Verificación26 jun 2026
ToE: A Hierarchical and Explainable Claim Verification Framework with Dynamic Multi-source Evidence Retrieval and Aggregation
Z. Wang, Z. Zhang, K. Zheng et al.
Presenta Tree of Evidence (ToE), un marco jerárquico y explicable para verificar afirmaciones descomponiéndolas en árboles de argumentos y recuperando evidencia dinámica de múltiples fuentes. Reporta mejoras de 4 a 24 puntos porcentuales frente a baselines, con ganancias especialmente altas en entradas con GEO poisoning, y aporta un límite de error teórico que ayuda a evaluar y robustecer la política de recuperación.
Benchmark GEO18 jun 2026
Generative Engine Optimization at Scale: Measuring Brand Visibility Across AI Search Engines
P. Kumar
Entrega un benchmark medible de visibilidad de marca en motores de búsqueda generativos, analizando 100K+ respuestas con 100+ marcas entre marzo y mayo de 2026, mostrando una “escalera” de tres niveles (73% nombres globales, 44% mid-market, 11% nicho). Identifica formatos y señales que más influyen en citaciones (listas “best-of” ~21% de citas, 78% de fuentes hacia sitios corporativos) y advierte que el sentimiento es inestable (cambia ~6,7 veces más que la mención), útil para priorizar medición y experimentos GEO.
Sesgo de Marca16 jun 2026
Incumbent Advantage: Brand Bias and Cognitive Manipulation Dynamics in LLM Recommendation Systems
X. Chu, Y. Hou
El paper muestra que en sistemas de recomendación con LLMs existe una “monopolización condicional” donde una marca conocida puede ser recomendada el 100% de las veces (IAI = 10.0) cuando los productos son equivalentes en especificaciones. También cuantifica que basta una ventaja mínima inferior a +0.1 estrellas para que caiga el dominio, y que el uso de lenguaje tipo autoridad y afirmaciones de evidencia clínica (aunque sea fabricada) rompe el monopolio con un umbral de Bias Surplus Value de +0.17, además de revelar efectos de dilema competitivo en escenarios multi-marca.
Auditoría causal15 jun 2026
Whose hotel does the AI recommend? An algorithm audit of reputation signals in LLM-assisted hotel selection
M. S. A. Baig, S. A. Gillani, A. Ali
Muestra efectos causales de señales de reputación en recomendaciones de LLM: una puntuación alta eleva la selección 31,6 puntos porcentuales y el precio alto la reduce 30,0, por encima de otras variables. Evidencia además un sesgo operacional por la posición en la lista que vale aproximadamente 12 dólares por noche, útil para priorizar estrategias de GEO vinculadas a la visibilidad y para auditar por qué se recomienda un hotel.
Riesgo GEO8 jun 2026
SafeGEO: Understanding Generative Engine Optimization Risks in Recommendation Agents
Q. Wen, Y. S. Liu, X. Liu et al.
El paper cuantifica un riesgo específico de GEO en agentes de recomendación: las fuentes controladas por vendedores pueden hacer que productos defectuosos parezcan mejor respaldados. Mide el impacto con SafeGEO, una suite con 22 variantes de ataque en 600 casos, y encuentra que los ataques GEO pueden aumentar hasta un 83.2% la tasa de inclusión de productos defectuosos, aunque defensas simples (prompting defensivo y comprobaciones de evidencia estructurada) reducen la promoción dañina hasta un 39.2% sin recuperar el rendimiento sin GEO.
Benchmark3 jun 2026
Disentangling Answer Engine Optimization from Platform Growth: A Log-Based Natural Experiment on ChatGPT Referral Traffic
K. Watanabe, K. Nakayashiki
Aporta una metodología para separar el efecto causal del Answer Engine Optimization (AEO) frente al “platform tailwind”, usando control contemporáneo en el mismo dominio y analítica/logs de primera parte. Encuentra que el crecimiento bruto de referencias a ChatGPT fue 5.7x (total) pero el aumento atribuible al tratamiento se estima en 1.82x (IC95% 1.31-2.54, p=0.001), aunque un placebo-in-time da p=0.16, así que el impacto es sugerente.
Estrategia2026
from seo to geo: the pedagogical imperative for integrating generative engine optimization into marketing education
M Pettiette, R Conde, S Fischbach - Marketing Education Review, 2026
Propone integrar Generative Engine Optimization (GEO) en la formación de marketing como un imperativo pedagógico, para pasar de prácticas centradas solo en SEO a optimización para plataformas impulsadas por modelos generativos. Aporta un marco de transición curricular que ayuda a diseñar contenidos y procesos de aprendizaje alineados con motores de búsqueda tradicionales y con motores de IA.
Visibilidad2026
Modeling brand visibility in generative engine optimization (geo) using structured content signals in ai driven search environments
BF Török - International Review of Machine Learning, Artificial …, 2026
El paper aporta un marco para modelar la visibilidad de marca en motores de respuesta generativos usando señales de contenido estructurado, enfocándose en cómo se representa, recupera y cita el material por sistemas de IA. Ayuda a priorizar optimizaciones orientadas a ser «superficies» por respuestas de IA y a medir el rendimiento más allá del SEO clásico, vinculándolo a señales de recuperación y citación.
Visibilidad2026
[PDF] GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION (GEO): A NEW PARADIGM OF DIGITAL VISIBILITY IN THE AGE OF AI-POWERED SEARCH.
P Anca - Annals of'Constantin Brancusi'University of Targu-Jiu …, 2026
El paper presenta GEO como un nuevo enfoque para optimizar la visibilidad en buscadores generativos impulsados por IA, ayudando a entender cómo cambian los criterios de indexación y respuesta. Sirve como base conceptual para ajustar estrategia de contenidos y medición de desempeño en un entorno donde la búsqueda ya no se limita a rankings clásicos.
Visibilidad2026
Generative engine optimization (GEO) and brand visibility in AI-generated tourism recommendations: an exploratory analysis
Á Quintana Gómez - Prisma Social, 2026
El trabajo analiza cómo aplicar un enfoque de Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar la visibilidad de marca en recomendaciones turísticas generadas por IA. Aporta una base conceptual y exploratoria para entender qué señales pueden influir en la exposición de marcas en motores generativos, aunque no formula métricas ni una estrategia de optimización.
Estrategia2026
From Search Intent to Retrieval Demand: A Pre-Generation Framework for Generative Engine Optimization (GEO)
K Spriestersbach, S Vollmer
Propone un marco de pre-generación que transforma la intención de búsqueda en demanda de recuperación para optimizar antes de que el contenido exista. Ayuda a los equipos GEO a anticipar qué documentos y formatos serán recuperados por motores generativos, en lugar de depender de análisis retrospectivos de qué apareció.
Estrategia2026
Algorithmic Authority: A Practitioner Framework for Generative Engine Optimization Based on a 7-Day Implementation Sprint
A Caramaschi - Available at SSRN 6460680, 2026
Propone el GEO Enterprise Framework, un modelo de 10 capas para implementar Generative Engine Optimization con un sprint práctico de 7 días. Ayuda a equipos GEO a convertir lineamientos en un plan de ejecución accionable y estandarizado, acelerando el despliegue y reduciendo la improvisación.
Riesgo2026
Synthetic Corpus and Consideration Manipulation in Generative Engine Optimization
TT Ke, C Liao, X Xu - Available at SSRN 6733264, 2026
El trabajo alerta sobre cómo la manipulación mediante corpus sintéticos puede alterar la forma en que los motores generativos interpretan la intención y el contenido, afectando la visibilidad orgánica. Ofrece un marco para evaluar riesgos de desalineación entre lo que indexan y lo que recomiendan los motores, ayudando a definir controles de gobernanza y auditorías para detectar este tipo de manipulación.
Estrategia2026
What is Generative Engine Optimization: The Rise of Zero‐Click Culture
D Talarico - Dean and Provost, 2026
Define la Generative Engine Optimization (GEO) como un enfoque para posicionar la marca y el contenido en motores generativos, orientado a capturar resultados sin clic (zero-click). Ayuda a los equipos de GEO a replantear métricas y tácticas para ganar visibilidad en respuestas directas de la IA, no solo en tráfico hacia la web.
Auditoría2026
Lighthouse++-A Search and Generative Engine Optimization Tool for VSCode
A Jöeäär, D Alm-Eriksson, M Hamdan, S Johansson…
Introduce una extensión para VS Code que automatiza el análisis y la mejora de la calidad de páginas, con foco en SEO on-page y Generative Engine Optimization. Ayuda a acelerar la auditoría al detectar oportunidades y aplicar mejoras directamente desde el entorno de desarrollo.
Estrategia2026
[PDF] A Survey for Generative Search Engine Optimization
X CHEN, H ZHOU, JIE BAO, H WU, YU GAO, L PAN…
El paper actúa como una guía de referencia para entender y aplicar GEO con motores generativos, ayudando a pasar de prácticas SEO clásicas a optimización orientada a respuestas. Te permite mapear qué factores suelen evaluarse en la literatura (y cómo se prueban) para priorizar acciones con mayor impacto en visibilidad y desempeño en búsquedas generativas.
Estrategia2026
Navigating the Architecture of Truth: Public Communication Strategies in the Era of Generative Engine Optimization
DA Purwanto, RZA Syam - Jurnal Ilmiah Multidisiplin …, 2026
Analiza cómo la Generative Engine Optimization (GEO) cambia las estrategias de comunicación pública en ecosistemas mediados por IA. Ofrece un marco para que instituciones adapten su arquitectura de contenidos y mensajes a fin de mejorar la coherencia y la credibilidad ante sistemas generativos.
Equidad digital2026
Generative Engine Optimization as a Digital Equity Strategy for Underserved Tourism Destinations
M Cheraghian, S Vayghan - Available at SSRN 6806318, 2026
Propone Generative Engine Optimization (GEO) como una estrategia de equidad digital para destinos turísticos desatendidos, estructurada en un marco de tres capas para diagnosticar el “GEO gap”. Ayuda a profesionales GEO a identificar brechas por capa y priorizar acciones para mejorar la visibilidad orgánica en motores generativos y reducir desigualdades de descubrimiento.
Citación2026
Academic Citation Infrastructure: Infrastructure-Level Interventions for Generative Engine Optimization
N Andrade - Available at SSRN 6835678, 2026
El paper propone que la mejora de GEO no debe limitarse a citar en el contenido, sino extenderse a una infraestructura de citación (nivel del sistema) para que los motores generativos recuperen y atribuyan fuentes de forma más fiable. Para trabajo de GEO, esto implica revisar el “stack” de citación y trazabilidad de fuentes, con el objetivo de aumentar la consistencia de atribuciones y la capacidad de verificación en resultados generativos.
Estrategia2026
Distributional Control in Generative Engine Optimization: A Framework for Distributional Shaping and Competition
S Xu - Available at SSRN 6535999, 2026
Propone un marco de control distributivo para moldear cómo las salidas de modelos se distribuyen entre candidatos, en lugar de centrarse solo en la forma del contenido para aumentar la probabilidad de aparición. Ayuda a diseñar estrategias de GEO orientadas a competencia entre generadores y a medir el efecto del “shaping” sobre la distribución de resultados, reduciendo la dependencia de heurísticas de redacción.
Estrategia GEO2026
Why generative engine optimisation is the new search engine optimisation and the cornerstone of the artificial intelligence search revolution
C Whitlock - Journal of Digital & Social Media Marketing, 2026
Aporta un caso de implementación de GEO por la Parkinson’s Foundation que sirve como referencia práctica de cómo conceptualizar y ejecutar la optimización para motores generativos. Ayuda a equipos GEO a traducir el paso de SEO tradicional a GEO con una hoja de ruta basada en objetivos, diseño de contenido y operación, enfocándose en resultados para la búsqueda asistida por IA.
Estrategia2026
Mind Reader: Latent User Demand-Guided Content Optimization for Generative Search Engine
T Chen, J Guo, Y Li, B Chen, H Ren… - Proceedings of the …, 2026
Propone optimizar contenidos para motores de búsqueda generativos usando la demanda latente del usuario, lo que ayuda a alinear mejor el contenido con las intenciones que el GSE explora al generar respuestas. Ofrece un enfoque de mejora guiada por demanda que puede aumentar la visibilidad en respuestas de GSE y hacer el proceso GEO más predecible frente a variaciones de consulta y formato generativo.
Visibilidad2026
Generative Engine Optimization (GEO) y visibilidad de marcas en recomendaciones turísticas generadas por IA: Un análisis exploratorio
Á Quintana-Gómez - Revista Prisma Social, 2026
El paper analiza cómo el enfoque GEO puede influir en la visibilidad de marcas en recomendaciones turísticas generadas por IA, aportando una base conceptual para interpretar el comportamiento de estos motores. Al ser un estudio exploratorio, sirve como punto de partida para identificar qué variables podrían medirse y operacionalizarse en futuros pilotos orientados a métricas de presencia en resultados.
Auditoría2026
Territorial Algorithmic Invisibility: A Diagnostic Framework for Generative Engine Optimization Applied to Local Tourism Destination Entities
E Mees de Saboya Ribeiro - Available at SSRN 6766498, 2026
Propone un marco de diagnóstico para identificar por qué las entidades de turismo local quedan algorítmicamente invisibles ante LLMs, conectando señales territoriales con cómo se construyen y recuperan las respuestas. Ayuda a implementar una auditoría GEO centrada en generación para detectar brechas de cobertura de contenido y mejorar la visibilidad en motores basados en IA para destinos locales.
Visibilidad2026
Generative Engine Optimization: Sichtbar in KI-Systemen
OD Benjamin, F Jaeckert
El trabajo introduce la Generative Engine Optimization para mejorar cómo los sistemas de IA identifican, priorizan y citan contenido, con el objetivo de aumentar la visibilidad en entornos generativos. Sirve como base práctica para definir qué optimizar (p. ej., claridad semántica y autoridad temática) para que el contenido aparezca con más frecuencia tras consultas, en un contexto disparado por el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022.
Estrategia2026
[B] Generative Engine Optimization: Sichtbar in KI-Systemen: Von SEO zu GEO–eine Einführung für Unternehmen
B O'Daniel, F Jaeckert
El paper introduce la disciplina Generative Engine Optimization (GEO) como evolución del SEO para ganar visibilidad dentro de sistemas de IA generativa. Aporta un marco de referencia práctico para que las empresas adapten su estrategia de marca y contenido cuando los resultados ya no dependen solo de buscadores tradicionales.
Estrategia2026
[B] GEO-Generative Engine Optimization: Das Praxis-Handbuch für Sichtbarkeit im KI-Zeitalter
P Tomforde
Ofrece un marco práctico de Generative Engine Optimization (GEO) para adaptar la estructura de contenidos a motores generativos, con el objetivo de aumentar la visibilidad en el “KI-Entorno”. Proporciona una guía accionable para integrar la evolución de SEO en la estrategia de contenido, alineando intención y formato para mejorar la probabilidad de ser citado o recuperado por sistemas basados en IA.
Benchmark2026
A Bibliometric Analysis of Search Engine Optimization and Generative Engine Optimization
A Popescu - Bulletin of the Transilvania University of Brasov …, 2026
El estudio usa un análisis bibliométrico para mapear cómo el SEO tradicional está siendo desplazado por el enfoque de Generative Engine Optimization (GEO), ayudando a priorizar oportunidades y riesgos de transición. Te ofrece una base comparativa para detectar qué líneas de investigación y enfoques emergen con más fuerza, para ajustar tu estrategia GEO antes de que el mercado se consolide.
Visibilidad2026
Generative Engine Optimization (GEO): The Architecture of Visibility in AI-Mediated Discovery
S Pan - Available at SSRN 6546718, 2026
Define GEO como una disciplina para alinear los activos de información con la recuperación y la síntesis de evidencias en motores de descubrimiento basados en IA. Proporciona un marco operativo de arquitectura de visibilidad que ayuda a planificar acciones de SEO/contents orientadas a mejorar cómo se recupera y se compila tu información en resultados mediados por IA.
Evidencia2026
Does Schema Markup Predict AI Citation? A Cross-Platform Empirical Study of Structured Data and Generative Engine Optimization
K Fischman - Zenodo Preprint, February, 2026
Evalúa si el markup de esquema realmente predice citaciones desde motores generativos y lo contrasta empíricamente entre plataformas, ayudando a separar recomendación de práctica basada en datos. Útil para auditar afirmaciones de GEO sobre structured data y definir prioridades de implementación con mayor rigor.
Gobernanza2026
Responsible Generative Engine Optimization: Optimizing LLM Rankings via Trustworthy Text Generation
T Huang, X Cheng, A Zeng
Propone optimizar el ranking de modelos/LLM mediante generación de texto confiable, vinculando el rendimiento con requisitos de responsabilidad y trazabilidad. Aporta criterios para reducir riesgos de contenido engañoso en la optimización, ayudando a establecer controles y auditoría del comportamiento del modelo durante la mejora de visibilidad.
Estrategia GEO2026
EVOLUTION OF SEARCH ENGINE OPTIMIZATION AS A FACTOR IN INCREASING INTERNET MARKETING EFFECTIVENESS IN AN AI ENVIRONMENT
S RODIONOV - Herald of Khmelnytskyi National University …, 2026
Propone que en entornos de IA el foco de optimización pasa de la página web al “footprint” informacional de la marca, afectando directamente la eficacia del marketing en internet. Ofrece una base conceptual para adaptar la estrategia SEO a GEO, alineando contenido, señales y trazabilidad de marca para mejorar la visibilidad en motores generativos.
Citación2026
[PDF] AN EXPLORATORY STUDY ON THE IMPACT OF GENERATIVE AI (SEARCH GENERATIVE EXPERIENCE-SGE) ON TRADITIONAL SEO STRATEGIES
MP Rajpoot - AI-Powered Digital Transformation
El paper sostiene que con SGE/AI Search el rendimiento se desplaza de los clics a la capacidad de que tu marca sea citada como fuente confiable en respuestas generadas. Para GEO, esto implica priorizar señales de autoridad y rastreabilidad (p. ej., contenido verificable y entornos donde el modelo pueda atribuirte) para aumentar probabilidad de mención en el resumen.
Riesgo2026
An Economic Framework for Generative Engines: Advertising or Subscription?
L Zhang, C Jiao, B Li, C Xiong - arXiv preprint arXiv:2603.29071, 2026
El paper propone un marco económico para evaluar si las Generative Engines monetizan vía publicidad o suscripción, lo que afecta directamente la visibilidad y el tráfico orgánico que depende del formato clásico de resultados. Ayuda a estimar el impacto para SEO/GEO ante la posibilidad de bypass de terceros, donde la síntesis reduce clics y cambia el modelo de medición de desempeño.
Benchmark2026
The SEO-to-GEO gap: Quantifying ranking factor divergence between traditional and generative search
D Kargaev - Available at SSRN 6476021, 2026
Cuantifica la divergencia entre los factores de ranking de la búsqueda tradicional y los de la búsqueda generativa, ayudando a medir el “gap” SEO-to-GEO. Te permite estimar en qué casos tu enfoque SEO puede no trasladarse a la visibilidad en superficies de respuesta de IA y priorizar correcciones en tu estrategia de optimización para motores generativos.
Estrategia2026
[HTML] Применение generative engine optimization в маркетинге коммерческой недвижимости
СА Казарян - Прикладные экономические исследования, 2026
El paper aborda cómo aplicar GEO para influir en qué información genera el motor (contenido, contexto y enfoque) en la comercialización de bienes raíces comerciales. Te sirve como guía para ajustar mensajes y datos del negocio para mejorar la visibilidad en resultados automatizados y mantener consistencia de marca en un sector con múltiples listados y perfiles.
Auditoría2026
Controlling Output Rankings in Generative Engines for LLM-based Search
H Jin, R Chen, P Zhang, Y Luo, H Zeng, M Luo… - arXiv preprint arXiv …, 2026
Propone un marco de Generative Engine Optimization (GEO) para controlar los rankings en motores generativos analizando cómo las páginas recuperadas son citadas. Ayuda a auditar qué resultados terminan referenciados por el modelo y a ajustar el contenido para mejorar la visibilidad en búsquedas basadas en LLM.
Visibilidad2026
[PDF] The Influence of Generative Search Engines on Brand Image: Managerial Perspectives from Digital Strategists
P Kaakinen
El paper sostiene que los buscadores generativos pueden aumentar la visibilidad de marca mediante recomendaciones de IA y nuevas formas de comunicación, lo que ayuda a optimizar contenidos para la búsqueda conversacional. Aporta un marco desde la perspectiva de estrategas digitales para evaluar cómo cambia la imagen de marca al aparecer en respuestas generadas, útil para priorizar acciones de SEO/GEO.
Estrategia2026
From Search to Generation: How Generative AI Reshapes Marketing Outcomes
XM Ma, Y Zhang, D Lee - Yingjie and Lee, Dongwon, From Search …, 2026
Analiza cómo la optimización para motores generativos (GEO) y los puja/segmentación de búsqueda patrocinada cambian los resultados de marketing dentro del ecosistema de búsqueda. Ayuda a definir implicaciones estratégicas para ajustar ofertas y contenidos cuando aparecen “AI overviews”, reduciendo el riesgo de perder visibilidad frente a formatos generados.
Visibilidad LLM2026
Cited-Listicle Rank-Tier Exposure, Author Type, and LLM Brand Visibility: A Two-Part Model of Selection and Prominence in Generative Engine Responses Working …
J Ehrlinspiel - Available at SSRN 6753841, 2026
El trabajo propone un modelo en dos partes para entender cómo la exposición en listas citadas, el tipo de autor y la visibilidad de marca influyen en qué contenido aparece como respuesta en motores generativos. Aporta un marco aplicable para GEO orientado a medir y ajustar prominencia en LLM, priorizando estrategias de selección y citación por tipo de fuente.
Estrategia2026
[PDF] The Future of Machiavellian Marketing: Power, Perception, and Influence in the Age of AI and Generative Systems
H Stone
Propone un marco para entender cómo la IA generativa puede amplificar poder, percepción e influencia en la optimización tipo GEO, ayudando a definir tácticas más efectivas. Ayuda a traduce el enfoque “Machiavélico” a decisiones accionables sobre posicionamiento y contenido para mejorar visibilidad en motores generativos.
