Investigadores de cuatro países analizan por primera vez cómo se mide la visibilidad de las marcas en la IA

La publicación científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, dirigida por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, dio a conocer dentro de su volumen 2, número 24 (2026), el estudio titulado «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», el cual fue elaborado por Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. Dicha investigación, accesible libremente en la web, constituye el producto inicial de la línea de estudio centrada en Generative Engine Optimization (GEO) que impulsa Centria Group en colaboración con diversas entidades académicas y universitarias de cuatro naciones.

Este texto aborda una cuestión que el marketing digital actual aún no logra resolver con precisión: al sugerir un hotel, un seguro 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 despejar esta duda, el grupo llevó a cabo una revisión sistemática exploratoria (scoping review) basada en la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y documentada de acuerdo con la pauta PRISMA-ScR, examinando de manera ordenada la forma en que los estudios recientes evalúan la visibilidad, la mención y la inclusión de marcas y fuentes dentro de los motores basados en inteligencia artificial.

«Por espacio de casi veinte años, la presencia online se evaluaba mediante un criterio muy específico: figurar (y recibir clics) en un repertorio de búsquedas. Actualmente, el consumidor ya no se topa con diez vínculos azules; en su lugar, obtiene una contestación condensada que agrupa y reelabora múltiples procedencias, mencionándolas de manera fragmentaria o asimétrica. La cuestión fundamental ha dejado de centrarse en si nuestro enlace sobresale y es accionado, transformándose en averiguar si nuestra información figura explícitamente en la solución que el internauta consume de verdad», 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 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 proporción de citas se considera una métrica clave en el ámbito profesional, mientras que en la investigación científica aparece sistematizada en una única investigación. Dicho desfase entre el sector y la academia constituye un descubrimiento por derecho propio», afirmó Néstor Romero.

 Las cinco preguntas de investigación y sus respuestas

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

Para contrarrestar las limitaciones individuales de cada estrategia, la búsqueda integró cuatro vías complementarias: un buscador impulsado por inteligencia artificial, consultas multilingües y replicables en OpenAlex, seguimiento de referencias a partir de nodos clave, y cotejo en un repositorio indexado (Web of Science; Scopus quedó fuera de alcance). Una vez eliminados los duplicados mediante el DOI —evitando el título debido a la elevada coincidencia de denominaciones genéricas en esta disciplina—, dos evaluadores examinaron los resúmenes por separado, zanjando los desacuerdos de común acuerdo. En total, se analizaron 36 documentos íntegros, seleccionándose 23 investigaciones originales junto a un par de revisiones catalogadas de manera independiente a modo de marco teórico.

«Una gran porción del saber producido en español acerca de este tema no logra trascender hacia los circuitos globales. Rescatarlo va más allá de un asunto de mera exhaustividad: pone de manifiesto un sesgo idiomático subyacente en la disciplina», subrayó Néstor Romero.

Siete grupos de indicadores y ningún modelo que los unifique

En el mapeo se distinguen siete grupos de métricas con ciertos solapamientos —aparición/citación, prominencia/posición, absorción/influencia, ranking en listas, estabilidad, sentimiento/encuadre y cuota de citación— que operan careciendo de un esquema unificador común. Asimismo, la investigación subraya que el límite conceptual más productivo dentro de esta disciplina radica en separar la citación (el hecho de que se elija una fuente) de la absorción (la asimilación real de su contenido en el texto resultante), dividiendo de este modo en dos planos lo que anteriormente se evaluaba como una simple dicotomía.

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.

Tipología de la evidencia disponible

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

La inteligencia artificial no siempre contesta igual, y prácticamente nadie lo evalúa

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 inicio, y no como un simple añadido», 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 riguroso de validación psicométrica. En su lugar, se implementan revisiones periféricas y fragmentadas (indicadores de estabilidad, consistencia en la asignación, contrastación metodológica o resistencia a alteraciones secuenciales), mientras que la concordancia entre evaluadores —un estándar elemental para cualquier recurso de este tipo— rara vez se documenta. Por otro lado, cuando se justifica la validez, esta se apoya en la consistencia interna de referencias diseñadas específicamente para la ocasión en lugar de basarse en atributos métricos formales. De este modo, la deducción principal del mapeo es contundente: todavía no se cuenta con un instrumento consolidado y contrastado que permita evaluar la huella generativa de marca.

