Del SEO al GEO: cómo lograr que la IA recomiende tu marca

 

Con el uso cada vez mayor de la IA para todo tipo de situaciones cotidianas, el contexto en el que las marcas se posicionaban en el mercado de sus clientes está cambiando de manera drástica. Por varios años el SEO (Optimización de Motor de Búsqueda) fue un componente indispensable para todo negocio que quería atraer un flujo constante y sustancioso de clientes nuevos. Esa actividad sigue siendo la base, pero ya no basta por sí sola, y ya va más allá del buscador de Google.

Hoy, el 58.5% de las búsquedas de Google en Estados Unidos terminan sin dar un solo clic en alguna página web (SparkToro, 2024). Esto es lo que se conoce como búsqueda “Zero-Click”, y es una conducta que va en aumento y se proyecta que siga creciendo en los próximos años. En Europa la cifra es todavía un poco más alta, llegando al 59.7%.

Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) son una mina de oro para las marcas que todavía no se comienza a explotar. Porque aunque los utilicemos como un motor de búsqueda, estos LLM toman la información de cada individuo y comienzan a personalizar las preferencias de marca. Esto significa que, conforme a lo que el consumidor dice en su chat, la IA va a investigar con motores de búsqueda y varios sitios más, y le va a dar prioridad a ciertas marcas sobre otras.

Ahora no es el consumidor quien utiliza Google. ¡Es la misma IA que lo utiliza! ¿Entonces esto qué significa para las marcas? Que ahora, aparte del SEO, se tendrá que implementar el GEO/AEO (Optimización de Motor Generativo / Optimización de Motor de Respuestas). Y esta nueva actividad va de la mano con el SEO, gracias a cómo los LLM extraen información para sus consumidores.

¿De dónde viene la información que te da un LLM?

Entrenamiento:

Aprende una sola vez a partir de un volumen enorme de texto que viene de páginas web, libros, artículos y foros (como lo son Reddit, Quora y Stack Overflow), que es recolectado hasta una fecha de corte. Aunque no guarda copias de páginas ni recuerda fuentes exactas, sí absorbe patrones del lenguaje, el cual proviene de archivos públicos de la web, no directamente de los motores de búsqueda.

Consulta en tiempo real:

En este método, la IA realiza el proceso llamado Retrieval, buscando en internet en ese preciso momento; como por ejemplo, cuando quieres saber cuál es el clima de hoy en tu ciudad. Pero cada plataforma utiliza un buscador distinto, ya que cada modelo cuenta con un motor de búsqueda específico. ChatGPT utiliza Bing, Gemini utiliza Google, Claude utiliza Brave Search, y hay algunos otros modelos que cuentan con sus propios índices.

¿Y esto qué implica para TU marca?

Para poder posicionar tu marca en estos LLM, el SEO sigue siendo la base que alimenta a estos buscadores. Pero tu contenido debe estar optimizado acorde: estas herramientas utilizan material que sea consolidado y muy citado, bien estructurado e indexable. De hecho, el 90% de las citas de IA que dan visibilidad a una marca provienen de medios propios y ganados, no de pauta pagada (Edelman, 2025). Y el 86% de esas citas vienen de fuentes gestionadas por la propia marca, como su sitio web y sus listados (Yext, 2026); razón de más para cuidar lo que publicas en tus redes.

