GEO viene de Generative Engine Optimization y se usa para nombrar el trabajo de lograr que una marca salga mencionada, o citada como fuente, en las respuestas que arman los motores generativos, que hoy son básicamente las respuestas con IA de Google, ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude. Esa definición la vas a encontrar igual en cualquier artículo, así que no me voy a quedar mucho en ella.
Lo que yo quiero contar es qué parte de esto es nueva de verdad y qué parte es SEO de siempre con un nombre que se vende mejor, porque la pregunta que más me importa responder no es “qué es”, sino si hay que hacer algo distinto y si eso justifica un presupuesto aparte. Mi posición, y la explico abajo, es que la mayor parte del trabajo sigue siendo SEO bien hecho y que lo nuevo de verdad está en un lugar al que casi nadie le presta atención, que es la forma de medir.
De dónde sale el término
El nombre no lo inventó una agencia ni un vendedor de software. Sale de un paper académico que se llama justamente “GEO: Generative Engine Optimization“, lo firman investigadores de Princeton y del IIT Delhi, entre otros, y se presentó en KDD 2024, el congreso de la ACM sobre descubrimiento de conocimiento y minería de datos que ese año se hizo en Barcelona. Recomiendo leerlo antes que cualquier guía que lo cite, porque cuando uno va a la fuente descubre que dice bastante menos de lo que se le hace decir.
Los autores armaron un banco de diez mil consultas sobre temas muy distintos (ocho mil para entrenar, mil para validar y mil para probar), las pasaron por un motor generativo y fueron cambiando el texto de las fuentes para ver qué pasaba con su visibilidad en la respuesta. Hubo cosas que funcionaron, como sumar citas textuales, agregar estadísticas o citar fuentes, y en el resumen del paper hablan de mejoras de hasta un 40%. Y hubo cosas que no, y la que más me gusta contar es el relleno de palabras clave, que en sus mediciones sacó un puntaje de 17,7 contra 19,3 de la versión que no se había tocado, o sea que repetir la keyword dejó a la página peor que antes.
Ahora, ese 40% hay que leerlo con cuidado. Es un máximo y no un promedio, los propios autores aclaran que la eficacia cambia bastante según el tema de la consulta, y todo se midió en un entorno armado por ellos, que no es el ChatGPT que usa tu cliente un martes por la tarde. Para mí el paper sirve como señal de hacia dónde ir, porque confirma algo que en SEO sabemos hace rato (un texto con datos y fuentes se cita más que uno que da vueltas), pero no lo usaría como receta, y desconfío de las guías que lo presentan así.
Lo que dice Google
Si hay una documentación que casi nadie cita cuando vende GEO como servicio separado, es la de Google. En la página de Search Central sobre funciones de IA dicen, sin vueltas, que no existen requisitos adicionales para aparecer en AI Overviews ni en AI Mode y que tampoco hace falta ninguna optimización especial: la página tiene que estar indexada y ser elegible para mostrarse con un fragmento en la búsqueda común, y con eso alcanza.
En esa misma página hay un detalle que a mí me molesta bastante más, y es que las visitas que vienen de esas funciones de IA se cuentan junto con el resto del tráfico web en Search Console, sin un filtro que permita separarlas. Traducido a la práctica: si mañana tu sitio empieza a salir citado en AI Overviews lo vas a ver mezclado con todo lo demás en el informe de rendimiento, y si un día deja de salir, también.
O sea que lo que pasa en las respuestas generadas de Google no se puede auditar con la herramienta que usamos todos los días, y esa es una de las razones por las que insisto tanto con tener una medición propia, que es de lo que hablo más abajo.
Por qué igual importa
Si GEO fuera solo SEO con otro nombre, bastaría con seguir trabajando igual y listo. El tema es que cambió el lugar donde se resuelve la búsqueda, y eso le pega directo a la cantidad de gente que llega a un sitio.
El estudio que más uso para explicarlo es uno de Pew Research Center. Durante marzo de 2025 siguieron la navegación de 900 adultos de Estados Unidos, que en total hicieron 68.879 búsquedas en Google, y de esas búsquedas 12.593 (alrededor del 18%) mostraron un resumen de IA. Cuando aparecía el resumen, la gente hizo clic en un resultado tradicional en el 8% de las visitas, y cuando no aparecía, en el 15%. El clic en alguno de los enlaces que están dentro del propio resumen fue todavía más raro, un 1% de las visitas. Y hay un dato que se cita menos y a mí me parece el más fuerte: con resumen, el 26% de las veces la persona terminó ahí su sesión de navegación, contra el 16% cuando no había resumen.
Es un estudio de un solo país, de un solo mes y con una muestra que tiene sus límites, y yo no tomaría esos porcentajes como si fueran los de México o los de Colombia. Lo que sí hago es usarlos para explicar un patrón que aparece cuando uno cruza Search Console con la analítica de un sitio: las impresiones se sostienen o suben y las visitas no acompañan, porque la respuesta generada menciona a la marca, eso cuenta como impresión, y el usuario se queda con la respuesta sin entrar.
Para una empresa que vende servicios, esto cambia la conversación con el directorio. Ya no sirve decir “estamos primeros” si lo que el comprador lee es una respuesta armada por un modelo en la que a lo mejor la marca ni aparece, o aparece con datos viejos.
Lo que sí cambia en la práctica
Lo primero, y para mí lo más importante, es cómo se mide. En SEO trabajamos con posiciones y clics sobre una lista de resultados que no cambia demasiado de una consulta a la otra, mientras que en una respuesta generada la misma pregunta hecha dos veces puede devolver dos respuestas distintas según quién pregunta, cuándo y con qué versión del modelo. Por eso una captura de pantalla no demuestra nada, porque lo único que muestra es el día en que salió bien.
