En los últimos años, el mundo digital se ha transformado de “buscar en Google” a “preguntar al modelo generativo”. Y esto ha creado una nueva necesidad: no basta con posicionar una web en Google; ahora hay que ser citado correctamente dentro de respuestas generadas por IA. Así nace GEO: Generative Engine Optimization.
1. ¿Qué es GEO?
GEO es el conjunto de estrategias para que tu contenido sea preferido y citado por sistemas de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude o Gemini. Va más allá del SEO tradicional: se trata de colocar tu contenido como fuente fiable dentro del propio modelo IA.
2. Técnicas fundamentales de GEO
- Archivos llms.txt: análogos a robots.txt, indican cómo debe emplearse el contenido.
- Metadata semántica: etiquetas específicas que estos modelos pueden leer.
- Estructura clara y jerárquica: facilita que la IA siga y resuma tu contenido.
- Referencias y citas explícitas: aumentar la probabilidad de ser mencionado.
3. ¿Por qué es crucial ahora?
El uso de IAG ha crecido exponencialmente. Las estimaciones señalan que ya hay 1 000 millones de usuarios interactuando con sistemas generativos. Estar bien posicionado en IA significa:
- Mayor visibilidad digital
- Mayor confianza del usuario
- Más tráfico sostenible
4. ¿Cómo implementarlo en tu web?
-
Añade un archivo llms.txt en la raíz de tu dominio con directrices SEO-IA.
-
Incluye microdatos (JSON‑LD) en cada página.
-
Usa encabezados claros y enlaces externos verificados.
-
Revisa qué modelo te cita (GPT, Perplexity, Claude).
-
Ajusta tu contenido para responder a posibles prompts de usuario.
5. Desafíos e implicaciones
- Estándares aún en formación.
- Riesgo de sobreoptimización artificial que reduce calidad.
- Tensiones entre transparencia y estrategia competitiva.
- Importancia creciente de IA declarativa (notificar que se ha usado una herramienta generativa).
Con GEO, entramos en una era donde formar parte del repositorio de conocimiento de las IAs es tan importante como rankear en buscadores.
👉 Te recomendamos la lectura de nuestro artículo: ¿qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation) y por qué importa en el futuro de la IA?