Durante años, quienes trabajamos en SEO teníamos una misión muy clara: aparecer en la primera página de resultados de Google. Sí, había otros buscadores, pero seamos sinceros: nadie podía hacerle sombra al gigante de Mountain View.
Al menos hasta ahora.
Después de más de dos décadas de dominio absoluto, Google ya no está solo. Herramientas como Chat GPT, Perplexity o Deep Seek han cambiado la forma en que muchas personas acceden a la información. No funcionan como buscadores tradicionales: no muestran una lista de enlaces, sino que generan respuestas completas a partir de múltiples fuentes.
Google, por supuesto, no se ha quedado fuera de esta carrera. Su respuesta ha sido AI Overviews: resúmenes generados por inteligencia artificial que aparecen en la parte superior de muchas búsquedas.
Hasta hace poco, la lucha consistía en aparecer lo más arriba posible entre los diez resultados orgánicos. Ahora, competimos por formar parte de una única respuesta generada por IA. No hay ranking visible. No hay clics garantizados. Solo una síntesis automatizada en la que, si tienes suerte, tu contenido aparece citado.
Ante este cambio, hay quien parece dispuesto en reemplazar el SEO por otras siglas como AIO, GEO o LLMO (se nota que en el marketing nos encantan las siglas). Si andas un poco perdido, deja que te ayude un poco.
¿Qué es AIO, GEO o LLMO?
Estas siglas intentan dar nombre a nuevas estrategias de optimización en la era de la inteligencia artificial generativa. Aunque comparten terreno, no significan lo mismo.
AIO (AI Optimization) es el término más amplio. Se refiere, en teoría, a optimizar contenido, productos o servicios para que funcionen bien con herramientas de IA. Puede incluir desde generar texto con Chat GPT hasta estructurar tus páginas para que las entienda un asistente virtual. El problema es que es tan vago que a menudo no dice mucho. Es más una etiqueta que una metodología concreta.
GEO (Generative Engine Optimization) es más específico. Se refiere a cómo adaptar tu contenido para que aparezca en los resultados generados por motores que usan IA, como los AI Overviews de Google o Perplexity. Ya no se trata de subir posiciones en un ranking, sino de ser citado o incluido en una respuesta generativa. GEO implica escribir con claridad, aportar información verificable, y tener presencia en sitios con autoridad.
LLMO (Large Language Model Optimization) va un paso más técnico. Se centra en influir directamente en los modelos de lenguaje como GPT-4, Gemini o Claude. No busca aparecer en un buscador, sino en las respuestas que generan los propios modelos, que muchas veces se basan en información con la que fueron entrenados. Por eso, es clave estar presente en fuentes como Wikipedia, medios confiables o foros especializados.
En resumen: AIO suena bien, pero es poco concreto. GEO describe mejor lo que muchos ya estamos haciendo para aparecer en las respuestas con IA. Y LLMO es útil si trabajas directamente con modelos o datasets. Puedes usar los términos que prefieras, pero lo importante es entender que el SEO está evolucionando, no desapareciendo.
¿Entonces, ya no podemos hablar de SEO?
Espera, espera, espera.
Yo no dije eso, ni mucho menos.
El SEO sigue vivo. Tanto GEO como AIO simplemente describen con palabras nuevas lo que el SEO siempre ha intentado hacer: conseguir visibilidad orgánica en el lugar donde la gente busca respuestas. Puedes seguir usando “SEO” si quieres. Yo, de hecho, lo sigo haciendo. Cambiar mi firma a «GEO Manager» solo haría que algunos clientes piensen que trabajo en una unidad especial de la Policía Nacional.
¿Cuáles son las IAs más usadas como buscadores?
Estas son las IAs que están dando respuestas completas y para las que merece la pena trabajar el posicionamiento.