Gobernanza2026
[PDF] Entity Drift in Generative AI Systems: A Framework for Understanding and Correcting Brand Misrepresentation in Large Language Models
A Khandelwal, K Parsai
El paper aborda el Entity Drift en modelos generativos y cómo puede provocar desalineaciones en la identidad de marcas, afectando la precisión de respuestas y el rendimiento GEO. Ofrece un marco para entender y corregir la representación errónea, útil para definir controles de calidad y reducir el riesgo de desinformación asociada a entidades en LLM.
Gobernanza2026
[PDF] Platform Governance in Generative Search: A Theory of Authority, Relevance, and Welfare
X Hu - Relevance, and Welfare (March 27, 2026), 2026
Propone una teoría de gobernanza para la búsqueda generativa, donde el “incumbent” de alta autoridad y los especialistas de baja autoridad invierten en GEO para volver “legible” la relevancia existente. Ayuda a identificar riesgos de ventaja estructural y define cómo evaluar autoridad, relevancia y bienestar para diseñar una estrategia GEO más justa.
Visibilidad2026
The End of Search?–How Gen Z is shifting from Google to Generative AI
M Pulkkinen
El trabajo aporta evidencia de cómo la Generación Z está pasando de Google a motores de IA generativa, acelerando el comportamiento de "cero clic" y reduciendo el impacto del tráfico orgánico clásico. Te ayuda a ajustar tu estrategia GEO para mantener presencia en respuestas generadas, con foco en optimizar el contexto y la intención que alimentan los sistemas generativos.
Gobernanza2026
The Structural Authority Standard: A Compliance Framework for Zero-Click Optimization
D Thacker
Propone un marco de cumplimiento denominado Structural Authority Standard orientado a la optimización de zero-click con controles de verificación para reducir riesgos de desalineación con las reglas de las plataformas. Define qué evidencias y criterios estructurales deben mantenerse para sostener la “autoridad” y mejorar la consistencia del rendimiento en motores de respuesta.
Estrategia GEO2026
Machine Marketing: Rethinking the Customer in the Age of Generative AI
M Sarstedt, S Adler, M Imschloss - Available at SSRN 6327119, 2026
Propone aplicar machine marketing en etapas tempranas del journey, con enfoque en generative engine optimization (GEO) para atraer a usuarios antes del “descubrimiento” tradicional. Ayuda a redefinir el rol del contenido y la señalización para que el modelo generativo priorice la marca, alineando tácticas de GEO con el momento en el que el cliente decide.
Auditoría2026
Off-Page Signals Have Model-Specific Effects on Generative AI Search Visibility: Evidence from a Cross-Platform Audit of 2,729 Businesses Across Five Generative AI …
J House - Available at SSRN 6731878, 2026
El trabajo utiliza una auditoría multiplataforma de 2,729 negocios para evidenciar que las señales off-page impactan la visibilidad en búsqueda de IA de forma distinta según el modelo. Para equipos GEO, esto se traduce en priorizar la medición por modelo y plataforma y en ajustar la estrategia de señales externas (por ejemplo, menciones y autoridad) antes de escalar campañas.
Visibilidad2026
Developing B2B Sales in IT Consulting: Digital Self-Service and Discoverability in the Era of Generative AI
J Pasma
El paper conecta el autoservicio digital con la confianza y explica cómo la discoverability puede influir en la disposición a comprar sin contacto humano en ventas B2B de consultoría TI. Aporta un marco para aplicar generative engine optimization (GEO) orientado a motores de IA, mejorando el hallazgo del servicio cuando los prospectos buscan respuestas y proveedores con ayuda generativa.
Auditoría2026
ENDEX: Endorsement Index How Language Models Qualify When Citing-Empirical Evidence from Generative AI Engines
J Telles
Propone ENDEX (Endorsement Index) para medir y auditar cómo los modelos de lenguaje “cualifican” las fuentes cuando citan evidencia empírica en salidas generativas. Te ayuda a evaluar de forma sistemática la calidad y el respaldo de las citas frente a criterios operativos, reduciendo la incertidumbre en la trazabilidad de la información.
Visibilidad2026
From Invisible to Cited: A Case Study of Generative Engine Optimisation for AI Search Recognition Among Indian Student Founders
AK Singh - Available at SSRN 6621019, 2026
Presenta un estudio de caso sobre Generative Engine Optimisation (GEO) para que perfiles y contenidos sean reconocidos y citados por motores de búsqueda generativa. Sirve como guía práctica para equipos GEO al mostrar cómo aumentar la visibilidad en plataformas líderes como ChatGPT, Google Gemini, Meta AI y Perplexity AI.
Estrategia2026
[HTML] Knowledge Formation Optimization: A Framework for Shaping AI Conceptual Representations in Advance of Retrieval
A Paul
Propone un marco para optimizar la formación de representaciones conceptuales en IA antes de la recuperación, conectando SEO, AEO y GEO más allá de “ser encontrado” después. Ayuda a planificar contenidos y señales para mejorar la forma en que los modelos construyen entidades y relaciones, reduciendo el desajuste entre intención del usuario y respuestas generadas.
Marco comparativo2026
[PDF] From keywords to intelligence: A comparative framework analysis of SEO, AEO, and GEO in AI-driven digital ecosystems
SK Iyappan - GOYBO International Journal of Marketing …, 2026
Propone un marco comparativo para pasar de palabras clave a inteligencia, conectando SEO, AEO y GEO en ecosistemas digitales impulsados por IA. Aporta una base teórica ligada a la arquitectura transformer (Vaswani et al., 2017) para justificar decisiones de optimización y priorizar qué enfoque aplicar según el tipo de señal que usa el motor generativo.
Estrategia GEO2026
The Impact of Artificial Intelligence on SEO Strategies An Analysis of Search Engine Evolution and Digital Marketing Adaptation
B Sotte De Carvalho
Analiza cómo la evolución de los motores de búsqueda y la aparición de la Generative Engine Optimization (GEO) obligan a replantear las estrategias de visibilidad más allá del SEO tradicional. Ofrece una guía de adaptación para profesionales GEO, enfocada en cómo ajustar el contenido y los enfoques de marketing digital conforme cambian las reglas de indexación y entrega.
Estrategia2026
The Disruption of Search Engine Optimization by Large Language Models: A Mixed-Methods Analysis of the Evolving Search Landscape
V Pagadala - Available at SSRN 6512878, 2026
Analiza cómo los modelos de lenguaje grandes están alterando el panorama de búsqueda y qué implicaciones tiene para la eficacia de las estrategias de Generative Engine Optimization (GEO). Propone evidencia sobre la visibilidad de consultas relevantes, mostrando diferencias marcadas como “ChatGPT search” con un valor de 9 frente a “generative engine optimization” con un valor de 3, útil para priorizar esfuerzos y medir impacto en canales emergentes.
Riesgo2026
Generative AI Advertising as a Problem of Trustworthy Commercial Intervention
J Qiu, Q Mei - arXiv preprint arXiv:2605.18673, 2026
El paper alerta que la IA generativa puede alterar énfasis, framing y contexto de evidencia sin mostrar explícitamente el contenido patrocinado, elevando el riesgo de manipulación percibida. Aporta una base para evaluar cómo la “generative engine optimization” incrementa la visibilidad de fuentes seleccionadas y, con ello, la necesidad de controles de confianza, trazabilidad y gobernanza de señales comerciales.
Estrategia2026
Agentic Recommendation Optimization: A Blueprint for the Post-Search Economy
G Holmes - Available at SSRN 6284098, 2026
Propone un blueprint para optimizar recomendaciones basadas en agentes (post-search), ayudando a diseñar flujos de decisión que mejoran la relevancia frente a un usuario humano y no solo frente a un motor de búsqueda. Reencuadra prácticas de Answer Engine Optimization y Generative Engine Optimization en un enfoque unificado para iterar en cada ciclo de recomendación.
Visibilidad2026
Beyond AEO: The AI Visibility Stack and the Era of Agent Discovery Optimization
G Marco - Available at SSRN 6262219, 2026
Propone un marco de “AI Visibility Stack” para orientar la optimización hacia el descubrimiento de agentes y herramientas más allá de AEO, útil para equipos GEO que hoy dependen de señales dispersas. Ayuda a convertir el enfoque de ranking a compatibilidad y descubribilidad en motores generativos, anticipando cambios en cómo se encuentran y seleccionan recursos por agentes.
Auditoría GEO2026
[PDF] Geo Readiness Audit As A Brand Imperative: Rethinking Digital Visibility In The Era Of Ai-Mediated Consumer Discovery
L Crăciun, AM Traistaru, PC Crăciun - Management and Marketing …, 2026
Propone una auditoría de “Geo Readiness” como imperativo de marca para mantener visibilidad y descubribilidad cuando la búsqueda pasa a herramientas mediadas por IA. Ofrece un marco para evaluar y priorizar impactos en descubrimiento (Generative Engine Optimization), ayudando a convertir la preparación geodigital en decisiones accionables de SEO.
Medición2026
Shopping Smarter with AI? Evaluating Generative AI Platforms' Accuracy in Providing Promotional Information During Smartphone Launches
Y Jung, K Govindarazan - Proceedings of the Extended Abstracts of the …, 2026
Evalúa la precisión con la que distintas plataformas de IA generativa entregan información promocional durante lanzamientos de smartphones, lo que permite medir su fiabilidad para búsquedas de intención comercial. Aporta un enfoque de evaluación orientado a GEO para reducir el riesgo de desinformación en rich snippets y resultados asistidos, comparando rendimiento entre plataformas.
Visibilidad2026
From information retrieval to agentic action: A framework for brand visibility in AI-mediated markets
MG Figueira
Propone un marco para conectar la recuperación de información con la acción de agentes, con el objetivo de aumentar la probabilidad de que la marca sea citada en respuestas sintetizadas. Ayuda a convertir el concepto de Generative Engine Optimization (GEO) en un proceso aplicable para medir y mejorar la visibilidad en mercados mediados por IA.
Benchmark2026
The Impact of Generative AI on B2B Marketing Processes: Evidence from Industrial Firms
M Vesterinen, J Mero, M Skippari, H Karjaluoto…
Cuantifica el impacto de la IA generativa en procesos de marketing B2B, incluyendo optimización de copy, visuales y formatos publicitarios junto con SEO y GEO. Aporta evidencia sobre cómo se usan principalmente funciones de IA integradas en publicidad, lo que ayuda a comparar el rendimiento esperado frente a un enfoque tradicional y a detectar riesgos de desviación en la estrategia de optimización.
Medición2026
Innovations for AI-driven marketing pedagogy across generations: Hybrid approaches for SEO and GEO instruction
M Pettiette, R Conde, S Fischbach - Marketing Education Review, 2026
El paper usa preguntas autoevaluadas para medir el nivel de habilidades en Generative Engine Optimization (GEO), lo que permite diagnosticar brechas por generaciones y ajustar la formación. Te ayuda a diseñar y evaluar una instrucción híbrida de SEO y GEO con base en datos de capacidad percibida, mejorando la planificación de contenidos y prácticas formativas.
Gobernanza2026
The Knowledge Structuring Model (KSM™): A Socio-Technical Framework for AI-Mediated Visibility and Citation Authority
DA Bowen - Available at SSRN 6721140, 2026
Propone el modelo KSM™ como marco socio-técnico para pasar de SEO a AEO/GEO manteniendo autoridad de citación y visibilidad en motores de respuesta generativa. Ayuda a equipos GEO a estructurar decisiones y evidencias que influyen en la “citation authority” de forma operativa, reduciendo riesgo de pérdida de autoridad al cambiar de paradigma de búsqueda.
Estrategia2026
What Makes an LLM Trust Your Source?
E Aşkın, M Baykara - 2026 8th International Congress on …, 2026
Propone entender qué señales hacen que un modelo lingüístico considere confiable una fuente, lo que ayuda a orientar la optimización más allá de las métricas tradicionales. Sirve como marco para definir acciones GEO basadas en confianza para mejorar la visibilidad en respuestas de LLM y no solo el ranking clásico.
Estrategia2026
UNIVERSITY OF LUCKNOW FROM SEARCH TO SMART
D Verma, D Divyanka
El paper analiza la transición de SEO tradicional a Generative Engine Optimization, explicando cómo cambian las tácticas cuando la visibilidad depende de motores generativos. Aporta un marco para pasar de optimizar para rankings a optimizar para la generación de respuestas, útil para planificar y priorizar acciones GEO en servicios universitarios.
Benchmark2026
OPTIMIZATION OF GENERATIVE ENGINE IN TRANSFORMING DIGITAL VISIBILITY IN AI SEARCH
A Febisatria
El paper usa una revisión sistemática de la literatura (SLR) para mapear cómo se ha desarrollado el concepto de Generative Engine Optimization (GEO), lo que permite comparar enfoques y madurez entre trabajos. Esta síntesis ayuda a detectar vacíos y riesgos metodológicos en GEO, mejorando la toma de decisiones para definir una estrategia de visibilidad en búsqueda impulsada por IA.
Estrategia2026
SEEN: A Four-Layer Framework for Generative Engine Optimization
D Kargaev
Propone un marco en cuatro capas para implementar Generative Engine Optimization (GEO), combinando documentación de plataformas con hallazgos de SEO conversacional y resultados observados en Google AI Overviews. Ayuda a estructurar decisiones de contenido, recuperación y alineación con sistemas generativos para mejorar la visibilidad en entornos de motores conversacionales y de respuesta.
Estrategia GEO2026
Generative Engine Optimization: A Three-Layer Semantic Framework for Content Visibility in AI-Powered Search
G Sankaran
Propone un marco en tres capas semánticas para organizar y optimizar el contenido con el objetivo de mejorar su visibilidad dentro de respuestas generadas por IA. Ayuda a traducir la optimización tradicional hacia señales semánticas verificables, facilitando decisiones accionables para aumentar la exposición del contenido en motores basados en IA.
Benchmark2026
Generative Engine Optimization (GEO): revisión de enfoques, métricas y estrategias
R Alcaraz-Martínez, A Sulé
Ofrece una revisión comparativa de enfoques de Generative Engine Optimization (GEO) y enfoques relacionados, útil para detectar patrones recurrentes y brechas entre estrategias. Ayuda a definir un marco de métricas para evaluar rendimiento y consistencia de implementación, facilitando comparaciones y decisiones de mejora basadas en evidencia.
Estrategia2026
From the click race to the citation game: a conceptual exploration of the shift from search engine optimisation to generative engine optimisation
U de Oliveira
Proporciona un marco conceptual para entender la transición de la SEO basada en clics hacia un modelo más centrado en citaciones en motores generativos, ayudando a reorientar tácticas GEO. Ayuda a pasar de prácticas descritas de forma “táctica” a decisiones más fundamentadas, útil para alinear contenido, autoridad y resultados cuando el comportamiento del usuario se mide más por menciones que por CTR.
Estrategia2026
GENERATIVE INFORMATION ENGINE: GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION AND THE NEXT LAYER OF GLOBAL COMMERCE AND DECISION MAKING
E Marutheesh, G Mohanty
Propone un marco de Generative Engine Optimization para mejorar cómo los sistemas generativos obtienen, ordenan y usan información para apoyar decisiones de negocio a escala global. Ayuda a equipos GEO a definir una estrategia de optimización orientada a motores generativos, integrando el impacto en comercio y toma de decisiones.
Estrategia GEO2026
Machiavellian Marketing in the Age of Generative Engines: A Strategic Framework for GEO
H Stone
Propone un marco estratégico para aplicar Machiavellian marketing en GEO, orientado a influir cómo los motores generativos seleccionan, estructuran y reproducen información. Ayuda a definir tácticas y criterios de decisión para mejorar la efectividad de la optimización en contextos de generación automática, reduciendo la improvisación táctica.
Incertidumbre2026
Quantifying Uncertainty in AI Visibility: A Statistical Framework for Generative Search Measurement
R Sielinski
Propone un marco estadístico para medir la visibilidad en buscadores generativos bajo no determinismo, cuantificando variaciones en respuestas y fuentes citadas entre ejecuciones. Ayuda a GEO a convertir la medición “puntual” en una medición con incertidumbre (p. ej., intervalos/varianza) para mejorar comparaciones entre campañas, fechas y proveedores y reducir decisiones basadas en muestras atípicas.
Gobernanza2026
The SMB AI Governance Charter
O El Ouarzazi
Propone una carta de gobernanza para SMB que traduce las prácticas de GEO en reglas operables para mitigar riesgos de sesgo, alucinaciones y variaciones de resultados en motores generativos. Aterriza controles de calidad y auditoría de cambios siguiendo el enfoque citado por Princeton y Georgia Tech, para aumentar la estabilidad de rendimiento cuando los métodos GEO mejoran visibilidad.
Estrategia GEO2026
Redefining Media Relations in the Age of AI-Generated Summaries: A Conceptual Framework for Digital Media Sustainability
RNA Harun, S Komariah, SN Widyawati…
Propone un marco conceptual para redefinir las relaciones con medios en un contexto donde los resúmenes generados por IA alteran el descubrimiento y la demanda informativa. Aporta una guía práctica para diseñar y evaluar estrategias de Generative Engine Optimization (GEO) mediante estudios de caso en organizaciones concretas, con foco en sostenibilidad digital y efectos medibles.
Estrategia2026
VS-AEO: A Vertical-Specific Answer Engine Optimization Framework for Local Business Visibility in Large Language Model Responses
MD Aadam Quraishi, F Quraishi
Propone un marco VS-AEO de optimización para motores de respuestas de IA que adapta el enfoque a la vertical del negocio y al patrón de consulta del usuario en conversaciones con LLM. Usa el dataset WildChat-1M para analizar diferencias por industria y convertirlas en recomendaciones accionables para mejorar la visibilidad local dentro de las respuestas de los modelos.
Estrategia2026
Top Personal Branding Experts and Agencies in the World: A 2026 Practitioner Review and Evaluation Framework
B Sarkhedi, OM Brand
Propone un marco práctico de evaluación para seleccionar expertos/agencias de personal branding que incluyan GenAI engine optimization, con el objetivo de aparecer dentro de respuestas de IA y no solo en resultados de Google. Facilita comparar capacidades y enfoques para que los equipos GEO alineen procesos, entregables y medición de visibilidad en motores generativos con el perfil del cliente.
Credibilidad2026
Visibility≠ Credibility: Self-Promotion Bias in LLM-Generated Recommendations
T Sangra
Identifica tres patrones de autopromoción en recomendaciones generadas por LLM y muestra cómo eso puede inflar la visibilidad sin aumentar la credibilidad. Propone un marco de verificación de cinco puntos para “comprar” recomendaciones con más rigor y reducir el sesgo en Generative Engine Optimization (GEO).
Visibilidad2026
Brand Legibility: A Construct for Building Brand Equity in AI-Mediated Markets
MG Figueira
Propone el SEI como una métrica cuantitativa para medir la legibilidad de marca en entornos mediados por IA, conectando diseño y rendimiento. Define un modelo operativo, el Brand Legibility Framework, que integra Answer Engine Optimization y Generative Engine Optimization para aumentar el equity en mercados donde la marca compite en respuestas de motores.
Legibilidad2026
Brand Legibility
MG Figueira
Define el SEI (SEI: medida cuantitativa) como un indicador de legibilidad para marcas, útil para auditar qué tan entendible es tu marca para motores de respuesta. Propone un modelo operativo, el Brand Legibility Framework, que integra Answer Engine Optimization y Generative Engine Optimization para mejorar visibilidad en entornos de IA.
Estrategia2026
The Rise of AI-Assisted Consumer Information Search: An Exploratory Study on Shifting Purchase Decision Behavior in Indonesia
D Budiman
El estudio muestra cómo la búsqueda de información asistida por IA está cambiando el comportamiento de compra en Indonesia, lo que respalda la adopción de Generative Engine Optimization (GEO) como palanca de estrategia. A partir de estos hallazgos, sugiere una reasignación de presupuestos de marketing digital hacia GEO para capturar demanda en motores generativos.
Estrategia2026
What Digital Marketing Is: The 2026 Blueprint for High-Velocity Market Dominance
T Hovsepian
Plantea un plan GEO orientado a dominancia de mercado mediante la estructuración de datos de marca para citas en IA usando Schema.org @graph y mapeo semántico de entidades. Conecta esa base con un marco de adquisición pagada (PPC) en canales como Google, Meta y LinkedIn para coordinar visibilidad en motores de búsqueda tradicionales y citaciones generativas.
Estrategia2026
Agentic AI Workflows for Marketing Automation at Scale: A Practical Framework for Digital Marketing Agencies
R Kumar
Propone un marco práctico para implementar flujos de trabajo con agentes de IA en la automatización de marketing a escala, alineándolo con procesos existentes en agencias. Integra explícitamente la Generative Engine Optimization (GEO) con mejores prácticas para mejorar la visibilidad y la eficiencia operativa de los equipos de marketing digital.
Estrategia2026
Diffusion of Innovation Theory and Social Network Theory: How Ideas Spread and Why Adoption Happens
T Hovsepian
Relaciona la Teoría de la Difusión de la Innovación y la Teoría de Redes Sociales para explicar cómo “se propagan” las ideas y por qué ocurre la adopción, aplicándolo a la Generative Engine Optimization. Ayuda a diseñar estrategias que coloquen la marca en “structural holes” entre consultas de consumidores y flujos de información, mejorando la probabilidad de que el sistema adopte y recomiende el contenido.
Citación2026
Stop Ranking. Start Getting Cited: The CITED Framework for Generative Engine Optimization
N Andrade
Propone el marco CITED para Generative Engine Optimization centrado en aumentar citas en modelos generativos, no solo en rankings. Aporta una ruta accionable para auditar qué fuentes y señales de autoridad están habilitando la mención del contenido y priorizar mejoras para incrementar la probabilidad de ser citado.
Visibilidad2026
The Four-Layer AI Visibility Framework
G Marco
Propone un marco de visibilidad en cuatro capas para GEO/AEO, señalando que los enfoques habituales solo cubren la tercera capa y dejan tres capas fundamentales sin definir. Ayuda a tu equipo GEO a estructurar auditorías y mejoras con una ruta más completa para aumentar la visibilidad en sistemas de respuesta, no solo en rankings tradicionales.
