Publicado en Panamá el primer mapa científico sobre cómo se mide la visibilidad de las marcas ante la IA

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 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.

Durante cerca de veinte años, la presencia en internet se evaluaba a partir de una aptitud muy específica: salir —y recibir clics— en un listado de opciones. Hoy en día, las personas ya no se encuentran con diez vínculos de tono azul; ahora obtienen una contestación condensada que combina y reelabora distintos orígenes, mencionándolos de manera incompleta o desequilibrada. La cuestión verdaderamente importante ya no gira en torno a si el enlace propio sale y es seleccionado, sino a si el material informativo se integra dentro del texto que el consumidor finaliza consultando, señala Néstor Romero, investigador responsable del análisis y director de operaciones (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.

«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?

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 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

El foco analítico se desplaza: de la URL hacia la marca y el recorrido de los actores

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 siempre contesta igual, y prácticamente nadie lo mide

Los motores generativos son estocásticos: pueden ofrecer respuestas distintas ante la misma pregunta. Una medición fiable exige, por tanto, repetir las mediciones o modelar explícitamente la incertidumbre. Sin embargo, solo una minoría de los estudios lo hace de forma sistemática. Entre quienes sí lo aplican destacan trabajos con cinco ejecuciones por consulta, con 200 evaluaciones y permutaciones de orden, con análisis de sensibilidad para idioma y paráfrasis, o que tratan la visibilidad como una distribución en lugar de como un valor puntual. La mayoría restante se apoya en una única ejecución.

«En este ámbito, registrar una única ejecución resulta epistemológicamente frágil. Todo instrumento sólido debe integrar la modelización de la incertidumbre y la repetición como exigencias ineludibles, más allá de considerarlas un simple adorno opcional», puntualiza Romero.

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

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.

«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.

«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 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

«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 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.

«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 declaradas 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 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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