Google AI Overviews
AI Overviews es la nueva funcionalidad de Google que genera respuestas automáticas usando inteligencia artificial, directamente dentro del buscador. En lugar de mostrar solo una lista de enlaces, crea un resumen que aparece en la parte superior de los resultados. Este bloque puede incluir citas a páginas web, pero no siempre lo hace. No hay posiciones como en el SEO clásico: si apareces citado, es dentro del propio texto generado. Para formar parte de estas respuestas, el contenido debe estar alineado con la intención de búsqueda, ser claro, útil y cumplir con los criterios de EEAT (experiencia, autoridad, fiabilidad). Es una evolución directa del SEO, pero con lógica de respuesta, no de ranking.
Chat GPT
Chat GPT puede acceder a internet mediante navegación web para responder preguntas con información actualizada. Aunque no siempre lo hace por defecto, sí es capaz de mostrar fuentes cuando el usuario se lo pide o cuando considera que es relevante para la consulta. En esos casos, puede citar sitios, incluir enlaces directos o mencionar el origen de los datos utilizados. Aun así, muchas veces genera respuestas sin mostrar de forma visible de dónde ha sacado la información, aunque sí la haya consultado internamente. Para aparecer en sus respuestas, es clave tener contenido actualizado, bien estructurado, que responda con precisión a preguntas frecuentes. Aunque no siempre dé clics, influir en sus respuestas tiene valor real, sobre todo si tu contenido se parece a lo que el modelo considera útil, fiable y claro.
Perplexity
Perplexity es una herramienta de búsqueda basada en IA que responde preguntas de forma conversacional. A diferencia de Chat GPT, siempre muestra los enlaces que ha utilizado para construir su respuesta, lo que permite al usuario verificar las fuentes. No funciona con un sistema de ranking tradicional, sino que selecciona las páginas más relevantes y claras para cada consulta. Si tu contenido es preciso, reciente y directo, tienes opciones reales de ser citado. Esto puede traducirse en tráfico orgánico visible. Es uno de los pocos entornos donde puedes medir impacto SEO en sistemas generativos de forma transparente.
Bing Copilot
Bing Copilot es la evolución del buscador Bing, ahora integrado con GPT-4 para generar respuestas automáticas. Al igual que Perplexity, presenta un resumen y enlaza a las fuentes utilizadas, aunque con menos claridad sobre los criterios exactos de selección. Tiene menos adopción que Google, pero ya genera tráfico, especialmente en sectores como tecnología, ciencia, salud o finanzas. Funciona bien con contenido especializado y estructurado que responda dudas específicas. Su integración con otros servicios de Microsoft puede hacerlo más relevante en entornos corporativos en el corto plazo. Es un canal emergente que conviene vigilar.
Gemini, Claude, y otras IAs
Gemini (de Google), Claude (de Anthropic) y otros modelos como Mistral o LLaMA no navegan por la web cuando responden preguntas. Sus respuestas se basan en la información con la que fueron entrenados o en fuentes pre-cargadas. No muestran enlaces ni citan autores, pero sí utilizan datos extraídos de páginas web públicas, medios, wikis, foros o repositorios. Estar presente en ese ecosistema (por ejemplo, en Wikipedia, Reddit, Medium, GitHub o medios digitales) aumenta las probabilidades de que tu contenido forme parte de su “modelo del mundo”.
Claves para aparecer en las consultas respondidas por IA
Estructura clara y jerárquica (semántica, no sólo visual)
Los modelos de lenguaje, al igual que los bots de los buscadores, interpretan el contenido a través del HTML, no del diseño visual. Esto significa que el uso correcto de etiquetas semánticas (H1, H2, H3…), párrafos bien delimitados y listas ordenadas o no ordenadas cobra más importancia que nunca. Además, los datos estructurados (como FAQPage, Article, HowTo, BreadcrumbList) permiten a la IA entender mejor la función de cada parte del contenido. Implementarlos con JSON-LD en tu página aumenta las probabilidades de que el modelo identifique qué es una pregunta, qué es una respuesta, qué pasos hay, y cómo está organizada la información.
