Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A. (2024). GEO: Generative engine optimization. arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.09735
Uso en GEO Monitor: base del concepto GEO; optimizar contenido con estadísticas, citas y fuentes citables sube hasta ~40% la visibilidad. Sustenta las recomendaciones de contenido. (KDD 2024)
Chen, M., Wang, X., Chen, K., & Koudas, N. (2025). Generative engine optimization: How to dominate AI search. arXiv. https://arxiv.org/abs/2509.08919
Uso en GEO Monitor: la IA cita sobre todo earned media (terceros, medios, reviews) por encima del sitio propio. Sustenta el módulo "Qué fuentes cita la IA" y la brecha de earned media.
Dai, S., Xu, C., Xu, S., Pang, L., Dong, Z., & Xu, J. (2024). Bias and unfairness in information retrieval systems: New challenges in the LLM era. arXiv. https://arxiv.org/abs/2404.11457
Uso en GEO Monitor: marco de sesgos en sistemas de recuperación con LLMs; contexto para interpretar el sesgo de fuente y de marca. (Survey, KDD 2024)
Kamruzzaman, M., Nguyen, H. M., & Kim, G. L. (2024). "Global is good, local is bad?": Understanding brand bias in LLMs. arXiv. https://arxiv.org/abs/2406.13997
Uso en GEO Monitor: los LLM asocian marcas globales con atributos positivos sobre las locales, con efectos por país de origen. Sustenta cómo distinguimos dominios globales vs. locales de la marca. (EMNLP 2024)
Liu, N. F., Zhang, T., & Liang, P. (2023). Evaluating verifiability in generative search engines. arXiv. https://arxiv.org/abs/2304.09848
Uso en GEO Monitor: fundacional sobre calidad de citas en buscadores generativos (solo ~51,5% de frases con cita totalmente respaldada). Marco para medir citación y verificabilidad. (Findings of EMNLP 2023)
OWASP Foundation. (2021). A01:2021 – Broken access control. OWASP Top 10. https://owasp.org/Top10/2021/A01_2021-Broken_Access_Control/ Estándar · no es un paper
Uso en GEO Monitor: estándar de referencia en control de acceso. Lo seguimos para que cada cuenta vea únicamente sus propios datos, aislada del resto.
Saltzer, J. H., & Schroeder, M. D. (1975). The protection of information in computer systems. Proceedings of the IEEE, 63(9), 1278–1308. https://web.mit.edu/Saltzer/www/publications/protection/
Uso en GEO Monitor: principio de mínimo privilegio. Por eso el acceso de cliente es de solo lectura y acotado a su propia cuenta.
Yu, J., Yang, M., Ding, Y., & Sato, H. (2026). Structural feature engineering for generative engine optimization: How content structure shapes citation behavior. arXiv. https://arxiv.org/abs/2603.29979
Uso en GEO Monitor: la estructura del contenido sube las citas ~17% de forma consistente en 6 motores. Refuerza que el sitio propio sí es optimizable.
Zhang, K., He, X., & Yao, J. (2026). From citation selection to citation absorption: A measurement framework for generative engine optimization across AI search platforms. arXiv. https://arxiv.org/abs/2604.25707
Uso en GEO Monitor: marco de medición de citas (selección vs. absorción) en ChatGPT, Gemini/AI Overview y Perplexity. Contexto para comparar plataformas.
Zhang, P., Ye, Q., Peng, Z., Garimella, K., & Tyson, G. (2025). Source coverage and citation bias in LLM-based vs. traditional search engines. arXiv. https://arxiv.org/abs/2512.09483
Uso en GEO Monitor: estudio a gran escala (55.936 consultas, 6 buscadores con IA); la IA se inclina hacia entornos establecidos y reparte citas más ampliamente que Google. Sustenta el disclaimer del módulo de fuentes.