Néstor Romero: «El GEO mide mucho, pero todavía valida poco»

La revista científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, editada por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, ha lanzado en 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 cuenta con la firma de 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 pionero de los frutos dados por la línea investigativa centrada en Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group impulsa en colaboración con centros universitarios y académicos de cuatro naciones.

Este texto aborda una cuestión que el marketing digital actual aún no logra resolver con precisión científica: al sugerir un hotel, una póliza de seguros o una entidad financiera un asistente de inteligencia artificial, ¿de qué manera se evalúa la aparición de una firma en dicha contestación, qué nivel de protagonismo ostenta y cuán fiable resulta? Con el fin de despejar esta incógnita, los investigadores llevaron a cabo una revisión exhaustiva basada en la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI), ajustándose además a la directriz PRISMA-ScR; de este modo, se traza un mapa sistemático sobre la forma en que los estudios recientes cuantifican la visibilidad, las menciones y el posicionamiento de marcas y fuentes dentro de los sistemas conversacionales.

«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 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 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 conjuntos de métricas y ausencia de un marco unificado

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.

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

Todavía no hay acuerdo acerca de qué se mide con precisión. Los textos muestran un cambio paulatino que va desde la procedencia o la dirección web (como legado clásico del posicionamiento web) hasta la firma o entidad, el archivo, el artículo y, en las investigaciones más recientes, hacia elementos más amplios como los recorridos de navegación de los usuarios. Dicha evolución evidencia el traslado del interrogante dentro de este ámbito, aunque esto conlleva un precio: las investigaciones basadas en elementos diferentes no se pueden contrastar de forma directa, lo cual consolida la imposibilidad de llevar a cabo 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 poseen un carácter estocástico, lo que significa que arrojan resultados diferentes frente a una misma consulta. Por consiguiente, una evaluación fidedigna requiere replicar las pruebas o representar formalmente la incertidumbre; no obstante, una escasa proporción de las investigaciones adopta este enfoque de manera metódica. Entre los pocos casos que lo implementan sobresalen iniciativas que realizan cinco corridas por pregunta, 200 valoraciones acompañadas de permutaciones secuenciales, pruebas de sensibilidad lingüística y de reformulación, o bien enfoques donde la visibilidad se concibe como un espectro probabilístico en vez de una cifra aislada. En contraste, el grueso de los análisis restantes se conforma con una sola 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 campo que abarca demasiado pero certifica muy 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.

«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 enseñanza académica y la labor profesional

El artículo documenta un desajuste llamativo entre lo que la industria considera central y lo que la ciencia ha formalizado. La cuota de citación (citation share) —métrica que la práctica profesional trata como decisiva y candidata natural a validez convergente— está formalizada en esencialmente un solo estudio. Y la familia de sentimiento y encuadre es igualmente escasa, pese a que el trabajo de mayor escala del corpus, que analiza más de un centenar de marcas, la identifica como la señal más inestable de todas.

«La visibilidad en Google no garantiza la presencia en un asistente generativo, lo que invalida la transferencia directa de métricas y exige replantear tanto qué evaluamos como la manera de hacerlo».

«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

Asimismo, este análisis arroja una aportación metodológica de suma relevancia para los investigadores de habla hispana. Hay un corpus de estudios en español, divulgado en publicaciones de Documentación y Biblioteconomía, que examina la exposición ante la inteligencia artificial generativa desde perspectivas diversas —tales como la inestabilidad de las marcas dentro de las sugerencias turísticas elaboradas por IA, o bien el ajuste de los repositorios académicos para facilitar su indexación por parte de plataformas generativas—, aspectos que los textos anglosajones hegemónicos suelen soslayar. Su rescate únicamente se logró por medio de consultas en varios idiomas, lo cual pone de manifiesto un sesgo idiomático subyacente en esta disciplina.

A ello se suma una segunda lección del propio proceso: la verificación en una base indexada aportó 360 registros brutos, de los que se revisaron los 136 en acceso abierto, en su mayoría ruido temático por colisión de términos, y no incorporó ningún estudio de medición elegible nuevo. El campo es, en definitiva, preprint-first y está infracubierto por la indexación tradicional: el 64 % del corpus candidato se difunde a través de arXiv o SSRN y el 98 % carece de 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 para elegir los estudios (PRISMA-ScR, dos ramas)

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.

La visibilidad generativa se puede manipular

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 resulta eficaz o si un elemento varía de posición, pero no determina si un indicador mide adecuadamente un constructo. Mezclar ambos planos magnifica el grado de desarrollo ficticio 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».

Próximos pasos: del diagnóstico a la herramienta

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 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.

Restricciones expuestas por los investigadores

El texto deja claros sus propios confines: la fragilidad de los datos en una disciplina tan novísima y dominada por preprints, lo cual vuelve provisorias las deducciones; la imposibilidad de replicar el trayecto de hallazgo originario —contrarrestada, si bien no suprimida, mediante OpenAlex, el seguimiento de citas y el cotejo indexado—; el acotado radio idiomático al inglés y al castellano junto con la carencia de validación en Scopus debido a la ausencia de convenios universitarios; un etiquetado efectuado en parte sobre los resúmenes, con métricas de admisión sujetas a revisión; el riesgo de incurrir en circularidad, puesto que múltiples investigaciones utilizan inteligencias artificiales evaluadoras de su propia evaluación; y la caducidad temporal que afecta a cualquier radiografía de un ámbito sustentado en herramientas propietarias en mutación permanente.

Estas restricciones resultan esenciales para interpretar correctamente los hallazgos y dimensionar el alcance de las pruebas existentes. Si deseas profundizar en la metodología, las cifras examinadas y las conclusiones del estudio, descarga el informe completo «La banca panameña ante la inteligencia artificial».