Esto es lo que necesitas hacer para optimizar tu contenido para la IA:

1. Da la respuesta desde un inicio. Como ejemplo, puedes observar que el primer renglón de este artículo define la respuesta a la pregunta “¿Qué es el GEO/AEO?”. Esto es porque la IA le da mayor prioridad al contenido que resuelve una duda con inmediatez.
2. Utiliza encabezados con forma de pregunta (ej. “¿Cómo funciona ChatGPT?”), porque esto coincide con cómo se le habla a la IA y facilita que se extraiga ese bloque como respuesta.
3. Escribe con una estructura clara y escaneable. Utiliza encabezados jerárquicos, párrafos cortos, listas y otros formatos cuando apliquen. Entre mejor organizados estén tus contenidos, mejor se procesarán por los LLM.
4. Habla con el lenguaje de estos modelos: sé específico y citable, utilizando datos, cifras, fechas, nombres, etc. La IA prioriza afirmaciones concretas con respaldo. No es un detalle menor: el contenido con estadísticas, citas y datos logra entre 30% y 40% más visibilidad en las respuestas de IA (Princeton, 2023).
5. Marca tu contenido con schema de tipo Article, FAQ, How-to, etc. Tocando la parte técnica, esto categoriza tu contenido para estos buscadores, y lo utilizan para comprender y extraer mejor lo que publicas.
6. Mantén tu contenido vigente, válido y actualizado. Las IA suelen realizar sus búsquedas en tiempo real con una gran preferencia por los datos más recientes y confiables; las páginas actualizadas en los últimos dos meses obtienen más citas que las que tienen más de dos años de antigüedad. Entonces, aparte de estar constantemente alimentando tu plataforma web con contenido escrito, también asegúrate de incluir la fecha y el autor.

¿Por qué la experiencia y la comunidad pesan más con la IA?

También la importancia de la experiencia del servicio al cliente trae mayor peso con esta nueva ola de IA. ¿Recuerdas que mencioné que la IA utiliza los foros? Son capaces de extraer información de la comunidad de un mercado, y esto implica que lo que extraigan va a reflejar el cómo tu marca es percibida (y también cómo la IA la percibe). Es importante que el servicio hacia tus clientes tenga la menor fricción posible, en especial porque ahora es más fácil que nunca cambiar de una marca a otra. En investigaciones se ha descubierto que, entre las personas de 25 a 34 años, el 61% dejó una marca por un competidor por una experiencia de lealtad superior, aunque las recompensas de la competencia fueran peores (Gale, 2026). Esto es importante saberlo, porque los Millennials y la Gen Z representan la mayoría en la adopción de la IA.

Dentro del ámbito de la lealtad se encuentra el tema de la comunidad. Cerca del 70% de los consumidores tiene mayor probabilidad de enlistarse en un programa de lealtad con una comunidad activa, mientras que el 30% establece una mayor conexión con la marca por los aspectos sociales de su programa (Gale, 2026). Entonces, en realidad, con las recompensas, “mejor” no siempre resulta en más clientes. Las IA están reforzando la necesidad de un mayor dinamismo, en donde es más necesario invertir en la experiencia del cliente a lo largo de su vida con tu marca que solo ofrecer promociones y ofertas simples.

Llegará un momento en donde la IA se volverá el asistente de bolsillo de tiempo completo para los consumidores; avanzará hasta el punto de buscar en línea para comprar, con una mínima intervención directa del usuario. De hecho, ya hay señales: el 24% de los consumidores se siente cómodo con que un agente de IA compre por ellos, cifra que sube al 32% entre la Gen Z (Salesforce, 2025). Y cuando esto ocurra, dos activos suben de valor de inmediato: la experiencia y la comunidad. Por un lado, la experiencia debe ser impecable y sin fricciones, porque en un entorno donde cambiar de marca toma un segundo, cualquier traba se castiga sin contemplaciones. Por el otro, la comunidad se vuelve más importante, no menos: es el único canal que no pasa por el filtro de un algoritmo, la relación directa que ningún asistente de IA puede reemplazar. La marca que descuida ambos frentes queda a merced de lo que la máquina decida recomendar; la que los cultiva se gana un lugar en la lista corta de preferencias que el consumidor confía a su IA.

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Fuentes: SparkToro (estudio Zero-Click 2024); Yext (AI Citation Research, enero 2026); Edelman; investigación GEO de Princeton; Salesforce; Marketing Dive / Gale, “The Preference Economy”.