Estrategia GEO2026
Artificial Intelligence and the Transformation of Search
SS Jussel
El paper identifica cómo la evolución de la IA está transformando el buscador y por qué surgen enfoques nuevos como Answer Engine Optimization (AEO) y Generative Engine Optimization (GEO) para capturar la visibilidad en entornos generativos. Proporciona una base conceptual útil para ajustar tu estrategia GEO hacia señales orientadas a respuestas y a la calidad del contenido, en lugar de enfocarte solo en rankings tradicionales.
Estrategia2026
The Academic Journal of Humanities & Social Sciences
J Yao
El paper plantea la transición de SEO a GEO (Generative Engine Optimization), destacando cómo la optimización debe adaptarse a motores generativos y no solo a ranking clásico. Ofrece un marco conceptual para evaluar el valor de esta nueva capa de optimización y orientar decisiones estratégicas en contenidos y señales para mejorar la visibilidad en resultados generativos.
Gobernanza2026
The Selection Layer: Structured Eligibility Declarations for AI-Mediated Business Discovery
B Zhgenti
Propone una “capa de selección” con declaraciones de elegibilidad estructuradas que se sitúa antes de técnicas de optimización como AEO y GEO, ayudando a controlar qué contenido puede ser descubierto o activado por sistemas de IA. Reduce el riesgo de descubrimiento no deseado y mejora la gobernanza al hacer trazables los criterios de elegibilidad desde la arquitectura previa a la optimización.
Definición GEO2026
THE GEO FRONTIER: The Maria Johnsen Doctrine for GEO and Cognitive Dominance
M Johnsen
Propone una doctrina (Maria Johnsen) para convertir a la marca en la fuente principal y de confianza mediante Generative Engine Optimization. Aporta un marco práctico para alinear citaciones y autoridad semántica, con el objetivo de lograr dominancia cognitiva frente a motores generativos.
Riesgo2026
Enshittification as a Framework for Considering Policy Approaches to Generative AI
PM Napoli, A Ragun
Propone usar la enshittification como marco para anticipar cómo pueden degradarse calidad, acceso y valor en plataformas de IA generativa a medida que escalan. Ayuda a orientar enfoques de política y gobernanza al identificar señales tempranas de declive y definir salvaguardas antes de que afecten a usuarios y ecosistemas.
Citación AI2026
I Rank on Page 1--What Gets Me Cited by AI? Position-Controlled Analysis of Page-Level and Domain-Level Predictors of AI Search Citation
A Lee
El trabajo analiza qué señales a nivel de página y de dominio influyen en que un URL sea citada por búsquedas de IA, usando un enfoque de “control de posición” para separar efectos por ranking. Aporta criterios accionables para GEO al identificar predictores distintos entre página y dominio, ayudando a priorizar optimizaciones orientadas a aumentar la probabilidad de citación en la primera página.
Estrategia2026
How can UtrechtInc's social media content strategy and digital discoverability practices be developed to improve engagement and attract qualified candidates …
C Farrell
El enfoque propone mejorar la estrategia de contenido en redes sociales y las prácticas de descubierta digital para aumentar el engagement y atraer candidatos más cualificados. Es útil para GEO porque traduce objetivos de contratación en decisiones accionables de visibilidad y rendimiento en canales sociales, definiendo palancas como contenido, distribución y señales de descubrimiento.
Gobernanza2026
Cognitive Sovereignty in the Age of Algorithmic Governance: The Architecture of Desire and the Battle for Human Autonomy
A Noferesti
Plantea cómo la gobernanza algorítmica puede limitar la autonomía humana al dirigir decisiones mediante nuevas arquitecturas de deseo, especialmente con motores generativos. Anticipa una transición acelerada hacia la generative engine optimization que reduce los embudos tradicionales a milisegundos, con impacto directo en estrategia GEO y necesidad de controles de riesgo.
Estrategia2026
A Study on Digital Marketing Process for FinTech Products
M Arun, JP Karthik
Aporta un marco de proceso de marketing digital de extremo a extremo para productos FinTech B2B, útil para estructurar y estandarizar el recorrido comercial y de generación de demanda. Ayuda a convertir la secuencia de acciones (planificación, ejecución y optimización) en una ruta accionable para mejorar visibilidad y desempeño de campañas orientadas a intención, alineadas con objetivos de negocio.
Medición2026
The SEO Floor: Measuring Google Rank Distribution of AI-Cited Pages
A Lee
Propone medir la distribución de rangos de Google específicamente en páginas citadas por IA, para evaluar si el GEO difiere del SEO tradicional. Ofrece un marco para identificar el “SEO floor” y comparar visibilidad real entre páginas con citación IA, ayudando a definir objetivos y benchmarks GEO basados en datos.
Riesgo2026
THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON GOOGLE SEARCH RESULTS: TRANSFORMATION OF CONTENT CONSUMPTION PATTERNS
IE Vitushkin
El paper identifica riesgos clave al usar salidas generativas en Google, como alucinaciones y sesgos, y muestra cómo afectan la forma en que los usuarios consumen contenido. Aporta un marco de análisis que te ayuda a evaluar impacto en resultados, priorizar controles de calidad y reducir fallos de confianza mediante una aproximación tipo Generative Engine Optimization (GEO).
Rendición de cuentas2026
The Decision No One Authored: The Answerability Gap in Generative AI
LF Walton
Identifica el “gap de capacidad de respuesta” en IA generativa: aunque una persona pueda tener control (p. ej., capacidad de sobrescritura), puede no quedar como autora real de la decisión y el accountability se diluye. Úsalo para evaluar riesgos de cumplimiento en procesos GEO y de contenido con IA, reforzando trazabilidad, validación humana y auditoría de quién aprueba qué.
Estrategia GEO2026
A GEO-First Framework: Integrating Search Visibility, Sentiment, and Digital Authority for Organic Growth in the AI Era
U Samet
Propone un marco GEO-First que integra visibilidad en buscadores, gestión de reputación online y autoridad digital para impulsar crecimiento orgánico en la era de la IA. Ayuda a operacionalizar decisiones de contenido y SEO conectándolas con señales de presencia y sentimiento, mejorando la coherencia del plan y la priorización de acciones.
Evaluación cultural2026
Beyond Hallucination: Evaluating Cultural and Institutional Misinterpretation in Public-Facing LLMs
O Bohatov
Propone evaluar LLMs en entornos públicos no solo por alucinaciones, sino por interpretaciones erróneas culturales e institucionales que pueden dañar la calidad percibida y la confianza. Enmarca la necesidad de pasar de SEO tradicional a Generative Engine Optimization para instituciones, alineando criterios de evaluación con el contenido y la intención que estos modelos exhiben al usuario.
Medición2026
Zero Click Marketing and the Measurement of Distributed Influence: Evidence from Search, Social Platforms, Generative AI, and Google Marketing Live 2026
E Alcolea
Propone un marco de medición para Zero Click Marketing que evalúa exposición, comprensión, recuerdo, confianza y demanda futura en múltiples superficies como búsqueda, redes sociales y plataformas de IA generativa. Ofrece un enfoque aplicable a GEO para cuantificar influencia distribuida y conectar señales de atención a resultados futuros, usando evidencia y discusión del entorno de Google Marketing Live 2026.
Estrategia2026
Optimizing Digital Visibility-SEO Strategies in Modern E-Commerce
N Patki
El paper plantea la Generative Engine Optimization como disciplina para adaptar las estrategias SEO tradicionales a la nueva capa de búsqueda basada en LLMs, especialmente en e-commerce. Ayuda a definir enfoques y criterios para optimizar visibilidad en motores generativos, reduciendo el desfase entre intención de usuario y respuesta del motor.
Metodología GEO2026
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ СЕРВИСОВ ПРОДВИЖЕНИЯ В ГЕНЕРАТИВНЫХ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ
РЕ Иванов, СС Иванова
Propone una metodología para asegurar que la marca aparezca nombrada y citada en respuestas de sistemas de búsqueda generativa, lo que convierte el GEO en un proceso medible y reproducible. Aporta un marco comparativo para evaluar la efectividad de servicios de promoción en este tipo de entornos, ayudando a priorizar proveedores según su impacto en menciones y citaciones.
Estrategia2026
Zero-Click Law: Empirical Laws of AI-Mediated Discovery
D Thacker
El trabajo identifica leyes empíricas para la búsqueda mediada por IA que culmina en descubrimiento “zero-click”, lo que ayuda a diseñar estrategias orientadas a capturar visibilidad sin depender del clic. Te permite priorizar mejoras en señales de respuesta (p. ej., calidad, cobertura y alineación con consultas) para aumentar la probabilidad de ser citado o referenciado por motores de respuesta.
Riesgo GEO2026
Not All Tokens Are Equal: Quality-Gated Transformers
Y Yu
El paper advierte que no todos los tokens aportan el mismo valor y que modelos con compuertas de calidad pueden reducir la eficacia de contenidos manipulados, algo relevante para mitigar el GEO. Ofrece un marco para evaluar qué señales de calidad dominan la generación y para endurecer estrategias de moderación y auditoría cuando se busca posicionar en respuestas de motores generativos.
Medición2026
Query Intent, Not Google Rank: What Best Predicts AI Citation Behavior
A Lee
El artículo propone medir mejor el comportamiento de citación de la IA y no asumir que el ranking tradicional de Google lo predice. Aporta una perspectiva basada en la intención de búsqueda como variable clave, ayudando a los equipos GEO a evaluar y ajustar contenido y señales para maximizar citaciones reales en entornos de chat.
Gobernanza2026
The Captured Oracle: Authorship and Agency in the Ethics of Answer-Engine Optimization
LF Walton
El paper analiza cómo la answer-engine optimization puede transformar la búsqueda en un veredicto sin fuentes, elevando el riesgo de opacidad y pérdida de agencia del usuario. Proporciona un marco para evaluar la ética y la atribución de autoría en respuestas generadas, lo que ayuda a definir controles de gobernanza y auditorías de calidad para equipos GEO.
Estrategia2026
Beyond Accuracy: How Content Format Shapes User-Perceived Helpfulness of LLM-Generated Answers
S Hundertmark, N Hafner
El paper argumenta que no basta con la precisión del contenido: el formato del resultado afecta la percepción de ayuda por parte del usuario, por lo que debe incluirse en la estrategia de GEO. Proporciona un marco para aplicar AEO/GEO al ajustar estructura y presentación, con énfasis en que los avances recientes (mencionados en el abstract con numeración como “23” y “76”) están orientados a mejorar la utilidad percibida más allá de la exactitud.
Visibilidad2026
AI Visibility: Be the Human Voice AI Can Find
BC Puglisi, MPAAHAI Collaboration
El paper enmarca el GEO como una práctica con base académica para mejorar la visibilidad dentro de motores generativos que sintetizan respuestas a partir de fuentes. Ayuda a traducir señales de optimización en criterios accionables para que tu contenido sea más “encontrable” por sistemas de IA, alineándolo con el objetivo de que la voz humana sea recuperada y citada.
GEO2026
Impact of search engine optimisation in maintaining marketing ease in technology industry
M Domadiya
El trabajo conecta la optimización para buscadores con el enfoque emergente de Generative Engine Optimization (GEO) y la influencia del aprendizaje automático en los rankings. Ayuda a equipos GEO a decidir cómo mantener la eficacia del marketing en la industria tecnológica durante periodos de cambios en algoritmos y modelos de IA.
Visibilidad2026
Wie sichtbar sind deutsche BWLHochschulen in den Antworten von ChatGPT und Co?
R Spiller, D Wiestner
El paper aborda qué tan visibles son las escuelas alemanas de BWL (negocios) dentro de las respuestas de ChatGPT y modelos similares, aportando una base empírica para evaluar presencia en IA generativa. Ayuda a GEO a traducir la “visibilidad en IA” en un problema medible y comparable para priorizar optimizaciones de marca y contenido.
Citación2026
Three Ways to Fail to Conclude: A Null-report on Large Language Model Citation Claims for Brazilian Brands (N= 7,052, 12 days)
A Caramaschi
Evalúa afirmaciones de citación de modelos de lenguaje para marcas brasileñas con un estudio a escala (N=7.052) durante 12 días, aportando evidencia sobre fallos frecuentes al cerrar conclusiones basadas en citas. Ayuda a equipos GEO a validar resultados con auditorías y controles de consistencia para reducir sobreconfianza en claims no verificables.
Benchmark2026
Towards Efficient and Personalized Generative AI
VS Murahari
Propone Generative Engine Optimization (GEO) como un problema de optimización de caja negra para mejorar la visibilidad en búsquedas de IA, usando métricas de impresión para cuantificar el rendimiento. Presenta GEO-Bench como benchmark para medir de forma comparable la eficacia de estrategias de optimización y facilitar evaluaciones repetibles.
Arquitectura2026
Multi-Source Weighted Temporal-Aware Vector Knowledge Base Architecture
B Kurum
Propone una arquitectura de base vectorial con ponderación por múltiples fuentes y conciencia temporal para mejorar la calidad del contenido recuperado y reducir resultados obsoletos. Facilita la optimización GEO al definir reglas de weighting y ventanas temporales, lo que mejora consistencia de respuestas y relevancia en consultas con intención cambiante.
Visibilidad2026
Rethinking Click-Based Advertising in the Age of AIGC and AI Agents: A Dual-Side Displacement Model
S Xu
Propone un modelo de desplazamiento dual para entender cómo la publicidad basada en clics pierde eficacia cuando la visibilidad pasa a depender de si un sitio aparece en salidas generadas por motores de IA (GEO). Ayuda a orientar la medición GEO más allá del CTR, enfocándola en inclusión y cobertura en respuestas de agentes, para ajustar presupuesto y creatividad a los nuevos recorridos.
Estrategia GEO2026
DIGITAL MARKETING: TRENDS, STRATEGIES, AND EFFECTIVENESS
VD Baviskar
El artículo presenta Generative Engine Optimization (GEO) como una táctica emergente de marketing de contenidos orientada a que la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT y Google Gemini) identifique y utilice el contenido de forma más relevante. Ayuda a los equipos GEO a convertir tendencias en pasos accionables de optimización para mejorar el rendimiento y la efectividad del contenido en buscadores y asistentes basados en IA.
Medición2026
Google Analytics analyse et mesure enfin ChatGPT et l'IA
E Azria
El trabajo describe cómo cuantificar los visitantes que llegan desde respuestas de IA, habilitando una medición operativa del impacto del tráfico generado por estos canales. Aporta un enfoque para transformar el análisis tradicional del rendimiento en un marco de Generative Engine Optimization (GEO) centrado en atribución y seguimiento.
Benchmark2026
Literature review of algorithms for determining semantic keyword sets
Y Pancheva
Ofrece una revisión de algoritmos para identificar conjuntos de palabras clave semánticas, útil para comparar enfoques de GEO orientados a aumentar la cobertura temática. Enmarca el desarrollo con un referente bibliográfico (GEO como paradigma publicado en 2025), lo que facilita usar la literatura como benchmark para reducir variabilidad en la selección de keywords semánticas.
Estrategia2026
ADAPTACIÓN ESTRETÉGICA DEL SEO EN UNA EMPRESA ANTE LA IRRUPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL GENERATIVA.
R Prieto Peñín
Propone una adaptación del SEO para empresas ante la irrupción de la IA generativa, integrando GEO para mejorar el posicionamiento en motores y respuestas automatizadas. Ayuda a definir una estrategia de transición (SEO + GEO) que permite anticipar cambios en la visibilidad y reducir la dependencia de tácticas tradicionales.
Visibilidad2026
Developer Experience with AI Coding Agents: HTTP Behavioral Signatures in Documentation Portals
O Borysenko
El trabajo propone firmas de comportamiento HTTP basadas en patrones observables en portales de documentación, lo que ayuda a evaluar cómo los agentes de IA rastrean e interpretan el contenido y a detectar variaciones entre páginas. Aporta un enfoque medible para mejorar la compatibilidad con asistentes y reducir fallos de interacción, al instrumentar métricas sobre solicitudes y respuestas que reflejan la experiencia del desarrollador.
Calidad de contexto2026
RAG Signal Adaptive RAG Architecture: Multi-Source, Temporally Aware Vector Knowledge Base for Enhanced Context Quality
B Kurum, AI Manus
Propone una arquitectura de RAG adaptativa que combina múltiples fuentes y una base vectorial con conciencia temporal para mejorar la calidad del contexto recuperado en los pipelines de GEO. Ayuda a evaluar y optimizar la relevancia y actualidad de los fragmentos que alimentan el modelo, reduciendo degradaciones cuando cambian los datos o el contexto a lo largo del tiempo.
Visibilidad2026
Von Rankings zu Relevanz: Wie KI die Spielregeln der Sichtbarkeit verändert; Teil 1
M Schmäh, L Martinez Calado…
El paper aborda cómo la Generative Engine Optimization pasa de ser una tendencia a un requisito para mejorar la relevancia en buscadores con IA, destacando la brecha entre percepción e implementación. Ofrece orientación conceptual sobre cómo entender qué cambia en la visibilidad cuando el ranking tradicional se sustituye por criterios de relevancia generados por IA, ayudando a priorizar acciones GEO.
Riesgo2026
One Polluted Page Is Enough: Evaluating Web Content Pollution in Generative Recommenders
M Luo, L Chen
El paper evalúa cómo la contaminación de una sola página puede alterar el comportamiento de recomendadores generativos, útil para anticipar daños en rankings y recomendaciones. Te ayuda a cuantificar el riesgo asociado a prácticas de GenAI/Gen-Engine Optimization en entornos reales, apoyándote en un caso de exposición mediática ligado al evento 3·15.
Definición2026
Hakukoneoptimoinnin kehitysprojekti
S Rahkola
El paper aclara el significado y el alcance de GEO (Generative Engine Optimization) como un enfoque de optimización de contenidos para motores generativos, lo que ayuda a alinear objetivos y criterios desde el inicio. Sirve como base para estandarizar cómo se evalúa y se documenta la mejora de contenido en proyectos GEO, reduciendo ambigüedades entre equipos.
Gobernanza2026
Entity Life Cycle Framework (ELC) Proprietary Methodology for AI Branding and Entity Engineering
I Udalaya
Propone un marco de ciclo de vida de entidades (ELC) para alinear branding y entity engineering con cómo los Answer Engines deciden y actualizan información en el tiempo. Ayuda a identificar riesgos de degradación de entidad y pérdida de consistencia al pasar de etapas del ciclo de vida, para definir controles de gobernanza sobre atributos, cambios y propiedad de la entidad.
Estrategia2026
Does website optimization influence AI accuracy? The role of answer engine optimization
A Kultavirta
El paper analiza cómo la Answer Engine Optimization (AEO) puede influir en la precisión de las respuestas de motores basados en IA, conectando prácticas GEO con calidad de resultados. Útil para equipos GEO porque sugiere priorizar optimizaciones orientadas a “answer engines” para mejorar la exactitud percibida por usuarios y modelos, más allá del SEO tradicional.
Medicion2026
AI Visibility of Latin American Fintechs: A Share of Voice and Technical Readiness Study Across Five Countries
G Marco
Propone una medición sistemática de la visibilidad en motores de IA generativa para fintech de América Latina mediante un corpus de 26 consultas B2B y pruebas entre cinco países. Aporta un marco de Share of Voice y de “readiness” técnica para priorizar mejoras en arquitectura de datos y señales de indexación, elevando la exposición orgánica frente a competidores.
Riesgo, GEO2026
ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПОИСКОВУЮ ВЫДАЧУ GOOGLE: ТРАНСФОРМАЦИЯ ПАТТЕРНОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ КОНТЕНТА
ЯЕ Витушкин
El trabajo analiza cómo las salidas generativas de Google transforman los patrones de consumo de contenido y la forma en que los usuarios confían en los resultados, permitiendo ajustar la estrategia GEO a esos cambios. También identifica riesgos éticos y cognitivos clave como alucinaciones y sesgos, aportando una base para priorizar controles y mitigaciones en la optimización para motores generativos.
Riesgo2026
De-biased, Diverse, Divisive. Understanding the Google Gemini Internet Storm in the Broader Context of Diversity, Generative AI, and Interdisciplinary Uses of Data
B Berendt, S Kiyak
Analiza la dinámica de la “Internet Storm” asociada a Google Gemini y muestra cómo la diversidad y la desinformación pueden amplificarse cuando los sistemas de IA y la optimización de motores de búsqueda interactúan. Ofrece un marco para anticipar impactos de “generative engine optimization” y diseñar controles de riesgo en GEO para reducir la efectividad del spam automatizado y la propagación de sesgos.
Marco GEO2026
Content Generation for Information Retrieval Systems: A Survey from the Supply-Side Optimization Perspective
X Ye, Z Li, B Yuan, C Xu, J Xu…
Aporta una revisión del enfoque de optimización “supply-side” en GEO, útil para diseñar y priorizar estrategias de generación de contenido orientadas a recuperación de información. Resume un marco y evaluación propuestos para GEO, ayudándote a comparar prácticas y medir el impacto de tus cambios con un enfoque sistemático.
Estrategia2026
Zo versla je Bol. com (zonder dat je goedkoper bent) Zo versla je Bol. com (zonder dat je goedkoper bent)
R Steenbergen
El abstract marca 2026 como ventana clave para integrar SEO y GEO, sugiriendo que no basta con optimizar para buscadores tradicionales. En la práctica, impulsa a empezar ya con tácticas de optimización para motores generativos para no depender solo del ranking orgánico.
Visibilidad2026
Designing for the Machine: How Vertical Placement and HTML Structure Drive Visibility in Gemini
E Krantz, E Eklöf, S Mehrabi, V Hallberg
El paper analiza cómo decisiones de diseño web, como la colocación vertical y la estructura HTML, pueden mejorar la visibilidad de la información en respuestas generadas por Gemini. Ofrece criterios prácticos para optimizar el orden y la jerarquía del contenido en la página con el objetivo de aumentar las probabilidades de que el contenido sea recuperado y mostrado por motores generativos.
