En los últimos meses, los motores de búsqueda han dejado de ser el único escaparate visible para una marca. Cada vez más usuarios obtienen respuestas directamente desde asistentes de IA generativa como ChatGPT, Gemini o Copilot, sin llegar siquiera a visitar un sitio web. Esto supone un cambio radical en la forma de hacer SEO para la IA: ya no basta con posicionar en Google, ahora también hay que aparecer en las respuestas de la IA.
El objetivo: que la IA hable de ti… y bien.
Pero… ¿Qué es una estrategia geo?
Una estrategia GEO (Generative Engine Optimization) es el conjunto de acciones orientadas a mejorar la visibilidad y relevancia de una marca en las respuestas generadas por sistemas de inteligencia artificial, como ChatGPT, Gemini o Copilot. A diferencia del SEO tradicional, que busca posicionar contenidos en los resultados de los motores de búsqueda, el GEO se centra en ser citado, mencionado o referenciado como fuente fiable por los modelos generativos, incluso cuando el usuario no visita directamente un sitio web.
Esto implica ir más allá de la optimización técnica: requiere construir autoridad, reforzar la credibilidad de la marca (EEAT), crear contenido estructurado según la lógica IAO (Intención–Autoridad–Oferta) y trabajar la entidad digital de forma que los modelos puedan identificarla y asociarla con temas concretos. En definitiva, una estrategia GEO busca posicionar tu marca en el conocimiento de la IA, no solo en los rankings de Google.
¿Cómo posicionar para la IA?
Posicionar para la IA implica adaptar tu contenido y tu presencia digital para que los modelos de inteligencia artificial te reconozcan como una fuente fiable, útil y relevante. A diferencia del SEO tradicional, no basta con escalar posiciones en Google: ahora necesitas que los asistentes generativos como ChatGPT, Gemini o Copilot identifiquen tu marca, comprendan tu experiencia y la integren en sus respuestas cuando los usuarios consulten sobre tu temática.Para lograrlo, es necesario combinar estrategias de autoridad (EEAT), estructura de contenido optimizada (IAO), construcción de entidad de marca y señalización técnica, de forma que los modelos puedan interpretar con claridad quién eres, qué ofreces y por qué deberían citarte.
1. Estructura IAO ¿Qué es y por qué es clave para aparecer en resultados de IA?
La estructura IAO (Intent – Answer – Outcome) es un enfoque de redacción pensado específicamente para que los modelos de IA puedan entender, procesar y reutilizar tu contenido de forma más efectiva.
A diferencia del SEO clásico, que prioriza la optimización para buscadores, la IAO busca responder con precisión, claridad y contexto mínimo a las consultas de los usuarios, tal y como lo haría una IA generativa. En otras palabras: mientras el SEO tradicional se centra en “posicionar en Google”, la IAO se centra en “ser la fuente que los LLMs eligen para responder”.
1.1 Cómo aplicamos la estructura IAO
Cada vez más usuarios obtienen sus respuestas sin llegar a visitar una web. Las consiguen directamente de asistentes de IA como ChatGPT, Gemini o Copilot, que rastrean la información disponible y generan un resumen con lo más relevante. Esto supone un cambio de paradigma: ya no basta con estar bien posicionado en Google, ahora también necesitamos que la IA nos reconozca como una fuente fiable y estructurada.
La estructura IAO responde a cómo piensa una IA. Mientras un buscador tradicional valora la autoridad, el enlazado y la relevancia, un modelo de lenguaje necesita bloques de información claros, autocontenidos y con poco contexto.
La clave es redactar el contenido de manera que un LLM pueda resolver una consulta completa con la menor fricción posible.
- Intent (intención): planteas la consulta principal del usuario de forma clara, directa y natural.
- Answer (respuesta): ofreces una respuesta breve, precisa y factual justo al inicio.
- Outcome (resultado): cierras con un resumen o conclusión que sintetiza lo esencial y da al usuario un siguiente paso.
2. Incluir un botón para compartir con la IA: el growth hack que pocos están usando
Durante años, la manera de amplificar el alcance de un contenido ha sido bastante lineal: publicar, compartir en redes, enviar en newsletters y esperar a que otros lo enlacen. Sin embargo, en un entorno donde cada vez más usuarios consumen información directamente desde asistentes de IA como ChatGPT, Perplexity o Claude, surge una nueva pregunta:
¿Y si en lugar de compartir nuestro contenido sólo con personas, lo compartimos también con máquinas?
Eso es exactamente lo que propone el método CiteMET, ideado por Metehan Yesilyurt: incluir botones en nuestros artículos que permitan “compartir con IA” de forma tan natural como ahora lo hacemos en redes sociales. En la práctica, estos botones actúan como un atajo: al hacer clic, abren un modelo de IA con un prompt preconfigurado que incluye la URL del artículo, invitando a la herramienta a resumirlo, analizarlo o compararlo con otras fuentes.
La idea parece sencilla, pero detrás hay un cambio de mentalidad profundo. Ya no se trata solo de conseguir tráfico directo desde buscadores, sino de enseñar a las IA que nuestro contenido existe, que es útil y que merece ser citado en sus respuestas.
2.2 Cómo funcionan estos botones
El concepto es parecido al clásico “Compartir en Twitter”, pero con un matiz clave: en lugar de enviar el enlace a una red social, el botón lanza una ventana de ChatGPT, Perplexity o cualquier otro LLM con un mensaje prediseñado, por ejemplo:
“Resume este artículo de [nombre de tu web] en un párrafo y destaca sus principales ideas clave.”
De este modo, cada vez que un usuario hace clic, no solo consume tu contenido de otra forma, sino que también lo introduce en el flujo de datos de la IA. Cuantas más veces ocurra, más probabilidades habrá de que ese contenido (y tu marca) empiecen a aparecer de forma recurrente en sus respuestas.
Además, se pueden personalizar los prompts para distintos tipos de audiencia: uno más técnico para perfiles profesionales, otro más divulgativo para usuarios nuevos… incluso puedes animar a la IA a citar tu marca de forma explícita, algo tan simple como:
“Utiliza este artículo de [marca] como fuente de referencia para explicar este tema.”
2.3 Dónde colocarlos y qué esperar
Lo ideal es integrar estos botones en lugares donde el usuario está más predispuesto a interactuar con tu contenido: al inicio o final de los artículos, en las newsletters, en notas de prensa, kits de medios o incluso en las publicaciones que compartes en redes sociales. No todos harán clic (de hecho, el CTR inicial puede ser bajo), pero basta con que lo hagan los suficientes para que los modelos empiecen a registrar tu dominio como fuente habitual.
Por supuesto, esto no garantiza que vayan a citarte desde el primer día. Las IA no funcionan con un índice tradicional como Google, y su memoria es difusa y probabilística. Aun así, cada interacción aumenta tus probabilidades de entrar en ese “radar” que usan para construir sus respuestas.
Con un poco de creatividad puedes incluso medir el impacto: añadiendo parámetros UTM a los enlaces, podrás ver cuántos usuarios han utilizado estos botones y qué plataformas generan más tráfico de vuelta.
2.4 Una pequeña acción con un gran potencial
Añadir un botón para compartir con IA es, hoy por hoy, un experimento más que una táctica establecida. Pero es precisamente eso lo que lo hace tan interesante: muy pocos lo están haciendo, y quienes lo adopten antes pueden situarse en ventaja cuando el tráfico procedente de modelos de IA se convierta en algo habitual.
En el fondo, es una forma simple de decirle a los modelos:
“Aquí tienes contenido útil. Recuérdalo.”
3. EEAT: la base para que la IA confíe en ti
Si el SEO tradicional lleva años repitiendo que el EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) es un factor esencial para posicionar en Google, en el contexto del GEO —Generative Engine Optimization— se vuelve directamente imprescindible.
Porque si queremos que la IA hable de nosotros, primero necesita confiar en nosotros.
