La optimización para motores de respuesta (GEO) requiere evidencia empírica determinista, no conjeturas de marketing. Desde KusiAI Research Lab, publicamos los resultados del AI Retrieval & Citation Share Benchmark 2026, un estudio que evalúa 1.000 consultas comerciales en 6 sectores económicos sobre los 6 principales motores de búsqueda generativa (el Doble Eje EE.UU. vs. China): ChatGPT Search, Google Gemini, Perplexity Pro, DeepSeek (V3/R1), Alibaba Qwen y Moonshot Kimi.
El estudio analiza la correlación entre la arquitectura semántica de un sitio web (Nivel 5 Agent-Native) y su probabilidad real de ser recomendado y citado por OpenAI ChatGPT Search, Google Gemini, Perplexity Pro, DeepSeek, Alibaba Qwen y Moonshot Kimi.
El dataset completo, la formulación matemática y el script de cálculo han sido liberados bajo licencia abierta MIT en el repositorio oficial KusiAI-GEO-Framework en GitHub y registrados bajo DOI en Zenodo.
Para auditar objetivamente la presencia de una marca, el framework define dos métricas fundamentales:
El porcentaje de respuestas generadas en las que un modelo de lenguaje cita y recomienda explícitamente a una marca frente al total de consultas del sector:
$$\text{CSR} = \frac{\text{Apariciones Recomendadas}}{\text{Total de Prompts Evaluados}} \times 100$$
La desviación estándar de presencia entre diferentes motores. Un CPV elevado (>40%) indica una presencia frágil donde una marca aparece en un buscador pero es completamente omitida o alucinada en otros.
ChatGPT-User, ClaudeBot) mediante cortafuegos mal configurados./.well-known/ard.json reducen la fricción de integración de agentes autónomos en un 92%.El código y los datos de prueba están disponibles para auditoría y replicación por la comunidad de desarrolladores: