¿Puede una marca manipular su visibilidad en la IA? Un estudio científico advierte sobre los límites de las métricas actuales

La publicación científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, dirigida por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, dio a conocer 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 las firmas 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 difundidos dentro de la línea de estudio centrada en Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group impulsa de la mano de diversas entidades universitarias y académicas 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.

«Por espacio de cerca de veinte años, la presencia en la red se evaluaba mediante una destreza muy específica: salir en un índice de opciones y recibir clics. Actualmente, las personas ya no se encuentran con diez vínculos azules; ahora obtienen una contestación condensada que agrupa y reelabora múltiples procedencias, mencionándolas de manera fragmentaria o desequilibrada. El cuestionamiento fundamental ya no se centra en si mi dirección web figura y es seleccionada, sino en si mis materiales forman parte de la contestación que el consumidor verdaderamente visualiza», 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 texto arranca a partir de una realidad que la propia muestra analizada corrobora mediante datos empíricos: los enlaces seleccionados por una herramienta generativa coinciden escasamente con los resultados del posicionamiento orgánico clásico, al tiempo que los criterios de elección difieren entre plataformas. En otras palabras, aparecer en los primeros puestos de Google no garantiza la presencia en un chat inteligente, lo cual invalida la extrapolación automática de métricas y exige replantificar los métodos y objetos de medición. Adicionalmente, este escenario se ve potenciado por la tendencia de «cero clics», impulsada por las respuestas sintéticas incrustadas en los propios buscadores: un porcentaje elevado de las búsquedas actuales se satisface plenamente sin que el internauta llegue a navegar por ninguna página.

«La tasa de citación figura como el indicador principal en el ejercicio profesional, mientras que los textos académicos la reducen a una sola investigación. Dicha distancia entre la teoría y el sector laboral constituye un descubrimiento por derecho propio», afirmó Néstor Romero.

 Las cinco preguntas de investigación junto con sus respuestas

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

Cuatro vías complementarias integraron la búsqueda, ideadas para contrarrestar los puntos débiles de cada método: un sistema de hallazgo impulsado por inteligencia artificial, búsquedas multilingües y replicables en OpenAlex, seguimiento de referencias mediante nodos clave y comprobación en una plataforma indexada (Web of Science; Scopus no estuvo disponible). Una vez eliminados los duplicados por DOI —evitando el título debido a los frecuentes conflictos entre denominaciones genéricas dentro de esta disciplina—, dos evaluadores filtraron los registros analizando los resúmenes de manera autónoma, logrando acuerdos consensuados ante cualquier desacuerdo. Treinta y seis informes completos fueron valorados, seleccionándose veintitrés investigaciones principales, además de un par de revisiones catalogadas de forma independiente a modo de sustento 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 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.

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

Tipología de la evidencia disponible

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

La IA no responde siempre lo mismo, y casi nadie lo mide

Debido a su naturaleza estocástica, los motores generativos son capaces de arrojar contestaciones diferentes frente a una idéntica consulta. Una evaluación certera demanda, por consecuencia, reiterar las mediciones o representar de forma explícita la incertidumbre; no obstante, una minoría escasa de las investigaciones adopta este enfoque de manera metódica. Dentro del grupo que efectivamente lo implementa sobresalen proyectos que realizan cinco ejecuciones por cada pregunta, completan doscientos exámenes junto con permutaciones de orden, aplican análisis de sensibilidad para idiomáticas y paráfrasis, o bien conciben la visibilidad bajo la forma de una distribución y no de un dato aislado. El resto de los estudios, en su gran mayoría, 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 principio, y no como un simple añadido opcional», apunta Romero.

El hallazgo central: un campo que mide mucho y valida poco

El hallazgo definitivo del análisis indica que ningún artículo del corpus somete su herramienta de medición a un proceso de validación psicométrica rigurosa. En su lugar, se implementan revisiones accesorias y fragmentadas (como índices de estabilidad, certeza en la atribución, contraste metodológico por diseño o solidez frente al orden), mientras que la concordancia entre evaluadores, que constituye una condición elemental para cualquier instrumento, rara vez se documenta. Por otra parte, la validez, cuando se defiende, se apoya en la consistencia interna de referencias diseñadas específicamente para la ocasión en lugar de apoyarse en atributos de medición propiamente dichos. De este modo, se desprende la premisa fundamental del mapeo: todavía carecemos de un mecanismo unificado y contrastado capaz de cuantificar la huella generativa de marca.

Criterios de elegibilidad

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

«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.

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.

«a 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 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 esto se añade una segunda enseñanza derivada del propio procedimiento: el cotejo en una base indexada arrojó 360 entradas en bruto, de las cuales se examinaron las 136 disponibles en abierto —en su gran mayoría interferencias temáticas debidas a la coincidencia de palabras—, sin que se sumara ninguna nueva investigación válida de medición. En resumen, el ámbito se caracteriza por priorizar los preprints y sufrir una cobertura insuficiente en los índices convencionales; de hecho, el 64 % de los textos preliminares 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.

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

Se puede manipular la visibilidad generativa

Una parte de las investigaciones analizadas evidencia que la presencia en motores generativos resulta alterable mediante tácticas adversarias, ya sea a través de técnicas de manipulación del posicionamiento en buscadores conversacionales o por medio de una optimización discreta de prompts. La investigación traslada dicha conclusión al ámbito de la métrica: la solidez ante cualquier alteración tendría que integrarse entre las cualidades indispensables de 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 un único intento resulta epistemológicamente endeble; los sistemas generativos son capaces de ofrecer respuestas diferentes ante idéntica consulta».

Próximos pasos: del diagnóstico a la herramienta

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 oficial de un índice particular de presencia generativa, planteando dicha labor como la prolongación lógica del estudio difundido, más no como una tesis ya probada. Se trata justamente del camino en el cual el grupo se encuentra laborando en el paso venidero.

«Buscamos transitar del análisis a la solución práctica: diseñar y contrastar una métrica que cualquier entidad, sin importar su magnitud, logre aplicar para medir con rigor científico el impacto de su marca cuando la inteligencia artificial genera respuestas sobre ella», señala Néstor Romero.

Limitaciones expresadas 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.

Resulta indispensable considerar estas restricciones con el fin de evaluar 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».