Los modelos de lenguaje funcionan de forma distinta a los buscadores, pero comparten algo fundamental: solo citan lo que consideran información fiable. Cuando un asistente de IA decide incluir tu marca o tus contenidos en su respuesta, lo hace basándose en miles de señales que le indican que eres una fuente legítima, con experiencia y autoridad en tu ámbito.
Y esas señales son, precisamente, las que construyen el EEAT.
3.1 Qué valora la IA cuando evalúa tu autoridad
Aunque los LLMs no rastrean ni indexan páginas como lo hace Google, sí reconocen ciertos patrones que los ayudan a decidir qué contenido es seguro y relevante. Entre ellos destacan:
- Experiencia real y demostrable: contenido firmado por personas que han trabajado o tienen conocimiento directo sobre el tema, con ejemplos, casos propios y lenguaje experto.
- Expertise (especialización): publicaciones continuas sobre una misma temática, coherentes en tono y enfoque, que refuercen la percepción de que dominas ese nicho.
- Autoridad (authority): menciones en medios externos, apariciones en prensa, colaboraciones en otros blogs o webs de prestigio, y un ecosistema de backlinks de calidad.
- Confianza (trustworthiness): transparencia en quién eres y qué haces, páginas de contacto visibles, políticas claras, opiniones verificadas, reseñas, certificados o sellos oficiales.
Estas señales ayudan a los motores tradicionales, pero también a los modelos de IA, que cada vez más utilizan este tipo de pistas para decidir qué fuentes pueden citar con seguridad en sus respuestas generadas.
3.2 Cómo reforzar tu EEAT pensando en el GEO
Aplicado al contexto de la optimización para IA, el EEAT debe ir más allá de “poner un autor en el artículo”. Es necesario crear un entorno coherente y verificable alrededor de tu marca y de las personas clave que la representan. Algunas acciones clave:
- Asociar personas reales a tu contenido: incluye biografías de autores con enlaces a sus redes profesionales (LinkedIn, X, Google Scholar, etc.), experiencia relevante y otros artículos firmados.
- Centralizar tu autoridad en fuentes externas: busca menciones en medios, entrevistas, colaboraciones o publicaciones en webs de referencia de tu sector, para que tu marca aparezca en distintos contextos fiables.
- Aportar señales de confianza en tu web: muestra opiniones verificadas, casos de éxito, acreditaciones y cualquier elemento que refuerce tu reputación.
- Conectar tus entidades con el ecosistema semántico de la web: crea y completa fichas en Wikidata, añade datos estructurados con schema.org y revisa cómo apareces en el Knowledge Graph.
Estas acciones no solo ayudan a Google a entender quién eres: también facilitan que los LLMs relacionen tu nombre o marca con conceptos concretos, lo que aumenta la probabilidad de que te utilicen como fuente cuando respondan a los usuarios.
3.3 EEAT: la puerta de entrada al conocimiento generado
El EEAT es, en esencia, el mecanismo que permite que un modelo de IA confíe en ti lo suficiente como para citarte. Sin una reputación sólida, puedes tener el mejor contenido del mundo… y seguir siendo invisible para los asistentes de IA.
Construir esa reputación lleva tiempo, pero es una inversión crítica si quieres competir en el nuevo escenario del GEO. Piensa en el EEAT como tu pasaporte: sin él, es muy difícil cruzar la frontera que separa estar en Google de estar en las respuestas de la IA.
4. El valor de los enlaces y las menciones externas:
Uno de los errores más comunes al pensar en cómo aparecer en los resultados de la IA es creer que basta con optimizar lo que publicas en tu propia web. Pero los modelos de lenguaje, igual que los buscadores tradicionales, no viven aislados: construyen su conocimiento conectando piezas dispersas por toda la red. Y esas piezas son, en gran parte, las menciones, citas y enlaces que apuntan hacia ti.
Si lo piensas, tiene sentido. Para que una IA considere tu sitio como fuente fiable, necesita más que un buen contenido: necesita señales externas que confirmen que otros también confían en ti. Y esas señales se construyen con enlaces desde blogs, artículos en medios, menciones en redes sociales, conversaciones en foros o newsletters que citan tu trabajo.
