El GEO va más allá del SEO, y la mayoría de las empresas no están organizadas para afrontarlo

Antes, la estrategia de búsqueda era sencilla. Un cliente tenía una pregunta, la escribía en un motor de búsqueda y las marcas competían por aparecer en los primeros puestos de la página de resultados. Pero este modelo está cambiando rápidamente.

Cada vez más personas descubren información dentro de sistemas de IA que la interpretan, sintetizan fuentes y ofrecen una respuesta antes de que el cliente llegue siquiera al sitio web de una marca. La Optimización para motores generativos (GEO) ha surgido como una respuesta, pero las empresas corren el riesgo de tener una visión demasiado limitada de lo que realmente exige este cambio.

En la actualización de septiembre del Estudio de perspectivas 2026 de IAB, el 44 % de los compradores de publicidad de EE. UU. señalaron que adaptarse a los cambios en el comportamiento de los consumidores, incluida la búsqueda impulsada por IA, era su principal reto de inversión en medios. Además, el 76 % está prestando más atención a optimizar el contenido para las respuestas generadas por IA, más que a cualquier otro ámbito.

El error consiste en tratar el GEO como una simple evolución del SEO. El descubrimiento impulsado por IA se está convirtiendo en un desafío de visibilidad para toda la empresa, que abarca marketing, datos, tecnología, contenido, comunicación y experiencia del cliente. Las empresas que se adapten bien no se limitarán a optimizar para una nueva interfaz de búsqueda. Replantearán cómo interactúan su presencia digital, el conocimiento de la organización y su autoridad externa.

El resultado de búsqueda se está convirtiendo en una respuesta

El SEO tradicional se construyó en torno a las posiciones en los resultados, con un objetivo claro y una forma clara de medir el progreso. El GEO introduce otro tipo de visibilidad. En lugar de preguntarse si una página aparece bien posicionada para una palabra clave determinada, las empresas necesitan saber cada vez más si su marca aparece en las respuestas generadas a las preguntas de sus clientes, cómo se describe la marca y qué fuentes influyen en esa descripción.

El cambio ya está afectando a las empresas. Reach, la editorial británica detrás de Mirror y Express, informó de una caída interanual del 46 % en el tráfico procedente de Google, que atribuyó a funciones como AI Overviews y AI Mode, que reducen la necesidad de que los lectores hagan clic para acceder a los sitios web. La caída del tráfico de las búsquedas tradicionales no siempre significa que la gente haya perdido interés en una categoría o una marca. También puede indicar que el descubrimiento se está fragmentando entre distintas interfaces y que cada vez ocurre más antes de que alguien visite un sitio web.

Para las marcas, esto cambia la pregunta. La visibilidad ya no consiste únicamente en la posición que ocupan en los resultados. También importa que los sistemas de IA dispongan de la información y el contexto adecuados para entender por qué la marca es relevante para la pregunta planteada.

El GEO parte de los fundamentos del SEO

Es tentador tratar el GEO como algo independiente del SEO, pero buena parte del trabajo de base sigue siendo válido. Los sistemas de IA todavía necesitan encontrar, interpretar y evaluar la información, por lo que la accesibilidad técnica, la estructura del sitio y la claridad del contenido siguen siendo importantes.

Este año, los datos de Radar de Cloudflare mostraron que los bots generaron más de la mitad de las solicitudes de páginas web en toda su red. No todos esos bots son agentes de IA, pero una proporción cada vez mayor de la audiencia de cualquier sitio web está formada por programas, que necesitan suficiente contenido y contexto para entender lo que encuentran. Esto puede implicar volver a conceptos básicos que muchas empresas han descuidado.

Si la información importante está oculta en una interfaz complicada, se presenta de manera inconsistente en distintas páginas o es difícil de encontrar para un rastreador, los sistemas de IA tienen menos elementos con los que trabajar, al igual que los visitantes humanos. Hay ejemplos típicos fáciles de detectar: detalles de productos que solo aparecen después de ejecutar JavaScript, algo que no hacen todos los rastreadores de IA, e información sobre precios o políticas que varía de una página a otra.

Pero la accesibilidad técnica es solo el punto de partida. Todas las marcas compiten dentro del mismo reducido grupo de sistemas de IA, lo que significa que esos sistemas no son el factor diferenciador. Lo es el contexto. Para las marcas, ese contexto proviene de sus datos, conocimientos especializados, contenido y conocimiento de los clientes, así como del ecosistema de información más amplio en el que aparecen.

La calidad del contenido importa más cuando la IA se encarga de leerlo

Se habla mucho de cómo redactar contenido para que los sistemas de IA lo destaquen. Parte de ese debate se ha centrado en tácticas de formato o en intentos de aplicar ingeniería inversa a modelos concretos. La mayoría de esas tácticas tienen una vida útil corta, y yo no basaría una estrategia en ellas.

Los modelos, los sistemas de recuperación de información y las fuentes seguirán cambiando. Una táctica que parece eficaz hoy puede dar resultados muy distintos dentro de varios meses. Un enfoque más sostenible consiste en crear contenido útil y autorizado que responda con claridad a las preguntas que realmente hacen los clientes y demuestre conocimientos especializados. Las empresas deberían empezar por revisar lo que ya han publicado. ¿Responde a preguntas relevantes de los clientes? ¿Demuestra claramente conocimientos especializados? ¿Es coherente la información importante en todo el ecosistema digital?

La visibilidad en IA depende de un conjunto más amplio de señales, entre ellas la calidad del contenido, los fundamentos técnicos, los datos estructurados, la autoridad y las referencias de terceros. El último estudio de Muck Rack sobre las citas en respuestas de IA reveló que el 84 % de los enlaces citados en las respuestas de ChatGPT, Claude y Gemini procedían de medios ganados, como el periodismo, la investigación académica y otras fuentes de terceros. Por eso, el GEO va mucho más allá de lo que una marca publica en su propio sitio web, y por eso los equipos de comunicación deben participar en la conversación.

