La ciencia lo confirma: ser visible en Google no predice ser visible en la inteligencia artificial

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 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 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.

«El porcentaje de citas representa el indicador clave para el ejercicio profesional, mientras que el ámbito académico lo reduce a una sola investigación. Dicha brecha entre el sector y la academia constituye un descubrimiento por derecho propio», manifestó 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 grupos de indicadores y ningún modelo que los agrupe

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

Dado que los motores generativos funcionan de manera estocástica, son capaces de arrojar contestaciones diferentes frente a una idónea idéntica consulta. Una evaluación certera demanda, por ende, duplicar las pruebas o bien representar de forma explícita la variabilidad. No obstante, tan solo una pequeña parte de las investigaciones procede de este modo riguroso. Dentro del grupo que sí implementa estas prácticas sobresalen iniciativas que realizan cinco corridas por cada petición, completan doscientos exámenes junto a variaciones de secuencia, aplican estudios de sensibilidad para idioma y refraseo, o bien consideran la visibilidad en calidad de distribución en vez de como un dato aislado. El porcentaje restante suele fundamentarse en una única ejecución.

«Una medición de una sola ejecución es, en este dominio, epistemológicamente frágil. Cualquier instrumento robusto tiene que incorporar la repetición y la modelización de la incertidumbre como requisito, no como un refinamiento opcional», señala 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.

Existe una separación entre la formación académica y la práctica profesional

El texto expone una discrepancia notable entre aquello que el sector valora como prioritario y lo que la investigación científica ha consolidado. La proporción de citas (citation share) —un indicador al que la actividad profesional otorga un carácter determinante y ve como un candidato idóneo para lograr validez convergente— se sustenta fundamentalmente en una única investigación. Por otra parte, las categorías de tono y enfoque cuentan con un respaldo igual de limitado, a pesar de que la investigación más amplia del conjunto, centrada en más de cien firmas, las señala como el indicador más voluble de todos.

Aparecer en los resultados de Google no garantiza figurar en un asistente generativo. Dicha circunstancia anula la traslación automática de métricas, lo que exige replantear tanto los objetos de análisis como los métodos de medición.

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

Asimismo, el análisis revela un descubrimiento metodológico de suma relevancia para el ámbito hispanohablante. Hay un conjunto de estudios en castellano, difundidos en publicaciones de Biblioteconomía y Documentación, que examinan la visibilidad frente a la inteligencia artificial generativa desde perspectivas diversas —tales como la inestabilidad de la presencia de marcas en recomendaciones de viajes elaboradas por IA, o bien la mejora de repositorios académicos para facilitar su rastreo por parte de motores generativos—, aspectos que los textos en inglés hegemónicos suelen soslayar. Dicha recuperación únicamente se logró a través de consultas multilingües, lo cual pone de manifiesto un sesgo de idioma implícito en esta disciplina.

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 se puede manipular

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.

«Una referencia comparativa valora la eficacia de una estrategia o el cambio de posición de un elemento, pero no determina si un indicador refleja fielmente un concepto abstracto. Mezclar ambos planos magnifica el grado de desarrollo aparente de la disciplina».

Una medición de una sola ejecución resulta, en este ámbito, epistemológicamente frágil; al fin y al cabo, los motores generativos son capaces de emitir respuestas diferentes ante un mismo interrogante.

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.

«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 texto aclara sus propias limitaciones: la fragilidad del soporte empírico dentro de un ámbito tan novedoso y dominado por preprints, lo cual vuelve provisionales las deducciones; la imposibilidad de reproducir el trayecto de hallazgo original —contrarrestada, si bien no del todo, mediante OpenAlex, el seguimiento de citas y el cotejo indexado—; el acotamiento lingüístico al español e inglés junto con la carencia de acceso institucional para validar en Scopus; una codificación llevada a cabo parcialmente sobre los resúmenes, con métricas de incorporación provisionales; un riesgo de circularidad, puesto que bastantes investigaciones utilizan modelos de lenguaje para evaluar su propia ejecución; así como la vigencia temporal acotada de cualquier instantánea sobre una disciplina fundamentada en tecnologías privativas en mutación permanente.

Ficha técnica 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.

• 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