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 artículo responde a una pregunta que el marketing digital todavía no sabe contestar con rigor: cuando un asistente de inteligencia artificial recomienda un banco, un seguro o un hotel, ¿cómo se mide si una marca está presente en esa respuesta, con qué prominencia y con qué fiabilidad? Para responderla, el equipo realizó una revisión de alcance (scoping review) siguiendo la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y reportada conforme a la extensión PRISMA-ScR, que mapea de forma sistemática cómo la literatura emergente mide la presencia, la visibilidad y la citación de fuentes y marcas en los motores generativos.
«Durante casi dos décadas, la visibilidad digital se midió por una capacidad muy concreta: aparecer —y ser pulsado— en una lista de resultados. Hoy el usuario ya no recibe diez enlaces azules: recibe una respuesta sintetizada que integra y reformula varias fuentes, y que las cita de forma parcial o desigual. La pregunta relevante ha dejado de ser si mi enlace aparece y se pulsa, y ha pasado a ser si mi contenido está presente dentro de la respuesta que el usuario realmente lee», explica Néstor Romero, autor corresponsal del estudio y COO 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?
| Dimensión | SEO (búsqueda tradicional) | GEO (motores generativos) |
| Unidad de visibilidad | Un puesto en una lista de diez enlaces | La presencia dentro de una única respuesta sintetizada |
| Métrica central | Posición orgánica, clics, impresiones, CTR | Citación, prominencia, absorción textual, cuota de citación |
| Decisión del usuario | Elige entre varias fuentes que ve | Recibe una respuesta que integra y reformula fuentes, citándolas de forma parcial o desigual |
| Comportamiento del sistema | Determinista y relativamente estable | Estocástico: la misma pregunta puede producir respuestas distintas |
| Transferencia de indicadores | — | No transferible: las fuentes que cita un motor generativo se solapan poco con las que posicionan en la búsqueda tradicional |
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.
«Buena parte del conocimiento generado en español sobre esta materia no llega a los circuitos internacionales. Recuperarlo no es una cuestión de exhaustividad: revela un sesgo lingüístico latente en el campo», recalcó 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
| Familia | Definición operativa | Ejemplos en la literatura |
| Aparición / citación | Se alude o menciona directamente a la marca o fuente | Aggarwal et al. (2024); Khedekar y Bansal (2026) |
| Prominencia / posición | Saliencia y ubicación que ocupa la cita | Aggarwal et al. (2024); Murár (2025) |
| Absorción / influencia | Aporte textual real proveniente de la fuente | Zhang et al. (2026) |
| Ranking en listas | Modificación en la jerarquía del elemento | Bagga et al. (2025); Nimase et al. (2026); Kumar y Lakkaraju (2024) |
| Estabilidad | Grado de consistencia temporal y entre distintas ejecuciones | Schulte et al. (2026); Chen et al. (2025) |
| Sentimiento / encuadre | Contexto y valencia asociados a la referencia | Khedekar y Bansal (2026); Kumar (2026) |
| Cuota de citación | Porcentaje de menciones en comparación con la competencia | Khedekar y Bansal (2026) |
La unidad de análisis se mueve: de la URL a la marca y a la trayectoria de los agentes
No hay acuerdo unánime acerca de qué se mide con exactitud. El corpus pone de manifiesto una evolución constante que va desde la procedencia o la dirección web —legado directo del posicionamiento web— hasta la marca o entidad, el archivo, el artículo y, en las investigaciones más recientes, hacia elementos de mayor jerarquía como el recorrido de navegación de los agentes. Dicho cambio pone de relieve la transformación de la incógnita en el ámbito de estudio, aunque esto conlleva un precio: las investigaciones basadas en elementos diversos no resultan directamente equiparables, lo cual afianza la imposibilidad de llevar a cabo un metaanálisis.
La IA no siempre contesta igual, y prácticamente nadie lo mide
Los motores generativos poseen una naturaleza estocástica, lo que significa que son capaces de arrojar resultados diversos frente a un idéntico cuestionamiento. Por esta razón, una evaluación certera demanda la repetición de las pruebas o la modelización directa de la variabilidad. Pese a ello, únicamente un sector minoritario de las investigaciones adopta esta práctica de manera metódica. Dentro de este grupo sobresalen iniciativas que realizan cinco corridas por cada consulta, ejecutan doscientas evaluaciones combinadas con alteraciones en el orden, implementan exámenes de sensibilidad para evaluar diferentes lenguas y paráfrasis, o bien abordan la visibilidad como una distribución en lugar de limitarse a un dato aislado. En contraste, el gran grupo restante fundamenta sus conclusiones en una sola 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 fundamental: un ámbito que abarca de más y constata de menos
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.