Lo que hago es armar un set fijo de preguntas, escritas como las escribiría el comprador y no como las escribiría un SEO, y correrlas en cada asistente cada cierto tiempo, siempre las mismas. Mi piso son treinta preguntas por cliente, porque con menos la medición se vuelve anecdótica: dos o tres respuestas que cambian por azar te mueven el número entero y terminas discutiendo ruido. Con ese set se cuenta cuántas veces aparece la marca, cuántas veces la citan como fuente y quién aparece en su lugar cuando no está.
La primera corrida queda congelada con su fecha aunque el número sea malo, y diría que sobre todo cuando es malo, porque es contra esa foto que se compara cada mes. En el informe separo lo que se movió porque el modelo cambió de versión de lo que se movió por el trabajo que hicimos, ya que si no hago esa separación cualquier mejora queda en discusión, y con toda la razón.
Lo segundo es la entidad, que es una palabra fea para algo bastante simple. Un modelo necesita entender quién es tu empresa, qué vende y en qué países opera, y esa idea la arma con lo que encuentra publicado, desde el sitio y el perfil de LinkedIn hasta directorios y alguna nota de prensa de hace cinco años. Si esas fuentes se contradicen, por ejemplo porque un directorio todavía te ubica en un país del que ya te fuiste, el modelo puede quedarse con la versión equivocada. Ordenar eso no luce nada en una presentación, pero yo lo pondría bien arriba en la lista.
Lo tercero es cómo está escrita la página. Una página que contesta la pregunta en el primer párrafo, con el dato y la fuente, tiene más chances de ser citada que una que llega al punto después de cuatro párrafos de contexto, y en eso el paper de Princeton y el trabajo diario coinciden. No se trata de escribir para robots, se trata de dejar de esconder la respuesta.
Los rastreadores, que son una decisión de negocio
Hay un punto técnico que revisaría antes que cualquier otro, porque a veces está roto y nadie lo sabe, y es qué bots de IA pueden entrar al sitio.
OpenAI documenta sus rastreadores por separado. OAI-SearchBot es el que usan para mostrar sitios en las búsquedas de ChatGPT, GPTBot es el que junta contenido que puede servir para entrenar sus modelos, y en la documentación aclaran que cada uno se configura de forma independiente en el robots.txt, así que bloquear GPTBot no te saca de las búsquedas de ChatGPT pero bloquear OAI-SearchBot sí, y además el cambio puede tardar unas 24 horas en tomarse. Hay un tercero, ChatGPT-User, que entra cuando una persona le pide algo a ChatGPT, y para ese la misma documentación avisa que las reglas de robots.txt pueden no aplicarse.
A veces un firewall o un plugin de seguridad bloquea rastreadores de IA sin que nadie lo haya decidido, y por eso recomiendo revisar bot por bot y decidir con criterio de negocio y no técnico. Un medio que no quiere que su contenido entrene modelos tiene buenos motivos para bloquear GPTBot. Una empresa de servicios que quiere que ChatGPT la recomiende y bloquea OAI-SearchBot se está pegando un tiro en el pie.
GEO, AEO y SEO
AEO, Answer Engine Optimization, es un término anterior que se usaba más para los fragmentos destacados y los asistentes de voz, y pone el acento en el formato: preguntas con su respuesta, definiciones cortas, datos estructurados. GEO se usa más para las respuestas generadas completas, donde además del formato pesan la entidad y las fuentes que consulta el modelo.
En la práctica el trabajo se pisa casi por completo y yo no armaría dos proyectos separados, ni tampoco separaría GEO del SEO. Un buscador y un modelo necesitan más o menos lo mismo para tomarte en cuenta, que es poder leer el sitio, entender quién eres y encontrar una página que conteste la pregunta, así que con la base técnica rota el GEO rinde muy poco. En esos casos prefiero recomendar primero una auditoría SEO, aunque comercialmente me convendría vender las dos cosas juntas.
Lo que yo no compraría
Como la categoría es nueva y el cliente todavía no tiene cómo auditar lo que le venden, circulan muchas promesas que conviene mirar con lupa.
No pagaría por una garantía de aparición, porque nadie controla qué fuentes elige un modelo en cada respuesta y quien la ofrece está prometiendo algo que no depende de él. Tampoco pagaría por menciones en sitios armados para alimentar modelos, que para mí es lo mismo que comprar enlaces, con el mismo riesgo para el dominio. El contenido generado a escala para “cubrir” todas las preguntas posibles tampoco me convence: no vi que sostenga resultados y pone en juego el sitio entero. Y cualquier informe que muestre capturas en lugar de una medición repetida sobre las mismas preguntas me haría desconfiar del resto.
Si mañana tuviera que arrancar con una marca desde cero, el orden sería este, que es fácil de decir y lleva trabajo hacerlo. Primero revisaría que el sitio se pueda rastrear y que los bots correctos estén habilitados. Después armaría el set de preguntas con el equipo comercial, que es el que sabe qué pregunta el comprador, y congelaría la primera medición. Y recién con ese número en la mano decidiría si el problema está en la entidad, en cómo están escritas las páginas o en que la página que debería responder ni siquiera existe. Es el mismo orden que usamos en el servicio de GEO de SEOlatam, y el que le recomendaría a un equipo interno que quiera hacerlo por su cuenta.
GEO no reemplaza al SEO. Lo obliga a medir mejor.