--- title: "Citas de IA: de 42,3 a 7,9 puntos con control causal" description: "La brecha observada entre citar la posición 1 y la 5 en las citas de IA es de 42,3 puntos porcentuales; con control causal se queda en 7,9, no significativos." canonical: "https://rigolco.com/analisis/citas-ia-posicion-causalidad/" lang: "es" datePublished: "2026-09-20T00:00:00.000Z" dateModified: "2026-09-20T00:00:00.000Z" author: "Ton Rigol" --- URL: https://rigolco.com/analisis/citas-ia-posicion-causalidad/ # Estar arriba importa menos de lo que crees: la auditoría causal de las citas de IA La brecha observada entre citar la posición 1 y la 5 en las citas de IA es de 42,3 puntos porcentuales; con control causal se queda en 7,9, no significativos. ![Ton Rigol](https://rigolco.com/assets-blog/autor-ton-96.webp) [Ton Rigol](https://rigolco.com/sobre/) 20 de septiembre de 2026 · 8 min de lectura - 3 fuentes primarias - Cifras comprobadas el 20 sep 2026 Un preprint publicado el 14 de septiembre de 2026 por los investigadores independientes Sriram Selvam y Anneswa Ghosh —proyecto CITECHOICE— audita por primera vez con control causal qué hace que un motor de IA cite un documento en vez de otro. El resultado central: en los datos observacionales, la brecha de tasa de cita entre la posición 1 y la posición 5 del retrieval es de 42,3 puntos porcentuales; al reordenar los mismos documentos de forma controlada, el efecto se reduce a +7,9 puntos porcentuales, no significativo, y a 0,0 puntos porcentuales en la muestra de comprobación (held-out). El diseño es un replay contrafactual: CITECHOICE congela 129 transcripciones auténticas de búsqueda agéntica multi-turno, aísla 113 pares de documentos que sostienen el mismo hecho dentro de la misma conversación —103 confirmados por revisión humana ciega— y vuelve a ejecutar la respuesta cambiando una sola variable cada vez: el orden del par o el formato del documento. Tres avisos van pegados a cada cifra de este preprint: corre sobre un solo motor, GPT-5.4 vía Exa, sin dato de si Gemini, Claude o Perplexity reparten el crédito igual; los autores no declaran afiliación institucional; y es la versión 1 de un preprint sin revisión por pares, fechada apenas seis días antes de esta pieza, a 20 de septiembre de 2026. ## 1\. ¿Cuánto de la ventaja de estar arriba es causa, y cuánto es casualidad? La mayor parte de la ventaja de estar arriba es confusión, no causa: los documentos mejor colocados en el retrieval ya eran mejores por otras razones, y forzar el reordenamiento apenas mueve la aguja. Cifra destacada **42,3 pp** CITECHOICE mide la brecha de tasa de cita en dos mundos. En observación —sin tocar nada— la diferencia entre citar la posición 1 y citar la posición 5 es de 42,3 puntos porcentuales. Al forzar el reordenamiento con control causal, el efecto cae a +7,9 puntos porcentuales en el replay principal, no significativo, y a 0,0 puntos porcentuales en la muestra de comprobación held-out. Selvam y Ghosh publican esta comparación en el preprint del 14 de septiembre de 2026, sobre 113 pares de documentos revisados. Fuente: [CITECHOICE (Selvam y Ghosh) · auditoría causal de citas de IA, 14-sep-2026](https://arxiv.org/abs/2609.15164) El propio preprint lo resume así: «Second, observational position differences exceed controlled reordering effects: the citation-rate gap between rank 1 and rank 5 is 42.3 percentage points, compared with +7.9 percentage points in the main replay and 0.0 percentage points held out» (Selvam y Ghosh, preprint del 14 de septiembre de 2026, versión 1, sin revisión por pares; en español: las diferencias de posición observacionales superan los efectos del reordenamiento controlado; la brecha de tasa de cita entre el puesto 1 y el puesto 5 es de 42,3 puntos porcentuales, frente a +7,9 puntos porcentuales en el replay principal y 0,0 puntos porcentuales en el held-out). Esto matiza también si posicionar en Google sirve para que un motor de IA te cite: el survey crítico de GEO (Olivier Martinez, 45 trabajos revisados entre 2023 y 2026) recuerda que el paper original que popularizó el optimismo del sector —el de GEO de Princeton, arXiv:2311.09735, con tácticas de