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Línea 3 Pymes Innovadoras · Comunidad de Madrid

Colaboración en investigación
UCM × Marte Website Builder

La Facultad de Estudios Estadísticos de la Universidad Complutense de Madrid y Kuuli Technologies colaboran en I+D+i aplicado al Marketing Digital, la Inteligencia Artificial y el Data Science, con foco en cómo los modelos de lenguaje generativo citan y recomiendan contenido empresarial de pymes.

Equipo UCM: Dr. Ramón A. Carrasco González — Vicedecano de Postgrado, Investigación y Relaciones Internacionales, Facultad de Estudios Estadísticos

Ámbito de la colaboración

Marketing, IA y Data Science aplicados a la pyme

Inteligencia Artificial Generativa

Estudio de cómo los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) procesan, evalúan y recomiendan contenido empresarial. Diseño de experimentos para medir la influencia de los factores de contenido en la citabilidad.

Marketing Digital y GEO

Análisis de las nuevas dinámicas de visibilidad digital en la era de los motores de respuesta generativa. Identificación de señales de contenido que predicen la presencia de una pyme en las respuestas de ChatGPT, Perplexity o Gemini.

Data Science aplicado

Diseño estadístico del marco metodológico, análisis multivariante de los factores de citabilidad y validación de resultados sobre el corpus real de webs de Marte Website Builder.

Corpus real de pymes españolas

Más de 130 sitios web activos gestionados por Kuuli como laboratorio de datos. Diversidad sectorial (hostelería, despachos, comercios, servicios profesionales) y geográfica que enriquece la validez externa del estudio.

Pregunta de investigación central

¿Qué factores estructurales, semánticos y de autoridad del contenido web determinan la probabilidad de que un sitio de pyme sea citado o recomendado por un modelo de lenguaje generativo en respuesta a consultas de usuario relevantes para su negocio?

La Generative Engine Optimization (GEO) es la disciplina emergente que estudia cómo el contenido digital es citado por ChatGPT, Perplexity, Gemini o Copilot cuando un usuario hace una consulta relacionada con un negocio. La colaboración UCM × Kuuli tiene como objetivo producir la primera evidencia científica rigurosa sobre los factores de citabilidad aplicados a la pyme española, combinando el rigor estadístico de la UCM con el corpus real de webs de Marte Website Builder.

Plan de trabajo

Hitos principales — H1 2027

Ene–Feb 2027

Estado del arte

UCM + UAM

Mar 2027

Marco metodológico

UCM + Kuuli

Mar 2027

Dataset de prompts de evaluación

Kuuli + revisión UCM

May 2027

Piloto de evaluación GEO

Kuuli + UCM

Jun 2027

Análisis, validación y resultados

UCM

2027

Propuesta de publicación científica conjunta

UCM + Kuuli

Resultados esperados

≥ 7

Referencias científicas de primer nivel (Scopus/WoS) en el estado del arte

≥ 50

Prompts GEO categorizados para el dataset de evaluación

3+

Motores generativos analizados en el piloto de validación

1

Propuesta de publicación científica conjunta (2027)

Marco de la colaboración

Convocatoria

Línea 3 — Pymes Innovadoras CAM

Comunidad de Madrid. Presupuesto elegible: 357.143 €, intensidad del 70%, subvención prevista 250.000 €. Resolución esperada segundo semestre 2026.

Acuerdo marco

Protocolo General de Actuación en Investigación

Firmado entre la Facultad de Estudios Estadísticos (UCM) y Kuuli Technologies (enero 2026). Duración 4 años, prorrogable. Marco: art. 60 LOSU.

Período de ejecución

H1 2027 (enero – junio 2027)

Protocolo marco con duración de 4 años. La ejecución técnica del proyecto Línea 3 se concentra en el primer semestre de 2027.

Importe de referencia UCM

20.000 €

Para el período H1 2027, sujeto a resolución favorable de la convocatoria Línea 3 y a los términos de justificación fijados por la Comunidad de Madrid.

¿Hablamos?

Si tienes preguntas sobre el alcance de la colaboración o quieres avanzar en los próximos pasos, escríbenos directamente.

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