Requisitos para participar

Fuente: Romero-Ramos et al. (2026), Tabla 1 del manuscrito original. Versión propia en castellano.

«Hallamos un terreno sumamente amplio pero escasamente contrastado. A las propuestas métricas, lejos de escasear, les sobra presencia; lo que escasea en realidad es consistencia conceptual y rigor contrastable. Conviene precisarlo sin rodeos, ya que equiparar un indicador estándar con una herramienta contrastada sobreestima el supuesto desarrollo metodológico de la disciplina. Precisamente ahí radica el nicho científico», sostiene Néstor Romero.

Una brecha entre la práctica profesional y la academia

El artículo documenta una discrepancia notable entre aquello que la industria prioriza y lo que la investigación científica ha consolidado. La cuota de citación (citation share) —un indicador al que el sector otorga un valor determinante y presupone como una opción idónea para la validez convergente— se reduce, en la práctica, a un único estudio formalizado. Por otra parte, las categorías de sentimiento y encuadre muestran una escasez similar, a pesar de que el análisis de mayor envergadura dentro del corpus, el cual evalúa más de cien marcas, las señala como los indicios más volátiles de todo el conjunto.

«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 se puede manipular, lo cual impone a la medición una exigencia que por regla general no se le pide: la solidez ante la manipulación en calidad de atributo 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: el cotejo en una base de datos indexada arrojó 360 entradas en bruto, de las cuales se examinaron 136 de libre acceso —en su gran mayoría interferencias temáticas debidas a la coincidencia de palabras—, sin que se sumara ninguna investigación de medición apta y novedosa. En resumen, este ámbito prioriza los preprints y su cobertura en los índices convencionales resulta insuficiente; de hecho, el 64 % del conjunto de candidatos se publica mediante arXiv o SSRN, mientras que el 98 % carece de un 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.

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 son firmes; las de evaluación a texto completo e inclusión, provisionales, según declaran los autores.

Se puede manipular la visibilidad generativa

Un conjunto de los análisis examinados evidencia que la visibilidad dentro de los motores generativos resulta alterable de manera adversarial, ya sea recurriendo a procedimientos de manipulación de posiciones en buscadores conversacionales o a través de una optimización encubierta de prompts. Dicha investigación traslada semejantes datos al ámbito de la medición, concluyendo que la solidez ante cualquier intento de alteración 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».

«En este ámbito, evaluar basándose en una única prueba resulta epistemológicamente endeble, ya que los motores generativos son capaces de ofrecer respuestas diferentes ante una misma consulta».

Qué viene ahora: del diagnóstico al instrumento

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.

«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 declaradas por los autores

El artículo reconoce abiertamente sus propias fronteras: la precariedad de los cimientos empíricos en una disciplina tan novísima y copada por preprints, lo cual vuelve provisorias las deducciones; la imposibilidad de replicar el trayecto de hallazgo original —atenuada, sin desaparecer por completo, gracias a OpenAlex, el seguimiento de citas y el cotejo indexado—; el acotamiento idiomático a inglés y castellano junto con la carencia de acceso institucional para validar en Scopus; un etiquetado ejecutado en parte sobre los resúmenes, con métricas de incorporación sujetas a revisión; un riesgo inminente de circularidad, puesto que múltiples investigaciones utilizan modelos de lenguaje para evaluar su propio desempeño; y la caducidad temporal intrínseca a cualquier radiografía de un sector que se sustenta sobre herramientas propietarias en mutación permanente.

Estas limitaciones son fundamentales para interpretar adecuadamente los resultados y comprender el alcance de la evidencia disponible. Para consultar en profundidad la metodología, los datos analizados y las conclusiones de la investigación, descarga el informe completo «La banca panameña ante la inteligencia artificial».