El 64 % de la ciencia sobre GEO vive fuera de las revistas: lo que revela una revisión científica publicada en Panamá

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 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.

«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 varía 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 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 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 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 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.

«Nos topamos con un ámbito que cuantifica extensamente y valida de forma escasa. No escasean las propuestas de medición, las cuales proliferan; lo que verdaderamente escasea es la validez de constructo y una fiabilidad debidamente respaldada. Conviene precisarlo sin ambages, dado que equiparar un benchmark con un instrumento debidamente validado eleva artificialmente la supuesta madurez metodológica de la disciplina. Precisamente esa laguna constituye la gran oportunidad científica», sostiene Néstor Romero.

Una brecha entre la práctica profesional y la academia

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 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

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 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 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 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 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 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.

• 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

• Kim, S., Jeong, W., Kim, S., Lee, S., y Lee, D. (2026). SAGEO Arena: A realistic environment for evaluating search-augmented generative engine optimization [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.12187

• Kumar, A., y Lakkaraju, H. (2024). Manipulating large language models to increase product visibility [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.07981

• Kumar, P. (2026). Generative engine optimization at scale: Measuring brand visibility across AI search engines [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.20065

• Liu, Z., y Xu, P. (2026). Think before writing: Feature-level multi-objective optimization for generative citation visibility [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.19113

• Lüttgenau, F., Colic, I., y Ramirez, G. (2025). Beyond SEO: A transformer-based approach for reinventing web content optimisation [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.03169

• Ma, L., Qin, J., Xu, X., y Tan, Y. (2025). When content is Goliath and algorithm is David: The style and semantic effects of generative search [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.14436

• Munn, Z., Peters, M. D. J., Stern, C., Tufanaru, C., McArthur, A., y Aromataris, E. (2018). Systematic review or scoping review? Guidance for authors when choosing between a systematic or scoping review approach. BMC Medical Research Methodology, 18, Artículo 143. https://doi.org/10.1186/s12874-018-0611-x

• Murár, P. (2025). Reframing SEO for the age of generative engines. Media & Marketing Identity. https://doi.org/10.34135/mmidentity-2025-80

• Nimase, O., Chen, Z., Qi, G., Zhao, Y., y Hu, X. (2026). GEO-Bench: Benchmarking ranking manipulation in generative engine optimization [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.29107

• Oruesagasti, J. (2026). Algorithmic trust and compliance: Benchmarking brand notability for UK iGaming entities in generative search [Preprint]. ResearchGate. https://doi.org/10.13140/rg.2.2.15316.46721

• Pfrommer, S., Bai, Y., Gautam, T., y Sojoudi, S. (2024). Ranking manipulation for conversational search engines [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.03589

• Puerto, H., Gubri, M., Green, T., Oh, S. J., y Yun, S. (2025). C-SEO Bench: Does conversational SEO work? [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.11097

• Quintana-Gómez, Á. (2026). Generative engine optimization (GEO) y visibilidad de marcas en recomendaciones turísticas generadas por IA: Un análisis exploratorio. Revista Prisma Social, (52), 21-38. https://doi.org/10.65598/rps.5975

• Rajpoot, P., y Raghuvanshi, D. R. (2026). An exploratory study on the impact of generative AI (Search Generative Experience – SGE) on organic visibility. International Scientific Journal of Engineering and Management. https://doi.org/10.55041/isjem06077

• Reyes-Lillo, D., Morales-Vargas, A., y Rovira, C. (2025). Generative engine optimization en repositorios digitales: Optimización de la visibilidad para la IA generativa. INFONOMY, 3(5), Artículo e25034. https://doi.org/10.3145/infonomy.25.034

• Schulte, J., Bleeker, M., y Kaufmann, P. (2026). Don’t measure once: Measuring visibility in AI search (GEO) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.07585

• Tang, Y., Fan, Y., Yu, C., Yang, T., Zhao, Y., y Hu, X. (2025). StealthRank: LLM ranking manipulation via stealthy prompt optimization [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.05804

• Tian, Z., Chen, Y., Tang, Y., Liu, J., y Jia, R. (2026). Diagnosing and repairing citation failures in generative engine optimization [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.09296

• Tricco, A. C., Lillie, E., Zarin, W., O’Brien, K. K., Colquhoun, H., Levac, D., Moher, D., Peters, M. D. J., Horsley, T., Weeks, L., Hempel, S., … Straus, S. E. (2018). PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR): Checklist and explanation. Annals of Internal Medicine, 169(7), 467-473. https://doi.org/10.7326/M18-0850

• Zhang, K., He, X., y Yao, J. (2026). From citation selection to citation absorption: A measurement framework for generative engine optimization [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.25707