Ningún estudio en el mundo ha validado psicométricamente cómo medir la presencia de una marca en la IA

En las páginas del volumen 2, número 24 (2026) de la publicación académica Latitude: Multidisciplinary Research Journal —bajo el sello de Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá— ha visto la luz el estudio «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», cuya autoría corresponde a Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. Dicha investigación, de libre acceso para la ciudadanía, constituye el debut bibliográfico de la agenda de estudio centrada en la Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group impulsa en colaboración con diversos centros de educación superior y universidades 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 casi dos décadas, la visibilidad digital se midió por una capacidad muy concreta: aparecer —y ser pulsado— en una lista de resultados. Hoy el usuario ya no recibe diez enlaces azules: recibe una respuesta sintetizada que integra y reformula varias fuentes, y que las cita de forma parcial o desigual. La pregunta relevante ha dejado de ser si mi enlace aparece y se pulsa, y ha pasado a ser si mi contenido está presente dentro de la respuesta que el usuario realmente lee», explica Néstor Romero, autor corresponsal del estudio 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 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 cambios se aprecian entre el SEO y el 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 análisis señala siete familias de indicadores parcialmente interconectadas —aparición/citación, relevancia/ubicación, absorción/influencia, clasificación en listados, consistencia, tono/marco y porcentaje de citación— que operan careciendo de un estándar unificado común. Asimismo, la investigación subraya que el límite teórico más fructífero de esta disciplina radica en la separación entre citación (la elección de una referencia) y absorción (la integración real de sus datos dentro del texto generado), dividiendo así en dos planos lo que tradicionalmente se evaluaba como una simple dicotomía.

Las siete familias de métricas identificadas

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

No hay acuerdo sobre qué se evalúa con precisión. El corpus evidencia un cambio paulatino que va desde el origen o la URL —legado directo del posicionamiento orgánico— hasta la marca o entidad, pasando por el archivo, el artículo y, en las investigaciones más recientes, llegando a estructuras más complejas como el recorrido de navegación de los agentes. Dicha evolución pone de manifiesto el traslado del interrogante dentro de la disciplina, aunque esto conlleva un precio: las investigaciones basadas en elementos diferentes no resultan directamente equiparables, lo que consolida la imposibilidad de llevar a cabo un metaanálisis.

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

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.

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

La conclusión determinante del estudio es que ningún trabajo del corpus somete su instrumento de medición a validación psicométrica en sentido estricto. Lo que existe son controles adyacentes y aislados —métricas de estabilidad, fidelidad de la atribución, triangulación por diseño o robustez al orden—, y la fiabilidad intercodificadores, requisito básico de cualquier instrumento, apenas se reporta. La validez, cuando se argumenta, descansa en la coherencia interna de benchmarks creados ad hoc antes que en propiedades de medición. De ahí la conclusión central del mapeo: no existe todavía un instrumento integrado y validado para medir la presencia generativa de marca.

«Descubrimos un ámbito donde se mide en exceso pero se valida de manera escasa. No escasean las propuestas para medir, de hecho sobran; lo que realmente escasea es la fiabilidad debidamente documentada y la validez de constructo. Hay que decirlo con total exactitud, puesto que equiparar un benchmark con un test validado magnifica de forma artificial la supuesta madurez metodológica del sector. Justamente ese hueco constituye la gran ocasión científica», sostiene Néstor Romero.

Una brecha entre la práctica profesional y la academia

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.

«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 que impone a la medición una exigencia ajena a sus estándares habituales: la resistencia a la manipulación concebida como cualidad intrínseca 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 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.

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.

«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».

Próximos pasos: del diagnóstico al instrumento

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.

«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 declaradas por los autores

El texto reconoce explícitamente sus propias restricciones: la fragilidad de los datos en una disciplina tan novedosa y repleta de preprints, lo cual vuelve provisionales sus deducciones; la imposibilidad de replicar el trayecto analítico original —atenuada, si bien no descartada, mediante OpenAlex, el seguimiento de referencias y el cotejo indexado—; la delimitación idiomática al inglés y al castellano junto con la carencia de validación en Scopus debido a restricciones de acceso institucional; un etiquetado efectuado parcialmente sobre los resúmenes, con métricas de selección sujetas a revisión; el riesgo de circularidad, puesto que múltiples investigaciones utilizan modelos de lenguaje para evaluar su propio desempeño; y la caducidad rápida de cualquier perspectiva en un ámbito fundamentado en herramientas privativas en permanente transformación.

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.

Referencias completas 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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