De la citación a la absorción: la nueva frontera conceptual que identifica un estudio sobre GEO publicado en Panamá

La revista científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, editada por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, ha difundido en su volumen 2, número 24 (2026), el estudio «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», rubricado por Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. Esta investigación, accesible de forma abierta, constituye el primer fruto dado a conocer de la línea investigativa acerca de Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group impulsa en colaboración con centros universitarios y académicos 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 análisis arranca de una realidad que el propio corpus corrobora mediante datos empíricos: las referencias empleadas por una inteligencia artificial generativa coinciden escasamente con los resultados orgánicos clásicos, y el criterio de elección difiere según la plataforma. En otras palabras, aparecer en los primeros puestos de Google no garantiza presencia en un chatbot conversacional, lo que echa por tierra la traslación automática de métricas y exige replantizar las mediciones y los métodos. A este escenario se une el impacto de las «cero clics», potenciado por las respuestas sintéticas que ofrecen los motores de búsqueda actuales: gran parte de las búsquedas culminan sin que el internauta navegue hacia ninguna página 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 cambia del SEO al GEO?

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

La búsqueda combinó cuatro rutas complementarias, diseñadas para compensar los puntos ciegos de cada una: una herramienta de descubrimiento asistida por inteligencia artificial, consultas reproducibles y multilingües en OpenAlex, rastreo de citas desde nodos ancla y verificación en una base indexada (Web of Science; Scopus no resultó accesible). Tras la deduplicación por DOI —y no por título, dada la alta colisión de títulos genéricos en este campo— se cribaron los registros por resumen de forma independiente por dos revisores, y las discrepancias se resolvieron por consenso. Se evaluaron 36 informes a texto completo y se incluyeron 23 estudios primarios, más dos revisiones registradas por separado como marco conceptual.

«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 grupos de indicadores y ningún modelo que los agrupe

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 hay acuerdo sobre qué se evalúa con precisión. El corpus evidencia un cambio paulatino que va desde el origen o la URL —legado directo del posicionamiento orgánico— hasta la marca o entidad, pasando por el archivo, el artículo y, en las investigaciones más recientes, llegando a estructuras más complejas como el recorrido de navegación de los agentes. Dicha evolución pone de manifiesto el traslado del interrogante dentro de la disciplina, aunque esto conlleva un precio: las investigaciones basadas en elementos diferentes no resultan directamente equiparables, lo que consolida la imposibilidad de llevar a cabo 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 es, en este dominio, epistemológicamente frágil. Cualquier instrumento robusto tiene que incorporar la repetición y la modelización de la incertidumbre como requisito, no como un refinamiento opcional», señala Romero.

El descubrimiento principal: un terreno que abarca bastante pero comprueba escasamente

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.

«Encontramos un campo que mide mucho y valida poco. Lo que falta no son ideas de medición, que abundan: lo que falta es validez de constructo y fiabilidad documentada. Y conviene decirlo con precisión, porque confundir un benchmark con un instrumento validado infla la aparente madurez metodológica del campo. Ese vacío es, exactamente, la oportunidad científica», afirma Néstor Romero.

Una brecha entre la práctica profesional y la academia

El texto expone una discrepancia notable entre aquello a lo que el sector otorga máxima prioridad y lo que la investigación científica ha consolidado. Por un lado, la proporción de citas (citation share) —un indicador al que la actividad profesional confiere un carácter determinante y presupone dotado de validez convergente— se reduce, en la práctica, al respaldo de una única investigación. Por otro lado, la categoría de sentimiento y encuadre presenta una escasez similar, a pesar de que el estudio de mayor envergadura dentro del corpus, enfocado en más de un centenar de marcas, la señala como el indicador más voluble de todos.

«La visibilidad en Google no predice la visibilidad en un asistente generativo. Eso invalida la transferencia directa de indicadores y obliga a repensar qué medimos y cómo».

«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 subconjunto de los trabajos revisados demuestra que la visibilidad en motores generativos es manipulable de forma adversarial, mediante técnicas de manipulación del ranking en buscadores conversacionales o mediante optimización sigilosa de prompts. El estudio traslada esa evidencia al terreno de la medición: la robustez frente a la manipulación debería formar parte de las propiedades exigibles a cualquier instrumento de presencia.

«Un benchmark evalúa si una táctica funciona o si un ítem cambia de rango; no si una métrica mide válidamente un constructo. Confundir los dos niveles infla la madurez aparente del campo».

«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».

Próximos pasos: del diagnóstico al instrumento

Los autores concluyen que el vacío detectado —en validez de constructo y en fiabilidad documentada— constituye la apertura que justifica desarrollar y validar formalmente un índice específico de presencia generativa, y sitúan esa tarea como la continuación natural del trabajo publicado, y no como una afirmación ya demostrada. Es precisamente la línea en la que el equipo trabaja en la fase siguiente.

«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 artículo explicita sus propios límites: la inestabilidad de la base de evidencia en un campo tan reciente y dominado por preprints, que hace provisionales sus conclusiones; la no reproducibilidad de la ruta de descubrimiento inicial —mitigada, aunque no eliminada, por OpenAlex, el rastreo de citas y la verificación indexada—; el alcance lingüístico restringido a español e inglés y la imposibilidad de verificar en Scopus por falta de acceso institucional; la codificación parcialmente realizada a nivel de resumen, con cifras de inclusión provisionales; una amenaza de circularidad, dado que numerosos estudios emplean modelos de lenguaje como jueces de su propia medición; y la validez temporal limitada de cualquier fotografía de un campo que opera sobre sistemas propietarios en evolución constante.

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.

Fuentes y referencias del artículo

Las 27 referencias bibliográficas empleadas en la investigación difundida se presentan completas en estilo APA. De este modo, los medios de comunicación disponen del acceso directo para conectar con la documentación original.

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