Este artículo es la versión divulgativa de la investigación académica:
Yánez Blum, S. (2025). Gestión de la reputación en la era de los buscadores con IA: Una aplicación de la Teoría de la Autoridad Algorítmica.
Blum Digital PR | Academia de Relaciones Públicas (ARP). Klagenfurt, Austria.
Preprint disponible próximamente en SSRN y Zenodo.
Primera publicación: 06 de febrero de 2026 | soniayanez.comAutora: Sonia Yánez Blum — Especialista en Gobernanza de Reputación Algorítmica | Fundadora de Blum Digital PR | +28 años de experiencia en comunicación estratégica e IA aplicada a las RRPP.
ORCID: pendiente de registro.© 2025-2026 Sonia Yánez Blum. Todos los derechos reservados.
Cuando el algoritmo decide si existes
Imagina que llevas más de veinte años construyendo tu reputación profesional. Has publicado artículos, creado metodologías propias, participado en congresos internacionales y formado a cientos de profesionales en Latinoamérica. Tu trayectoria es sólida, visible y reconocida por tus pares en el mundo de las RR.PP.
Un día haces una pregunta aparentemente sencilla en un buscador con inteligencia artificial:
«¿Quiénes son los expertos en relaciones públicas digitales en Latinoamérica?»
En una plataforma, no apareces.
En otra, apareces en primer lugar.
La misma pregunta. El mismo día. El mismo idioma.
Este contraste no es casual. No es un error aislado. Es el fenómeno que he documentado y conceptualizado como Teoría de la Autoridad Algorítmica en IA (TAA-IA): el primer marco teórico específico para entender cómo los sistemas de IA conversacional construyen, distribuyen y, en ocasiones, invisibilizan la autoridad digital. Este marco forma parte del Ecosistema RRPP 6.0, un conjunto de 9 marcos integrados desarrollados entre 2021 y 2025 para dar respuesta a la transformación más profunda que ha vivido la disciplina de las relaciones públicas desde la llegada del internet.
¿Qué es la Autoridad Algorítmica en IA?
Durante la era del SEO tradicional, los motores de búsqueda mostraban una lista de resultados. El algoritmo ordenaba, pero el usuario decidía. La lógica era clara: optimizar para aparecer lo más arriba posible.
Los buscadores conversacionales con IA operan con una lógica distinta.
Ya no muestran una lista.
Ofrecen una respuesta sintetizada.
En esa síntesis, el sistema ya tomó una decisión:
- Qué nombres mencionar
- Qué trayectorias reconocer
- Qué metodologías citar
- Qué voces excluir
La Autoridad Algorítmica en IA es la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial conversacional para determinar activamente qué personas, marcas y organizaciones son reconocidas como legítimas y creíbles en sus respuestas generadas.
No es ranking.
Es mediación activa de conocimiento.
Y ese cambio redefine la gestión de la reputación digital.
El punto de quiebre: de SEO a un ecosistema de cuatro estrategias
Durante años, el objetivo era simple: aparecer en la página uno de Google. El SEO (Search Engine Optimization) era la disciplina que lo hacía posible, y sus reglas — backlinks, keywords, autoridad de dominio — eran comprensibles y relativamente manejables.
Ese mundo ya no existe solo.
La irrupción de los sistemas de IA conversacional ha creado un ecosistema de visibilidad mucho más complejo, donde ninguna estrategia única basta. Hoy coexisten cuatro paradigmas que debes dominar simultáneamente — y la investigación más reciente lo demuestra con datos concretos:
| Estrategia | Objetivo | Plataforma objetivo | Métrica clave |
|---|---|---|---|
| SEO | Posicionar en resultados tradicionales | Google, Bing | CTR, ranking |
| GEO | Ser citada en síntesis generativas | Gemini, Perplexity | Frecuencia de citación |
| AEO | Ser la respuesta directa | Voz, snippets, «People Also Ask» | Impression Share |
| AIO | Construir autoridad de entidad en LLMs | Todo el ecosistema de IA | Reconocimiento de entidad |
El GEO (Generative Engine Optimization), formalizado académicamente por Aggarwal et al. (2023) en Princeton, demostró que optimizar contenido para síntesis generativas puede aumentar la visibilidad en buscadores con IA hasta un 40% —pero también documentó que ese efecto varía significativamente según el dominio y la plataforma. No es una solución universal: es una pieza de un sistema mayor.