El problema de los flujos de trabajo va más allá del desafío tecnológico

En mi experiencia, la tecnología rara vez es la parte más difícil de adaptarse a las búsquedas impulsadas por IA. El desafío mayor es cómo colaboran los equipos cuando la IA pasa a formar parte del proceso de búsqueda y descubrimiento. Históricamente, la estrategia de búsqueda se ha repartido entre distintas responsabilidades: los equipos de SEO supervisan las posiciones, los equipos de contenido crean páginas, los equipos de comunicación gestionan la cobertura de prensa y los desarrolladores se ocupan del aspecto técnico del sitio web. El descubrimiento mediante IA difumina esos límites, porque lo que aparece en una respuesta de IA puede verse influido al mismo tiempo por todas esas áreas.

La encuesta State of AI de McKinsey de 2026 plantea una idea más general: casi tres cuartas partes de las empresas de alto rendimiento en IA que identificó rediseñaron radicalmente sus flujos de trabajo a causa de la IA, frente a una cuarta parte de los demás encuestados. La visibilidad en IA funciona de la misma manera. Si un equipo de contenido descubre que un motor de IA describe incorrectamente la marca, la solución puede estar en el sitio web, los datos del producto, una ficha de terceros o la cobertura de prensa de la que se nutre el modelo.

Para resolverlo, los equipos responsables de esas áreas deben colaborar, en lugar de tratar el GEO como otra tarea a cargo de un solo departamento.

Esto plantea una pregunta que los equipos directivos deben responder cada vez más: ¿quién es responsable de la visibilidad en IA?

El trabajo abarcará varios equipos, pero la responsabilidad debe recaer en un solo líder, encargado del cuadro de mando, la frecuencia de las revisiones y la respuesta cuando un sistema de IA represente mal a la marca. A partir de ahí, los responsables de marketing, comunicación, tecnología y datos necesitan tener una comprensión común de cómo se representa la marca en los distintos sistemas de IA, qué influye en esas respuestas y cómo responde la organización cuando surgen deficiencias.

Mide la visibilidad como una tasa, no como una posición

Uno de los cambios más importantes que se avecinan tiene que ver con la forma en que las empresas miden la visibilidad en las búsquedas. Tradicionalmente, las posiciones en los resultados de búsqueda han ofrecido a los especialistas en marketing una métrica relativamente sencilla de seguir, pero las respuestas generadas por IA son mucho más cambiantes. No existe una posición única que garantice que una marca será visible, y aparecer en una respuesta no basta para entender todo lo que ocurre. Una marca puede mencionarse con frecuencia, pero describirse de forma inexacta; aparecer sin una cita; o ser citada en un mercado y quedar completamente fuera en otro.

Esto significa que el GEO está desplazando el foco de la posición de una marca a la frecuencia con que aparece, la forma en que se la describe y las fuentes que influyen en la respuesta. Las prácticas de medición aún se están poniendo al día. En el mismo estudio de IAB, el 86 % de los compradores afirmó que está cambiando, o prevé cambiar, la forma en que mide el rendimiento de los medios debido a las herramientas de IA conversacional y los agentes de IA; además, el 45 % señaló que comparar los recorridos de los clientes impulsados por IA con los tradicionales es su principal desafío de medición. En la práctica, esto hace que el GEO sea tanto un desafío de medición y de flujos de trabajo como de búsqueda.

Un punto de partida práctico son las preguntas que ya hacen los clientes. Elabora un conjunto representativo de esas preguntas, ejecútalas periódicamente en las principales plataformas de IA y registra si aparece la marca, cómo se la describe, qué competidores aparecen junto a ella y qué fuentes se citan. Ejecuta cada pregunta más de una vez. Un mismo mensaje puede generar respuestas distintas de una ejecución a otra, por lo que la visibilidad debe expresarse como una tasa, no mediante una sola captura de pantalla. Con el tiempo, esa visibilidad puede vincularse a indicadores posteriores, como el tráfico referido desde IA, la interacción y las conversiones.

Ya hay indicios de la rapidez con que esto puede cambiar. Los datos de compras navideñas de Adobe mostraron que el tráfico procedente de herramientas de IA generativa hacia sitios minoristas de EE. UU. aumentó un 693,4 % interanual durante la temporada navideña de 2025, y que esos visitantes referidos por IA tuvieron una tasa de conversión más alta que el resto del tráfico. Ese crecimiento partió de una base pequeña, y no todas las empresas verán la misma curva. Pero demuestra que hoy es posible medir la visibilidad en IA y vincularla con resultados empresariales concretos.

Trata el GEO como una capacidad operativa, no como una campaña

La búsqueda impulsada por IA no significa descartar todo lo que las empresas ya saben sobre SEO. Significa ir más allá de las posiciones y reconocer que, cada vez más, hay otra capa entre las preguntas que hacen los clientes y la información que reciben.

Sin embargo, las empresas deben evitar convertir la visibilidad en IA en otra táctica de marketing aislada o en una auditoría puntual. Los modelos y las fuentes siguen cambiando, así que la primera auditoría no es la meta final. La mayor oportunidad consiste en aprovechar esos conocimientos para determinar en qué aspectos deben colaborar de otra manera los equipos de contenido, datos, tecnología, comunicación y experiencia del cliente. La búsqueda se vuelve más conversacional y cada vez más agéntica, a medida que los sistemas de IA empiezan a investigar y actuar en nombre de los clientes. Cuando eso ocurre, la visibilidad depende de lo que esos sistemas puedan encontrar, verificar y repetir sobre tu marca.