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 da respuesta a una incógnita que el marketing digital aún no logra resolver con precisión: 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 darles solución, el equipo llevó a cabo una revisión de alcance (scoping review) basada en la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y divulgada según la extensión PRISMA-ScR, la cual examina de manera metódica el modo en que la bibliografía reciente evalúa la aparición, la visibilidad y el posicionamiento de fuentes y marcas dentro de los motores generativos.
«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.
«El porcentaje de citas representa el indicador clave para el ejercicio profesional, mientras que el ámbito académico lo reduce a una sola investigación. Dicha brecha entre el sector y la academia constituye un descubrimiento por derecho propio», manifestó Néstor Romero.
¿Qué varía del SEO al 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
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.
«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
| 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 cambia de rumbo: 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
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 descubrimiento fundamental: un ámbito que abarca de más y constata de menos
La conclusión determinante del estudio es que ningún trabajo del corpus somete su instrumento de medición a validación psicométrica en sentido estricto. Lo que existe son controles adyacentes y aislados —métricas de estabilidad, fidelidad de la atribución, triangulación por diseño o robustez al orden—, y la fiabilidad intercodificadores, requisito básico de cualquier instrumento, apenas se reporta. La validez, cuando se argumenta, descansa en la coherencia interna de benchmarks creados ad hoc antes que en propiedades de medición. De ahí la conclusión central del mapeo: no existe todavía un instrumento integrado y validado para medir la presencia generativa de 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 artículo documenta un desajuste llamativo entre lo que la industria considera central y lo que la ciencia ha formalizado. La cuota de citación (citation share) —métrica que la práctica profesional trata como decisiva y candidata natural a validez convergente— está formalizada en esencialmente un solo estudio. Y la familia de sentimiento y encuadre es igualmente escasa, pese a que el trabajo de mayor escala del corpus, que analiza más de un centenar de marcas, la identifica como la señal más inestable de todas.
«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 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
Asimismo, el análisis revela un descubrimiento metodológico de suma relevancia para el ámbito hispanohablante. Hay un conjunto de estudios en castellano, difundidos en publicaciones de Biblioteconomía y Documentación, que examinan la visibilidad frente a la inteligencia artificial generativa desde perspectivas diversas —tales como la inestabilidad de la presencia de marcas en recomendaciones de viajes elaboradas por IA, o bien la mejora de repositorios académicos para facilitar su rastreo por parte de motores generativos—, aspectos que los textos en inglés hegemónicos suelen soslayar. Dicha recuperación únicamente se logró a través de consultas multilingües, lo cual pone de manifiesto un sesgo de idioma implícito en esta disciplina.
A esto se añade otra enseñanza derivada del procedimiento: la comprobación en una plataforma indexada arrojó 360 entradas crudas, de las cuales se examinaron las 136 de libre acceso, compuestas mayoritariamente por distorsión temática debido a la coincidencia de palabras, sin sumarse ningún análisis métrico apto inédito. En resumen, la disciplina opera bajo el modelo preprint-first y su cobertura resulta insuficiente en los índices convencionales; el 64 % del conjunto provisional se divulga 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
Una parte de los análisis examinados evidencia que la visibilidad dentro de los motores generativos es susceptible de alteración adversarial, ya sea por medio de tácticas para alterar el posicionamiento en buscadores conversacionales o a través de la optimización discreta de prompts. Dicha investigación traslada semejantes conclusiones al ámbito métrico, sugiriendo que la solidez ante cualquier manipulación tendría que integrarse entre las características indispensables de 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.
Qué sigue ahora: del análisis a la herramienta
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.
«El propósito fundamental consiste en trascender la fase diagnóstica para materializar un instrumento práctico: elaborar y comprobar la validez de un indicador que permita a entidades de cualquier dimensión evaluar empíricamente, mediante criterios científicos, la visibilidad de su marca ante las respuestas automatizadas de la inteligencia artificial», sostiene 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
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Campo |
Información |
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Título |
Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez |
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Título en inglés |
Measuring brand presence in Generative Engine Optimization (GEO): A scoping review of metrics and validity |
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Autoría |
Romero-Ramos, N.; Lobach, Y.; Abreu-Abreu, D.; Castillo-Hernández, I.; García-Cordero, J. C.; García-Cordero, D. |
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Revista |
Latitude: Multidisciplinary Research Journal (Quality Leadership University, Panamá) |
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Volumen y número |
Volumen 2, número 24 (2026), julio-diciembre |
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Páginas |
23-39 |
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DOI |
https://doi.org/10.55946/latitude.v2i24.295 |
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Enlace al artículo |
https://revistas.qlu.ac.pa/index.php/latitude/article/view/295 |
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Recepción / aceptación / publicación |
15 de julio de 2026 / 8 de agosto de 2026 / 17 de agosto de 2026 |
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Licencia |
Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 (CC BY-NC-SA 4.0). Acceso abierto. |
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Diseño metodológico |
Revisión de alcance (scoping review) según metodología del Joanna Briggs Institute (JBI), reportada conforme a PRISMA-ScR |
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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.
Referencias completas 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
- Alcaraz Martínez, R., y Sulé, A. (2026). Generative engine optimization (GEO): Revisión de enfoques, métricas y estrategias. Ibersid, 20(1), Artículo 5156. https://doi.org/10.54886/ibersid.v20i1.5156
- 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
- Chen, M., Wang, X., Chen, K., y Koudas, N. (2025). Generative engine optimization: How to dominate AI search [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.08919
- Chen, M., Wang, X., Chen, K., y Koudas, N. (2026). Navigating the shift: A comparative analysis of web search and generative AI response generation [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.16858
- Chen, X., y Liao, Y. (2025). Caption injection for optimization in generative search engine [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.04080
- Khedekar, P., y Bansal, G. (2026). Strategic GEO: How generative engine optimization reshapes competitive advantage in consumer markets. International Journal of Data Science and Machine Learning, 6(1). https://doi.org/10.55640/ijdsml-06-01-02
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