Del diagnóstico a la herramienta: Centria Group encara ya el desarrollo de un índice validado de presencia generativa de marcas

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 da respuesta a una incógnita que el marketing digital aún no logra resolver con precisión: 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 darles solución, el equipo llevó a cabo una revisión de alcance (scoping review) basada en la metodología del Joanna Briggs Institute (JBI) y divulgada según la extensión PRISMA-ScR, la cual examina de manera metódica el modo en que la bibliografía reciente evalúa la aparición, la visibilidad y el posicionamiento de fuentes y marcas dentro de los motores generativos.

«Cerca de veinte años atrás, el posicionamiento en la red dependía de una destreza muy específica: salir en un directorio de búsqueda y captar clics. Actualmente, la audiencia ya no se topa con diez enlaces azules, sino que obtiene una contestación elaborada que agrupa y reinterpreta múltiples portales, mencionándolos de manera incompleta o asimétrica. El dilema actual ya no consiste en averiguar si nuestro hipervínculo se muestra y recibe visitas, sino en comprobar si nuestra información figura en el interior de esa contestación que el consumidor consume en realidad», señala Néstor Romero, investigador firmante del informe y director de operaciones 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 cambios se aprecian entre el SEO y el GEO?

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

La búsqueda combinó cuatro rutas complementarias, diseñadas para compensar los puntos ciegos de cada una: una herramienta de descubrimiento asistida por inteligencia artificial, consultas reproducibles y multilingües en OpenAlex, rastreo de citas desde nodos ancla y verificación en una base indexada (Web of Science; Scopus no resultó accesible). Tras la deduplicación por DOI —y no por título, dada la alta colisión de títulos genéricos en este campo— se cribaron los registros por resumen de forma independiente por dos revisores, y las discrepancias se resolvieron por consenso. Se evaluaron 36 informes a texto completo y se incluyeron 23 estudios primarios, más dos revisiones registradas por separado como marco conceptual.

«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 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

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

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.

«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 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

Además, el análisis arroja una aportación metodológica de notable interés para el ámbito hispanohablante. Dentro de las publicaciones periódicas de Biblioteconomía y Documentación, circula una vertiente investigadora en español que examina el posicionamiento frente a la inteligencia artificial generativa desde perspectivas diversas —como la inestabilidad de las marcas en sugerencias turísticas propiciadas por IA, o bien el ajuste de archivos académicos para facilitar su indexación por parte de sistemas generativos—, aspectos que el corpus académico en inglés suele omitir. Dicha producción científica únicamente pudo rescatarse gracias a la exploración en varios idiomas, lo que pone de manifiesto la existencia de un sesgo idiomático implícito en esta disciplina.

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

Una parte de los análisis examinados evidencia que la visibilidad dentro de los motores generativos es susceptible de alteración adversarial, ya sea por medio de tácticas para alterar el posicionamiento en buscadores conversacionales o a través de la optimización discreta de prompts. Dicha investigación traslada semejantes conclusiones al ámbito métrico, sugiriendo que la solidez ante cualquier manipulación tendría que integrarse entre las características indispensables de 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 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 declaradas por los autores

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, presentadas conforme al sistema APA. Se encuentran disponibles al completo con el fin de que los medios de comunicación logren vincularse de manera directa con el respaldo documental original.

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