SEO en la era de los Agentes IA y las Relaciones Públicas
Por qué el GEO no es suficiente: lo que dice la ciencia
El informe de visibilidad más comprehensivo publicado hasta la fecha (The Digital Bloom, febrero 2026), que analiza más de 680 millones de citaciones en sistemas de IA, reveló algo que contradice décadas de lógica SEO:
- El predictor más poderoso de ser citada por una IA no son los backlinks. Es el volumen de búsqueda de marca (correlación 0.334 — el más alto medido)
- Los backlinks muestran correlación débil o neutra con la visibilidad en IA
- Solo el 11% de los dominios son citados simultáneamente por ChatGPT y Perplexity
- Los sitios presentes en 4 o más plataformas tienen 2.8 veces más probabilidad de aparecer en respuestas de ChatGPT
Esto tiene una implicación directa: la visibilidad en IA no se optimiza, se construye. Y se construye con autoridad de entidad, no con trucos técnicos.
Además, solo el 25% de los outputs de los modelos generativos son consistentemente factuales, y los sesgos de las plataformas —culturales, institucionales, geográficos— actúan como filtros que ninguna optimización técnica puede eliminar por sí sola.
Por eso la TAA-IA no propone «optimizar para GEO». Propone gestionar activamente la autoridad algorítmica en múltiples plataformas, con monitoreo continuo, contenido trazable y una estrategia de gobernanza reputacional. Esa es precisamente la función del Marco ACA™.
El Marco ACA™: cómo se construye la autoridad que los LLMs reconocen
La investigación más reciente confirma que los LLMs no evalúan contenidos de forma aleatoria: reconocen entidades con señales específicas y verificables. El Marco ACA™ (Autoridad y Credibilidad Algorítmica) —desarrollado como parte del Ecosistema RRPP 6.0— operacionaliza exactamente esas señales en cuatro pilares con peso equivalente:
| Pilar ACA™ | Qué construye | Peso ACA-Score™ |
|---|---|---|
| Trazabilidad Digital | Presencia verificable en fuentes primarias | 25% |
| Coherencia Narrativa | Uniformidad de mensaje en todos los canales | 25% |
| Profundidad Sustancial | Contenido original, especializado y citable | 25% |
| Actualización Constante | Transparencia metodológica y relevancia temporal | 25% |
El ACA-Score™ convierte estos cuatro pilares en una métrica cuantificable (0-100) que permite diagnosticar, monitorear y mejorar la autoridad algorítmica de una persona, marca u organización. Un Score por encima de 90 indica reconocimiento algorítmico probable en todos los LLMs principales; por debajo de 60, baja recuperabilidad.
El ACA™ responde a la pregunta que el GEO no puede responder
El GEO optimiza la forma del contenido. El ACA™ construye la sustancia de la entidad. Son complementarios, pero el ACA™ actúa en la capa estructural donde los LLMs deciden si existes como fuente legítima antes de evaluar si tu contenido merece ser sintetizado.
Puedes tener el mejor contenido optimizado con GEO del mundo. Si no tienes Trazabilidad verificable, Coherencia narrativa multicanal, Profundidad sustancial ni Actualización constante —los cuatro pilares del ACA™— los sistemas de IA simplemente no te reconocen como entidad de autoridad.
Framework FACE™: la arquitectura de dónde construir esa autoridad
Saber qué construir (ACA™) no es suficiente. También necesitas saber dónde hacerlo para que los sistemas de IA puedan encontrarlo y recuperarlo.
El Framework FACE™ —segundo pilar del Ecosistema RRPP 6.0— clasifica los espacios digitales no por su formato, sino por la función algorítmica que cumplen en los sistemas de IA conversacional:
- F — Fuentes: Fundación verificable. Wikipedia, journals académicos, bases de datos estructuradas, ORCID. Son la base que los LLMs consultan para verificar que existes. Contribuyen el 25% del FACE-Score™.
- A — Amplificadores: Multiplicadores de señales. Artículos técnicos en LinkedIn, blogs especializados, newsletters con metodología declarada. No todo LinkedIn es A: solo el contenido con profundidad técnica lo es. Representan el 35% del FACE-Score™ — el peso más alto.