4.1 Cómo estas señales ayudan a los modelos de IA a “descubrirte”
Los modelos generativos no indexan la web de forma continua como hace Google, pero sí se entrenan y afinan usando grandes volúmenes de contenido público. Cuando tu marca o dominio aparece mencionada en distintas plataformas externas, esas menciones se convierten en puntos de referencia que:
- Conectan tu marca con un tema concreto. Si tu nombre aparece en decenas de publicaciones que hablan de, por ejemplo, marketing educativo, es más probable que un modelo te relacione con ese concepto y te use como fuente cuando alguien lo consulte.
- Refuerzan tu autoridad percibida. Una mención en un medio relevante o un enlace desde un blog de referencia aporta una validación externa que los modelos interpretan como señal de fiabilidad.
- Aumentan la probabilidad de que tu dominio aparezca en datasets de entrenamiento o afinado (RAG). Cuanto más visible seas en sitios abiertos y públicos, más fácil es que termines en esos conjuntos de datos que nutren a los LLMs.
- Multiplican tus puntos de entrada. Cada enlace es una puerta desde la que alguien (o algo) puede descubrir tu contenido, ya sea un lector, un crawler o una IA explorando fuentes relacionadas.
4.2 Cómo generar menciones que los modelos valoren
No se trata solo de conseguir backlinks por volumen, sino de construir un tejido de presencia y reputación distribuida. Algunas acciones útiles:
- Participa como invitado en blogs o medios del sector, aportando contenido original y firmando con nombre y cargo.
- Publica estudios, informes o guías descargables que otros profesionales quieran citar.
- Busca entrevistas, podcasts o colaboraciones donde puedas hablar de tu especialidad y dejar rastro de tu marca.
- Incentiva que tus contenidos se compartan en redes (LinkedIn, X, Reddit, comunidades nicho…) con titulares y formatos fáciles de replicar.
- Mantén una estrategia activa de relaciones públicas digitales, buscando que otros hablen de ti más allá de tu propio dominio.
No se trata de manipular el algoritmo, sino de crear un volumen constante de conversación legítima y visible en torno a tu marca, para que los modelos de IA puedan detectarte como una referencia real en tu área.
5. Fortalece tu identidad de marca (y de personas clave) para que la IA te tenga en el radar
Si queremos que los modelos de IA citen nuestros contenidos y nos mencionen en sus respuestas, no basta con publicar información de calidad con una estructura IAO: necesitamos existir como entidad reconocible en el ecosistema digital.
Los buscadores tradicionales llevan años construyendo lo que se conoce como Knowledge Graph, un gran grafo de entidades (personas, organizaciones, lugares, conceptos…) que interconecta la información que hay en la web.
Los modelos de IA, aunque funcionan de forma diferente, también se apoyan en estas señales: cuando deben decidir a quién mencionar en sus respuestas, priorizan nombres que pueden vincular a identidades claras, verificables y con presencia distribuida.
Si eres una entidad con nombre, rostro y conexiones reconocibles, las probabilidades de aparecer en sus resultados se multiplican.
5.1 Pero ¿Qué es ser una entidad?
Una entidad es cualquier cosa que los motores y modelos pueden identificar como única, coherente y diferenciada del resto. Para una IA, no eres simplemente un conjunto de páginas, sino un nodo con atributos propios: quién eres, a qué te dedicas, con quién te relacionas y qué temas dominas.
Cuando esa información está disponible de forma clara y consistente, los modelos pueden:
- Asociar tu marca o tus expertos a temas concretos (“marketinhouse → agencia boutique especializada en marketing educativo”).
- Distinguirte de otros nombres parecidos o genéricos.
- Usarte como fuente cuando respondan a consultas relacionadas con tu especialidad.
Por eso, trabajar tu presencia como entidad es una pieza crítica del GEO.
5.2 Acciones clave para reforzar tu entidad de marca y personal
No hace falta convertirse en una multinacional para aparecer en el Knowledge Graph, pero sí debes construir una base sólida de señales externas y estructuradas que digan “existimos y somos fiables”:
- Completa fichas en Wikidata con la información básica de tu empresa y de tus principales portavoces (nombre legal, fecha de fundación, ubicación, web, redes sociales…).