laboratorio como citas, estadísticas y comillas— prometía hasta un +40 % de visibilidad, pero ese resultado vale «solo dentro de su marco experimental» y no es una promesa de tráfico. CITECHOICE llega meses después con el mismo escepticismo, pero con un mecanismo causal detrás. Fuente: [Survey crítico de GEO (Olivier Martinez) · arXiv, 15-jul-2026](https://arxiv.org/abs/2607.14035) El lado observacional de esta misma cuestión ya lo contamos aparte: cuánto pesa el ranking orgánico en Google sobre las citas de los resúmenes de IA, con datos de Conductor sobre millones de citas de AI Overviews en Estados Unidos. Léelo junto a esta pieza: aquí está el mecanismo causal que faltaba, allí el patrón observado a gran escala. Fuente: [Rigol&Co · el 57 % de las citas de los resúmenes de IA sale de fuera del top 10](https://rigolco.com/analisis/citas-aio-57-fuera-top10/) ## 2\. ¿Qué es lo único que sobrevive al control: el formato del documento? Lo único que sí sobrevive al control causal es el formato del documento: estructurarlo bien gana citas, y esta vez con significación estadística. Cifra destacada **+0,50 citas/respuesta** IC 95% \[+0,20, +0,84\] · p=.033 El render estructurado del documento —frente a la misma información en prosa— concentra +0,50 citas por respuesta para el documento tratado, con un intervalo de confianza del 95 % entre +0,20 y +0,84 y significación estadística (p=.033, ajustada por Holm), sin aumentar el total de citas de la respuesta ni quitarle crédito al documento competidor: es puro reparto de crédito hacia el que está mejor estructurado. El efecto sobre si el documento llega a citarse o no —la incidencia— es +4,5 puntos porcentuales y no concluyente, con un intervalo de confianza entre −1,4 y +10,4. Fuente: [CITECHOICE (Selvam y Ghosh) · auditoría causal de citas de IA, 14-sep-2026](https://arxiv.org/abs/2609.15164) Es la primera vez que tenemos un efecto causal limpio detrás de una recomendación que llevaba meses repitiéndose por correlación. El meta-análisis de Zyppy Signal (Cyrus Shepard, ex-Moz, sobre 54 estudios y 23 factores de cita puntuados por fuerza de evidencia, 7 de mayo de 2026) ya puntuaba los datos estructurados con 5,6 sobre 9,5 —modesto, pero con la nota de que «prácticamente todo estudio que lo mira encuentra relación positiva»—; CITECHOICE es el primero en medir ese positivo con un diseño causal, no solo correlacional. Shepard vende una newsletter y consultoría sobre estos mismos factores: el sesgo comercial va pegado a su ranking, aunque la metodología —agregar y ponderar 54 fuentes— sea abierta y autocrítica. Fuente: [Zyppy Signal (Cyrus Shepard) · meta-análisis de 54 estudios y 23 factores de cita, 07-may-2026](https://signal.zyppy.com/p/ai-citation-ranking-factors) · vende newsletter y consultoría de GEO sobre estos mismos factores El mismo meta-análisis de Zyppy puntuaba el ranking de búsqueda (Search Rank) con 9,4 sobre 9,5 y el ranking del fan-out con 9,3 —los factores mejor evidenciados del sector, justo detrás de la accesibilidad de la URL—, basado en estudios mayormente correlacionales. La auditoría causal de CITECHOICE, sin sustituir ese consenso, le pone un límite concreto: dentro del propio retrieval, la ventaja causal de estar arriba se queda en +7,9 puntos porcentuales, no en los 42,3 que sugiere mirar solo la correlación. Fuente: [Zyppy Signal (Cyrus Shepard) · meta-análisis de 54 estudios y 23 factores de cita, 07-may-2026](https://signal.zyppy.com/p/ai-citation-ranking-factors) · vende newsletter y consultoría de GEO sobre estos mismos factores ## 3\. ¿Por qué un test de una sola pasada no mide nada fiable? Porque la propia medición de citas tiene un suelo de variación que no depende de que cambie nada del documento: cualquier test de visibilidad de una sola pasada es, en buena parte, ruido. Cifra destacada **15 %** \~45 % de la varianza Re-decodificando 30 familias de conversación congeladas —sin cambiar nada del documento ni del prompt— el 15 % de las decisiones binarias de cita cambia solo por la aleatoriedad de la generación, y la decodificación explica en torno al 45 % de la varianza del efecto por familia en una sola generación. Un