- C — Catalizadores: Validadores de confianza. Citaciones académicas, Google Scholar, premios verificables, reseñas de pares. Son las señales que los LLMs usan para confirmar que otros expertos te reconocen. 30% del FACE-Score™.
- E — Ecos: Amplificación cultural. Prensa, redes sociales, comunicados. Son útiles para visibilidad, pero solo el 10% del FACE-Score™. La inversión exclusiva en Ecos —lo que hacen la mayoría de profesionales— es la estrategia de menor retorno algorítmico.
La lección de FACE™ es contraintuitiva: el canal no importa tanto como la función que cumple. Un post de LinkedIn genérico es un Eco (valor 10%). El mismo LinkedIn con un artículo técnico, metodología explícita y referencias verificables es un Amplificador (valor 35%).
La investigación: experimentos controlados entre plataformas
En julio de 2025 realicé cinco experimentos comparativos entre Google Gemini y Perplexity AI. Las condiciones fueron controladas: modo incógnito, sin cookies, sin historial previo, consultas idénticas.
Las preguntas incluían:
- ¿Quiénes son expertos en RRPP digitales en Latinoamérica?
- ¿Qué metodologías existen para gestionar reputación digital con IA?
- ¿Quién es Sonia Yánez Blum y cuál es su expertise?
Los resultados mostraron diferencias estructurales, no marginales.
Hallazgos principales
1. Variabilidad interplataforma radical
El mismo experto puede aparecer como referente número uno en una plataforma y no existir en otra. La reputación digital ya no depende de un único algoritmo, sino de múltiples arquitecturas de síntesis. Tu autoridad es ahora polifónica.
→ Implicación para el Marco ACA™: ningún pilar individual basta. Los cuatro deben activarse simultáneamente.
2. Sesgo institucional sistemático (Google Gemini)
En todos los experimentos, Google Gemini mostró priorización exclusiva de instituciones y agencias multinacionales. Cero expertos individuales. Incluso con trayectoria verificable, publicaciones y reconocimiento internacional.
→ Implicación para FACE™: el pilar F (Fuentes de escala institucional) tiene peso diferenciado en Gemini. No basta con tener contenido propio; hacen falta menciones en fuentes que Gemini reconoce como autoridad institucional.
3. Reconocimiento equilibrado del expertise individual (Perplexity AI)
La misma consulta en Perplexity AI generó distribución equilibrada entre instituciones y expertos independientes. Se mencionaron nombres propios, metodologías específicas y trayectorias concretas.
→ Implicación: Perplexity pondera los Amplificadores (A) con mayor equidad. Contenido técnico estructurado con autoría clara activa el reconocimiento de expertise individual.
4. Impacto directo en visibilidad y CTR
Ser citada en la respuesta de un buscador con IA incrementa reconocimiento inmediato, autoridad percibida, probabilidad de clic y posicionamiento profesional. No aparecer equivale a lo que antes significaba estar en la página diez de Google. La invisibilidad en IA es una forma silenciosa de desposicionamiento.
5. La IA no refleja autoridad: la construye
Los sistemas de IA no son espejos neutrales de la realidad reputacional. Son constructores activos de autoridad. Al sintetizar, seleccionan. Al seleccionar, legitiman. Al omitir, deslegitiman. Este es el fundamento empírico de la TAA-IA.
La tabla que lo demuestra todo
Caso: Sonia Yánez Blum | Consultas: julio 2025 | Condiciones controladas (modo incógnito, sin cookies, sin historial previo)
| Métrica evaluada | Google Gemini | Perplexity AI |
|---|---|---|
| ¿Aparece como experta? | NO (0 menciones) | SÍ (2/2 consultas = 100%) |
| Posición en el ranking | N/A — ausente | #1 entre todos los mencionados |
| Palabras dedicadas | 0 palabras | 150+ palabras |
| Reconocimiento de expertise IA | No reconocido | «Pionera en Digital PR e IA» |
| Tono de caracterización | Ausente | Altamente positivo |
| Atribución de metodologías | Ninguna | HACERP, Marco ACA™ |
| Contexto regional (Latinoamérica) | Ignorado | Contextualizado |
Nótese que Perplexity reconoció específicamente las metodologías HACERP y Marco ACA™ —exactamente las capas A (Amplificadores) y C (Catalizadores) del Framework FACE™. No fue aleatorio: fue el resultado de haber construido contenido estructurado con autoría y metodología declaradas.