Lenguaje directo y función clara, sin sacrificar legibilidad
Las IAs no tienen tiempo que perder con rodeos. Usan estrategias de extracción de información que premian las frases simples, las definiciones claras y los conceptos bien delimitados. Pero eso no significa escribir como una máquina: necesitas mantener la legibilidad. Frases cortas, una idea por párrafo, evitar ambigüedades léxicas y no usar sinónimos innecesarios (si algo se llama “CRM”, llama “CRM” a lo largo del texto, no «software de gestión de clientes»). Además, usa atributos HTML como <strong> para resaltar lo clave, o <code> si es un fragmento técnico. Eso también ayuda a que los modelos clasifiquen mejor el contenido.
Responde preguntas específicas, con intención de búsqueda real
La IA trabaja sobre una lógica de intención, no solo de palabras clave. Eso significa que debes adaptar tu contenido a responder preguntas concretas cómo “cómo usar Zapier con Gmail” o “mejor alternativa a Google Analytics en 2025”. Usa encabezados en forma de pregunta, responde inmediatamente y luego desarrolla. Además, los datos estructurados tipo FAQPage y HowTo permiten que ese contenido se identifique como respuesta clara, tanto por Google como por cualquier sistema que use scraping semántico. Si puedes, marca los pasos con HowToStep y los beneficios con ItemList.
Autoridad, EEAT y señales de confiabilidad reales
El EEAT tiene traducción técnica. Debes implementar metadatos del autor (author, sameAs, publisher, etc.) y enlazar a perfiles reales (LinkedIn, página de autor, colaboraciones externas). Incluye fechas de publicación y modificación (datePublished, dateModified), referencias a fuentes fiables, y enlaces salientes a páginas reconocidas. Google y otros modelos no solo leen el texto: también interpretan el contexto de la página, el dominio, y las señales de autoridad que pueda rastrear. Cuanto más “verificable” sea tu contenido (por humanos y máquinas), más probabilidades tienes de ser usado como fuente.
Usabilidad, accesibilidad y rendimiento: sí, también importa para IA
Aunque la IA no navega como un usuario, sí interpreta señales de calidad técnica. Páginas lentas, pesadas, con estructura confusa o con muchos scripts de terceros mal gestionados pueden quedar fuera del radar. Asegúrate de que tu contenido sea accesible: uso correcto de etiquetas ARIA, textos alternativos (alt) bien escritos, contraste de colores adecuado, estructura lógica en móvil. El contenido que es usable y accesible suele estar mejor estructurado técnicamente… y por tanto, es más fácil de interpretar por un modelo.
Presencia más allá de tu blog: distribución semántica e indexabilidad
La mayoría de modelos de lenguaje no solo rastrean tu web, sino que aprenden de un ecosistema más amplio: Wikipedia, foros, medios, bases de datos abiertas, plataformas colaborativas como GitHub o Stack Overflow. Tu contenido debe estar en más de un sitio. Participa en comunidades, publica extractos en LinkedIn o Medium, enlaza tu blog desde páginas visibles. Además, asegúrate de que tu sitio permita el rastreo (no bloquees bots relevantes como Common Crawl o Googlebot) y de que todo el contenido importante esté accesible sin JavaScript pesado ni elementos cargados dinámicamente.
¿Es esto muy diferente al SEO tradicional?
No tanto en el fondo, pero sí en las consecuencias.
En SEO tradicional compites por una posición en una lista. En GEO compites por estar dentro de una única respuesta, muchas veces sin posibilidad de clics.
Eso cambia la lógica de visibilidad: todo o nada.
Además, el SEO se basa en factores de ranking relativamente conocidos (PageRank, backlinks, velocidad, etc.). El GEO depende de modelos de lenguaje que no tienen un ranking, sino que construyen respuestas sobre corpus semánticos. Es mucho más difícil saber por qué una IA elige una fuente u otra.
Dicho esto, el trabajo es el mismo: crear contenido valioso, claro, actualizado y confiable. ¿Quieres que te ayudemos a adaptar tu estrategia actual de posicionamiento a este nuevo escenario?
