Aparecer en Google ya no basta: la ciencia estudia por qué una marca puede ser visible en buscadores e invisible en 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 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.

«Casi veinte años atrás, la presencia en el entorno digital dependía de una destreza muy específica: figurar, y recibir clics, en un índice de resultados. En la actualidad, el internauta ya no se topa con diez vínculos azules, sino que obtiene una contestación elaborada que agrupa y reelabora múltiples procedencias, mencionándolas de manera fragmentaria o desequilibrada. El dilema central ya no radica en si nuestro hipervínculo sale y es accionado, sino en si la información se integra en la contestación que la persona efectivamente visualiza», señala Néstor Romero, investigador firmante del informe 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 constituye el indicador fundamental para el ejercicio profesional, mientras que el ámbito académico lo reduce a una sola investigación. Dicho abismo entre el sector y la academia representa un descubrimiento en sí mismo”, expresó Néstor Romero.

 Las cinco preguntas de investigación junto con sus respuestas

Metodología: cuatro vías de búsqueda junto con una política clara 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.

«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 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 la URL a la marca y a la trayectoria de los agentes

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 siempre contesta igual, y prácticamente nadie lo evalúa

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.

“Dentro de este ámbito, registrar una única ejecución carece de solidez epistemológica. Todo instrumento fiable necesita integrar la repetición y el análisis de la incertidumbre como una exigencia fundamental, más allá de considerarlo un simple detalle opcional”, puntualiza Romero.

El descubrimiento principal: un terreno que mide en exceso y verifica de forma escasa

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.

Criterios de elegibilidad

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

“Hallamos un terreno que cuantifica en exceso pero acredita de manera escasa. No escasean las propuestas de medición —de hecho, sobran—; lo que escasea es la validez de constructo junto a una fiabilidad debidamente acreditada. Cabe precisarlo con rigor, puesto que equiparar un parámetro de referencia con una herramienta contrastada eleva artificialmente la supuesta madurez metodológica de la disciplina. Precisamente ese hueco constituye la gran ocasión científica”, sostiene Néstor Romero.

Existe una separación entre la enseñanza académica y la labor profesional

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 industrial otorga un peso determinante y presupone como idóneo para una validez convergente— se sustenta, en la práctica, sobre un único trabajo de investigación. Por otra parte, las categorías de tono y perspectiva presentan una escasez similar, a pesar de que la investigación más amplia del conjunto, centrada en el análisis de más de cien marcas, las señala como el indicador más volátil de todo el grupo.

“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 resulta manipulable, lo cual impone a la medición una exigencia que usualmente no se le demanda: 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: 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 son firmes; las de evaluación a texto completo e inclusión, provisionales, según declaran los autores.

La visibilidad generativa es susceptible de manipulación

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».

«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 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 formal de un indicador específico de presencia generativa, planteando dicha labor como la prolongación lógica del estudio difundido, y descartándola como una hipótesis ya ratificada. Se trata justamente de la senda en la que el grupo se encuentra laborando durante la etapa posterior.

«El propósito que perseguimos consiste en transitar desde el diagnóstico hasta la herramienta práctica: diseñar y contrastar un indicador accesible para cualquier tipo de empresa, sin importar su dimensión, permitiéndole medir con rigor científico el impacto de su marca en las respuestas generadas por la inteligencia artificial», señala 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.

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”.