Estrategia GEO2026
Google AI Overviews y los medios.¿ Destrucción de tráfico o emergencia de un nuevo sistema informativo?
J Díaz-Noci
Analiza el impacto de Google AI Overviews en el “zero click” y cómo puede traducirse en pérdida de clics para los medios, obligando a rediseñar prioridades SEO hacia GEO. Ofrece una guía práctica de evolución desde SEO tradicional hacia optimización para motores generativos, para mantener visibilidad y tráfico en un ecosistema donde la respuesta puede consumirse sin visitar la fuente.
Estrategia2026
Від алгоритмічного ранжування до синтезу сенсів в епоху AI-пошуку: GEO та Персоналізація 2.0 як майбутнє пошукового маркетингу та SEO
ПД Шевчук
Propone una transición desde el algoritmo de ranking hacia el síntesis de significado, posicionando a GEO como el marco para optimizar la presencia en motores de búsqueda basados en IA. Ayuda a implementar la Personalización 2.0 en búsqueda al alinear contenidos y señales con cómo los motores generativos interpretan y combinan información.
Visibilidad2026
Omni-Channel Retailing: Winning in the Age of AI, Social Commerce, and Connected Consumers
KKK Wong
El artículo conecta el retail omnicanal con el enfoque de Generative Engine Optimization (GEO), orientado a que productos, marca y contenidos aparezcan de forma consistente en motores generativos. Aporta una base para alinear señales de visibilidad en múltiples canales y mejorar la precisión con la que el sistema recomienda u organiza la información del retailer.
Estrategia GEO2026
Analisis Pemanfaatan Artificial Intelligence Generatif dalam Strategi Pemasaran Digital
EA Esthi, MA Sani, JN Mansur
El paper presenta cómo el enfoque de Generative Engine Optimization (GEO) evoluciona el SEO tradicional hacia la optimización del contenido para motores generativos. Ofrece un marco para alinear marketing digital con IA generativa, permitiendo mejorar visibilidad y consistencia del contenido en contextos de respuestas y resúmenes.
Riesgo2026
Can It Reach the Generator? Investigating the Survival of Prompt-Injection Attacks in Realistic RAG Settings
Y Yin, S Wang, B Koopman, G Zuccon
El trabajo evalúa la supervivencia de ataques de prompt-injection cuando se aplican en escenarios realistas de RAG, lo que ayuda a cuantificar el riesgo para estrategias GEO basadas en contenido modificado. Proporciona criterios de prueba para determinar en qué condiciones el contenido inyectado persiste, permitiendo ajustar validaciones, filtros y gobernanza de datos para reducir fallos de inclusión en el contexto.
Estrategia2026
The Silver Surfer Paradox
D Budiman
El paper contextualiza el desplazamiento desde visibilidad en motores clásicos hacia el papel de la síntesis mediada por IA, clave para ajustar tácticas de GEO orientadas a cómo se construyen respuestas. Ayuda a identificar el “paradigma” que puede reducir el impacto de optimizaciones tradicionales cuando los sistemas generativos priorizan inferencia y fuentes de alta relevancia.
Visibilidad2026
The impact of JSON-LD metadata on ChatGPT visibility
P Schanbacher
El paper vincula el uso de metadatos estructurados en JSON-LD con la visibilidad en ChatGPT, aportando evidencia útil para priorizar mejoras de etiquetado semántico en campañas GEO. Estima que incrementar la visibilidad de sistemas de IA puede traducirse en beneficios monetarios potencialmente sustanciales, lo que ayuda a justificar el ROI de la optimización frente a benchmarks internos.
Benchmark2026
Assessing discrepancies across SEO tools in the collection of scholarly web metrics
CI Font-Julian, C Lopezosa…
El trabajo muestra que existen discrepancias entre herramientas de SEO al recopilar métricas web, lo que puede sesgar conclusiones sobre el rendimiento y el impacto de una estrategia GEO. Ayuda a establecer un benchmark más fiable y a auditar cómo cambian métricas clave según la herramienta, reduciendo riesgo de tomar decisiones basadas en datos inconsistentes.
Riesgo2026
Deep-Research Agents Can Be Poisoned via User-Generated Content
T Zhang, H Triedman, V Shmatikov
El paper alerta que los agentes de deep-research pueden ser manipulados mediante contenido generado por usuarios (UGC), lo que eleva el riesgo de que el GEO amplifique información maliciosa. Te ayuda a definir controles de verificación y señales de confianza para reducir la probabilidad de que UGC sesgue el contenido que los agentes recuperan, resumen o citan.
Estrategia GEO2026
AI Strategy for Business Leaders: From Core Concepts to Generative AI, Agentic AI, Ethics, and Strategic Implementation
KKK Wong
Propone un marco de estrategia que conecta conceptos base de IA con Generative AI y Agentic AI, aterrizándolo en la optimización de visibilidad en plataformas de búsqueda conversacional como ChatGPT. Aporta una guía para integrar GEO con ética e implementación estratégica, lo que ayuda a priorizar iniciativas y reducir el riesgo de ejecutar tácticas sin alineación de negocio.
Estrategia GEO2026
1. Пошаговый план работ на 6 месяцев по развитию сайта и получению лидов из нейросетей
НЗО Результат
Aporta un plan de trabajo paso a paso a 6 meses para adaptar el desarrollo del sitio al enfoque de Generative Engine Optimization (GEO) y aumentar la generación de leads desde sistemas de IA generativa. Te ayuda a pasar del SEO tradicional a GEO con un marco operativo para priorizar acciones y medir resultados orientados a consultas y respuestas generadas por motores y asistentes.
Estrategia GEO2026
Operations Management in Digital Media and Public Relations: AI Agents and the Evolution of Search Visibility
G Homouda
Explica cómo la gestión de operaciones en medios digitales y relaciones públicas puede habilitar la Generative Engine Optimization (GEO) mediante citaciones de IA, relevancia semántica y señales de autoridad. Ofrece un marco para transformar prácticas tradicionales de SEO en acciones medibles orientadas a mejorar la visibilidad en motores generativos, reduciendo la dependencia de métricas clásicas.
Estrategia2026
Brand erasure: A research agenda for brand theory in agentic AI markets
MG Figueira
Propone una hoja de ruta para aplicar optimización en tres capas distintas, conectando Answer Engine Optimization, Generative Engine Optimization y Agentic Optimization, para evitar el “brand erasure” en mercados de IA. Ayuda a definir prioridades y tácticas GEO por etapa del agente, reforzando la diferenciación de marca donde la visibilidad puede diluirse al automatizar la generación y la toma de decisiones.
Métrica compuesta2026
Designing a Composite Metric of Salience and Quality for Brand Positioning in Llm Responses
S Mirzayi
Propone un enfoque para construir una métrica compuesta que combine saliencia y calidad para posicionar marcas en respuestas de LLM, alineando la evaluación con criterios de GEO y de calidad generativa. Te ayuda a medir y comparar qué tan bien aparece una marca y con qué fiabilidad lo hace el modelo, usando una estructura más trazable que métricas aisladas.
Riesgo semántico2026
Semantic Infidelity: How AI Compression Distorts Precision-Dependent Arguments
N Eisdorfer
Identifica cómo la compresión o distorsión semántica en modelos de IA puede alterar argumentos que dependen de alta precisión, afectando directamente la calidad de resultados para tareas GEO. Proporciona un marco para detectar y gestionar este fallo al conectar literaturas de optimización de resumen adversarial, integridad académica y compresión con pérdida.
Estrategia2026
Optimisation du référencement naturel du site web «Place aux Vins»: stratégies et création d'un glossaire terminologique
L De Pourcq
Propone estrategias de SEO orientadas a motores con influencia de IA y a la Generative Engine Optimization, para mejorar la visibilidad orgánica de un sitio como «Place aux Vins» en búsquedas semánticas. Plantea la creación de un glosario terminológico para reforzar la cobertura de intención de búsqueda, aumentar la coherencia temática y facilitar la interpretación del contenido por sistemas de rastreo y generación.
Estrategia2026
Komparativní analýza SEO a GEO v kontextu B2B marketingu
K Matrasová
Aporta un marco comparativo entre SEO tradicional y GEO en marketing B2B, útil para priorizar esfuerzos cuando la metodología GEO todavía está en formación. Ayuda a definir qué elementos de optimización trasladar y cómo medir su impacto relativo, evitando tratar GEO como un sustituto directo del SEO.
Estrategia2026
Semantic Physics: The Inward Turn, Competing Ontologies, and the Convergence Horizon
L Sharks
Propone analizar el GEO y la “AI SEO” como un fenómeno guiado por la física semántica, con un giro hacia ontologías internas y su convergencia. Ayuda a priorizar una estrategia de posicionamiento en outputs de resumidores basada en cómo compiten y se alinean las ontologías en lugar de solo en palabras clave.
Estrategia2026
Framing the future of search: A discourse analysis of Google's AI Overviews
S Weinbrand, A Nagappa…
Analiza el discurso con el que Google presenta las AI Overviews, ayudando a GEO a comprender cómo se enmarcan los cambios en intención de búsqueda, autoridad y relevancia. Aporta pautas para adaptar la estrategia de contenido y optimización a señales de formato y expectativas de usuario que condicionan la visibilidad en resultados mediados por IA.
Visibilidad2026
СТРАТЕГІЯ ПОКРАЩЕННЯ ВИДИМОСТІ САЙТУ У ВІДПОВІДЯХ СУЧАСНИХ AI-СИСТЕМ ТА ГОЛОСОВИХ АСИСТЕНТІВ
ОМ Шептуха
El paper plantea una estrategia para mejorar la visibilidad en resultados de sistemas de búsqueda basados en IA y en asistentes de voz como Google Assistant, Siri y Alexa. Ayuda a definir cómo adaptar el contenido y la estructura del sitio para aumentar la probabilidad de aparecer en respuestas y búsquedas conversacionales, donde el enfoque tradicional de SEO puede quedarse corto.
Medicion2026
ORION Score: A Calibrated Composite Metric for Large Language Model Citation Probability
C Ng
Propone el ORION Score como una métrica compuesta y calibrada para estimar la probabilidad de citación de modelos de lenguaje, útil para medir visibilidad e impacto de forma comparable entre experimentos. Para GEO, facilita convertir decisiones de optimización (contenido, prompting o recuperación) en resultados cuantificables, alineando la evaluación con el objetivo de aumentar la probabilidad de que el modelo cite una fuente concreta.
Impacto GEO2026
AI Search Impact Assessment-The ASIA Framework
A Tripathi
Propone el marco ASIA para evaluar el impacto de la Generative Engine Optimization (GEO) sobre la visibilidad en motores de búsqueda de IA, conectando métricas de rendimiento con acciones de optimización. Ayuda a los equipos GEO a convertir resultados cualitativos en mediciones comparables (p. ej., visibilidad y desempeño) para priorizar mejoras con un enfoque sistemático.
Riesgo2026
Divergent Recommendations, Convergent Diagnoses: Cross-Provider Failure-Mode Convergence in AI Commercial Recommendation
W Jack, N Lehman, K Maloney, S Xu
Propone un marco para identificar fallos recurrentes entre proveedores de recomendación de IA, ayudando a diagnosticar por qué ciertas estrategias de AEO/GEO no convierten o no se descubren. Alinea recomendaciones divergentes hacia un mismo diagnóstico de modo de fallo, útil para reducir riesgo de campañas dependientes del proveedor y mejorar la consistencia de resultados entre motores.
Visibilidad2026
Pre-purchase Search Behavior: The Connection between Generative AI Search Engines and Consumer Pre-Purchase Search Behavior in B2C E-commerce
D Nikolova, M Droniceva, GM Swies
El paper conecta el comportamiento de búsqueda previa a la compra con el uso de motores de búsqueda de IA generativa, ayudando a GEO a anticipar cómo cambia la demanda cuando el usuario “pregunta” en lugar de navegar por categorías. Aporta un marco para medir el impacto de la búsqueda por IA en el funnel de e-commerce y ajustar la estrategia de contenido para capturar intención en momentos pre-compra.
Estrategia2026
DRIVING INNOVATION AND BREAKTHROUGHS IN MARKETING
DG Tapas
Propone que la innovación en marketing ya no se centra solo en nuevas herramientas digitales, sino en una transformación centrada en el cliente para lograr cambios de fondo. Aporta un marco para orientar decisiones GEO hacia iniciativas accionables que prioricen la experiencia del usuario y mejoren el rendimiento de visibilidad de forma sostenible.
Estrategia2026
Behind the Answer: How Branding Gets Seeded into GenAI Responses
K Korovamode
El paper explica cómo el branding puede “sembrarse” en las respuestas de GenAI, conectando esa práctica con el objetivo central del GEO de maximizar la presencia de fuentes, frases o framing dentro de los outputs del modelo. Te ayuda a convertir el GEO en una estrategia medible de posicionamiento semántico (mejorar la probabilidad de aparición) en lugar de depender solo de señales tradicionales de SEO.
Auditoría2026
Prominence-Stratified Failure Modes in Retrieval-Augmented Commercial Recommendation: A 37,000-Run Audit
W Jack, N Lehman, K Maloney, S Xu
Presenta un análisis de fallos estratificados por prominencia en recomendaciones comerciales con 37.000 ejecuciones de auditoría, lo que ayuda a identificar dónde se rompe el sistema (p. ej., por sesgos de prominencia en el ranking) durante la recuperación. Proporciona una base empírica para que equipos GEO midan modos de error recurrentes en RAG y ajusten sus consultas, ranking y verificación de evidencia para reducir fallos de recomendación.
Gobernanza2026
Prosopos in Student Communication with Generative AI: A Phenomenological Study of Persona Formation and AI Literacy in Digital Higher Education
F Harianto, R Ritonga, P Pitoyo
El estudio identifica cómo la formación de persona y la alfabetización en IA cambian la comunicación de los estudiantes en educación superior, lo que implica riesgos de inconsistencias, sesgos y mensajes no alineados con políticas académicas. Ofrece una base para diseñar controles de gobernanza y guías de uso de IA que mejoren la calidad del contenido generado y refuercen la alfabetización en IA en entornos digitales.
Mediación2026
Peran Persepsi Generative Artificial Intelligence dalam Memediasi Pengaruh Digital Presence Terhadap Brand Visibility Mall di Bali pada Konteks Ai-Based Search
IBGPP Udiyana, IGAAI Dinda…
El estudio analiza cómo la percepción de la IA generativa media el impacto de la presencia digital sobre la visibilidad de marca en malls de Bali, específicamente en búsquedas basadas en IA. Te ayuda a priorizar qué señales de presencia digital optimizar y cómo alinear contenido con la “percepción” que usan los sistemas de búsqueda con IA para mejorar la visibilidad.
Estrategia2026
Beyond Clicks: From Gatekeeper to Interpreter in the Zero-Click Era
S Ding, Y Zhang, M Iqbal, S Pal…
Ayuda a orientar una estrategia GEO para la era de búsqueda cero-click, donde la visibilidad depende de cómo los asistentes interpretan y sintetizan la información en lugar de recibir clics desde resultados. Proporciona un marco para pasar de optimizar para enlaces a optimizar para señales legibles por IA (estructura, contexto y cobertura) para aumentar la probabilidad de ser citado en las respuestas sintetizadas.
Memoria y citación2026
Structured Linked Data as a Memory Layer for Agent-Orchestrated Retrieval
A Volpini, E Raad, B Gamba, D Riccitelli
Propone usar datos enlazados estructurados (por ejemplo, RDF/Linked Data) como una capa de memoria para que los agentes recuperen información de forma más consistente y verificable. Conecta la optimización tipo GEO (citaciones, estadísticas y atribución) con una recuperación orquestada, mejorando la precisión y trazabilidad de las respuestas.
Visibilidad2026
Tekoälyoptimoinnin mahdollisuudet yritykselle
T Vuokila
El trabajo define qué es la Generative Engine Optimization (GEO) y cómo se relaciona con la visibilidad del sitio de una empresa en resultados generados por IA. Ayuda a convertir la búsqueda en IA en un objetivo medible de SEO al vincular prácticas GEO con el rendimiento de aparición en respuestas automatizadas.
Estrategia2026
Beyond Publish and Pray: Engineering Research Excellence
C Voyant, N Fichaux, L Menard, S Cros…
Propone una transición operativa de SEO a Generative Engine Optimization (GEO), aclarando que GEO en este contexto se refiere a optimización para motores generativos. Enfatiza la ingeniería del contenido y la estrategia de investigación para mejorar la “excellence” más allá del enfoque de publicar y esperar resultados.
Estrategia2026
Optimising Content for GenAI & Leadership of AI Transformation: Case Study on Wärtsilä's Marketing and Communications
O Marttinen
Propone cómo optimizar contenidos para que sean recuperados y bien interpretados por LLMs en el contexto de marketing y comunicaciones, alineando la producción con nuevas dinámicas de búsqueda. El caso de Wärtsilä puede usarse como referencia operativa para liderar la transformación de IA de forma que mejore la visibilidad de marca y la coherencia del mensaje en la mediación de modelos generativos.
Defensa marca2026
SEAKT™
M Biner
El paper se centra en proteger la marca «SEAKT» en clases relevantes relacionadas con software, consultoría y servicios de valoración, en el marco de la Generative Engine Optimization. Aporta una vía práctica para reducir el riesgo de confusión y uso indebido en motores que indexan y recomiendan marcas, reforzando la consistencia de la identidad de marca.
Reputación2026
How Large Language Models Source Brand Reputation Across Languages and Markets
D Zatuchin
Explica cómo un LLM construye la reputación de marca usando fuentes web recuperadas, por lo que la visibilidad internacional depende directamente de qué páginas indexa y prioriza el sistema en cada idioma y mercado. Ayuda a equipos GEO a evaluar qué fragmentos y dominios están alimentando las respuestas del modelo y a ajustar la estrategia de contenidos multilingües para mejorar consistencia y precisión entre países.
Moderación2026
From SEO to AIO (II): Category Moderation and the Refinement of Operational Dominance in the Agent Decision Preference Stack
PF Accornero
El paper refuerza la diferencia entre AIO y GEO y propone que la moderación de categorías influye en la toma de decisiones del agente dentro del “decision preference stack”. Para equipos GEO, esto implica que la optimización no solo debe mejorar señales de contenido, sino controlar reglas operativas y restricciones de categorías que determinan qué resultados dominan, reduciendo riesgos de desalineación con las preferencias del agente.
Estrategia2026
A-Index: Rethinking Scholarly Influence When Your Audience is an Algorithm
S Jiang
Propone el A-Index para evaluar la influencia académica específicamente cuando la audiencia es un motor generativo, no un lector humano. Ofrece un marco accionable para priorizar señales de citación e impacto que aumenten la probabilidad de ser recuperado y citado por sistemas tipo LLM y asistentes como Google AI Overviews.
Estrategia GEO2026
2026 년 디지털 마케팅 키워드는'CAPEX'…'크리에이터∙ AI 중심 경험 혁신'예고
이광재
El texto refuerza que, con la expansión del entorno de IA generativa, el enfoque de optimización debe migrar hacia GEO para entregar información específicamente diseñada para motores de generación. Ofrece una guía de estrategia para priorizar “experiencias centradas en creadores y en IA”, como palanca para mejorar la relevancia y visibilidad de contenido en 2026.
Estrategia GEO2026
La biblioteca universitaria en la era de la IA: una visión de usuario
L Codina
Propone una visión de usuario de la biblioteca universitaria que conecta la co-creación dialógica con el enfoque de GEO, entendido como optimización para buscadores de IA y vinculado al “poder blando”. Ayuda a convertir la experiencia del usuario en una base de estrategia GEO para mejorar cómo los sistemas de IA interpretan y priorizan contenidos académicos.
Riesgo2026
Development of a Content Creation Model Using Natural Language Generation
POJ Ateko, CI Amannah, HO Ordu…
El paper enmarca la Generative Engine Optimization (GEO) como un enfoque con riesgos de manipulación y caída de calidad del contenido cuando se prioriza la indexación por motores de búsqueda basados en IA. Ayuda a quienes trabajan en GEO a identificar señales de alerta y a justificar controles de calidad y gobernanza para mitigar el impacto en la visibilidad y la confianza.
Riesgo regulatorio2026
The Cognitive Capture Crisis: Why Advertising Inside Conversational AI Requires Immediate Legislative Action
W Liu
Advierte que la GEO puede derivar en una “captura cognitiva” cuando la publicidad incrustada en IA conversacional se diseña para ser citada preferentemente, sesgando respuestas y dañando la competencia informativa. Propone acción legislativa inmediata para introducir salvaguardas, reduciendo el riesgo de que los motores de IA actúen como canal de influencia no controlado para contenidos prepublicados.
Estrategia2026
Positioning as the Sole Solver in High-value Accounts How to Move from Zero to Preferred Partner in Six Months
A Regis
Propone un marco para posicionarte como el único solucionador en cuentas de alto valor, pasando de cero a partner preferente en seis meses. Integra investigación de Category Entry Point con pensamiento sistémico, neurociencia de la confianza y Generative Engine Optimization para acelerar visibilidad y credibilidad frente a compradores.
Gobernanza2026
The AI Marketing Canvas: A Five-Step AI Plan for Marketers
R Venkatesan, J Lecinski
Propone un plan de cinco pasos para integrar GEO y afrontar retos de ética y gobernanza al usar IA en marketing. Ayuda a definir controles y decisiones operativas para reducir riesgos durante la adopción de Generative Engine Optimization.
Visibilidad2026
Neue Suchwelten: Ein praxisorientierter Leitfaden für Sichtbarkeit in Suchmaschinen und generativen Suchsystemen
AL Ströbel
Aporta un enfoque práctico para mejorar la visibilidad tanto en motores de búsqueda tradicionales como en sistemas de búsqueda generativa. Guía la implementación para aumentar la presencia en nuevos “entornos de búsqueda”, con foco en acciones aplicables orientadas a resultados.
Riesgo de citación2026
Agent-Facing Information Design in LLM Tool Registries
HK Wang
Ayuda a identificar riesgos asociados a la “generative engine optimization” (GEO) cuando se busca aumentar la frecuencia de citación por LLM, especialmente en registros de herramientas orientados a agentes. Aporta una guía para evaluar cómo el diseño de información para agentes puede amplificar sesgos o errores de citación, afectando la visibilidad de startups en ecosistemas de LLM.