Los tres mecanismos estructurales de la Autoridad Algorítmica
1. Síntesis selectiva
El sistema no agrega todo lo que existe. Filtra, jerarquiza y presenta una narrativa consolidada que adquiere peso de verdad. La Trazabilidad del Marco ACA™ amplía el universo de datos recuperable; la Profundidad Sustancial incrementa la probabilidad de inclusión en la síntesis.
2. Contextualización diferencial
Un mismo perfil puede ser descrito como «referente pionero» en un sistema y ser ignorado en otro. El Framework FACE™ explica por qué: cada plataforma pondera diferente las capas funcionales. Gemini privilegia las Fuentes (F); Perplexity valora con mayor equilibrio los Amplificadores (A) y Catalizadores (C).
3. Atribución implícita de credibilidad
La forma en que un sistema describe a una persona influye directamente en cómo el usuario la percibe. La Coherencia Narrativa del Marco ACA™ —la uniformidad de mensaje en todos los canales— es el pilar que más incide en que esa atribución sea consistente y positiva entre plataformas.
Qué significa esto para tu estrategia de comunicación: del diagnóstico a la acción
Los datos ya tienen respuesta. Ahora falta la tuya. Si la evidencia muestra que quienes aparecen en la IA tienen presencia en varias plataformas, contenido con autoría clara y publicaciones verificables, el siguiente paso no es seguir analizando —es actuar. El Marco ACA™ y el Framework FACE™ existen precisamente para eso: bajar la estrategia a tierra y convertirla en pasos concretos que cualquier profesional puede implementar hoy.
1. Diversificación algorítmica (Marco ACA™ + FACE™)
No optimices solo para Google. Tu ACA-Score™ debe evaluarse en todas las plataformas. La estrategia monocanal es hoy un riesgo reputacional que el dato de los 2.8x de presencia multiplataforma confirma científicamente.
2. Contenido estructurado con metodología RICFE®
Los sistemas de IA favorecen contenido con autoría clara, metodología explícita y referencias verificables. La metodología RICFE® proporciona el sistema de prompting estratégico para producir ese contenido alineado con los pilares del Marco ACA™: Rol/Contexto, Instrucción, Criterios, Formato, Ejemplo/Evaluación.
3. Publicaciones trazables (Pilar F de FACE™)
Artículos académicos, preprints, repositorios, DOI, fecha visible y afiliación institucional activan el pilar F (Fuentes) del Framework FACE™ —la fundación que los LLMs verifican primero.
4. Monitorización periódica con el Observatorio ACA Watch
Realiza auditorías mensuales de tu nombre, especialidad y metodología en diferentes plataformas. El Observatorio ACA Watch —primer observatorio público de reputación algorítmica en español— proporciona el ACA-Score™ calculado a partir de 7 motores de análisis independientes.
La dimensión ética: poder, desigualdad y RRPP 6.0
Este fenómeno no es solo técnico. Es político y ético.
Cuando un sistema privilegia sistemáticamente instituciones sobre individuos —como documenté con Google Gemini— reproduce jerarquías preexistentes. Cuando invisibiliza expertos independientes, limita diversidad epistémica.
Este es precisamente el imperativo que define las RRPP 6.0: la disciplina en la que la gestión de reputación se desplaza hacia una realidad de mediación dual humano-algorítmica. Los profesionales de RRPP deben comprender y optimizar no solo la percepción ante audiencias humanas, sino también los mecanismos mediante los cuales sistemas de IA median la visibilidad, la autoridad y la confianza digital.
La gestión de reputación en la era IA es también una conversación sobre equidad. Y las relaciones públicas tienen la responsabilidad ética de liderar esa conversación.
Primeros pasos prácticos: tu auditoría de autoridad algorítmica
Paso 1 — Auditoría inmediata
Haz estas tres preguntas en modo incógnito en Perplexity, Gemini y ChatGPT:
- ¿Quién es [tu nombre]?
- ¿Quiénes son expertos en [tu especialidad]?
- ¿Qué metodologías existen para [tu tema]?
