De los clics a las respuestas de IA: la investigación que documenta el nuevo paradigma de la visibilidad digital

La revista científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, editada por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, ha publicado 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», firmado por Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. El trabajo, disponible en acceso abierto, es el primer resultado publicado de la línea de investigación sobre Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group desarrolla junto a instituciones académicas y universitarias de cuatro países.

El artículo aborda una incógnita que el marketing digital aún no ha logrado resolver con precisión: al sugerir un hotel, una aseguradora o una entidad bancaria, ¿de qué manera se evalúa la aparición de una firma en dicha contestación, qué nivel de protagonismo ostenta y cuán confiable resulta? Con el fin de esclarecerlo, el grupo llevó a cabo una revisión de alcance o scoping review, apegándose a la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y documentada conforme a la directriz PRISMA-ScR, la cual traza sistemáticamente el modo en que las publicaciones recientes evalúan la visibilidad, el posicionamiento y la mención de marcas y referencias dentro de los motores de respuesta generativa.

«Por espacio de cerca de veinte años, la presencia en la red se evaluaba mediante una destreza muy específica: salir en un índice de opciones y recibir clics. Actualmente, las personas ya no se encuentran con diez vínculos azules; ahora obtienen una contestación condensada que agrupa y reelabora múltiples procedencias, mencionándolas de manera fragmentaria o desequilibrada. El cuestionamiento fundamental ya no se centra en si mi dirección web figura y es seleccionada, sino en si mis materiales forman parte de la contestación que el consumidor verdaderamente visualiza», señala Néstor Romero, investigador firmante de la investigación 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 citadas por un motor generativo coinciden escasamente con aquellas que posicionan en el buscador tradicional, mientras que la lógica de selección cambia de una plataforma a otra. Dicho de otro modo, aparecer en Google no garantiza visibilidad en un asistente conversacional, lo que descarta la transferencia directa de métricas y exige replantear tanto los indicadores como los métodos de medición. A lo anterior se añade el fenómeno «cero clics», impulsado por los resúmenes generativos que ya incorporan los buscadores: hoy en día, un porcentaje considerable de las búsquedas se satisface sin que el usuario llegue a navegar por ninguna página web.

«La tasa de citación figura como el indicador principal en el ejercicio profesional, mientras que los textos académicos la reducen a una sola investigación. Dicha distancia entre la teoría y el sector laboral constituye un descubrimiento por derecho propio», afirmó Néstor Romero.

 Las cinco preguntas de investigación junto con sus respuestas

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.

«Una gran porción del saber producido en castellano acerca de este asunto no logra trascender hacia los ámbitos internacionales. Rescatarlo va más allá de un simple afán de completitud: pone al descubierto un prejuicio idiomático latente dentro de la disciplina», puntualizó Néstor Romero.

Siete familias de métricas y ningún marco que las integre

El mapeo identifica siete familias de métricas parcialmente solapadas —aparición/citación, prominencia/posición, absorción/influencia, ranking en listas, estabilidad, sentimiento/encuadre y cuota de citación— que conviven sin un marco integrador compartido. El estudio destaca además que la frontera conceptual más fértil del campo es la distinción entre citación (que una fuente sea seleccionada) y absorción (que su contenido se incorpore efectivamente al texto de la respuesta), un desdoblamiento en dos capas de lo que antes se medía como un binario.

La unidad de análisis cambia de enfoque: pasa de la URL a la marca y a la trayectoria de los actores

No existe acuerdo universal acerca de lo que se mide con precisión. El corpus muestra una evolución constante que parte de la fuente o la URL —como legado tradicional del SEO— y avanza hacia la marca o entidad, el documento, el artículo y, en las investigaciones más recientes, alcanza unidades de categoría superior como el recorrido de navegación de los agentes. Dicho cambio pone de manifiesto la transformación de la cuestión analítica, aunque esto conlleva un precio: las investigaciones basadas en unidades diversas no resultan directamente equiparables, lo cual imposibilita la ejecución de un metaanálisis.

Clasificación de los datos probatorios accesibles

Fuente: Romero-Ramos et al. (2026), Tabla 3 del artículo original. Traducción propia.

La Inteligencia Artificial no contesta de forma idéntica todo el tiempo, y prácticamente nadie evalúa este fenómeno

Debido a que los motores generativos funcionan de manera estocástica, son capaces de arrojar contestaciones diferentes frente a una idónea consulta idéntica. Por consiguiente, lograr una evaluación confiable demanda replicar las mediciones o representar formalmente la incertidumbre. Pese a ello, tan solo una minoría de las investigaciones adopta este enfoque de modo metódico. Entre los pocos que lo implementan sobresalen proyectos que realizan cinco corridas por cada consulta, que efectúan doscientos exámenes junto con permutaciones de orden, que llevan a cabo análisis de sensibilidad orientados al idioma y a las paráfrasis, o bien aquellos que abordan la visibilidad en calidad de distribución en vez de un número estático. El resto de los trabajos, en su mayor parte, confía en una sola ejecución.

«En este ámbito, evaluar un único intento resulta epistemológicamente frágil. Todo instrumento sólido debe integrar la repetición y el cálculo de la incertidumbre desde el principio, y no como un simple añadido opcional», apunta Romero.

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

El hallazgo fundamental de la investigación revela que ningún análisis del conjunto 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 asignación, contrastación metodológica o solidez ante secuencias), mientras que la concordancia entre evaluadores —un estándar elemental para cualquier dispositivo— rara vez se documenta. Por su parte, la validez, al momento de defenderse, se sustenta en la armonía interna de referencias diseñadas específicamente para la ocasión en lugar de apoyarse en atributos métricos. De este modo se desprende la premisa principal del análisis: aún no se cuenta con un mecanismo consolidado y verificado para cuantificar el impacto generativo de marca.