Visibilidad2026
The Anchor-Entity Effect: How Superstar Brands Drive Sectoral Citation Concentration in Large Language Models
A Caramaschi
Explica el Anchor-Entity Effect y cómo las marcas “superestrella” concentran las citas a nivel sectorial en modelos de lenguaje, afectando el rendimiento de GEO más allá de la calidad individual de un documento. Te ayuda a diseñar estrategias de visibilidad que alineen entidades, fuentes y contexto del contenido para competir contra esa concentración de citaciones.
Benchmark2026
C-SEO Bench: Does Conversational SEO Work?
H Puerto, M Gubri, T Green, SJ Oh…
El paper propone un benchmark (C-SEO Bench) para evaluar si el Conversational SEO funciona en entornos de búsqueda conversacional impulsados por LLMs, ayudando a comparar métodos con criterios medibles. Aporta un marco de evaluación que permite a equipos GEO detectar cuándo las estrategias conversacionales mejoran resultados y cuándo no, reduciendo el riesgo de invertir en enfoques con rendimiento incierto.
Riesgo2026
Unveiling the Resilience of LLM-Enhanced Search Engines against Black-Hat SEO Manipulation
P Chen, G Hong, X Wu, M Wu, Z Zhu, M Liu…
El paper analiza la resistencia de los motores de búsqueda potenciados por LLM frente a manipulaciones de Black-Hat SEO, ayudando a estimar el impacto de ataques sobre la visibilidad orgánica. Aporta un marco para evaluar la robustez del sistema y detectar patrones de abuso, con foco en mejorar la gobernanza y las defensas de GEO ante prácticas adversariales.
Sesgo y Calibración2026
Per-Entity Bias Mapping for AI Visibility: Why Brand Mentions Require Entity-Specific Calibration
Z Varga
Propone un mapeo de sesgo por entidad para entender por qué las menciones de marca no se traducen de forma fiable en visibilidad en sistemas de respuestas mediadas por IA. Ayuda a definir calibración específica por entidad frente a métricas agregadas como la tasa de mención, reduciendo decisiones erróneas en GEO cuando cambian el contexto y la interpretación de la entidad.
Riesgo2026
How Much Can We Trust LLM Search Agents? Measuring Endorsement Vulnerability to Web Content Manipulation
Y Chen, Z Ren, F Laakom, Y Li, D Guo…
El paper mide la vulnerabilidad de los agentes de búsqueda basados en LLM frente a manipulaciones del contenido web que buscan inducir “endorsements” o validaciones no fiables. Aporta un marco para evaluar el riesgo de que la atribución y la inclusión en resultados de GEO se vean comprometidas cuando el contenido es alterado, útil para definir controles y monitoreo preventivo.
Estrategia2026
Optimizing Technical Documentation for RAG Systems: A Comparative Analysis of Semantic Chunking vs. Structural Formatting
A Dhakal, SS Neupane, A Dhakal, M Paudel
Compara el impacto del semantic chunking frente al formateo estructural en la documentación técnica usada por sistemas RAG, para guiar decisiones de arquitectura de contenido. Aporta criterios operativos para mejorar recuperación y precisión (p. ej., manteniendo coherencia semántica por fragmento o preservando jerarquías mediante formatos), reduciendo iteraciones en ajuste de prompts y “retrieval”.
Estrategia2026
Attention is not all you need: How AI is reshaping consumer attention and the future of brand strategy
M Chiriatti, MB Ganapini, E Panai…
Propone que la optimización para motores generativos (GEO/AIO) debe complementar al SEO tradicional porque la atención del consumidor ya no depende solo de la relevancia en búsquedas clásicas, sino de cómo los sistemas generan y priorizan respuestas. Ayuda a diseñar estrategia de marca para sistemas generativos incorporando prácticas de optimización orientadas a la forma en que la IA resume, recomienda y contextualiza contenido, anticipando cambios en la captación de demanda.
Confianza GEO2026
Generatiivinen hakukoneoptimointi rakennusalalla: AI-hakupalveluiden luottamussignaalit ja kehitysehdotukset Vinter Oy: lle
S Manninen
El trabajo se enfoca en identificar señales de confianza para servicios de búsqueda con IA en el sector de la construcción, alineando la estrategia GEO con cómo los motores generativos evalúan autoridad y credibilidad. Aporta un marco de recomendaciones prácticas para priorizar contenido y datos que activen esos trust signals y así mejorar la visibilidad en resultados generativos para empresas como Vinter Oy.
Riesgo2026
Agentizing Privacy Preferences Without Privatizing Data Protection Policy
F Pasquale, V Carter
Advierte cómo los mecanismos tipo GAI pueden incorporar influencia comercial que erosiona la neutralidad percibida, afectando la confianza en políticas de protección de datos. Te ayuda a identificar riesgos de “privatización” normativa y a definir controles para auditar sesgos y cumplimiento en flujos de personalización de preferencias de privacidad.
Estrategia GEO2026
ICT Showroom verkkosivuston SEO-analyysi ja kehittäminen
J Luotonen
Propone un marco de Generative Engine Optimization (GEO) para alinear el contenido del sitio con cómo los modelos generativos interpretan y sintetizan información. Sirve como guía práctica para detectar mejoras en contenido y estructura que aumenten visibilidad en buscadores basados en IA, reduciendo el riesgo de respuestas incompletas o inconsistentes.
Estrategia2026
Attention is not all you need
M Chiriatti, MB Ganapini, E Panai, G Riva
Propone que la optimización para IA no depende solo del uso de modelos basados en atención, sino de mejorar la relevancia global del contenido para sistemas de comprensión y recuperación. Ayuda a definir una estrategia GEO que cubra señales para consumidores humanos y para modelos de IA, alineando el contenido con capacidades de lectura semántica y contexto.
Riesgo2026
Reddit doesn't get cited (through the API): Training data influence, access-channel divergence, and the shadow corpus in AI brand recommendations
A Lee
El paper advierte que fuentes comunitarias como Reddit pueden influir de forma persistente en recomendaciones de marcas generadas por IA, incluso cuando no se citan explícitamente en los resultados, creando un riesgo de opacidad para GEO. Sugiere que la divergencia entre canales de acceso (vía API u otras rutas) y la existencia de un “shadow corpus” pueden alterar la señal usada por el modelo, por lo que conviene auditar consistencia entre entornos y medir cambios en la recomendación.
Gobernanza2026
Combating Knowledge Corruption in Agent Systems: A Byzantine-Tolerant Secure Collaborative RAG Framework
Z Wang, D He, Z Zhang, Y Liu, J Liu, Z Zeng…
Propone un marco colaborativo RAG tolerante a fallos bizantinos para reducir la corrupción del conocimiento en sistemas de agentes, reforzando la confiabilidad del contenido recuperado. Orienta prácticas de gobernanza GEO centradas en validación, consistencia y tolerancia a actores maliciosos para mejorar la calidad y evitar degradación de la visibilidad atribuible a datos comprometidos.
Estrategia2026
Communication management radar 2026: Simulated communication, constrained AI agents, cognitive drift, power flux, strategic subtraction
M Wloka, A Zerfaß
Propone un marco tipo “radar” para diseñar contenidos orientados a GEO/AEO, especialmente cuando los agentes de IA operan con restricciones. Ayuda a anticipar fallos por “cognitive drift” y variaciones de señales (“power flux”) para mantener la relevancia y consistencia del contenido ante cambios en los modelos.
Medición2026
AI Perception Index 2026 How Large Language Models Position Brands in the AI Era
F Tugtekin
Propone una medición empírica del posicionamiento de marca dentro de LLMs usando el Perception Control Framework v2 (PCF v2), con evidencia basada en seis marcas. Ayuda a equipos GEO a pasar de la intuición a un proceso comparable de visibilidad en IA, usando un marco y resultados que pueden servir de referencia en futuras evaluaciones.
Estrategia GEO2026
Dawn of the AI era in marketing strategy and twilight of the conglomerates era in corporate strategy: Knowledge decay, knowledge relevance lifespan and …
R Varadarajan
El paper sostiene que la transición de SEO a GEO favorece a las marcas con información estructurada, lo que reduce la pérdida de conocimiento cuando cambian los modelos y el contexto de búsqueda. Aporta el concepto de vida útil de la relevancia del conocimiento, ayudando a definir cadencias y prioridades de actualización de contenidos para mantener visibilidad en motores generativos.
Estrategia2026
GEO: n ja SEO: n synergia ja erot tulevaisuuden hakukonemarkkinoinnissa
E Idänheimo
Explica en qué se diferencian y en qué se alinean el SEO tradicional y el GEO, para definir una estrategia conjunta de búsqueda que use señales y contenidos adecuados a motores generativos. Te ayuda a priorizar acciones de optimización pensando en el futuro del marketing de buscadores y en cómo la sinergia SEO+GEO puede mejorar el rendimiento orgánico más allá de los resultados clásicos.
Visibilidad2026
Трансформація інформаційних бульбашок: порівняльний аналіз алгоритмічного та генеративного пошуку (на прикладі Google та Perplexity)
А Чорнобильський, А Гусєв, А Лященко
El paper aporta un marco para comparar cómo el algoritmo tradicional y el motor generativo afectan la visibilidad en búsqueda, usando como referencia Google y Perplexity. Ayuda a detectar qué señales optimizadas para motores generativos (por ejemplo, formulación y formato del contenido) incrementan la probabilidad de aparición en resultados impulsados por IA y a priorizar acciones de SEO/GEO con base en resultados medibles.
Riesgo de desvío2026
AI and the Collapse of the www
A Chan
Analiza cómo los sistemas de respuestas con IA pueden mejorar la experiencia del usuario pero desviar visitas que antes monetizaban el contenido de los editores, afectando la visibilidad orgánica y los ingresos asociados. Aporta un marco de diseño de mercado para evaluar el impacto en la intermedación generativa y priorizar estrategias de mitigación frente a la pérdida de tráfico desde el buscador tradicional.
Visibilidad2026
ВИДИМОСТЬ КОНТЕНТА В ЭПОХУ ГЕНЕРАТИВНОГО ПОИСКА: АНАЛИЗ МЕХАНИЗМОВ ОТБОРА И ЦИТИРОВАНИЯ В RAG-СИСТЕМАХ
МА Бондарев, ГС Шевченко
El paper analiza cómo se selecciona y se cita el contenido en sistemas RAG, conectando los mecanismos de recuperación con la visibilidad en el “generative search”. Aporta evidencia experimental con un bencmark de 10… (según el abstract) para identificar estrategias de optimización que elevan la probabilidad de citación.
Estrategia GEO2026
Traditionshandwerk setzt auf Zukunftstechnologien: Traditionshandwerk setzt auf Zukunftstechnologien
D Hoffmann
El paper plantea cómo aplicar Generative Engine Optimization (GEO) como evolución del SEO tradicional, integrando tecnologías de futuro para mejorar el rendimiento en motores generativos. Ayuda a equipos GEO a traducir principios de optimización a tácticas accionables para ganar visibilidad y relevancia en respuestas generadas, no solo en resultados clásicos.
Estrategia2026
Verkkosivujen näkyvyyden kehittäminen hakukoneoptimoinnilla sekä tekoälyä hyödyntäen
P Santavirta
Propone un enfoque de Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar cómo las respuestas de motores impulsados por IA seleccionan y sintetizan contenido desde la web. Ayuda a definir prioridades de optimización orientadas a la visibilidad en búsquedas generativas, combinando prácticas de SEO tradicionales con criterios que refuerzan la relevancia y la capacidad de análisis del modelo.
Auditoría2026
The End of Rented Discovery: How AI Search Redistributes Power Between Hotels and Intermediaries
P Zhu, S Chang
El paper audita 1.357 citas de grounding en Google Gemini para entender qué fuentes terminan siendo citadas cuando un usuario pide recomendaciones hoteleras. Aporta evidencia sobre cómo el framing de la consulta puede redistribuir el poder entre hoteles y intermediarios, lo que ayuda a diseñar una estrategia de citación más defensable en IA.
Gobernanza2026
Concept Capture: Linguistic Primacy and Power in Generative Knowledge Systems
H Stone
El trabajo relaciona la primacía lingüística con el poder en sistemas de conocimiento generativo, útil para detectar cómo ciertos patrones de lenguaje pueden sesgar respuestas y decisiones. Proporciona un marco para evaluar riesgos de gobernanza lingüística en SEO/GE O, especialmente cuando el modelo prioriza términos o formulaciones que cambian la interpretación de intenciones del usuario.
Visibilidad2026
der Schweiz–ab S. 12
D besten Filialen
Ayuda a entender GEO como un cambio de paradigma de recuperación, donde los sistemas generativos sintetizan respuestas desde múltiples fuentes. Esto permite ajustar tu estrategia de contenidos para mejorar la probabilidad de que tus fuentes sean citadas dentro de respuestas generadas, aumentando la visibilidad en entornos de IA.
Evidencia2026
Artificial Intelligence in Haemophilia Care: A Narrative Review of Current Evidence and Future Opportunities
C Hermans
Resume el estado actual de la evidencia sobre IA aplicada al cuidado de la hemofilia, con foco en cómo puede analizar datos complejos y apoyar decisiones clínicas. Ayuda a priorizar oportunidades futuras para mejorar medición de resultados y personalización del tratamiento, apoyando la definición de casos de uso y métricas GEO relacionadas con impacto clínico.
Visibilidad2026
The Business of Art Therapy: Navigating Career Paths, Creativity, and the Changing Landscape of the Field
CW Tiku
El paper plantea que la búsqueda de terapeutas ya no depende solo de SEO clásico, sino de cómo los motores generativos (Generative Engine Optimization) presentan resultados, afectando directamente la visibilidad. Te sirve para adaptar tu enfoque GEO a consultas del usuario sobre terapia y para priorizar señales que mejoren la probabilidad de aparición en respuestas generadas.
Estrategia2026
TECHNICAL REPORT April 2026 AI Agents Can Now Manage Academic Research Profiles: A Live Case Study in Autonomous ResearchGate Profile …
R Kumar
Propone un caso en vivo sobre cómo los agentes de IA pueden gestionar perfiles académicos tipo ResearchGate para mejorar la coherencia temática y la visibilidad de investigación en el cruce entre IA y marketing. Ofrece una base práctica para aplicar GEO y gestión automatizada de perfiles, orientada a aumentar el descubrimiento de contenidos sin depender solo del trabajo manual.
Estrategia2026
Roadmap: Optimierung für KI-Systeme
B O'Daniel, F Jaeckert
El capítulo propone un roadmap para construir una estrategia GEO orientada a la optimización de sistemas de IA, con foco en medidas prácticas para mejorar el rendimiento de las respuestas. Sienta las bases para implementar monitoreo de salidas de IA mediante herramientas de observabilidad, para detectar brechas y priorizar acciones de optimización.
Medición2026
GEO-KPIs: KI-Erfolge messen
B O'Daniel, F Jaeckert
Propone reemplazar el monitoreo tradicional de rankings por KPIs orientados a la visibilidad dentro de sistemas de IA, dado que “ya no tiene sentido” medir posiciones como antes. Advierte que el SEO-tráfico seguirá disminuyendo y sugiere redirigir la medición hacia métricas que capturen el desempeño real en descubrimiento y generación de respuestas.
Benchmark2026
Beyond Manual Coding: How AI-Native Platforms Are Transforming Qualitative Data Analysis A Comparative Review of Emerging Tools and Implications for Research …
L Pascal
El paper compara plataformas de análisis cualitativo “AI-native” frente a herramientas tradicionales (p. ej., NVivo, MAXQDA y Atlas.ti), para estimar cambios en tiempos de codificación y calidad del análisis. Ayuda a GEO y research ops a definir criterios de evaluación y riesgos (p. ej., trazabilidad de códigos, consistencia entre revisores y dependencia del modelo) al seleccionar herramientas para flujos de trabajo cualitativos.
Visibilidad2026
Machine Likeability: The Psychology of AI Purchase Recommendations-and Why Every Model Responds Differently
G Gibbins
Propone el concepto de Machine Likeability para medir cómo factores psicológicos, de presentación y de contexto incrementan la probabilidad de selección de modelos de IA en recomendaciones. Ofrece un marco empírico para que equipos GEO comparen y optimicen sus señales (tono, formato y contexto de uso) orientadas a mejorar la visibilidad y el rendimiento en decisiones asistidas por IA.
Auditoría2026
A search changer: auditing Google's AI overviews interface in political and news search
S Weinbrand
Propone un enfoque de auditoría de las AI Overviews de Google en búsquedas políticas y de noticias para evaluar cómo la curación algorítmica afecta la visibilidad de fuentes y narrativas. Ofrece una metodología aplicable a GEO para detectar patrones, sesgos de presentación y cambios en la cobertura frente a la búsqueda tradicional.
Estrategia2026
Von SEO zu GEO
B O'Daniel, F Jaeckert
Explica cómo el paso de SEO a GEO elimina la lógica de “ranking” y la sustituye por la generación de respuestas por IA, donde la visibilidad depende de la capacidad de la web para ser citada y reutilizada. Te ayuda a replantear tu estrategia de contenido y arquitectura para optimizar el material que la IA selecciona, en lugar de perseguir posiciones en una lista tradicional.
Estrategia2026
Research on the Development Trends of Higher Vocational Education Driven by Artificial Intelligence
W Li
Ofrece una visión de tendencias sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la educación vocacional, lo que ayuda a orientar decisiones de estrategia de contenido y optimización para audiencias y programas específicos. Sirve como marco para planificar iniciativas GEO ligadas a adopción tecnológica, prioridades formativas y evolución del ecosistema educativo antes de que cambie la demanda.
Gobernanza2026
The Decision No One Authored
LF Walton
Explica cómo la existencia de controles y aprobaciones (incluida la posibilidad de sobrescritura) no garantiza que una decisión sea realmente “autorizada” o atribuible a una persona, elevando el riesgo de decisiones opacas. Ofrece un marco para auditar responsabilidades en procesos con IA y definir criterios verificables de gobernanza para reducir fallos de atribución y trazabilidad.
Estrategia2026
Marketing Keywords Exploration via LLMs with Domain Expertise
A Bulut
Propone un enfoque con modelos de lenguaje y pericia de dominio para explorar y seleccionar keywords de forma más precisa, alineando la intención de búsqueda con el posicionamiento en motores generativos. Ayuda a equipos GEO a pasar de depender solo de Google a construir una cartera de términos con mejor cobertura y relevancia para atraer clientes a través de búsquedas asistidas por IA.
Marca2026
Brändi on tärkeämpi kuin koskaan: tekoäly suosii sitä, jonka kaikki jo tuntevat
V Mahlakaarto
El paper sostiene que la visibilidad y la confianza de marca son un factor determinante para el rendimiento en Generative Engine Optimization, por encima de perfeccionar únicamente soluciones técnicas. Ayuda a priorizar inversión en presencia omnicanal y distribución en los canales correctos para los clientes objetivo, evitando optimizaciones GEO prematuras cuando la marca aún no es reconocible.
Visibilidad2026
AI Meets Antitrust: How Large Language Models Reshape Market Concentration
AM Sandín
El paper muestra que con manipulaciones simples del contenido, como añadir estadísticas o citas, es posible mover la visibilidad en buscadores de LLM entre un 28% y un 41%. Ofrece evidencia práctica para optimizar páginas con criterios observables y así priorizar acciones de Generative Engine Optimization (GEO) orientadas a mejorar el rendimiento en resultados de IA.
Visibilidad2026
Suchen und gefunden werden: Wie KI den Zugang zu Informationen verändert
H Schürig
Explica cómo la IA generativa y las nuevas etiquetas como GAIO, LLMO o GEO están reconfigurando el acceso a la información y, por tanto, la visibilidad en buscadores. Ayuda a orientar la optimización para aparecer en resultados alimentados por modelos y no solo en listados tradicionales, anticipando cambios de estrategia para equipos GEO.
Estrategia2026
Why we should sell universities like soap-Warum wir Hochschulmarketing größer denken sollten.
H Bommel, CC Germelmann
El paper enmarca el reto del sector universitario como una doble presión demográfica y competitiva, donde la IA generativa pasa a influir en la elección y el aprendizaje. Ofrece una lógica de “pensar más grande” para reorientar la captación y la propuesta de valor con acciones SEO/GEO que anticipen el papel de la IA en la visibilidad de la institución.
Medicion2026
Machine Legibility and Attention Persistence in Agent Mediated Consumer Product Discovery Across AI Search Interface Contexts
F Nasser, R Suleiman
El trabajo analiza cómo la legibilidad de la información para agentes de IA y la persistencia de la atención del usuario varían entre interfaces de búsqueda de IA, afectando el descubrimiento de productos en e-commerce. Aporta un marco para medir y comparar el rendimiento GEO según el contexto de la interfaz, identificando qué señales mejoran la permanencia del usuario y la efectividad del ranking.
Credibilidad2026
Authority Signals in AI Cited Health Sources: A Framework for Evaluating Source Credibility in ChatGPT Responses
E Jacques, E Datuowei, V Jones, C Basch…
Propone un marco para evaluar la credibilidad de fuentes de salud citadas por ChatGPT, útil para mejorar la visibilidad y la calidad SEO en entornos de IA. Señala un contexto de alto volumen de intención de búsqueda sanitaria, con casi un tercio de 800 millones de usuarios de ChatGPT preguntando temas de salud.
Estrategia GEO2026
Chatbots, regional development, and tourism: Exploratory analysis of algorithmic representations of Agadir and the Souss-Massa region
M EDDAHANI
Propone un marco de Generative Engine Optimization (GEO) para influir qué contenidos y fuentes usan los LLMs, conectándolo con la representación algorítmica de destinos como Agadir y la región Souss-Massa. Ayuda a equipos de marketing y SEO a traducir la estrategia de contenido a objetivos medibles sobre cómo el modelo describe y prioriza la región en turismo y desarrollo regional.
