Siete familias de métricas intentan medir la visibilidad de las marcas en IA, pero aún no existe un marco común

La revista científica Latitude: Multidisciplinary Research Journal, editada por Quality Leadership University (QLU) en Ciudad de Panamá, ha publicado 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», firmado por Néstor Romero-Ramos, Yulianna Lobach, David Abreu-Abreu, Isaac Castillo-Hernández, Juan Carlos García-Cordero y Daniel García-Cordero. El trabajo, disponible en acceso abierto, es el primer resultado publicado de la línea de investigación sobre Generative Engine Optimization (GEO) que Centria Group desarrolla junto a instituciones académicas y universitarias de cuatro países.

Este texto aborda una cuestión que el marketing digital actual aún no logra resolver con precisión: al sugerir un hotel, un seguro o una entidad bancaria, ¿de qué manera se evalúa la aparición de una firma en dicha contestación, qué nivel de protagonismo ostenta y cuán confiable resulta? Con el fin de despejar esta duda, el grupo llevó a cabo una revisión sistemática exploratoria (scoping review) basada en la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y documentada de acuerdo con la pauta PRISMA-ScR, examinando de manera ordenada la forma en que los estudios recientes evalúan la visibilidad, la mención y la inclusión de marcas y fuentes dentro de los motores basados en inteligencia artificial.

«Por espacio de casi veinte años, la presencia online se evaluaba mediante un criterio muy específico: figurar (y recibir clics) en un repertorio de búsquedas. Actualmente, el consumidor ya no se topa con diez vínculos azules; en su lugar, obtiene una contestación condensada que agrupa y reelabora múltiples procedencias, mencionándolas de manera fragmentaria o asimétrica. La cuestión fundamental ha dejado de centrarse en si nuestro enlace sobresale y es accionado, transformándose en averiguar si nuestra información figura explícitamente en la solución que el internauta consume de verdad», 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 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.

 Las cinco preguntas de investigación y sus respuestas

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

La pesquisa integró cuatro vías complementarias, concebidas para subsanar las deficiencias de cada método: un motor de búsqueda guiado por inteligencia artificial, búsquedas multilingües y replicables en OpenAlex, seguimiento de referencias a partir de nodos clave y validación en un repertorio indexado (Web of Science; Scopus no estuvo disponible). Una vez eliminados los duplicados mediante el DOI —presindiendo del título debido a la frecuente coincidencia de denominaciones genéricas en esta disciplina—, dos evaluadores examinaron los resúmenes de manera autónoma, resolviendo los desacuerdos mediante acuerdo mutuo. Se analizaron 36 documentos íntegros y se seleccionaron 23 investigaciones originales, además de dos 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

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.

Tipología de la evidencia disponible

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

La IA no siempre contesta lo mismo, y prácticamente nadie lo evalúa

Los motores generativos son estocásticos: pueden ofrecer respuestas distintas ante la misma pregunta. Una medición fiable exige, por tanto, repetir las mediciones o modelar explícitamente la incertidumbre. Sin embargo, solo una minoría de los estudios lo hace de forma sistemática. Entre quienes sí lo aplican destacan trabajos con cinco ejecuciones por consulta, con 200 evaluaciones y permutaciones de orden, con análisis de sensibilidad para idioma y paráfrasis, o que tratan la visibilidad como una distribución en lugar de como un valor puntual. La mayoría restante se apoya en una única 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 descubrimiento principal: un campo que abarca demasiado pero certifica muy 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.

Requisitos de admisión

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

«Hallamos un sector donde abunda la medición y escasea la validación. Las propuestas de evaluación no escasean —de hecho, sobran—; lo que realmente escasea es la fiabilidad documentada y la validez de constructo. Y es preciso señalarlo con rigor, pues equiparar un simple benchmark con un instrumento debidamente validado eleva artificialmente la supuesta madurez metodológica de la disciplina. Precisamente ese hueco constituye la gran ocasión científica», sostiene Néstor Romero.

Una distancia considerable entre la praxis profesional y la academia

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 laboral otorga un carácter determinante y ve como un candidato ideal para lograr validez convergente— se sustenta fundamentalmente en una única investigación. Del mismo modo, el conjunto vinculado al sentimiento y al encuadre cuenta con un respaldo igual de limitado, a pesar de que la investigación más amplia del conjunto, la cual examina más de un centenar de marcas, la señala como el indicador más volátil de todos.

«La visibilidad en Google no anticipa la presencia en un asistente generativo. Esto anula la transferencia directa de métricas y obliga a replantearse qué evaluamos y de qué manera».

«La visibilidad generativa resulta manipulable, lo cual impone a la medición una exigencia que usualmente no se le demanda: la solidez ante la manipulación en calidad de atributo 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.

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.

La visibilidad generativa es susceptible de manipulación

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.

«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».

«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 al instrumento

Los creadores del estudio deducen que el déficit hallado, concretamente en la fiabilidad documentada y en la validez de constructo, representa el hueco idóneo que legitima la creación y validación formal de un indicador propio centrado en la presencia generativa. Del mismo modo, consideran esta labor como el paso lógico que sucede al artículo difundido, descartando que se trate de un hecho ya comprobado. Precisamente, este es el camino que el grupo investiga 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.

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 limitaciones son fundamentales para interpretar adecuadamente los resultados y comprender el alcance de la evidencia disponible. Para consultar en profundidad la metodología, los datos analizados y las conclusiones de la investigación, descarga el informe completo «La banca panameña ante la inteligencia artificial».