilidad documentada— representa el hueco que legitima la creación y validación formal de un indicador específico de presencia generativa, planteando esta labor como el paso lógico tras lo ya publicado, más que como una hipótesis comprobada. Justamente en esa dirección avanza el grupo durante la etapa consecuente.

«Nuestro objetivo es pasar del diagnóstico a la herramienta: construir y validar un índice que cualquier organización, del tamaño que sea, pueda usar para saber con base científica qué presencia tiene su marca cuando la inteligencia artificial responde por ella», adelanta Néstor Romero.

Limitaciones señaladas por los autores

El texto reconoce explícitamente sus propias restricciones: la fragilidad de los datos en una disciplina tan novedosa y repleta de preprints, lo cual vuelve provisionales sus deducciones; la imposibilidad de replicar el trayecto analítico original —atenuada, si bien no descartada, mediante OpenAlex, el seguimiento de referencias y el cotejo indexado—; la delimitación idiomática al inglés y al castellano junto con la carencia de validación en Scopus debido a restricciones de acceso institucional; un etiquetado efectuado parcialmente sobre los resúmenes, con métricas de selección sujetas a revisión; el riesgo de circularidad, puesto que múltiples investigaciones utilizan modelos de lenguaje para evaluar su propio desempeño; y la caducidad rápida de cualquier perspectiva en un ámbito fundamentado en herramientas privativas en permanente transformación.

Ficha técnica del estudio

Para profundizar en la metodología, los hallazgos y las implicaciones del análisis, puede solicitar el informe completo sobre la banca panameña ante la inteligencia artificial.

Referencias completas del artículo

Las 27 fuentes citadas en el estudio publicado, en formato APA. Se ofrecen íntegras para que los medios puedan enlazar directamente a la evidencia primaria.

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