Estrategia2026
The Strategic Role of Artificial Intelligence: From Crisis to Transformation
G Sharma, N Niroula
El trabajo enmarca la IA como un proceso de transformación que pasa de la crisis a la adopción estratégica, considerando dilemas éticos e inclusión social. Para GEO, sugiere integrar gestión del sesgo y consideraciones de equidad en la planificación de iniciativas de búsqueda e IA, como base para decisiones de producto y gobernanza.
Visibilidad2026
Pengantar Hospitaliti Modern
R Taysir
El paper describe cómo la adopción de IA transforma la forma en que las personas buscan información, lo que impacta directamente la visibilidad en sistemas conversacionales y resultados generados. Proporciona una base para adaptar contenido a estos nuevos recorridos de búsqueda y mejorar la probabilidad de aparecer cuando la IA sintetiza o recomienda información.
Estrategia2026
Generatiivisen tekoälyn aikakauden hakukoneoptimointi-tekoälypohjaisten hakukoneiden vaikutus pk-yritysten sisältöstrategioihin
T Pihlajamäki
El paper analiza cómo las herramientas de búsqueda basadas en IA generativa están alterando la estrategia de contenidos de las pymes, afectando decisiones sobre temas, formato y frecuencia de publicación. Ayuda a GEO a definir prioridades de contenido orientadas a visibilidad en buscadores de IA, para alinear el plan editorial con los nuevos patrones de descubrimiento.
Estrategia GEO2026
AI AGENTS IN THE WILD
R Kumar
Propone un enfoque de Generative Engine Optimization para optimizar contenidos con el objetivo de ser citados por motores de búsqueda basados en IA como Perplexity, ChatGPT Search y Gemini. Enfatiza que los agentes analizan las respuestas de IA y ajustan la estrategia para mejorar la probabilidad de aparición y cita en esos resultados.
Auditoría2026
Persona Conditioning of Brand Recommendations in Retrieval-Augmented Commercial Chat: A Prominence-Stratified Cross-Provider Audit
W Jack, N Lehman, K Maloney, S Xu
Propone una auditoría entre proveedores para medir cuánto cambia la recomendación de marca según la persona y el contexto al consultar “best CRM software” en asistentes con RAG. Identifica diferencias de prominencia estratificada (prominence-stratified) y ayuda a mejorar la medición de citaciones y consistencia de recomendaciones entre roles y regiones, reduciendo variabilidad no controlada en GEO.
Riesgo2026
Framing of higher education opportunities by large language models
PT Nikula
El paper analiza cómo los LLMs enmarcan oportunidades de educación superior, lo que puede inducir sesgos en la recomendación y afectar la visibilidad de programas concretos. Para equipos GEO, ayuda a identificar riesgos de framing (p. ej., priorización o omisión de opciones) al evaluar cómo el contenido de IA influye en la intención del usuario.
Auditoría2026
GEO Non-Biased Audits: A Human-in-the-Loop Framework for AI Discoverability Validated Across 10 AI Platforms
J Barrett
Propone un marco de auditoría con Human-in-the-Loop para evaluar el comportamiento de recuperación de IA en condiciones neutrales y no autenticadas, reduciendo sesgos entre plataformas. Valida el enfoque en 10 plataformas de IA, aportando una metodología práctica para comparar la descubribilidad de forma consistente y auditable en operaciones GEO multicanal.
Estrategia GEO2026
INNOVATIONS IN DIGITAL MARKETING AS A STRATEGIC RESPONSE TO MARKET UNCERTAINTY
O Rankić, A Rušidi
Relaciona innovaciones en marketing digital con la necesidad de responder a la incertidumbre del mercado mediante enfoques basados en IA, lo que refuerza el papel de la estrategia en GEO. Ayuda a justificar la adopción de conceptos como Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar visibilidad y resiliencia operativa a medida que el ecosistema integra más sistemas de IA.
Gobernanza2026
Governing Generative Music: Attribution Limits, Platform Incentives, and the Future of Creator Income
P Teikari
Analiza límites de atribución y modelos de incentivos de plataforma que condicionan ingresos y derechos de creadores cuando la música generativa usa grabaciones como datos de entrenamiento. Ofrece claves para evaluar y mitigar riesgos reputacionales y legales en estrategias de contenido, vinculando cómo cambian la visibilidad y la monetización con la reutilización automatizada del catálogo.
Riesgo2026
Exploring LLM biases to manipulate AI search overview
R Smirnov
El trabajo analiza sesgos en LLMs que pueden manipular los “search overviews”, lo que introduce riesgo de desinformación y degradación de la calidad en flujos GEO. Sirve para diseñar pruebas y controles de gobernanza que detecten efectos de sesgo en resúmenes generados, especialmente cuando se emplean para decidir qué resultados se consideran relevantes.
Concentración2026
Beyond search: LLM adoption and web traffic concentration
S Gholami, C Firullo, C Cheyre…
El paper sugiere que la adopción de LLM puede desplazar la navegación desde múltiples sitios externos hacia menos fuentes dominantes, aumentando la concentración del tráfico. Para GEO, esto implica revisar la dependencia de motores de búsqueda y priorizar estrategias que mantengan visibilidad en entornos conversacionales y respuestas asistidas por IA.
Riesgo2026
The Impact of Google AI Summaries and Google AI Overviews on Publishers' Revenue and Media Freedom Implications for the Information Ecosystem and …
N Lucchi
Analiza cómo los Google AI Overviews y AI Summaries alteran el acceso a información de interés público y pueden afectar los ingresos de los editores al reducir clics hacia sus contenidos. Te ayuda a anticipar riesgos para la visibilidad y la libertad mediática, y a definir criterios para evaluar el impacto del tráfico “cero-clic” y la pérdida de distribución orgánica frente a la síntesis en la plataforma.
Visibilidad2026
Modeling of Brand Visibility Under Agentic Search and Shopping Mediation Using Structured Marketplace Signal Data
N Farhat, S Khoury
Propone modelar la visibilidad de marca en entornos de búsqueda y compra mediados por agentes, usando señales estructuradas del marketplace para estimar impactos en GEO. Si aplica, ayuda a diseñar mediciones comparables (por señal de contenido y contexto de agente) para detectar qué fuentes de datos impulsan la visibilidad y priorizar optimizaciones con mayor retorno.
Citación2026
What Drives Citations in Production Large Language Models?
ATTW Pages, B Moore, L Dunne
Identifica qué características a nivel de página influyen en la frecuencia de citas que hacen los modelos lingüísticos en producción, ayudando a priorizar contenidos que tienen más probabilidad de ser referenciados. Aporta un marco para medir y mejorar la visibilidad en citaciones basadas en web, con foco en señales concretas de página más que en factores generales.
Gobernanza2026
For Questions of Ought, AI Could Use Some SAGE Advice
S Milli, RE Berker, S Kraiczy, C Shi, J Kussman…
El trabajo aborda cómo los sistemas de IA que dan asistencia normativa pueden generar orientación opaca sobre qué hacer o pensar, elevando el riesgo de sesgos y decisiones indebidas. Para GEO, su enfoque sugiere reforzar controles de gobernanza y trazabilidad en prompts, políticas de respuesta y evaluación de salidas para reducir variabilidad no justificada.
Arquitectura RAG2026
Retrieval-augmented generation (RAG) generatiivisissa hakujärjestelmissä: arkkitehtuuri ja verkkosisällön hyödyntäminen
R Pietikäinen
Describe una arquitectura RAG para sistemas de búsqueda generativa y cómo el modelo recupera contenido para aumentar la calidad de las respuestas. Aporta criterios para aprovechar mejor el contenido web y reducir fallos típicos como alucinaciones, mejorando la efectividad del “retrieval” antes de generar.
Estrategia2026
Le marketing digital à l'ère de l'IA: Contenu, trafic, conversion: des fondamentaux jusqu'aux dernières avancées des agents IA
S Lendi
Propone cómo transformar el contenido para que funcione con Generative Engine Optimization (GEO) usando técnicas como prompt chaining y agentes de IA, vinculando contenido, tráfico y conversión en un flujo continuo (loop marketing). Ayuda a definir una estrategia centrada en la autenticidad, incorporando enfoques como vibe coding para iterar rápidamente y mejorar el rendimiento frente a las últimas capacidades de agentes IA.
Riesgo2026
CrossCFD: Leveraging Cross Market Inconsistencies for Fake Review Detection
P Wang, L Wang, C Ma, Y Hu
Propone detectar reseñas falsas aprovechando inconsistencias entre mercados, lo que reduce el riesgo de que el contenido manipulado mejore su visibilidad en respuestas generadas. Aporta un enfoque evaluable de “CrossCFD” para auditar señales de calidad y sesgos por plataforma, útil para medir y mitigar fraude en ecosistemas de reseñas.
Riesgo tráfico2026
Beyond search: LLM adoption and the concentration of web traffic
S Gholami, C Firullo, C Cheyre, A Acquisti
El paper advierte que la adopción de LLM puede concentrar el tráfico web hacia un conjunto menor de fuentes, reduciendo la dispersión histórica generada por los buscadores tradicionales. Para GEO, esto implica medir variaciones en visibilidad y dependencias de canales (buscador vs. respuestas de modelos) para anticipar caídas y ajustar estrategia de contenido y distribución.
Visibilidad2026
The Language Blind Spot: How Query Language and Brand Recognition Tier Shape AI-Constructed Brand Reputation Across Twelve European Languages
D Żatuchin
El estudio muestra que el reconocimiento de marca y el idioma de consulta introducen un sesgo medible en la reputación construida por IA, lo que reduce la validez del monitoreo cuando se realiza solo en inglés. Te ayuda a diseñar un monitoreo multilingüe con mayor representatividad en doce lenguas europeas para captar variaciones reales de reputación entre consultas y marcas.
Visibilidad2026
Algorithmic Deprioritization Patterns in AI-Generated Content Distribution: The Marketing Agent Decay Model (MAD-M™) as a Predictive Framework
K Shrider
El modelo MAD-M™ propone un umbral de saturación del 60% que indica cuándo la visibilidad de contenidos generados por IA empieza a degradarse de forma acelerada en las capas de descubrimiento digital. Ayuda a equipos GEO a planificar cadencias de publicación y redistribución para reducir la caída de alcance cuando se aproxima ese punto de saturación.
Riesgo IA2026
Stand-Alone Complex or Vibercrime? Exploring the adoption and innovation of GenAI tools, coding assistants, and agents within cybercrime ecosystems
J Hughes, B Collier, DR Thomas
El estudio analiza cómo la adopción de herramientas GenAI, asistentes de código y agentes puede acelerar la innovación dentro de ecosistemas de cibercrimen y aumentar el riesgo de incidentes. Te ayuda a priorizar controles GEO/seguridad focalizados en el uso de modelos/agents para actividades de hacking, reduciendo la probabilidad de escenarios de “escape” y abuso operacional.
Benchmark2026
The Client, the Brand, and the Agent
M Tsakiris
Reúne un cruce de más de 200 fuentes (prensa especializada, investigación académica, informes de consultoras, white papers y datos GEO) para sostener un enfoque basado en evidencia sobre el papel del cliente, la marca y el agente. Ayuda a los equipos GEO a comparar supuestos y tácticas con benchmarks externos y a detectar brechas entre estrategia de marca y comportamiento del agente en motores generativos.
Riesgo2026
Verified Misguidance: Measuring Structural Citation Failures in Search-Augmented LLMs
Y Seo, W Jeong, E Kim, H Jang, D Lee
Cuantifica fallos estructurales de citación en LLMs aumentados con búsqueda y demuestra que gran parte de las citas no se comprueban en el contenido real, lo que eleva el riesgo de desinformación. Aporta un marco de medición para evaluar la “misguidance” en escala (millones de consultas al día) y priorizar auditorías de citaciones como parte de la estrategia GEO.
Estrategia GEO2026
Beyond Consumer Memory: How Large Language Models Update Brand Knowledge
A Hamann, F Stahl, PK Kannan
Propone integrar SEO, GEO y contenido consciente de la recuperación para que el “conocimiento de marca” que actualizan los LLM se mantenga alineado con fuentes relevantes. Aporta un marco para diseñar y actualizar contenidos pensados para ser recuperados por sistemas de consulta, mejorando la consistencia de las respuestas sobre marca frente al desajuste por memoria de consumidor.
Implementación2026
AI for Public Relations: A How-To Guide for Implementation and Management
S Waddington, B Verinder
Ofrece una guía práctica para aplicar IA de forma efectiva y ética en los procesos de PR, especialmente orientada a equipos de gestión de nivel medio y agencias. Ayuda a definir cómo escalar el uso de IA en estrategias y operaciones de relaciones públicas, mejorando la ejecución y la gobernanza del flujo de trabajo.
Visibilidad2026
Verkkosivuston hakukoneoptimointi tekoälyn ja monikanavaisen haun aikakaudella: case: Eagletic
J Karvonen
El paper aborda la optimización de la visibilidad en motores de búsqueda impulsados por IA (GEO), conectándola con el uso de una estrategia multicanal. Aporta un marco práctico para ajustar contenidos y señales para mejorar la indexación y la presencia en resultados de búsqueda generativos, usando el caso Eagletic como referencia.
Colaboración guiada2026
CANote: Empowering Fact-checking Note Writing Through Scaffolded and Provenance-based Human-AI Collaboration
S Zhang, J Chen, Y Chuai, D Shi, Y Wang, X Yi…
Propone un modelo de colaboración humano-IA “escalonado” para redactar notas de verificación basadas en evidencia y con trazabilidad de procedencia. Ayuda a GEO a mejorar la precisión y la calidad del contenido verificable, incorporando un flujo de trabajo estructurado que reduce errores de atribución y refuerza la confianza en la información.
Marco GEO2026
THE ASHTA-AYAMA MODEL
A Saxena
Propone el modelo ASHTA-AYAMA basado en el framework Pancha-Ayama (5D), estructurando el aprendizaje en cinco grados de libertad: tres espaciales, uno temporal y uno adicional, para orientar cómo se modela y optimiza el comportamiento de búsqueda. Puede servir como base para diseñar estrategias de contenido y seguimiento de señales considerando explícitamente las dimensiones espaciales y temporales, en lugar de tratarlas como variables aisladas.
Visibilidad2026
Werden Sie für KI sichtbar
DS zur semantischen Optimierung
El paper enmarca el paradigma de la GEO (Generative Engine Optimization) como una disciplina estratégica para que los contenidos sean detectables por sistemas generativos y modelos de IA. Ofrece una base conceptual para priorizar el formateo y la estructuración del contenido con el objetivo de mejorar la visibilidad en motores orientados a IA.
Auditoría2026
The Unfinishable Map: Agentic Philosophy Through Adversarial Self-Review
A Southgate
Propone una forma de auditoría basada en revisión adversarial y autoevaluación iterativa para detectar incoherencias y reducir la dificultad de distinguir salidas generadas por IA de texto humano. Aporta un marco de “mapa inacabable” que permite mejorar la fiabilidad del contenido mediante múltiples rondas de revisión, útil para equipos GEO que necesitan controlar calidad, trazabilidad y consistencia editorial.
Riesgo2026
Who Owns the AI Recommendation? A Multi-Industry Empirical Map of Brand Category Ownership Across Large Language Models
D Żatuchin
El paper mapea empíricamente la propiedad de categorías de marca en recomendaciones generadas por grandes modelos de lenguaje, identificando qué marcas “dominan” distintas categorías según industria. Para equipos GEO, sirve como base para evaluar el riesgo competitivo de perder visibilidad en recomendaciones de IA y para priorizar auditorías y estrategias por categorías y modelos específicos.
Estructuracion2026
ord
K Campbell
Explica que el primer paso en GEO es transformar datos empresariales no estructurados a formatos estructurados y legibles por máquinas, para habilitar el trabajo de agentes. Aporta una guía práctica sobre cómo preparar la base de datos para que los motores generativos puedan interpretar el contenido y mejorar el desempeño en tareas automatizadas.
Estrategia2026
The Role of Artificial Intelligence (AI) in Business Transformation: A Systematic Literature Review
N Niroula, G Sharma
El estudio, en formato de revisión sistemática, ayuda a identificar en qué procesos la IA aporta mejoras frente a sistemas convencionales y qué cuellos de botella puede atacar mejor en la transformación empresarial. Te sirve para priorizar casos de uso y construir una hoja de ruta GEO basada en evidencia, alineando automatización, medición de impacto y adopción por fases.
Riesgo2026
Paraphrase Brittleness in Production Retrieval-Augmented Commercial Recommendation: Reproducibility Below the Rerun-Stability Baseline
W Jack, N Lehman, K Maloney, S Xu
El paper muestra que pequeñas variaciones en la consulta de un usuario pueden provocar cambios sustanciales en las recomendaciones, indicando un problema de “paraphrase brittleness” en sistemas RAG para recomendación comercial. Ayuda a GEO a definir controles de riesgo de estabilidad (comparar resultados entre reformulaciones como “best CRM”, “top CRM” y consultas con contexto tipo “para una startup SaaS”) y a establecer una línea base de rerun-stability para detectar degradaciones de reproducibilidad.
Estrategia2026
Designing adaptive user interfaces in the age of malleable software
J Roorda
Propone una guía para diseñar interfaces adaptativas que puedan personalizarse y evolucionar con el producto usando software maleable y técnicas de IA. Ayuda a identificar cómo gestionar cambios continuos en la experiencia de usuario para mejorar la conversión y la retención sin rehacer toda la interfaz.
Riesgo2026
Der neue KI-Commerce
G Heinemann
Advierte que para 2030 más del 30% de los pedidos en e-commerce podrían estar impulsados por IA, afectando la captación orgánica y el rendimiento de los canales de búsqueda. Ayuda a anticipar riesgos de dependencia de interfaces generadas por IA y a priorizar auditorías y planes de mitigación en SEO para mantener visibilidad.
Estrategia2026
The influence of artificial intelligence technologies on business model transformation for marketing agencies/Submitted byJan Paffenholz
J Paffenholz
Aporta una hoja de ruta para agencias de marketing basada en la transformación del modelo de negocio hacia un enfoque “AI-first”, incluyendo la creación de modelos operativos de marketing con IA y la redefinición de roles. Ayuda a identificar palancas de optimización como la reducción de costos, la disminución de personal y la adopción de prácticas orientadas a prompting y a la “generative engine optimization” para mejorar la visibilidad en motores de generación.
Visibilidad2026
Algorithmic Visibility and Agentic Product Selection under Heterogeneous Attention in Digital Consumer Markets with Health-Sensitive Demand
B Prakoso, F Ramadhan…
El paper vincula la visibilidad algorítmica con la selección de productos en entornos de búsqueda mediada por agentes, mostrando que la atención heterogénea altera qué ofertas quedan priorizadas. Aporta criterios para ajustar señales de contenido estructurado en mercados de consumo con demanda sensible a la salud, reduciendo el riesgo de quedar infraexpuesto en consultas relevantes.
Visibilidad2026
VERKKOKAUPAN NÄKYVYYS TEKOÄLYPOHJAISISSA HAKUJÄRJESTELMISSÄ
V Väliharju
El paper aborda cómo aplicar Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar la visibilidad de un e-commerce en sistemas de búsqueda basados en IA. Te da criterios y enfoque para entender qué elementos del contenido y la indexación influyen cuando la IA genera respuestas, ayudando a priorizar acciones de optimización orientadas al rendimiento.
Visibilidad IA2026
How LLMs Rank Your Personal Brand Name: A Practical Report on Being Recommended by ChatGPT, Claude, and Perplexity
B Sarkhedi
Explica cómo modelos como ChatGPT, Claude y Perplexity generan listas de recomendación cuando un usuario solicita “el mejor profesional” en un área, lo que ayuda a diagnosticar por qué apareces o no en esas respuestas. Aporta un enfoque práctico para ajustar tu marca personal para mejorar la probabilidad de recomendación por IA, alineando señales de autoridad, consistencia y disponibilidad en fuentes relevantes.
Visibilidad2026
Machine Legibility and Attention Retention in Agent Mediated Commerce Visibility Across Structured Product Pages
K Fawzy, T Hegazy
El trabajo estudia cómo la legibilidad para máquinas en páginas de producto condiciona la visibilidad cuando intervienen agentes de compra y sistemas de recomendación. Aporta criterios para estructurar contenidos y elementos de la página con el objetivo de mejorar la retención de atención, reduciendo fallos de interpretación por parte de modelos y aumentando la probabilidad de exposición en entornos de búsqueda mediados por IA.
Medición2026
Annotation as the Confidence Fulcrum: How AI Systems Classify Digital Content and Why It Determines Recommendation Outcomes
J Barnard
El trabajo propone un modelo empírico para medir cómo la confianza asignada en la anotación (labels en múltiples dimensiones) impacta directamente en la clasificación del contenido y, por extensión, en los resultados de recomendación. Ayuda a equipos GEO a identificar qué señales de anotación y niveles de confianza determinan visibilidad y performance, mejorando la evaluación de cambios en el pipeline de indexación.
Medición2026
How AI Perceives the World: Epistemic Foundations for Measuring Entity Representation without Ground Truth
S Nagafuchi
Propone fundamentos epistémicos para medir la representación de entidades en LLM sin depender de verdad de referencia (ground truth), útil cuando no existe un dataset etiquetado o actualizado. Ofrece un marco para evaluar cómo el modelo cita, describe y asocia entidades, mejorando la visibilidad y permitiendo auditorías comparables entre modelos o versiones.
Auditoría2026
How AI Platforms Search: Fan-Out Query Behavior Across Intent Types, Verticals, and Platforms
A Lee
El paper analiza cómo las plataformas de IA descomponen un prompt del usuario en múltiples consultas internas tipo fan-out, variando por intención, vertical y plataforma. Esto te permite auditar diferencias de comportamiento entre motores, evitando asumir que el texto del usuario se reutiliza tal cual y mejorando la trazabilidad de los resultados GEO.
Gobernanza2026
The Brand Visibility Maturity Model: A Governance Framework for AI-Mediated Organizational Visibility
A Nallawalla
Propone un modelo de madurez de visibilidad de marca con enfoque de gobernanza para organizaciones que dependen de sistemas de descubrimiento mediados por IA. Ayuda a definir controles y métricas para reducir la variabilidad y los riesgos de visibilidad al alinear políticas, datos y experimentos con el ciclo de producción y mantenimiento de la marca.
