Panamá publica ciencia sobre el futuro del marketing digital: la revisión sobre GEO (Generative Engine Optimization) ya está en acceso abierto

La revista científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, editada por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, ha difundido 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», rubricado por Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. Esta investigación, accesible de forma abierta, constituye el primer fruto dado a conocer de la línea investigativa acerca de Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group impulsa en colaboración con centros universitarios y académicos de cuatro naciones.

El artículo responde a una pregunta que el marketing digital todavía no sabe contestar con rigor: 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 responderla, el equipo realizó una revisión de alcance (scoping review) siguiendo la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y reportada conforme a la extensión PRISMA-ScR, que mapea de forma sistemática cómo la literatura emergente mide la presencia, la visibilidad y la citación de fuentes y marcas en 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.

«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 cambia 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 familias de métricas y ningún marco que las integre

El mapeo identifica siete familias de métricas parcialmente solapadas —aparición/citación, prominencia/posición, absorción/influencia, ranking en listas, estabilidad, sentimiento/encuadre y cuota de citación— que conviven sin un marco integrador compartido. El estudio destaca además que la frontera conceptual más fértil del campo es la distinción entre citación (que una fuente sea seleccionada) y absorción (que su contenido se incorpore efectivamente al texto de la respuesta), un desdoblamiento en dos capas de lo que antes se medía como un binario.

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 existe consenso sobre qué se mide exactamente. El corpus revela un desplazamiento progresivo desde la fuente o la URL —herencia directa del SEO— hacia la marca o entidad, el documento, el producto y, en los trabajos más recientes, hacia unidades de orden superior como la trayectoria de navegación de los agentes. Ese desplazamiento refleja la migración de la pregunta del campo, pero tiene un coste: los estudios con unidades distintas no son directamente comparables, lo que refuerza la imposibilidad de realizar un metaanálisis.

La Inteligencia Artificial no contesta de forma idéntica todo el tiempo, y prácticamente nadie evalúa este fenómeno

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.

«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 descubrimiento principal: un terreno que abarca bastante pero comprueba escasamente

El estudio arroja un hallazgo concluyente: ninguna de las investigaciones analizadas 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 atribución, triangulación metodológica o resistencia a alteraciones secuenciales—, mientras que el acuerdo entre evaluadores, que constituye una condición elemental para cualquier dispositivo analítico, rara vez se menciona. Cuando se justifica la validez, esta se sustenta en la consistencia interna de referencias diseñadas específicamente para la ocasión en lugar de apoyarse en atributos métricos consolidados. Por consiguiente, la premisa principal que se desprende del mapeo es categórica: todavía no se cuenta con un instrumento consolidado y contrastado para cuantificar la huella generativa de una marca.

«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 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 procedimiento: la comprobación en una plataforma indexada arrojó 360 entradas crudas, de las cuales se examinaron las 136 de libre acceso, compuestas mayoritariamente por distorsión temática debido a la coincidencia de palabras, sin sumarse ningún análisis métrico apto inédito. En resumen, la disciplina opera bajo el modelo preprint-first y su cobertura resulta insuficiente en los índices convencionales; el 64 % del conjunto provisional se divulga 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».

Qué sigue ahora: del análisis a la herramienta

Los investigadores señalan que la carencia hallada —en lo referente a la validez de constructo y la consistencia documentada— representa el hueco que legitima la creación y validación formal de un indicador propio de presencia generativa. Del mismo modo, consideran este cometido como la evolución lógica de lo ya investigado, descartándolo como un hecho ya contrastado. Dicha dirección marca precisamente el rumbo que el grupo aborda en la etapa venidera.

«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 explicitadas por los creadores

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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