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 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 cambia del SEO al GEO?

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

Se integraron cuatro vías complementarias en la búsqueda, pensadas para contrarrestar las limitaciones específicas de cada una: 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 una plataforma indexada (Web of Science; Scopus no estuvo disponible). Una vez eliminados los duplicados mediante el DOI —evitando el título debido a la frecuente coincidencia de denominaciones genéricas en esta disciplina—, dos evaluadores analizaron los resúmenes de forma autónoma, alcanzando acuerdos por consenso ante cualquier desacuerdo. Se examinaron 36 documentos íntegros, incorporando 23 investigaciones originales junto a dos revisiones catalogadas de manera independiente a modo de marco teórico.

«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 grupos de indicadores y ningún modelo que los agrupe

El análisis señala siete familias de indicadores parcialmente interconectadas —aparición/citación, relevancia/ubicación, absorción/influencia, clasificación en listados, consistencia, tono/marco y porcentaje de citación— que operan careciendo de un estándar unificado común. Asimismo, la investigación subraya que el límite teórico más fructífero de esta disciplina radica en la separación entre citación (la elección de una referencia) y absorción (la integración real de sus datos dentro del texto generado), dividiendo así en dos planos lo que tradicionalmente 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

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 principal: un terreno que abarca bastante pero comprueba escasamente

El hallazgo principal de la investigación revela que ninguno de los trabajos analizados somete su herramienta de medición a una validación psicométrica rigurosa. En su lugar, se implementan controles periféricos y fragmentados —como índices de estabilidad, precisión en la asignación, contrastación metodológica o resistencia a alteraciones de secuencia—, mientras que la consistencia entre evaluadores, condición elemental para cualquier dispositivo, rara vez se documenta. Por otro lado, la validez se sostiene en la consistencia interna de referencias concebidas para la ocasión, relegando a un segundo plano las características métricas propiamente dichas. De este modo, la premisa fundamental del estudio es contundente: aún no se cuenta con un instrumento consolidado y contrastado que permita evaluar la huella generativa de las marcas.

«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.

Existe una separación entre la formación académica y la práctica profesional

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 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 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.

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 resulta, en este ámbito, epistemológicamente frágil; al fin y al cabo, los motores generativos son capaces de emitir respuestas diferentes ante un mismo interrogante.

Próximos pasos: 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 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 referencias bibliográficas empleadas en la investigación difundida, presentadas conforme al sistema APA. Se encuentran disponibles al completo con el fin de que los medios de comunicación logren vincularse de manera directa con el respaldo documental original.

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