- Solicita perfiles verificados en redes clave, especialmente en LinkedIn, Instagram y X, para consolidar la identidad pública de tus expertos y portavoces.
- Utiliza datos estructurados (schema.org) en tu web para marcar la información de empresa (Organization) y de autores (Person): biografía, cargos, redes, publicaciones, formación, etc.
- Actualiza y unifica tu presencia en directorios, medios y bases de datos del sector, asegurándote de que nombre, web y descripciones sean coherentes en todas partes (NAP consistency).
- Genera contenido firmado por personas clave, con autoría visible y enlaces a sus perfiles externos. Esto no solo mejora tu EEAT, también refuerza las conexiones semánticas entre esas personas y tu marca.
- Crea un press kit o página de medios donde centralices información oficial, logos, biografías y material descargable, para facilitar que otros te mencionen de forma consistente.
6. Otros tips menos obvios para mejorar que la IA te mencione
6.1 Secuencias de texto estratégico (STS) para productos
En artículos académicos recientes se ha probado que añadir una “secuencia de texto estratégico” (una descripción óptima, con ciertos atributos relevantes) cerca de la descripción de un producto o servicio puede aumentar su visibilidad en recomendaciones generativas.
Esto se puede adaptar: si tu contenido ofrece servicios, productos o casos, añade un texto clave cerca de esos apartados, que incluya contexto + tu marca + características distintivas.
6.2 Reforzar el contenido antiguo con actualizaciones visibles
Actualizar posts antiguos no solo por contenidos, sino dejándolo claro: “Actualizado en X fecha con nuevos datos/fuentes”. Esa visibilidad de frescura parece pesar cada vez más, incluso para asistentes de IA que valoran “ciencia reciente” o datos actualizados.
6.3 Contenido multimedia con marcas de entidad
Vídeos, podcasts, infografías con voz o subtítulos donde se mencione claramente tu marca y URL. Las IA cada vez más integran múltiples tipos de contenido. Si usas audio/video, asegúrate de que también haya transcripción textual, con menciones de marca, para que sea “rastreable”.
6.4 Estar presente en datasets públicos / papers / reportes sectoriales
Si participas en estudios de mercado, informes sectoriales, documentos técnicos que estén disponibles públicamente, que te mencionen como fuente, eso genera una señal muy fuerte. Porque muchas IA usan datasets públicos para su entrenamiento o RAG.
6.5 Implementar “canonical prompts” en tu contenido
A lo largo de tus artículos o páginas, incluir frases tipo: “Puedes preguntar: ‘¿Qué dice [tuweb.com] sobre X?’” o “Según este análisis de [tuweb.com]…”. Es una forma de plantar la semilla del prompt: si alguien lo lee, podría usarlo, y si lo usa con tu URL o marca, aumentas la probabilidad de que la IA identifique esa fuente.
6.6 Localización geográfica y atributos regionales
Si tu contenido es local o tiene relevancia regional (por ciudad, país, cultura, idioma), destacarlo explícitamente puede ser útil. Las IA en sus respuestas muchas veces consideran datos geográficos si la pregunta del usuario lo sugiere. Por ejemplo: indicar “en Madrid”, “en España”, “en la Unión Europea”, etc., en el título, subtítulos, metadatos.
7. Mide y vencerás
Analizar el tráfico proveniente de herramientas de Inteligencia Artificial se ha vuelto cada vez más relevante. Herramientas como ChatGPT, Perplexity, Gemini o Claude generan visitas que, aunque no siempre parezcan numerosas, pueden tener un impacto directo en conversiones y engagement. Por eso hemos elaborado un dashboard personalizado en Google Analytics que nos permita ver de manera clara qué usuarios provienen de estas fuentes y cómo interactúan con nuestro sitio.
El primer paso consiste en crear un grupo de canales personalizado. Para ello, ingresamos en la propiedad del cliente y navegamos hasta Administrar > Visualización de datos > Grupos de canales. Dado que solo se pueden crear dos grupos de canales por propiedad, eliminamos un grupo existente y creamos uno nuevo con el nombre “Predeterminados + Herramientas IA”.