«Descubrimos un ámbito donde se mide en exceso pero se valida de manera escasa. No escasean las propuestas para medir, de hecho sobran; lo que realmente escasea es la fiabilidad debidamente documentada y la validez de constructo. Hay que decirlo con total exactitud, puesto que equiparar un benchmark con un test validado magnifica de forma artificial la supuesta madurez metodológica del sector. Justamente ese hueco constituye la gran ocasión científica», sostiene Néstor Romero.
Existe una separación entre la formación académica y la práctica profesional
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 presencia en Google no anticipa el impacto dentro de un asistente generativo. Tal circunstancia anula la traslación automática de métricas, lo que exige replantear tanto los objetos de análisis como las metodologías».
La visibilidad generativa es susceptible de manipulación, lo cual transfiere a la medición una exigencia que habitualmente no se le pide: la solidez ante la manipulación en calidad de atributo del instrumento.
La ciencia en español, invisible: una lección metodológica
Además, el análisis arroja una aportación metodológica de notable interés para el ámbito hispanohablante. Dentro de las publicaciones periódicas de Biblioteconomía y Documentación, circula una vertiente investigadora en español que examina el posicionamiento frente a la inteligencia artificial generativa desde perspectivas diversas —como la inestabilidad de las marcas en sugerencias turísticas propiciadas por IA, o bien el ajuste de archivos académicos para facilitar su indexación por parte de sistemas generativos—, aspectos que el corpus académico en inglés suele omitir. Dicha producción científica únicamente pudo rescatarse gracias a la exploración en varios idiomas, lo que pone de manifiesto la existencia de un sesgo idiomático implícito en esta disciplina.
A ello se suma una segunda lección del propio proceso: la verificación en una base indexada aportó 360 registros brutos, de los que se revisaron los 136 en acceso abierto, en su mayoría ruido temático por colisión de términos, y no incorporó ningún estudio de medición elegible nuevo. El campo es, en definitiva, preprint-first y está infracubierto por la indexación tradicional: el 64 % del corpus candidato se difunde a través de arXiv o SSRN y el 98 % carece de cuartil indexado.
«Este hallazgo lo presentamos a modo de aportación metodológica y no como una debilidad encubierta. Dentro de un ámbito de naturaleza digital, la publicación periódica deja de operar como baremo de excelencia, mientras que los sistemas de búsqueda apoyados por IA suelen dejar sin la debida cobertura justamente a los datos validados por expertos y a los referentes principales. Conviene combinarlas mediante el seguimiento de referencias y recursos replicables», detalla el especialista.
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
«Una medición de una sola ejecución es, en este dominio, epistemológicamente frágil: los motores generativos pueden responder distinto a la misma pregunta».
Qué viene ahora: del diagnóstico al instrumento
Los investigadores señalan que la carencia hallada —en lo referente a la validez de constructo y la consistencia documentada— representa el hueco que legitima la creación y validación formal de un indicador propio de presencia generativa. Del mismo modo, consideran este cometido como la evolución lógica de lo ya investigado, descartándolo como un hecho ya contrastado. Dicha dirección marca precisamente el rumbo que el grupo aborda en la etapa venidera.
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 declaradas 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 del estudio
| Campo | Información |
| Título | Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez |
| Título en inglés | Measuring brand presence in Generative Engine Optimization (GEO): A scoping review of metrics and validity |
| Autoría | Romero-Ramos, N.; Lobach, Y.; Abreu-Abreu, D.; Castillo-Hernández, I.; García-Cordero, J. C.; García-Cordero, D. |
| Revista | Latitude: Multidisciplinary Research Journal (Quality Leadership University, Panamá) |
| Volumen y número | Volumen 2, número 24 (2026), julio-diciembre |
| Páginas | 23-39 |
| DOI | https://doi.org/10.55946/latitude.v2i24.295 |
| Enlace al artículo | https://revistas.qlu.ac.pa/index.php/latitude/article/view/295 |
| Recepción / aceptación / publicación | 15 de julio de 2026 / 8 de agosto de 2026 / 17 de agosto de 2026 |
| Licencia | Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 (CC BY-NC-SA 4.0). Acceso abierto. |
| Diseño metodológico | Revisión de alcance (scoping review) según metodología del Joanna Briggs Institute (JBI), reportada conforme a PRISMA-ScR |
| Autor corresponsal | Néstor Romero-Ramos (nromero@qlu.pa) |
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.
- Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., y Deshpande, A. (2024). GEO: Generative engine optimization. En Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM. https://doi.org/10.1145/3637528.3671900
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- Bagga, P., Farias, V. F., Korkotashvili, T., Peng, T., y Wu, Y. (2025). E-GEO: A testbed for generative engine optimization in e-commerce [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.20867
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