Resumen
Un estudio académico sometido a revisión por pares subraya la validez científica de los datos de SISTRIX.
Institución: Universidad Goethe de Fráncfort
Estudio: Measuring Self-Preferencing on Digital Platforms
El objetivo del estudio es analizar si grandes plataformas como Amazon favorecen sus propios productos frente a los de otros vendedores. Para llevarlo a cabo, los investigadores de la Universidad Goethe de Fráncfort utilizaron los datos de SISTRIX como fuente fiable, confirmando su eficacia para medir la visibilidad de productos en plataformas de búsqueda.
El estudio fue aceptado y publicado en una de las revistas más relevantes del sector, el Journal of Marketing.
“Los datos de SISTRIX fueron fundamentales para nuestro trabajo y, tras un riguroso proceso de revisión científica por pares, demostraron ser una fuente de datos precisa y transparente para la comunidad académica.”
Dr. Lukas Jürgensmeier
La historia
En 2021, el Lukas Jürgensmeier inició su doctorado en Marketing Cuantitativo en la Universidad Goethe de Fráncfort. El tema de investigación fue “Measuring Self-Preferencing on Digital Platforms”.
El coautor del estudio fue el Bernd Skiera, catedrático de Comercio Electrónico en la Universidad Goethe, con quien SISTRIX colabora desde hace años en distintos proyectos de investigación.
Ambos investigadores eligieron los datos de SISTRIX como base empírica para su trabajo y, en 2025, tras numerosos ciclos de revisión por pares, el artículo fue finalmente aceptado para su publicación en el Journal of Marketing.
El reto: identificar sesgos ocultos
Los proveedores de plataformas digitales no solo compiten entre sí, sino también con otros actores, denominados terceros, dentro de sus propias plataformas. En este contexto, puede producirse el fenómeno de la auto-preferencia, cuando una plataforma trata sus propias ofertas de forma más favorable que las de terceros comparables.
El objetivo de la investigación era desarrollar un método para medir este fenómeno. El marco de medición se implementó empíricamente mediante dos estudios realizados en tres mercados internacionales de Amazon, utilizando una métrica de SISTRIX diseñada específicamente para medir la visibilidad de productos en motores de búsqueda.
Qué significa para ti
Los datos del Índice de Visibilidad de SISTRIX se utilizaron como fuente principal para medir el trato que una plataforma concede a sus propias ofertas. Esta métrica fue seleccionada por los investigadores y aceptada como una medida científicamente válida de la visibilidad en motores de búsqueda tras el proceso de revisión por pares.
Si los datos de SISTRIX son considerados fiables por la comunidad académica para detectar prácticas de mercado potencialmente desleales, imagina lo que pueden aportar a tu negocio. Los mismos datos precisos y validados científicamente que sustentaron esta investigación pueden ayudarte a:
- Demostrar el ROI de tus iniciativas de marketing con métricas fiables
- Monitorizar la visibilidad de tus competidores con un alto nivel de precisión
- Identificar tendencias de mercado ocultas y convertirlas en oportunidades
- Construir una estrategia SEO sólida basada en datos, no en suposiciones
Quién es el Dr. Lukas Jürgensmeier
El Dr. Lukas Jürgensmeier es investigador cuantitativo y doctor en Marketing Cuantitativo por la Universidad Goethe de Fráncfort. Su investigación se centra en la regulación de la competencia en plataformas digitales.
Su trabajo conjunto con el Prof. Dr. Bernd Skiera desarrolla y aplica metodologías para identificar la auto-preferencia en plataformas digitales, una práctica controvertida y, en muchos casos, ilegal, mediante la cual los proveedores de plataformas pueden favorecer sus propios productos frente a los de la competencia.
Esta investigación utilizó datos de SISTRIX para medir la visibilidad de productos en el motor de búsqueda de Amazon Marketplace. El artículo resultante fue publicado en el Journal of Marketing, la principal revista académica del ámbito del marketing.
El paper de investigación
Jürgensmeier, Lukas; Skiera, Bernd (2025). Measuring Self-Preferencing on Digital Platforms.
Journal of Marketing, en prensa.
DOI: 10.1177/00222429251360772
Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=4393726
Referencias citadas
SISTRIX (2020). SISTRIX Visibility Index for Amazon. Documentación de SISTRIX (consultado el 10 de diciembre de 2020). https://www.sistrix.com/amazon/amazon-visibilityindex
SISTRIX (2021). SISTRIX Visibility Index — Explanation, Background and Calculation. Documentación de SISTRIX. https://www.sistrix.com/support/sistrix-visibility-index-explanation-background-and-calculation/
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