Un experimento controlado desinfla el mito de la posición en las citas de IA: el orden de fuentes pesa 7,9 puntos y no 42,3

Search Engine Journal publicó el 17 de septiembre de 2026 los resultados de un experimento controlado que ataca uno de los supuestos más repetidos en la optimización para motores de respuesta: que estar primero en los resultados determina quién recibe la cita en una respuesta generada por IA. El trabajo, firmado por Sriram Selvam y Anneswa Ghosh, circuló como preprint desde el 14 de septiembre.

La conclusión es incómoda para buena parte de la industria: la correlación entre posición y cita existe, pero es en gran medida un reflejo de la calidad de la página, no un efecto causal del lugar que ocupa.

¿Cómo se hizo el experimento?

Los investigadores usaron un agente de búsqueda basado en GPT-5.4 con Exa como proveedor de resultados. Partieron de 130 preguntas y, tras validación humana, se quedaron con 113 pares de páginas verificados. Cada par se volvió a presentar al modelo en cuatro variantes, cambiando el orden de aparición y el formato del texto.

Ese diseño permite separar dos cosas que normalmente se confunden: cuánto influye aparecer antes y cuánto influye ser una mejor fuente.

¿Qué encontró el estudio sobre la posición?

• En los datos brutos, el primer resultado recibió cita el 85,1% de las veces y el quinto solo el 42,8%, una brecha de 42,3 puntos porcentuales.
• Al reordenar de forma controlada las mismas páginas, el efecto atribuible a la posición cayó a 7,9 puntos.

Dicho de otro modo, cerca de cuatro quintas partes de la ventaja aparente del primer lugar no viene del lugar, sino de las características de la página que suele ocuparlo.

¿Qué sí movió la aguja?

El formato. Las páginas reescritas con encabezados y listas recibieron en promedio 0,50 marcadores de cita adicionales por respuesta, con un intervalo de confianza de 95% entre 0,20 y 0,84. El efecto no es que el modelo recupere más esas páginas, sino que reparte de otra forma el crédito de la cita cuando las usa.

Hay una advertencia sobre estabilidad que conviene tomar en serio. Al repetir las pruebas, el resultado de la cita cambió aproximadamente en uno de cada siete casos, y 45% de la variación se atribuyó a la aleatoriedad del modelo. Los propios autores lo formulan como una advertencia de sensibilidad en la atribución, no como una táctica de optimización.

¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica?

Para equipos de marketing B2B en Chile y Latinoamérica, el hallazgo tiene una consecuencia práctica inmediata: las auditorías de visibilidad en IA que se basan en una sola corrida no sirven para tomar decisiones. Si uno de cada siete resultados cambia al repetir la misma consulta, un informe que declara que la marca perdió o ganó citas la semana pasada puede estar midiendo ruido. La segunda consecuencia es presupuestaria: invertir en subir posiciones para ganar citas rinde mucho menos de lo que sugiere la correlación observada.

Análisis de Revenue Hub

Este estudio ordena una discusión que venía dominada por proveedores con incentivo a vender rankings. El dato central es que el diferencial real de la posición es de 7,9 puntos y no de 42,3, lo que reubica el gasto: la palanca no está en pelear el primer lugar, sino en producir contenido que un modelo pueda usar y atribuir con facilidad.

La recomendación concreta es cambiar el método de medición antes de cambiar el contenido. Para cualquier seguimiento de visibilidad en motores de respuesta conviene fijar un protocolo mínimo: repetir cada consulta al menos cinco veces, reportar la tasa de citación promedio con su dispersión y nunca decidir sobre la base de una corrida única. Recién con esa línea base tiene sentido intervenir las páginas prioritarias con encabezados descriptivos, listas y definiciones autocontenidas, que es lo único que el experimento muestra con efecto medible.

Para un líder comercial la lectura es simple: el AEO se está profesionalizando y eso significa menos promesas de posición y más evidencia estadística. Quien exija a su agencia intervalos de confianza y repeticiones va a gastar mejor que quien persiga un ranking semanal. Seguimos la evidencia sobre visibilidad en IA en la sección de marketing y demanda y publicamos metodología de auditoría en el blog de Revenue Hub.