Requisitos para participar

Fuente: Romero-Ramos et al. (2026), Tabla 1 del artículo original. Traducción propia.

«Hallamos un sector donde abunda la medición y escasea la validación. Las propuestas de evaluación no escasean —de hecho, sobran—; lo que realmente escasea es la fiabilidad documentada y la validez de constructo. Y es preciso señalarlo con rigor, pues equiparar un simple benchmark con un instrumento debidamente validado eleva artificialmente la supuesta madurez metodológica de la disciplina. Precisamente ese hueco constituye la gran ocasión científica», sostiene Néstor Romero.

Una distancia considerable entre la praxis profesional y la academia

El texto expone una discrepancia notable entre aquello que el sector valora como prioritario y lo que la investigación académica ha consolidado. La participación en citas (citation share) —un indicador al que la actividad laboral otorga un carácter determinante y ve como un candidato ideal para lograr validez convergente— se sustenta fundamentalmente en una única investigación. Del mismo modo, el conjunto vinculado al sentimiento y al encuadre cuenta con un respaldo igual de limitado, a pesar de que la investigación más amplia del conjunto, la cual examina más de un centenar de marcas, la señala como el indicador más volátil 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 esto 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

Adicionalmente, este análisis arroja una valiosa aportación metodológica que interpela directamente a los investigadores hispanohablantes. Cierta producción científica en castellano, difundida en publicaciones de Biblioteconomía y Documentación, examina la visibilidad ante la inteligencia artificial generativa desde perspectivas complementarias, tales como la inestabilidad de las marcas en sugerencias turísticas automatizadas o el acondicionamiento de repositorios universitarios para facilitar su indexación por motores conversacionales, aspectos que los estudios anglosajones hegemónicos suelen soslayar. Dicho corpus solo afloró gracias a consultas multilingües, lo que pone de manifiesto un sesgo idiomático subyacente en esta disciplina.

A esto se añade otra enseñanza derivada del procedimiento: la búsqueda en un repositorio indexado arrojó 360 resultados preliminares, de los cuales se analizaron los 136 disponibles en abierto —en su mayor parte interferencias temáticas debido a coincidencias terminológicas—, sin que se sumara ninguna nueva investigación evaluable. En pocas palabras, el ámbito se caracteriza por priorizar los preprints y sufrir una cobertura deficiente en los índices convencionales; el 64 % del conjunto inicial 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.

Proceso de elección de los estudios (PRISMA-ScR, dos vías)

Fuente: elaboración propia a partir de la Figura 1 y del apartado «Selection process» de Romero-Ramos et al. (2026). Las cifras de identificación y cribado se muestran definitivas, mientras que los datos de evaluación a texto completo e inclusión resultan provisionales, de acuerdo con la declaración de los autores.

Se puede manipular la visibilidad generativa

Cierta parte de la investigación analizada evidencia que la exposición en los motores generativos resulta manipulable de manera adversarial, ya sea a través de tácticas de alteración de posiciones en los buscadores conversacionales o mediante la optimización discreta de prompts. Dicha investigación traslada esta conclusión al ámbito de la métrica: la solidez frente a los intentos de manipulación tendría que integrar el conjunto de atributos indispensables para cualquier herramienta de visibilidad.

«Una prueba de rendimiento comprueba si una estrategia da resultado o si un elemento varía de posición, pero no determina si un indicador mide con validez un concepto. Mezclar ambos planos exagera la falsa sensación de madurez de la disciplina».

«Una medición de una sola ejecución es, en este dominio, epistemológicamente frágil: los motores generativos pueden responder distinto a la misma pregunta».

Próximos pasos: del diagnóstico al instrumento

Los investigadores concluyen que la carencia hallada —en lo referente a la validez de constructo y a la fiabilidad constatada— representa el resquicio que legitima la creación y validación oficial de un índice particular de presencia generativa, planteando dicha labor como la prolongación lógica del estudio difundido, más no como una tesis ya probada. Se trata justamente del camino en el cual el grupo se encuentra laborando en el paso venidero.

«Nuestro propósito consiste en transitar desde el diagnóstico hasta la utilidad práctica: diseñar y contrastar un indicador que cualquier entidad, independientemente de su dimensión, logre emplear para medir con rigor científico el posicionamiento de su marca cada vez que la inteligencia artificial emita una respuesta al respecto», señala Néstor Romero.

Limitaciones declaradas por los autores

El texto deja claros sus propios confines: la fragilidad de los datos en un ámbito tan incipiente y plagado de preprints, lo cual vuelve provisionales sus deducciones; la imposibilidad de replicar el trayecto de hallazgo originario —contrarrestada, si bien no suprimida, mediante OpenAlex, el seguimiento de referencias y el cotejo indexado—; la acotada cobertura idiomática al inglés y al español junto a la carencia de acceso institucional para constatar en Scopus; el etiquetado efectuado de manera parcial sobre los resúmenes, con métricas de incorporación sujetas a revisión; un riesgo de circularidad, puesto que múltiples investigaciones utilizan modelos de lenguaje para evaluar su propia ejecución; y la caducidad temporal intrínseca a cualquier análisis de un sector fundamentado en tecnologías propietarias en mutación constante.

Dichas restricciones resultan esenciales para valorar correctamente los hallazgos y entender el alcance de la información existente. Si deseas examinar con mayor detalle el procedimiento, las cifras evaluadas y las deducciones del estudio, descarga el informe completo «La banca panameña ante la inteligencia artificial».