Estimar y analizar la popularidad de una entidad es una tarea importante para profesionales en varias áreas, como la música, las redes sociales y el cine. Además, la amplia disponibilidad de datos en línea debería mejorar nuestra comprensión del comportamiento colectivo del consumidor. Sin embargo, modelar efectivamente la popularidad e integrar diversas fuentes de datos son problemas muy desafiantes sin consenso sobre el enfoque óptimo para abordarlos. Con este fin, proponemos un método no lineal para la agregación de métricas de popularidad basado en formas geométricas derivadas de los valores de las métricas individuales, denominado Agregación Geométrica de Métricas de Popularidad (GAP). En este trabajo, nos enfocamos particularmente en la estimación de la popularidad de los artistas mediante la agregación de métricas de popularidad de artistas basadas en la web. Finalmente, aunque la opción más natural para la agregación de métricas sería un modelo lineal, nuestro enfoque conduce a una correlación de rangos más fuerte y a puntuaciones de correlación no lineales en comparación con los esquemas de agregación lineales. Más precisamente, nuestro enfoque supera el método de promedio simple en cinco de siete medidas de evaluación.