Estrategia conversacio2026
How Much Should a Conversational Recommender System Converse?
A Kumar, V Manshadi, A Tumu
Propone criterios para decidir cuántas preguntas y cuánto contexto debe usar un sistema recomendador conversacional, optimizando la calidad de la recomendación frente a la fricción del usuario. Ofrece una base para diseñar flujos GEO conversacionales que mejoran la elicitación de información y la satisfacción del usuario, reduciendo conversaciones innecesarias.
Estrategia GEO2026
När synlighet förändras: En studie om strategiska implikationer i ett förändrat söklandskap
D Carlsson
Analiza cómo los cambios en el ecosistema de búsqueda impulsan nuevas metodologías de Generative Engine Optimization (GEO) para mantener o mejorar la visibilidad en motores basados en IA. Ofrece un marco de referencia para planificar ajustes estratégicos cuando la visibilidad deja de medirse solo por ranking y pasa a depender de la forma en que los modelos generan respuestas.
Visibilidad2026
New year, new challenges
S DIN
El paper indica que la recopilación y verificación de información puede tomar alrededor de un minuto, lo que acelera el proceso previo a análisis de contenido y temática. Aporta pautas para usar la identificación de temas clave como punto de partida para mejorar la orientación de contenidos y optimizar la visibilidad en búsquedas.
Estrategia GEO2026
Marketing Digital
MT Botas Etcheverría
El texto enmarca el crecimiento de la Generative Engine Optimization (GEO) como una evolución del SEO/SEM tradicional, útil para adaptar tácticas a motores generativos. Ayuda a posicionar un enfoque estratégico para mejorar presencia en motores que sintetizan respuestas, alineando contenido y señales para ganar visibilidad más allá de los rankings clásicos.
Estrategia2026
Charting the Course: Unleashing the Potential of an AI-driven Marketing Strategy
C Schubart, F Stamminger
Identifica 17 factores de éxito para implementar una estrategia de marketing basada en IA en la región DACH, lo que te sirve como checklist accionable para priorizar iniciativas. Te ayuda a traducir la evidencia (revisión de literatura y encuesta empírica) en decisiones de ejecución y mejora continua para aumentar el rendimiento en SEO/GEO.
Arquitectura2026
The Citation Layer: Structured Knowledge Nodes for AI Retrieval-optimized Content Infrastructure
P Still
Propone una “capa de citación” basada en nodos de conocimiento estructurados para mejorar la recuperación por sistemas de búsqueda de IA, reduciendo el desfase entre cómo se publica contenido y cómo lo indexan los modelos. Ayuda a diseñar una infraestructura GEO orientada a trazabilidad y precisión de fuentes, facilitando que los sistemas recuperen fragmentos relevantes de manera consistente.
Benchmark2026
ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites: How Do LLMs Compare Against Traditional Channels?
M Kaiser, C Schulze
Compara el tráfico orgánico impulsado por LLM (oLLM) frente a canales tradicionales usando 12 meses de datos first-party de 973 sitios de e-commerce, lo que sirve como referencia para estimar impacto incremental. Ayuda a dimensionar variaciones por web en función de volumen y rendimiento (con foco en referencias basadas en $20… del abstract) para validar si los referrals desde ChatGPT compensan frente a adquisición tradicional.
Estrategia GEO2026
Growth hacking strategies for small beauty service-based businesses: a study of nail salons in Helsinki, Espoo, and Vantaa
TNQ Le
El paper orienta a negocios pequeños de servicios de belleza (p. ej., salones de uñas) hacia una estrategia de Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar la visibilidad en búsquedas de IA. Enfoca acciones en crear contenido de alta calidad y claridad para alinearlo con cómo las empresas de IA seleccionan y presentan respuestas.
Benchmark2026
AgentWebBench: Benchmarking Multi-Agent Coordination in Agentic Web
S Zhong, K Shen, C Xiong
Propone AgentWebBench para medir de forma reproducible la coordinación de agentes en tareas web, facilitando comparaciones entre enfoques y proveedores. Ofrece una base de referencia cuantitativa para evaluar rendimiento de navegación y recuperación de información, útil para optimizar visibilidad y trazabilidad de estrategias GEO basadas en agentes.
Estrategia GEO2026
Digital Marketing Plan for a Sustainable Fashion Brand: A case Study for Tico Fabrics Ltd.
A Abass
El estudio propone un plan de marketing orientado a marca sostenible que integra Generative Engine Optimization (GEO) para hacer más atractivos los canales y contenidos a los motores generativos. Ayuda a equipos GEO a traducir objetivos de posicionamiento en acciones prácticas de optimización de contenido para mejorar la visibilidad orgánica ante IA.
Estrategia2026
SEO в 2025 году и прогнозы на 2026 год
РО Короленя
El abstract apunta a que en 2025 y con vistas a 2026 la optimización evolucionará hacia la Generative Engine Optimization, exigiendo adaptar sitios y contenidos a la forma en que los sistemas de IA interpretan y generan respuestas. Ofrece una base de planificación GEO para priorizar cambios en arquitectura de contenido y señales relevantes para reducir la pérdida de visibilidad en motores generativos durante la transición de 2025 a 2026.
Visibilidad2026
Wandel von klassischen zu digitalen Kommunikationsinstrumenten
WD Hiemeyer, C Seidl
El trabajo introduce el concepto de Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar la visibilidad de contenidos en las respuestas de buscadores impulsados por IA. Sirve como punto de partida para adaptar instrumentos y mensajes de comunicación hacia formatos y señales que ayuden a que los modelos generativos usen y prioricen esos contenidos.
Visibilidad2026
Who Becomes Visible? How Google And DuckDuckGo Organize Data Privacy Information: Search engine rankings and algorithmic visibility in digital information …
A Svensson, J Lindström
El estudio ayuda a entender cómo Google y DuckDuckGo estructuran y muestran la información de privacidad, lo que permite anticipar dónde aparecen esos contenidos en los resultados. Aporta una base comparativa para identificar patrones de ranking y brechas de visibilidad entre motores, mejorando la optimización de contenidos orientados a privacidad y cumplimiento.
Benchmark2026
Smart Contract Based Data Strategy for Startup Growth in Digital Business Systems
P Paroli, M Muhtarom, MM Siahaan…
Propone un enfoque basado en smart contracts para estructurar y auditar la estrategia de datos que impulsa el crecimiento de startups en sistemas de negocio digitales. Ayuda a convertir prácticas de Generative Engine Optimization en benchmarks reproducibles, usando referencias empíricas y evaluaciones de SEO para motores generativos (citadas en 2025–2026) para medir el rendimiento de forma comparativa.
Visibilidad2026
Verkkosivun näkyvyyden kasvattaminen orgaanisesti-opas
E Mäkelä
El paper ofrece una guía práctica para aumentar la visibilidad orgánica en buscadores, destacando que el posicionamiento no depende del azar sino de acciones sistemáticas. Ayuda a equipos GEO a estructurar mejoras en contenido y estrategia de búsqueda para captar más tráfico desde consultas relevantes.
Visibilidad2026
Designing AI-Powered Search Platforms: Advertiser Incentives, Quality Paradox, and AI Sequencing
G Lyu, YJ Chen
Analiza cómo los incentivos publicitarios y el “paradox” de calidad pueden alterar la visibilidad cuando la búsqueda es reemplazada o complementada por IA secuenciadora. Ofrece criterios operativos para evaluar y ajustar estrategias de contenido y ranking para minimizar caídas de desempeño bajo sustitución de la búsqueda tradicional.
Estrategia2026
Nobel Peace Prize Leadership Management Facing Global Crisis War 3
P Damayanti, P Ratnasih, R Bratamanggala…
Propone un marco integral de gestión del liderazgo aplicable a economías desarrolladas y emergentes para afrontar crisis globales, lo que puede orientar decisiones GEO bajo entornos inestables. Aunque el abstract no aporta cifras específicas, la estructura del enfoque puede adaptarse para priorizar acciones de búsqueda/IA en función de objetivos y cambios del contexto.
Gobernanza2026
Preserving Competition in Answer Engines under the Digital Markets Act
C Carugati
El paper analiza cómo la Digital Markets Act puede restringir prácticas de auto-preferencia en los “answer engines”, reduciendo el riesgo de sesgos competitivos. Ayuda a GEO a evaluar criterios de acceso y de intermediación exigidos por la Comisión para diseñar mediciones y auditorías que detecten degradación de visibilidad atribuible a reglas regulatorias.
Visibilidad2026
The Invisible Business: Why Your Business Exists in the Real World but Not in AI–a Framework for Understanding AI Visibility
L Kenney
Propone un marco para entender por qué una empresa puede existir en el mundo real pero no aparecer o ser reconocida en plataformas de IA como ChatGPT, Claude o Gemini, explicando el “gap” de visibilidad. Ayuda a GEO a identificar causas y traducirlas en auditorías prácticas para mejorar señales de descubrimiento y reducir la probabilidad de que la marca sea ignorada por los motores conversacionales.
Reputación2026
AI-based monitoring of fdi perceptions: developing a real-time reputation index for investment promotion agencies in the baltic states
M Balodis
Propone un índice de reputación en tiempo real para agencias de promoción de inversiones usando señales de exposición mediática y sentimiento, útil para anticipar cambios en la percepción del FDI en los países bálticos. Ofrece un marco medible para convertir datos de medios en un indicador operativo de visibilidad reputacional, habilitando seguimiento continuo y comparaciones entre mercados.
Visibilidad2026
AI-Mediated Retail Visibility and Consumer Purchase Intent Across Search Results Social Endorsements and Product Bundling Decisions
S Cárdenas, A Patiño
El trabajo aporta una base para estimar la visibilidad en motores de búsqueda generativos usando señales como densidad de evidencia, similitud semántica y formatos de contenido estructurado. También sugiere cómo esas señales pueden influir en la intención de compra del consumidor mediante interacciones entre resultados de búsqueda, avales sociales y decisiones de empaquetado de producto.
Evaluación2026
From Docs to Descriptions: Smell-Aware Evaluation of MCP Server Descriptions
P Wang, Y Li, Y Sun, C Liu, Y Liu, Y Tian
Propone una evaluación “smell-aware” de las descripciones de servidores MCP, orientada a detectar señales de calidad que afectan cómo los buscadores y motores de búsqueda para IA interpretan el contenido. Ayuda a optimizar descripciones para mejorar visibilidad en consultas convencionales y a priorizar cambios basados en indicadores observables, reduciendo variabilidad entre documentos y metadatos.
Riesgo2026
LLMs Struggle to Rank Products Robustly
K Alhamoud, C Moraitaki, C Hinojosa, J Zhou…
El paper sugiere que los LLMs tienen dificultades para clasificar productos de forma robusta cuando realizan comparaciones usando recuperación web, lo que puede generar rankings inestables ante cambios menores en la consulta o en el contenido recuperado. Para GEO, implica medir la consistencia del ranking (por ejemplo, variación top-k entre ejecuciones) y auditar el impacto de la calidad y actualidad de los documentos recuperados en la respuesta.
Estrategia2026
AI-Assisted Branding for Startups and SMEs: How AI Shapes Consumer Trust, Adoption, and Purchase Intention (2014–2025). A Bibliometric and Thematic Review
MR Islam, L Leonidou, B Weathington
El paper enmarca el paso de SEO tradicional a GEO para 2025, conectando el branding asistido por IA con la confianza del consumidor, la adopción y la intención de compra. Aporta una revisión bibliométrica y temática que ayuda a priorizar palancas de estrategia GEO enfocadas en aumentar credibilidad y conversión en startups y pymes.
Impacto2026
How is AI impacting people?
C Summerfield, R Anselmetti, S Avin, V Cheung…
El paper aborda el impacto de sistemas de IA en usuarios humanos a escala masiva, indicando que estos sistemas ya están siendo usados por mil millones de personas en todo el mundo. Para GEO, ayuda a contextualizar riesgos de rendimiento y percepciones de los usuarios que pueden afectar señales de participación y calidad percibida en experiencias de búsqueda.
Estrategia2026
AI Marketing: Potenziare il metodo Seth Godin con l'intelligenza artificiale
S Milan
Propone aplicar principios del método de Seth Godin a la GEO para aumentar la relevancia y mejorar el rendimiento en motores generativos. Enfoca el cambio desde la SEO tradicional hacia un enfoque donde la IA ayuda a identificar mensajes diferenciales que incrementan la probabilidad de aparecer y ser referenciados por sistemas de respuesta.
Estrategia2026
Sosiaalisen median sisältöstrategia markkinointitoimiston uudelleenpositioinnin tukena: case Adone Agency
M Pajunen
El trabajo vincula la reposición de una agencia de marketing en redes sociales con la práctica de GEO, es decir, optimizar contenido para que los motores generativos de IA mencionen la empresa. Ofrece un caso aplicable para planificar una estrategia de contenido orientada a aumentar visibilidad en IA, alineando el contenido y el posicionamiento con señales que los sistemas generativos puedan recuperar.
Visibilidad2026
Tekoälyn rooli nykypäivän markkinointiviestinnässä
J Hautala
El paper contextualiza el papel de la IA en el marketing de búsqueda y define cómo el GEO busca mejorar la visibilidad en consultas generadas o asistidas por modelos. Ofrece un marco conceptual para alinear contenido, intención y señales para posicionar mejor en búsquedas donde la IA sintetiza y recomienda resultados.
Gobernanza2026
Digital Product Passports as Agentic Supply Chain Infrastructure: A Strategic Framework for Fashion
P Teikari, N Fuenmayor
Propone un marco estratégico para que los equipos de GEO evalúen qué credibilidad dar a las afirmaciones de sostenibilidad cuando agentes de IA realizan consultas sobre productos. Alinea la infraestructura de Product Passports con necesidades de verificación y control en cadenas de suministro, reduciendo el riesgo de confiar en datos incompletos o no auditables.
Estrategia GEO2026
Rendre visible la création à l'heure des algorithmes et de l'IA
A Cornelissen
El paper sitúa el enfoque de Generative Engine Optimization (GEO) como una vía para aumentar la visibilidad de la creación en motores de búsqueda generativos basados en IA. Ayuda a orientar decisiones de optimización del contenido hacia señales que mejoran la recuperación y presentación de la información, con el objetivo de ganar tracción en estos nuevos sistemas.
Privacidad y Eficacia2026
Advertising in the digital era: privacy, effectiveness and LLM innovation
Z Gu
Ayuda a evaluar cómo las tecnologías de mejora de la privacidad afectan la efectividad publicitaria y la visibilidad para editores y marcas, conectando privacidad y resultados medibles. Aporta un marco sobre el uso de innovaciones con LLM para optimizar campañas, con implicaciones directas para medición de rendimiento y decisiones GEO basadas en datos.
Estrategia2026
CORAZ MŁODSZA
N KONSUMENT, NI NATURA
Propone ampliar el SEO clásico hacia Generative Engine Optimization (GEO) y la creación de contenidos AI-Ready, con enfoque en que sean educativos, expertos, repetibles y continuamente indexables. Te ayuda a diseñar una ruta práctica de optimización para buscadores de IA, alineando formato y calidad del contenido para mejorar su recuperabilidad por modelos generativos.
Estrategia SEO2026
Crafting a Brand Identity, Marketing Your Work, and Distribution Channels
JA Reis
Integra identidad de marca con una estrategia de comercialización centrada en SEO y en la optimización para motores generativos, conectando distribución y descubribilidad. Ayuda a entender cómo intervienen SEO, GEO y algoritmos en el e‑commerce para orientar decisiones tácticas de canales y contenido.
Visibilidad2026
Temporal Graph Retrieval Models for Product Visibility Under Short Window Attention in AI Mediated E Commerce Search Sessions
Y Amrani
Propone modelos de recuperación en grafos temporales para mejorar la visibilidad de productos cuando la atención en ventanas cortas limita el contexto en sesiones de búsqueda mediadas por IA. Ayuda a identificar qué eventos y relaciones del grafo (p. ej., interacciones recientes en la sesión) deben priorizarse para aumentar la probabilidad de exposición de productos en resultados.
Arquitectura de medici2026
Beyond Impressions: Defining the Performance Measurement Architecture for Agent-Mediated Commerce
PF Accornero
Propone una arquitectura de medición para el desempeño en comercio mediado por agentes, útil para definir métricas más allá de las impresiones y conectar el impacto con resultados transaccionales. Ayuda a estructurar cómo capturar, atribuir y monitorear señales clave de rendimiento de agentes (p. ej., pasos del flujo, conversión y calidad de la recomendación) para mejorar la visibilidad y la optimización en entornos de compra automatizada.
Estrategia GEO2026
Asiakaslähtöinen sisällöntuotanto rakennusalan verkkosivuilla: Case Astora-Rakennus Oy: liiketalouden asiantuntijaraportti
J Laine-Aalto
El caso propone una estrategia de contenido centrada en el cliente para sitios del sector construcción, combinando segmentación híbrida con optimización GEO basada en IA generativa. Sugiere incorporar elementos visuales como diagramas de procesos además de contenido experto, para mejorar la relevancia y la respuesta de buscadores orientados a IA.
Estrategia GEO2026
Інтернет-маркетинг в просуванні товарів, послуг підприємства на прикладі ТОВ «ДОМІНОС ПІЦЦА ЮКРЕЙН»: кваліфікаційна робота магістра: спец. 075 …
Я Водяницька
Propone la transición desde una SEO tradicional basada en palabras clave hacia Generative Engine Optimization (GEO), incorporando el enfoque en cómo los motores generativos usan y recombinan la información. Ayuda a definir una estrategia accionable para promocionar productos y servicios empresariales (caso “Dominos Pizza Ucrania”), con implicaciones directas en visibilidad y eficiencia del contenido para consultas informacionales.
Gobernanza2026
智能体时代的图书馆转型: 基于 OpenClaw 架构的 服务重构与治理框架研究.
刘炜， 金家琴
Propone un marco de gobernanza para bibliotecas inteligentes basado en la arquitectura OpenClaw, enfocándose en la reconfiguración de servicios y el control de agentes tipo computer-use para reducir fallos operativos y riesgos de cumplimiento. Aporta lineamientos aplicables a la Optimización para Buscadores de IA (incluyendo Model Context Protocol y Generative Engine Optimization) para estandarizar cómo se gestionan el contexto y las respuestas, mejorando la trazabilidad de resultados y la consistencia de la visibilidad.
Gobernanza servicios2026
СЕКЦИЯ 1. СПЕЦИФИКА СФЕРЫ УСЛУГ КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ: ЭВОЛЮЦИЯ IHIP–ХАРАКТЕРИСТИК, КЛАССИФИКАЦИЯ И СОВРЕМЕННЫЕ …
МВ Гафиуллина
El paper aborda la definición y clasificación de “servicio” como objeto de gestión, lo que ayuda a alinear la lógica de negocio con decisiones de optimización para buscadores de IA. A partir de los enfoques descritos, permite identificar riesgos de interpretación y de consistencia semántica al modelar “servicios” en catálogos, páginas y datos estructurados para mejorar la fiabilidad de resultados en sistemas de IA.
Estrategia2026
AGENTIC COMMERCE: A Theory of Markets When the Shopper Is No Longer Human
PF Accornero
Propone un marco teórico de mercados para comercio agentico en el que la “autoridad” se define dentro de las bases de conocimiento de agentes y no en audiencias humanas, alineándose con objetivos típicos de GEO. Ayuda a traducir la optimización de páginas a la optimización de heurísticas usadas por agentes generativos, para mejorar la probabilidad de recomendación y compra cuando el shopper es un sistema.
Gobernanza2026
Proceedings of the 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM 2026)
C Chen, Y Zhang, ZS Li, Z Wang, Q Wang…
Aporta un marco para entender cómo los modelos base adquieren, almacenan y recuperan conocimiento, y cómo asegurar que ese conocimiento se use de forma fiel en tareas reales. Útil para GEO porque ayuda a evaluar riesgos de alucinación y desalineación entre intención y contenido mediante criterios de trazabilidad y control del uso del conocimiento.
Estrategia2026
ГЛОБАЛЬНЫЕ ТРЕНДЫ ЖУРНАЛИСТИКИ-2026: СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ИМПЕРАТИВЫ ДЛЯ ЖУРНАЛИСТСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ УЗБЕКИСТАНА
N Muratova
El paper resume las tendencias globales de la industria periodística hacia 2026 y las traduce en imperativos estratégicos para la formación en Uzbekistán, útil para alinear contenidos educativos con cambios impulsados por IA. Aporta un marco para actualizar planes y metodologías de redacción y distribución, incorporando la lógica de la “economía de creadores” y los impactos del uso de IA en visibilidad y evaluación de contenidos.
Benchmark2026
Benchmarking LLM's Capability in Reasoning over Conflicting Web References
Y Yuan, R Kong, D Li, Y Li, Y Liu
Propone un enfoque de benchmarking para evaluar qué tan bien los LLM razonan cuando las fuentes web recuperadas son contradictorias, simulando escenarios reales de RAG. Ayuda a GEO a medir y comparar el rendimiento de modelos y pipelines de recuperación/generación, identificando brechas cuantitativas en precisión y consistencia cuando la evidencia conflictiva afecta la respuesta.
Seguimiento2026
Análisis y seguimiento de fondos de inversión en Google Sheets+ WhatsApp/Telegram
FM Tobar Pérez
El paper describe un enfoque operativo para analizar y comparar fondos y ETFs usando una hoja de cálculo (Google Sheets) complementada con automatizaciones mediante WhatsApp/Telegram, con el objetivo de mejorar la visibilidad del seguimiento. Aporta una guía práctica para estandarizar datos y alertas, facilitando la medición del desempeño y la comparación entre carteras o fondos.
Riesgo2026
Convergência híbrida 2026: IA agêntica, competências humanas e dinâmicas organizacionais
CF Stettiner, ATC Trevelin, VC Gatto, A Homenko
El paper contextualiza la Generative Engine Optimization dentro del capitalismo de vigilancia, lo que ayuda a identificar riesgos de centralización informacional y dependencia de plataformas en 2026. Aporta un marco para evaluar cómo las dinámicas organizacionales afectan la convergencia híbrida entre IA agentica y competencias humanas, anticipando impactos en control, gobernanza y cumplimiento.