test de visibilidad que corre una sola vez no distingue una señal real de este ruido de fondo. Fuente: [CITECHOICE (Selvam y Ghosh) · auditoría causal de citas de IA, 14-sep-2026](https://arxiv.org/abs/2609.15164) El survey crítico de GEO llega a la misma alarma desde otro ángulo: al auditar herramientas comerciales de seguimiento GEO encuentra «low source overlap, substantial run-to-run variability, and persistent fidelity gaps» —baja coincidencia de fuentes, variabilidad relevante entre pasadas y huecos de fidelidad persistentes— entre herramientas que miden lo mismo. Dos fuentes independientes entre sí y de CITECHOICE por autores y centro —Olivier Martinez frente a Selvam y Ghosh— llegan a la misma conclusión desde ángulos distintos: sin varias pasadas, un número de visibilidad no se puede defender. Fuente: [Survey crítico de GEO (Olivier Martinez) · arXiv, 15-jul-2026](https://arxiv.org/abs/2607.14035) **Un preprint de una semana, un solo motor, autores sin afiliación — y una cifra de prensa que no está en el paper** Las tres cifras de CITECHOICE llevan siempre estos avisos pegados: es un preprint sin revisión por pares, enviado el 14 de septiembre de 2026 —apenas seis días antes de esta pieza, puede corregirse en una versión 2—; sus autores, Sriram Selvam y Anneswa Ghosh, no declaran afiliación institucional en el paper; y todo el experimento corre sobre un solo motor, GPT-5.4 vía Exa, sin garantía de que Gemini, Claude o Perplexity repartan el crédito de cita igual. La muestra, eso sí, se declara con honestidad: 129 transcripciones, 113 pares de documentos y 103 confirmados por revisión humana ciega, no un dato masivo. Y un aviso aparte: la prensa ya está citando un «85 % frente a 43 %» sobre este mismo paper que no aparece ni en el abstract ni en el cuerpo del texto —la cifra real que sí está en el paper es la brecha de 42,3 puntos porcentuales citada arriba—; es la cifra zombi que conviene desmontar antes de que se repita sin control. ## 4\. ¿Qué hacer con esto, y qué no prometer? Con esto delante, la prioridad de trabajo cambia poco en la superficie y mucho en el peso que le das a cada palanca. ## Con lo que hay, y sin prometer causalidad donde no la hay 1. No priorices "salir primero en el retrieval" como palanca aislada: el efecto causal medido es de +7,9 puntos porcentuales y no significativo — mucho menos de lo que sugiere la brecha observada de 42,3 puntos. 2. Sí prioriza el formato: estructurar el documento es la única palanca con efecto causal medido y significativo en este experimento, +0,50 citas por respuesta. 3. Desconfía de cualquier informe de visibilidad de una sola pasada: re-decodificar la misma conversación cambia el 15 % de las decisiones de cita — pide varias pasadas antes de reportar un número a un cliente. 4. No traslades esto a Gemini, Claude o Perplexity sin más: el experimento mide un solo motor, GPT-5.4 vía Exa, y nada garantiza que otros repartan el crédito igual. Lo que este preprint no dice, y conviene no forzarlo: no dice que la posición no importe —+7,9 puntos no es cero, y en el Google clásico el ranking sigue siendo el mejor predictor individual de cita medido hasta ahora—, ni es una guía táctica de GEO con pasos garantizados. A septiembre de 2026 es, sobre todo, el primer experimento causal limpio que separa qué de lo que se recomienda tiene un mecanismo detrás y qué es solo la foto de una correlación. Todas las cifras verificadas del tema, con fecha: el hub de datos de SEO y búsqueda con IA de Rigol&Co reúne el resto de datos verificados hasta ahora sobre citas de motores de IA, con su fuente, su fecha y su sesgo declarado. Fuente: [Rigol&Co · Estadísticas de SEO y búsqueda con IA 2026](https://rigolco.com/datos/estadisticas-seo-busqueda-ia-2026/) ## Las cifras de este análisis 42,3 pp → 7,9 pp Brecha de tasa de cita entre la posición 1 y la 5 del retrieval: 42,3 puntos porcentuales en observación, +7,9 puntos porcentuales (no significativo) en el replay causal principal y 0,0 en la muestra held-out. Preprint del 14 de septiembre de 2026, sobre 113 pares de documentos [CITECHOICE (Selvam y Ghosh) · arXiv, 14-sep-2026](https://arxiv.org/abs/2609.15164) · preprint