¿Qué son GEO y AEO? (y en qué se diferencian del SEO) 

Para los equipos de marketing y creadores de contenido, las reglas del SEO están cambiando. El éxito ya no se mide únicamente por aparecer en los primeros resultados de Google o cualquier otro buscador. Ahora también consiste en lograr que que cada pieza de contenido sea seleccionada y citada por los AI answer engines. Y eso cambia por completo las reglas del juego.

Bienvenido a la era del Generative Engine Optimization (GEO). Aunque, ¿es Answer Engine Optimization (AEO)? ¿O deberíamos llamarlo Generative Search Optimization (GSO)?

¿Suena confuso? No eres el único. Aquí te explicamos qué significa cada uno y por qué es más importante que nunca.

¿Qué es GEO? ¿Es lo mismo que AEO?

Este campo es tan nuevo que todavía no existe una terminología universal. Agencias, creadores de contenido, marketers y especialistas en SEO utilizan distintos acrónimos para describir la misma tendencia: AEO, GEO y GSO son los más comunes, y en la práctica todos apuntan a la misma dirección. Pero, no hay que confundirlos con AIO, que hace referencia a los AI Overviews de Google.

En esencia, los tres conceptos describen cómo las marcas o cualquier organización que genere contenido, pueden optimizar su presencia para que los AI crawlers comprendan su información, la consideren confiable y la incorporen en las respuestas generadas por los AI answer engines.

¿Reemplazará al SEO?

Para nada. La búsqueda sigue siendo un comportamiento dominante. Esto se desarrolla en paralelo y ya es una prioridad estratégica para los especialistas en SEO. Aun así, todavía no existe un estándar ni una metodología universal. Aprende más sobre la transición del SEO al AEO en este artículo.

Entonces, ¿en qué se diferencia del SEO?

¿Qué hace diferente a un rastreador de IA frente a uno de búsqueda tradicional?

Si los comparamos con los crawlers de los motores de búsqueda tradicionales, los AI crawlers que alimentan a los grandes modelos de lenguaje (LLMs) todavía están en una etapa relativamente temprana de desarrollo. Como explica Edward Cowell, aún son "bastante básicos" si se consideran las décadas de evolución y perfeccionamiento que llevan los buscadores tradicionales.

Esa diferencia implica que, en muchos casos, los LLMs todavía tienen dificultades para acceder, interpretar o procesar correctamente todo el contenido de algunos sitios web. Por eso, una de las conversaciones más relevantes hoy es hasta qué punto las marcas deberían adaptar la estructura de sus sitios para facilitar que la IA pueda comprender y utilizar su información.

Una de las alternativas que empieza a ganar relevancia es LLMs.txt, un archivo que permite poner a disposición de los modelos de lenguaje el contenido estructurado de un sitio web.

Podría entenderse como el complemento, o la contraparte, de robots.txt: mientras este último indica a los crawlers qué contenido no deben rastrear, LLMs.txt busca facilitar el acceso a la información que sí quieres que los modelos de IA comprendan y utilicen en sus respuestas.

¿Cómo se optimiza el contenido para ser citado por IA en lugar de solo posicionar en motores de búsqueda?

La diferencia empieza con la forma en que las personas hacen sus búsquedas.

En un buscador tradicional, los usuarios suelen escribir consultas breves basadas en palabras clave. En cambio, en plataformas como ChatGPT, Gemini o Claude, las preguntas son mucho más naturales, detalladas y conversacionales.

A este tipo de consultas, los especialistas en SEO las conocen como long-tail queries: prompts extensos en los que el usuario explica su contexto, hace preguntas complejas y espera recibir una respuesta completa, en lugar de una lista de enlaces para explorar. 

Ya no se trata únicamente de posicionarse para una palabra clave, sino de crear información lo suficientemente clara, completa y confiable para que un modelo de IA pueda comprenderla, utilizarla y citarla al generar una respuesta.

¿Existen alternativas mientras llegan mejores herramientas?

Sí, aunque no son precisas.

“Estamos empezando a explorar cómo extraer esa información para entender qué buscan las personas, qué conversaciones surgen, y también analizar TikTok para ver qué preguntas se hacen sobre esos temas”.

Según Ellerton, esto permite a quien crea contenido entender mejor cómo adaptar sus piezas a las preguntas que circulan en estas plataformas y aumentar las probabilidades de aparecer en los resultados de un motor de IA.

Si los motores de IA reducen el tráfico orgánico, ¿conviene adoptar este enfoque?

Para las marcas que no dependen de los ingresos por contenido como empresas de ecommerce o compañías B2B de servicio, aparecer dentro de las respuestas generadas por IA puede convertirse en una fuente de visibilidad y posicionamiento.

Por eso, asegurar que los AI answer engines comprendan correctamente una marca, presenten información precisa y la citen cuando sea relevante será cada vez más importante, incluso si el CTR y el volumen de clics disminuyen.

Como señala Edward Cowell: "Creemos que quienes sí terminan haciendo clic tendrán un mayor valor, incluso si el volumen total de clics disminuye".

Aunque los AI answer engines puedan generar menos visitas, es probable que ese tráfico sea de mayor calidad. Los usuarios que deciden hacer clic después de recibir una respuesta de la IA suelen tener una intención mucho más definida y estar más cerca de tomar una decisión de compra o de iniciar una conversación con la marca.

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