Visibilidad de marca2026
Consumer Attention and Brand Visibility in AI Mediated Digital Commerce Across Middle Eastern Markets
O Haddad
El paper analiza cómo las interfaces mediadas por algoritmos influyen en la atención del consumidor y la visibilidad de marca en el comercio digital, especialmente en mercados de Oriente Medio. Aporta criterios para medir qué factores (producto, influencer y marca) incrementan o reducen la exposición, ayudando a priorizar optimizaciones de visibilidad en entornos de IA.
Usabilidad2026
Verkkosivujen layoutin kehittäminen: kolmannen asteen oppilaitosten etusivun käytettävyyden parantaminen
V Halojoki
El estudio se centra en mejorar la usabilidad de la página de inicio de instituciones educativas de tercer nivel, con enfoque en el layout y la estructura del contenido. Te aporta criterios prácticos para aumentar la visibilidad y la interacción en GEO mediante mejoras del diseño orientadas a la experiencia del usuario.
Riesgo2026
Quantifying how AI Panels improve precision
NCL Beale
El trabajo cuantifica cómo los “AI Panels” mejoran la precisión del modelo frente a sesgos, aportando una base medible para reducir decisiones injustas en procesos de selección. Ayuda a GEO a priorizar auditorías de sesgo y verificación de métricas (por ejemplo, precisión antes y después de aplicar el panel) para limitar el impacto laboral en colectivos vulnerables.
Estrategia GEO2026
EKONOMI PEMASARAN
IPG Diatmika, S Rahayu
El paper plantea cómo el auge de la IA generativa y los chatbots tipo ChatGPT desplaza el SEO tradicional hacia la optimización para motores de búsqueda generativos (GEO). Ayuda a orientar decisiones de contenido y estructura para mejorar cómo las respuestas generadas por IA encuentran, interpretan y citan tu información.
Estrategia2026
Strategi Pemasaran Pendidikan Era Digital
F Widiasari, A Mundiri
El paper propone ajustar la estrategia GEO incorporando Answer Engine Optimization y Generative Engine Optimization para captar tráfico en búsquedas sin clic. Ayuda a definir prioridades de optimización ante un cambio de comportamiento donde la búsqueda sin interacción directa gana protagonismo.
Estrategia GEO2026
СЕКЦІЯ 5 Цифровізація туристично-рекреаційної індустрії
ОВ Бабаєва, АМ Мазур
Propone un enfoque de digitalización del sector turístico y la optimización de contenidos para sistemas de IA mediante GEO (Generative Engine Optimization). Aporta pautas para adaptar descripciones y señales de contenido a la lógica de los motores generativos, mejorando la visibilidad del destino y la calidad de las respuestas de IA.
Estrategia2026
Marketing-Planung und Marketing-Forschung
RT Kreutzer
Presenta la planificación de marketing como un puente entre información y acción para anticipar efectos, definir objetivos y estructurar medidas. Te ayuda a convertir datos de investigación en un plan accionable con objetivos y acciones, mejorando la ejecución y la coherencia de tu estrategia GEO.
Riesgo2026
RAG Sinyal Adaptif RAG Mimarisi: Gelismis Baglam KalitesiIçin Cok Kaynaklı, Zamansal Farkındalıga Sahip Vektör Bilgi Tabanı
B Kurum, AI Manus
Propone una arquitectura RAG con sinyal adaptivo y conciencia temporal para mejorar la calidad del contexto recuperado en sistemas con LLM. Ayuda a reducir riesgos de degradación por relevancia inconsistente al equilibrar múltiples fuentes y ajustar la recuperación según el tiempo, mejorando la estabilidad del contenido.
Visibilidad2026
Attention-Calibrated Product Visibility in Agent-Mediated Social Commerce Using Multimodal Exposure Traces and Structured Listing Signals
F Prasetyo, B Hidayat, R Firmansyah
Propone calibrar la visibilidad del producto en comercio social mediado por agentes usando trazas de exposición multimodales y señales estructuradas del listado. Aporta una guía accionable para medir y mejorar el rendimiento GEO al alinear señales de contenido (p. ej., estructura del anuncio) con lo que los modelos efectivamente “atenderán” al mostrar productos.
Estrategia GEO2026
THE EVOLUTION OF SALES PROMOTION IN THE DIGITAL ECOSYSTEM AND AN ANALYSIS BASED ON PRODUCT LIFECYCLE STAGES
MS Azimovna
Propone una transición del SEO tradicional al generative engine optimization (GEO) para adaptarse a algoritmos de IA que operan de forma más independiente en los ecosistemas digitales. Ayuda a alinear promociones y contenidos con las etapas del ciclo de vida del producto, mejorando la visibilidad y relevancia en motores generativos.
Visibilidad2026
How employer branding impacts the recruitment process and outcomes in the B2B SaaS sector
L Närväinen
Aporta un marco para evaluar cómo el employer branding afecta el proceso de reclutamiento y resultados en B2B SaaS, conectando percepciones de marca con decisiones de contratación. Ayuda a GEO a definir métricas accionables de visibilidad y eficacia (por ejemplo, calidad de candidatos y conversión por etapa) para optimizar la estrategia de atracción basada en datos.
Confianza2026
Führen im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz: KI-Technologien verstehen, Vertrauen schaffen, Veränderung begleiten
P Huber
El paper usa un relato de referencia (Cliff Young, 875 km en un ultramaratón) para traducir el liderazgo en IA en acciones concretas: comprender tecnologías, generar confianza y acompañar el cambio. Para GEO, aporta un marco práctico para alinear stakeholders y reducir fricción al implementar iniciativas de optimización para buscadores de IA, mejorando adopción y consistencia de decisiones.
Estrategia UX2026
UX Skills for Business Strategy: Articulating Impact for Product, User, and Business Outcomes
T Podmajersky, ME Joseph-Goteiner, KM Mats
Ayuda a seleccionar y priorizar habilidades de UX alineadas con objetivos de negocio medibles, conectando resultados de producto, usuarios y empresa. Ofrece un marco para articular impacto y facilitar la validación interna del valor de UX con métricas, mejorando la toma de decisiones en equipos GEO y de producto.
CTR2026
Wie beeinflussen psychologische Mechanismen der Choice Architecture die Click-through-Rate im B2B-E-Mail-Marketing?
C Seffinga
El paper vincula mecanismos de choice architecture con la Click-through-Rate (CTR) en campañas de email B2B, aportando criterios aplicables para aumentar la visibilidad del mensaje en el embudo. Ayuda a justificar pruebas A/B en elementos de decisión (p. ej., orden, número y forma de opciones/CTAs) para medir impacto sobre CTR y optimizar campañas con enfoque cuantitativo.
Gobernanza2026
국내 연구자의 학술 논문 CC 라이선스 채택 결정요인 분석
안병군， 이은지， 이혜진
El paper identifica los factores que influyen en que los investigadores adopten licencias CC, útil para anticipar riesgos de disponibilidad y reutilización del contenido como datos de entrenamiento de IA. Aporta un marco para evaluar decisiones de licenciamiento y mejorar la gobernanza de activos académicos antes de reutilizarlos en flujos de SEO/IA.
Comprensión2026
Etappe 1: Verstehen
P Huber
El abstract indica que la Etappe 1 se centra en comprender qué hace la IA y cómo se aplica al contexto del usuario antes de entrar en modelos o técnicas. Esto aporta una base para alinear la estrategia GEO con supuestos claros, evitando decisiones basadas en jerga y mejorando la calidad del trabajo desde el inicio.
Estrategia2026
On the issue of technological transformation of modern PR practices: key industry challenges in the era of algorithms
NN Skripnikova, ES Chesnokova…
Ofrece una lectura estructurada sobre cómo la transformación tecnológica en las PR modernas está condicionada por el auge de algoritmos y sistemas de recomendación. Ayuda a GEO a definir líneas de acción para adaptar prácticas de comunicación y contenido a los cambios del entorno digital, reduciendo la incertidumbre ante desafíos de la industria.
Benchmark27 may 2026
GEO-Bench: Benchmarking Ranking Manipulation in Generative Engine Optimization
O. Nimase, Z. Chen, G. Qi et al.
Introduce GEO-Bench para comparar de forma directa ataques de manipulación de rankings en GEO con un único protocolo, usando un ranker fijo de código abierto (Llama-3.1-8B-Instruct) y cinco datasets. Relaciona efectividad y sigilo con métricas como NRG, Success@α y Promote@α, y medidas de stealth como tasa de violación de keywords y la ratio de perplexidad, mostrando que los ataques suelen hacer trade-off entre ambos y que el modelo de acceso no predice la fuerza del ataque.
Citacion25 may 2026
What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines
R. Vishwakarma, S. Kumar, R. Jamidar
El estudio muestra que en motores de respuestas con citaciones, la visibilidad competitiva depende de ser citado primero, no solo de rankear, y que los principales factores son la relevancia temática y la posición de la lista. Con 252.000 ensayos en 6 LLM y un protocolo reproducible, identifica palancas accionables como incluir precio explícito y un timestamp reciente, mientras que los cambios solo de formato aportan poco.
Auditoría22 may 2026
Synthetic Sources?: Auditing Generative Search Engine Citations for Evidence of AI-Generated Sources
M. Allaham, N. Diakopoulos
Realiza una auditoría de 4 motores de búsqueda generativos (ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity) con 712 consultas reales en política, salud y medio ambiente para medir si citan fuentes sintéticas generadas por IA. Encuentra evidencia de que ~16% de las fuentes citadas provienen de fuentes AI-generadas y destaca dominios web concretos que se citan con frecuencia, útil para priorizar verificaciones y mejorar la calidad de la información en flujos GEO.
Defensa GEO21 may 2026
SCI-Defense: Defending Manipulation Attacks from Generative Engine Optimization
X. Yu, H. Jin, H. Zeng et al.
Propone SCI-Defense, un marco de tres componentes (detección por Perplexity/PPL, SIS y ICD) para frenar ataques de manipulación semántica contra sistemas de ranking basados en LLM. En 600 descripciones de Amazon logra Precision=1.000 y FPR=0.000, con Recall 1.000/0.952/0.830 frente a ataques String, Reasoning y Review, mostrando que SIS (AA, NP, CA, TC) ataca señales de persuasión específicas.
Gobernanza18 may 2026
Position: Generative Engine Optimization Creates Underexamined Risks, Governance Must Target Concentration, Disclosure, and Academic Blind Spots
Y. Wen, N. Zhang, H. Yuan et al.
Identifica riesgos subestimados en la transición de SEO a GEO, destacando concentración de influencia por baja contestabilidad y sensibilidad del sistema, además de influencia comercial no divulgada en el conjunto de evidencias y el razonamiento. Propone una tubería de GEO para localizar dónde actúa la optimización y recomienda gobernanza a nivel de respuesta con auditoría tipo caja negra y métricas alineadas con despliegues para medir persistencia de la exposición.
Estrategia13 may 2026
EcoGEO: Trajectory-Aware Evidence Ecosystems for Web-Enabled LLM Search Agents
H. Ye, J. Mao, Z. Guan et al.
Propone EcoGEO y el marco TRACE para optimizar no una sola página, sino un ecosistema de evidencia coordinado a lo largo de la trayectoria de navegación del agente, usando enlaces internos, terminología compartida y atributos consistentes del producto. En OPR-Bench, el enfoque supera de forma consistente los baselines de GEO a nivel de página y mejora métricas de trayectoria como más rastreos iniciales del objetivo, búsquedas de seguimiento específicas y rastreos por enlaces internos, indicando que el beneficio proviene de moldear el proceso de adquisición de evidencia.
Auditoría10 may 2026
How LLMs Are Persuaded: A Few Attention Heads, Rerouted
X. Sun, L. Kong, A. Zhang et al.
Identifica un circuito causal compacto en LLMs donde un pequeño conjunto de heads de capas medias casi determina la respuesta y fuerza un salto latente entre vértices en un espacio de baja dimensión. Para GEO, muestra que la persuasión se logra redirigiendo la atención (no razonando evidencia) y que intervenir sobre una feature de routing de rango 1 permite bloquear o desviar errores, incluyendo casos realistas de Generative Engine Optimization.
Visibilidad30 abr 2026
How Generative AI Disrupts Search: An Empirical Study of Google Search, Gemini, and AI Overviews
R. Grossman, S. Liu, M. K. Chen et al.
El estudio muestra que en el 51,5% de consultas reales, las AI Overviews (AIO) se generan y aparecen por encima del contenido orgánico, lo que reconfigura la visibilidad del SEO tradicional. Además, detecta diferencias fuertes de fuentes entre motores (<0,2 de similitud Jaccard promedio), y que los sitios que bloquean el rastreador de Google para IA se recuperan mucho menos en AIOs, afectando directamente el rendimiento GEO.
Medición28 abr 2026
From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms
Z. Kai, H. Xinyue, Y. Jingang
Propone un marco de medición GEO en dos etapas, desde la selección de citas hasta la absorción real en la respuesta generada, para separar “ser citado” de “ser usado”. Con datos de 602 prompts, 21.143 citas de capa de búsqueda, 23.745 registros de features y 18.151 páginas recuperadas, muestra que la amplitud (más fuentes) y la profundidad (influencia) de las citas no coinciden y que las páginas de alta influencia tienden a ser más largas, estructuradas y ricas en evidencia extraíble.
Benchmark21 abr 2026
From Experience to Skill: Multi-Agent Generative Engine Optimization via Reusable Strategy Learning
B. Wu, F. Mao, J. Lin et al.
Propone MAGEO, un marco de aprendizaje de estrategias GEO que reutiliza patrones de edición validados por agente y reduce la optimización “instancia a instancia”. Introduce el protocolo Twin Branch y la métrica DSV-CF para atribución causal y fidelidad de citas, y publica MSME-GEO-Bench con evaluación multi-escenario y multi-engine sobre consultas reales.
Visibilidad y Calidad21 abr 2026
Think Before Writing: Feature-Level Multi-Objective Optimization for Generative Citation Visibility
Z. Liu, P. Xu
Propone FeatGEO, una optimización a nivel de características (estructurales, de contenido y lingüísticas) que permite mejorar la visibilidad de citación en motores de respuestas generativas sin depender de reescrituras token a token. Los experimentos en GEO-Bench muestran mejoras consistentes en visibilidad de citaciones manteniendo o elevando la calidad del contenido, superando significativamente los baselines de edición léxica.
Medición8 abr 2026
Don't Measure Once: Measuring Visibility in AI Search (GEO)
J. Schulte, M. Bleeker, P. Kaufmann
Propone que la visibilidad en búsquedas de IA no se mida con una sola consulta, porque los resultados pueden variar entre ejecuciones, prompts y el tiempo, convirtiendo observaciones puntuales en poco fiables. A partir de estudios empíricos, recomienda medir varias veces y tratar la visibilidad como una distribución para evaluar el rendimiento GEO frente a competidores con mayor robustez.
Confianza4 abr 2026
Beyond Retrieval: Modeling Confidence Decay and Deterministic Agentic Platforms in Generative Engine Optimization
X. Zhao, C. Li, X. Meng et al.
Propone medir la degradación de la confianza en el tiempo con Semantic Entropy Drift (SED) y cuantificar el valor de optimización en motores black-box mediante Isomorphic Attribution Regression (IAR), útil para evitar decisiones basadas en señales inestables. Además, plantea el protocolo Deterministic Agent Handoff (DAH) para que los LLM solo enruten intención a agentes especializados, logrando reducir la tasa de alucinaciones de tareas verticales a “near zero” en EasyNote.
Estrategia31 mar 2026
Structural Feature Engineering for Generative Engine Optimization: How Content Structure Shapes Citation Behavior
J. Yu, M. Yang, Y. Ding et al.
Propone GEO-SFE para optimizar la estructura del contenido en tres niveles (macro, meso y micro) y modela cómo estas decisiones afectan la probabilidad de citación según la arquitectura del motor generativo. En seis motores, logra mejoras consistentes de tasa de citación del 17,3% y calidad percibida del 18,5%, ofreciendo una metodología medible y generalizable para aumentar la visibilidad en ecosistemas basados en LLM.
Diagnóstico10 mar 2026
Diagnosing and Repairing Citation Failures in Generative Engine Optimization
Z. Tian, Y. Chen, Y. Tang et al.
El paper propone un enfoque para detectar por qué falla la citación en un pipeline de GEO, usando una taxonomía de modos de fallo que permite reparar a nivel de documento y no con reglas genéricas. Reporta mejoras de más del 40% en la tasa de citación con cambios en solo el 5% del contenido, y advierte que la optimización uniforme puede perjudicar el contenido de cola larga.
Benchmarking de confia5 mar 2026
Algorithmic Trust and Compliance: Benchmarking Brand Notability for UK iGaming Entities in Generative Search Engines
J. Oruesagasti
Proporciona un marco empírico para medir cómo las señales de cumplimiento del UK Gambling Commission (UKGC) actúan como “multiplicadores de autoridad” en LLMs, afectando la visibilidad en motores de búsqueda generativos. Evidencia un sesgo sistemático y abrumador de las búsquedas con IA hacia medios ganados frente a contenido de marca, indicando que GEO debe optimizar la escaneabilidad y la justificación por terceros para dominar esas métricas de confianza percibida.
Estrategia adaptativa2 mar 2026
AgenticGEO: A Self-Evolving Agentic System for Generative Engine Optimization
J. Yuan, J. Wang, Z. Wang et al.
AgenticGEO propone optimización GEO como un problema de control condicionado por el contenido, en lugar de heurísticas fijas o distilación de preferencias que suelen sobreajustar a un único comportamiento del motor. Reporta mejoras frente a 14 baselines en 3 datasets y usa un MAP-Elites para evolucionar estrategias diversas, apoyado por un Co-Evolving Critic que reduce el costo de interacción al simular retroalimentación del motor.
Benchmark12 feb 2026
SAGEO Arena: A Realistic Environment for Evaluating Search-Augmented Generative Engine Optimization
S. Kim, W. Jeong, S. Kim et al.
Presenta SAGEO Arena, un entorno realista y reproducible con un pipeline completo de búsqueda generativa para evaluar SAGEO en condiciones end-to-end, incluyendo recuperación, reranking y generación. Muestra que los enfoques existentes suelen ser impracticables en escenarios realistas y pueden degradar rendimiento en recuperación y reranking, mientras que la información estructural (p. ej., schema) ayuda y obliga a adaptar la optimización por etapa del pipeline.
Estrategia GEO3 feb 2026
Generative Engine Optimization: A VLM and Agent Framework for Pinterest Acquisition Growth
F. Zhang, Q. Cheng, J. Wan et al.
Propone un marco de Generative Engine Optimization para plataformas visuales que parte de predecir qué buscaría el usuario, no de generar descripciones genéricas de imágenes, y usa VLMs más agentes que exploran tendencias en tiempo real. En producción, el enfoque impulsa un 20% de crecimiento de tráfico orgánico y contribuye a decenas de millones de MAU, con estructuras de indexación y enlazado basadas en embeddings multimodales y ANN de dos torres.
Benchmark23 ene 2026
Navigating the Shift: A Comparative Analysis of Web Search and Generative AI Response Generation
M. Chen, X. Wang, K. Chen et al.
Cuantifica en un estudio a gran escala cómo los resultados de Google Search y los servicios de IA generativa difieren en dominios consultados, tipología de fuentes (earned, owned, social), intención de búsqueda y frescura de la información. Ayuda a GEO a preparar un benchmark para Answer Engine Optimization (AEO) frente a SEO tradicional, identificando el papel del pre-entrenamiento del LLM cuando interactúa con la búsqueda web en tiempo real.
Estrategia20 ene 2026
IF-GEO: Conflict-Aware Instruction Fusion for Multi-Query Generative Engine Optimization
H. Zhou, J. Chen, X. Chen et al.
Propone IF-GEO, un marco diverge-then-converge que identifica preferencias de optimización latentes por consultas representativas y coordina revisiones mediante “instruction fusion” consciente de conflictos, para editar con un presupuesto de contenido limitado. Introduce métricas de estabilidad a nivel multi-consulta enfocadas en riesgo, que ayudan a mantener visibilidad entre escenarios de recuperación y sostener mejoras de rendimiento en benchmarks.
Riesgo18 ene 2026
Multimodal Generative Engine Optimization: Rank Manipulation for Vision-Language Model Rankers
Y. Du, C. Yu, H. Xu et al.
El paper muestra una vulnerabilidad específica de ranking en modelos visión-lenguaje mediante MGEO, donde perturbaciones imperceptibles en imágenes y sufijos textuales manipuladores explotan el acoplamiento cross-modal del modelo. Para GEO y ranking, implica que la calidad superficial del contenido no garantiza promoción y que los sistemas de recomendación deben evaluar robustez frente a ataques multimodales que logran manipulaciones de rango sustancialmente superiores a baselines unimodales y heurísticos con modelos comerciales.
Auditoría5 ene 2026
When Attention Becomes Exposure in Generative Search
S. Alipour, M. Kargar, M. Zihayat
El paper realiza una auditoría de sesgo de exposición en citas de motores de búsqueda generativa sobre 44 empresas Web3, mostrando que las voces más populares reciben sistemáticamente más exposición. Para GEO, sus hallazgos permiten diseñar mediciones de visibilidad por query de marca (y por “creator core”) y anticipar el impacto de tamaños de bases de seguidores en el posicionamiento de citas.
Riesgo1 ene 2026
The Discovery Gap: How Product Hunt Startups Vanish in LLM Organic Discovery Queries
A. P. Sharma
El estudio mide el “Discovery Gap” usando 112 startups y 2.240 consultas en ChatGPT (gpt-4o-mini) y Perplexity, encontrando que en preguntas de descubrimiento la visibilidad cae a 3.32% y 8.29% (hasta 30:1), aunque el reconocimiento por nombre sea casi perfecto (99.4% y 94.3%). Para GEO, evidencia que puntuaciones GEO altas no se correlacionan con tasas de descubrimiento, por lo que optimizar solo para visibilidad en LLM sin reforzar señales SEO tradicionales puede no reducir el riesgo de desaparición orgánica.
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