El objetivo de este artículo es analizar los factores de posicionamiento (SEO) externos que pueden influir en la ordenación por relevancia en Google Scholar y luego identificar el peso las citas recibidas en esta ordenación. Se ha aplicado una metodología de ingeniería inversa comparando el ranking de Google Scholar con un ranking formado tan sólo por el número de citas recibidas por los documentos. El estudio se realizó a partir de cuatro tipos de búsquedas sin palabras clave: por publicación, año, autor y “citado por”. Los resultados fueron coincidentes en las cuatro muestras con coeficientes de correlación entre los dos rankings superiores al 0,9. El presente estudio demuestra de forma más clara que en anteriores investigaciones que las citas recibidas es el factor SEO externo más relevante en el ranking de los resultados en Google Scholar. Los demás factores tienen una influencia mínima. Esta información proporciona una base sólida para la disciplina del posicionamiento en buscadores académicos (ASEO). También hemos desarrollado una nueva propuesta metodológica que aísla los factores SEO externos y que puede ser útil en futuras investigaciones.

The aim of this article is to analyze the web positioning factors that can influence the order, by relevance, in Google Scholar and the subsequent evaluation of the importance of received citations in this ordering process. The methodology of reverse engineering was applied, in which a comparison was made between the Google Scholar ranking and another ranking consisting of only the number of citations received by documents. This investigation was conducted employing four types of searches without the use of keywords: by publication, year, author, and “cited by”. The results were matched in the four samples with correlation coefficients between the two highest rankings, which exceeded 0.9. The present study demonstrates more clearly than in previous research how citations are the most relevant off-page feature in the ranking of search results on Google Scholar. The other features have minimal influence. This information provides a solid basis for the academic search engine optimization (ASEO) discipline. We also developed a new analysis procedure for isolating off-page features that might be of practical use in forthcoming investigations.