Posicionamiento en IA: GEO y AEO

Tres cosas. Google muestra AI Overviews — un resumen generado con fuentes citadas — encima de los resultados para una porción creciente de búsquedas informacionales. ChatGPT y Perplexity responden con texto y citan fuentes, y una parte de los usuarios ya los usa como primer paso. Y las búsquedas conversacionales, más largas y específicas, crecen frente a las de dos palabras. El efecto en Search Console: impresiones estables, clics en baja para consultas informacionales. La posición no cambió; la respuesta apareció antes del clic.

Este es el cambio de fondo de esta era. Antes se podía manipular un algoritmo: forzar una palabra clave, inflar señales, disfrazar un sitio. Hoy es cada vez más difícil. Cuando un usuario le pregunta a una IA por un término genérico —sin mencionar marca—, el modelo recomienda lo que mejor responde, y solo te recomienda si tu marca está genuinamente posicionada para los términos semánticamente relacionados. Google, de hecho, ya cerró la puerta: sus políticas de spam aplican también a las respuestas de IA generativa de la Búsqueda. El truco que antes engañaba a un ranking hoy tendría que engañar, además, a un modelo que leyó todo tu sitio y el de tu competencia.

Más que honestidad, prefiero decirlo así: se trata de comunicar bien. Comunicar completo. Intentar ser la mejor respuesta disponible para la duda de quien te busca. Los algoritmos y los modelos leen todo tu corpus, no solo tu landing. La incoherencia entre lo que dices ser y lo que tu contenido demuestra se nota, y se paga.

Analizando qué fuentes aparecen citadas para consultas de un rubro, los patrones se repiten:

Con honestidad: la medición es inmadura. No existe un Search Console de ChatGPT. Defino un set de consultas del rubro y las verifico periódicamente en AI Overviews, ChatGPT y Perplexity, registrando si el sitio aparece citado. Sigo el tráfico de referencia desde esas plataformas en Analytics. Es más artesanal que el seguimiento de posiciones, y lo digo antes de empezar.

Las tres nombran lo mismo desde ángulos distintos. GEO (Generative Engine Optimization) es optimizar para que los motores generativos —ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, los AI Overviews de Google— citen o recomienden tu contenido. AEO (Answer Engine Optimization) es anterior: optimizar para motores que entregan una respuesta en vez de una lista de enlaces, desde los fragmentos destacados de Google hasta los asistentes de voz. LLMO (Large Language Model Optimization) pone el foco en los modelos de lenguaje en sí.

Mi posición, que repito porque es la que me ha servido con clientes: ninguna de las tres es una disciplina separada del SEO. Son el SEO de siempre aplicado a una interfaz nueva. Nombrarlas sirve para buscarlas; venderlas como servicio aparte sirve para cobrar dos veces lo mismo.

Los AI Overviews son el resumen generado que Google muestra sobre los resultados en parte de las búsquedas, con enlaces a las fuentes que usó. AI Mode es la experiencia conversacional de la Búsqueda, donde la respuesta completa la arma el modelo. Google ha explicado que estas funciones usan una técnica llamada query fan-out: la pregunta del usuario se descompone en varias consultas relacionadas que se buscan en paralelo, y la respuesta se construye con lo que aparece en ellas.

La consecuencia práctica es enorme: para ser fuente de una respuesta no basta con posicionar la consulta exacta. Hay que estar bien posicionado en las consultas vecinas que el sistema genera. Eso es cobertura temática —un tema trabajado desde todas sus intenciones— y es exactamente lo que construye una estrategia de páginas pilar y contenido de apoyo.

Cada asistente llega a tu contenido por dos vías: lo que aprendió en su entrenamiento y lo que busca en tiempo real cuando no sabe algo o la pregunta es reciente. La segunda es la que puedes trabajar hoy, y depende de que tu sitio sea encontrable y citable:

Las empresas de IA usan rastreadores distintos para distintos fines, y conviene no mezclarlos. OpenAI, por ejemplo, separa GPTBot (recolecta contenido para entrenar modelos) de OAI-SearchBot (para mostrar sitios en las búsquedas de ChatGPT): según su documentación, bloquear el primero no te saca de las búsquedas si permites el segundo. Anthropic tiene ClaudeBot. Google usa el token Google-Extended para que decidas si tu contenido se usa para entrenar Gemini, sin afectar tu presencia en la Búsqueda.

La decisión de bloquear entrenamiento es de negocio, no de SEO. La de bloquear búsqueda casi nunca conviene: equivale a pedir que no te citen.

llms.txt es una propuesta de archivo en la raíz del sitio que resume su contenido para modelos de lenguaje. Es barato de crear y no hace daño, pero no hay evidencia de que los grandes motores lo usen para decidir qué citar, y Google ha dicho públicamente que no lo usa. Lo mismo vale para cualquier "truco para aparecer en ChatGPT": si fuera tan simple, dejaría de funcionar en cuanto todos lo copiaran. Lo que sí funciona es aburrido y acumulativo: contenido completo, bien estructurado, en un sitio con autoridad temática.

Una auditoría de visibilidad en IA empieza con un set de preguntas reales de tu rubro, las que haría un cliente antes de contratarte: "qué es", "cómo elegir", "cuánto cuesta", "quién hace esto en Chile". Esas preguntas se verifican periódicamente en las principales plataformas, registrando si tu marca aparece, si aparece citada con enlace y quién aparece en tu lugar. Se complementa con el tráfico de referencia desde esas plataformas en Analytics. En Seopley esto se mide con el módulo de presencia en IA de Cerebro, sobre el mismo set de preguntas en el tiempo, para que la comparación sea justa.