sin revisión por pares; autores sin afiliación institucional declarada; un solo motor (GPT-5.4 vía Exa) +0,50 citas/respuesta Efecto causal del render estructurado del documento frente a prosa: IC 95 % \[+0,20, +0,84\], p=.033\. El efecto sobre si se cita o no (incidencia) es +4,5 puntos porcentuales y no concluyente [CITECHOICE (Selvam y Ghosh) · arXiv, 14-sep-2026](https://arxiv.org/abs/2609.15164) · preprint sin revisión por pares; autores sin afiliación institucional declarada; un solo motor (GPT-5.4 vía Exa) 15 % Decisiones binarias de cita que cambian solo por re-decodificar 30 familias de conversación congeladas, sin tocar el documento ni el prompt; \~45 % de la varianza del efecto por familia [CITECHOICE (Selvam y Ghosh) · arXiv, 14-sep-2026](https://arxiv.org/abs/2609.15164) · preprint sin revisión por pares; autores sin afiliación institucional declarada; un solo motor (GPT-5.4 vía Exa) 45 trabajos Survey crítico de GEO (2023-2026): ninguna de las técnicas revisadas muestra efecto causal estable, longitudinal y multi-plataforma; solo sobreviven la relevancia temática y la posición en el contexto [Survey crítico de GEO (Olivier Martinez) · arXiv, 15-jul-2026](https://arxiv.org/abs/2607.14035) · preprint de autor único, sin revisión por pares 54 estudios / 23 factores Meta-análisis de Zyppy que pondera la evidencia GEO por repetibilidad, fuerza y respaldo oficial: el marco previo que gradúa la calidad de la evidencia que CITECHOICE ahora empieza a probar de forma causal [Zyppy Signal (Cyrus Shepard) · signal.zyppy.com, 07-may-2026](https://signal.zyppy.com/p/ai-citation-ranking-factors) · vende newsletter y consultoría de GEO sobre estos mismos factores Las cifras de CITECHOICE se comprobaron contra el abstract y el cuerpo HTML del preprint (arXiv v1, 14 de septiembre de 2026) el 20 de septiembre de 2026; no hay copia archivada en Wayback Machine porque archive.org devolvió errores 429/500 de forma sostenida el día de la consulta. Las del survey crítico y las de Zyppy se comprobaron el 26 de julio de 2026 contra sus fuentes directas. Las tres fuentes son independientes entre sí por autoría y afiliación —CITECHOICE (Selvam y Ghosh, sin filiación institucional declarada), el survey de arXiv (Olivier Martinez) y Zyppy Signal (Cyrus Shepard)— y el sesgo de cada una va pegado a su cifra: CITECHOICE y el survey no venden nada, Zyppy vende newsletter y consultoría sobre estos mismos factores. Es material que caduca rápido —describe el comportamiento de un motor de IA, no una constante—: revisar antes del 14 de marzo de 2027\. Si una fuente corrige un dato, corregimos el análisis y lo anotamos aquí. Cifras comprobadas el 20 septiembre 2026. [Así medimos nosotros](https://rigolco.com/metodo/). ![](https://rigolco.com/assets-blog/autor-ton-96.webp) [Ton Rigol](https://rigolco.com/sobre/) Fundador de Rigol&Co. Querétaro, México. ¿Te resultó útil? Añade **Rigol&Co** como fuente preferida y verás nuestras noticias más a menudo en tu Búsqueda de Google. [ Añadir como fuente preferida en Google ](https://google.com/preferences/source?q=rigolco.com) ## ¿Sabes qué parte de tu estrategia de citas en IA tiene respaldo causal y cuál es solo una corazonada? Media hora para revisar qué tácticas de GEO estás priorizando hoy y contrastarlas con lo que los datos verificados pueden sostener: qué tiene un mecanismo causal probado, qué es todavía correlación, y qué es ruido de medición. [ Agenda una llamada ](https://cal.com/ton-rigol-rojano-okaosp/30min) ## Relacionados [Ver todos los análisis](https://rigolco.com/analisis/) [ **4**orígenes de resultados que ChatGPT reveló en sus propios eventos de servidor — solo uno es su índice propio **Negocio digital** · septiembre 2026 ChatGPT ya no busca (solo) con Bing: tiene índice propio, y es una familia de índices ](https://rigolco.com/analisis/chatgpt-indice-propio-labrador/)[ **24,9 % / 57 %**cita la posición 1 orgánica frente al share de todas las citas de AIO que sale de fuera del top 10 **Negocio digital** · septiembre 2026 El 57 % de las citas de los resúmenes de IA sale de fuera del top 10 ](https://rigolco.com/analisis/citas-aio-57-fuera-top10/)