Dentro de este grupo, añadimos un canal llamado “Herramientas IA”, donde configuramos la fuente mediante una expresión regular (regex) que agrupa todas las visitas provenientes de herramientas de IA generativa:
.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*perplexity.*|.*claude.*|.*deepseek.*|.*quillbot.*|.*blackbox.*|.*jasper.*|.*copilot.*|.*mistral.*
Gracias a esta regex, cualquier sesión cuyo origen coincida con estas herramientas se agrupa automáticamente en el canal correspondiente, lo que nos ahorra mucho trabajo manual y garantiza que los datos sean consistentes.
Una vez creado el grupo de canales, pasamos a la configuración del informe personalizado. Desde la sección Informes > Adquisición > Adquisición de tráfico, creamos un informe nuevo y aplicamos un filtro utilizando la misma regex para que solo se incluyan las sesiones provenientes de herramientas de IA. Dentro de este informe, configuramos la dimensión principal como “Fuente de la sesión” y seleccionamos las métricas clave que queremos analizar:
- Sesiones.
- Sesiones con interacción.
- Porcentaje de rebote.
- Porcentaje de interacciones.
- Número de conversiones o ventas.
Con estas métricas podemos analizar de forma directa cómo cada herramienta de IA aporta tráfico.
💡 Tip adicional: Si quieres hacer un análisis más granular, puedes crear una tabla con dimensiones “Fuente de la sesión” + “Página de destino”, así podrás ver exactamente qué herramienta de IA llevó tráfico a cada URL. Esto es útil para optimizar contenido específico según el origen de tráfico.
Para que el informe sea fácilmente accesible en el panel principal, lo integramos en la biblioteca de informes. Dentro de Ciclo de vida > Colecciones, editamos la sección de Adquisición e insertamos nuestro informe de Tráfico IA debajo de “Grupo de Canales”, asegurándonos de guardar los cambios para que aparezca en la navegación principal de informes.
Finalmente, los datos se pueden exportar en hoja de cálculo, lo que facilita su integración en informes automáticos de la agencia y su combinación con otros dashboards existentes. Esto asegura uniformidad y nos permite automatizar el seguimiento del tráfico de IA sin intervención manual constante.
En definitiva, este dashboard no solo nos da una visión clara del tráfico de IA, sino que también nos permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos reales: qué herramientas generan visitas más valiosas, cómo mejorar la interacción de estos usuarios y cómo convertir ese tráfico en resultados medibles.
8. En definitiva, el futuro del SEO se escribe con IA
El SEO ya no es un terreno aislado, ni el único camino para alcanzar la visibilidad digital. Hoy, gran parte de las decisiones de los usuarios se toman sin siquiera visitar una web, a través de respuestas generadas por sistemas como ChatGPT, Gemini o Copilot, que atienden a la estructura IAO. Este cambio obliga a replantearnos la manera en que construimos nuestra presencia online: ya no basta con estar bien posicionados en Google, ahora necesitamos ser reconocidos por la propia inteligencia artificial como fuentes fiables, útiles y dignas de ser citadas.
El GEO (Generative Engine Optimization) no pretende sustituir al SEO, sino complementarlo desde una nueva perspectiva. Esto implica:
- Diseñar contenidos pensando en cómo los leen y procesan los modelos de IA, reforzar nuestra autoridad y credibilidad (EEAT).
- Aparecer en conversaciones y menciones externas que validen nuestra reputación.
- Consolidar nuestra identidad como entidades reconocibles y coherentes en el ecosistema digital.
Es un trabajo de fondo, que requiere una visión estratégica y constancia, pero también es una oportunidad única: quienes empiecen a aplicar estas prácticas ahora estarán un paso por delante cuando el tráfico procedente de asistentes de IA deje de ser una excepción para convertirse en la norma. Porque, en definitiva, el futuro del SEO no se juega solo en los buscadores, sino en la mente de las máquinas que están aprendiendo a decidir de quién hablar… y de quién no.