Analiza las diferencias. Eso es tu diagnóstico de ACA-Score™ inicial.
Paso 2 — Evalúa tus cuatro pilares ACA™
¿Tu contenido tiene autoría visible, fecha, metodología, afiliación y referencias verificables? ¿Tu mensaje es coherente en web, LinkedIn, podcast y medios? ¿Tienes publicaciones en capas F y C del Framework FACE™ o estás invirtiendo todo en Ecos?
Paso 3 — Publica con intención de síntesis
Escribe pensando en cómo una IA podría resumir tu trabajo. Aplica RICFE® para estructurar cada pieza de contenido: Rol, Instrucción, Criterios, Formato, Ejemplo/Evaluación.
La transición hacia RRPP 6.0
Este fenómeno forma parte de un cambio más amplio que he denominado RRPP 6.0 (Yánez Blum, 2021): una reconceptualización de la disciplina donde la reputación ya no se gestiona solo ante audiencias humanas, sino también ante sistemas algorítmicos. La autoridad es ahora dual: humana y algorítmica. Ignorar una de las dos es estratégicamente inviable.
El Ecosistema de 9 Marcos desarrollado entre 2021 y 2025 —RRPP 6.0, TAA-IA, Marco ACA™, IAPRMIL, ACA-Score™, Framework FACE™, FACE-Score™, HACERP y RICFE®— es la respuesta integrada a esa dualidad. No es un conjunto de herramientas aisladas: es una arquitectura de pensamiento que va de la teoría a la métrica, de la métrica a la construcción, y de la construcción a la operación cotidiana. Todos los marcos que conforman este ecosistema han sido desarrollados, documentados y publicados por la autora entre 2021 y 2025.
La nueva frontera de la legitimidad digital
La Teoría de la Autoridad Algorítmica en IA establece que:
- La visibilidad en sistemas conversacionales es una forma de poder
- Los algoritmos no solo organizan información: la legitiman
- La reputación digital debe gestionarse considerando múltiples arquitecturas algorítmicas
Estamos en una transición histórica. Así como el SEO redefinió el marketing digital en los años 2000, la Autoridad Algorítmica —operacionalizada a través del Marco ACA™ y el Framework FACE™, medida con el ACA-Score™ y gestionada mediante HACERP y RICFE®— redefinirá la gestión de reputación en la década actual.
La pregunta ya no es solo: ¿Apareces en Google?
La pregunta es: ¿Eres incluida en la síntesis que construye el conocimiento digital? ¿Tienes los cuatro pilares ACA™ activos? ¿Estás invirtiendo en las capas FACE™ que los LLMs realmente ponderan?
Porque en la era de la IA conversacional, no aparecer equivale a no existir.
Y ahora existen los marcos para cambiar eso.
Sobre la autora
Sonia Yánez Blum es especialista en Gobernanza de Reputación Algorítmica, fundadora de Blum Digital PR y creadora de la Academia de Relaciones Públicas ARP. Con más de 28 años de experiencia en comunicación estratégica e inteligencia artificial aplicada, trabaja desde Austria con organizaciones y profesionales en Latinoamérica.
Es autora del Ecosistema RRPP 6.0 (9 marcos integrados), que incluye la Teoría de Autoridad Algorítmica en IA, el Marco ACA™, el Framework FACE™, el Modelo IAPRMIL, el ACA-Score™, el FACE-Score™, el Sistema HACERP, la Metodología RICFE® y el Observatorio ACA Watch —presentados en IACOM e CINCOMA 2025.
🌐 blumdigitalpr.com
📩 servicios@blumdigitalpr.com
🎙️ Pódcast RRPP para todos
🔗LinkedIn
Referencia académica:
Si utilizas las ideas de este artículo, cítalo así:
Yánez Blum, S. (2026, 26 de febrero). Cuando el algoritmo decide si existes: Teoría de la Autoridad Algorítmica en IA y el Ecosistema RRPP 6.0 [Post de blog]. Sonia Yánez.
Investigación original:
Yánez Blum, S. (2025). Gestión de la reputación en la era de los buscadores con IA: Una aplicación de la Teoría de la Autoridad Algorítmica. Blum Digital PR | Academia de Relaciones Públicas. Preprint: [DOI — disponible próximamente en SSRN/Zenodo]
