POR REDACCIÓN, 13 DE OCTUBRE DE 2026
Buscar en internet ya no consiste únicamente en escribir unas palabras clave y elegir entre una lista de enlaces. Con la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa, los usuarios explican cada vez más lo que necesitan, añaden contexto, introducen condiciones y esperan una respuesta concreta. Este cambio ya se refleja en los propios buscadores: un estudio de 2026 basado en más de 55.000 consultas concluyó que Google activaba sus respuestas generadas por IA en el 64,7% de las búsquedas formuladas como pregunta. ChatGPT, Gemini, Claude y estas nuevas experiencias en motores de búsqueda impulsadas por IA están convirtiendo el proceso en una conversación y alterando la forma en que se descubren marcas, productos y servicios.
Esta transformación ha dado lugar al Generative Engine Optimization o GEO, el conjunto de estrategias orientadas a maximizar la presencia y la citabilidad de una marca en las respuestas generadas por sistemas de IA Generativa. Lejos de sustituir al posicionamiento orgánico tradicional, el GEO se apoya en la misma base técnica y editorial que el SEO, pero amplía el trabajo con nuevas prioridades como la construcción de la marca como entidad, los datos estructurados, la autoridad y las menciones externas o los contenidos diseñados para responder preguntas.
“El GEO no es un atajo para ‘hackear’ ChatGPT ni una disciplina que venga a sustituir al SEO. La arquitectura de la web, la indexación, el renderizado, la velocidad de carga y la calidad del contenido siguen siendo fundamentales”, explica Victoria Sampietro, GEO/SEO Team Lead en Making Science y profesora de MIOTI Tech & Business School. “Lo que cambia es que, además de posicionar una página, ahora debemos conseguir que la inteligencia artificial entienda qué hace la marca, encuentre señales que respalden su autoridad y pueda incorporarla con confianza a sus respuestas”.
Cómo conseguir que una marca sea comprendida, citada y recomendada por la IA
En este contexto, el reto para las marcas ya no se limita a ganar posiciones o atraer tráfico, sino a construir una presencia digital que les permita ser reconocidas como fuentes relevantes y fiables por los modelos de IA. Para convertir ese objetivo en una estrategia concreta, MIOTI Tech & Business School identifica siete pilares fundamentales del GEO:
Pensar primero en entidades y después en palabras clave: El primer paso es conseguir que la IA reconozca la marca como una entidad diferenciada y comprenda con claridad quién es, qué productos o servicios ofrece, a qué público se dirige y qué la distingue de otras alternativas. Para ello, es necesario definir un Entity Profile o perfil de entidad que responda de forma inequívoca a cuatro preguntas: quién eres, qué haces, para quién lo haces y por qué eres relevante. Esta información debe mantenerse coherente en la página web, los perfiles corporativos, los directorios, las fichas de negocio, las biografías de los expertos y las menciones publicadas por terceros. También deben quedar claras las relaciones entre la organización y sus productos, servicios, profesionales, ubicaciones o áreas de especialización.
Formular un posicionamiento claro y comprensible por la IA: Los mensajes corporativos demasiado amplios, como “innovación que transforma”, “soluciones para el futuro” o “líderes en tecnología”, pueden resultar atractivos, pero aportan poca información concreta a los sistemas de IA. Una estrategia GEO exige explicar de forma directa qué problema resuelve la organización, para qué tipo de cliente, mediante qué producto o capacidad y con qué elemento diferencial. Esta propuesta de valor debe mantenerse coherente en la página de inicio, las páginas de producto, la sección corporativa, los perfiles externos y los materiales comerciales. No basta, por ejemplo, con afirmar que una empresa es “una plataforma tecnológica”: es necesario precisar qué tecnología ofrece, en qué procesos se aplica, para qué sector está diseñada y qué resultados permite obtener. El objetivo no es renunciar al lenguaje de marca, sino acompañarlo de información descriptiva.
Traducir la información corporativa a datos estructurados: Los datos estructurados permiten indicar de forma explícita qué representa cada elemento de una página, como un producto, un precio, una reseña, un evento, una pregunta frecuente o una ubicación, y facilitan que buscadores y sistemas de IA interpreten el contenido con mayor precisión. Mediante vocabularios como Schema.org, un estándar que permite etiquetar y describir la información de una web de forma comprensible para las máquinas, la empresa puede relacionar esos datos con entidades ya identificadas en el Knowledge Graph, la base de conocimiento que utiliza Google. La implementación debe coincidir siempre con el contenido visible y actualizado de la web. Utilizar categorías incorrectas, marcar información que no aparece en la página o mantener precios, horarios y características desfasados puede generar contradicciones y restar fiabilidad. Por ello, es necesario revisar periódicamente que los datos sean válidos, completos y reflejen la realidad del negocio.
Construir citabilidad y autoridad fuera de la web propia: En el entorno GEO, la autoridad ya no depende únicamente de los enlaces externos, sino de toda la huella digital de la marca: qué se dice sobre ella, en qué contexto aparece, quién firma la información y qué credibilidad tiene la fuente. Los artículos en medios de comunicación, los estudios, los casos de uso, los directorios sectoriales, las publicaciones académicas, las intervenciones de expertos y las reseñas verificables pueden respaldar el discurso corporativo. Contar con profesionales identificables y con experiencia también ayuda a demostrar que la información procede de fuentes con conocimiento, autoridad y fiabilidad. También conviene gestionar activamente las opiniones, respondiendo a las negativas y analizando sus causas, e identificar qué medios, directorios o plataformas utiliza con mayor frecuencia cada modelo, ya que las fuentes de referencia varían según el sector.
Crear contenido para responder preguntas, no solo para posicionar palabras clave: Las búsquedas generativas se parecen cada vez más a una conversación. Por ello, el contenido debe organizarse alrededor de las preguntas reales que aparecen durante el proceso de decisión. MIOTI distingue cinco grandes intenciones de búsqueda: informativa, de tendencia, transaccional, de investigación y de autoridad, como “qué empresas lideran esta categoría”. Para cubrirlas, las marcas pueden recurrir a definiciones, guías, comparativas, criterios de elección, casos reales, preguntas frecuentes y opiniones de expertos. La estructura resulta tan importante como el contenido: conviene formular claramente la pregunta, ofrecer primero una respuesta directa y desarrollar después el contexto, los argumentos y las evidencias. Los encabezados descriptivos, las tablas legibles, las fechas de actualización y la identificación de los autores facilitan que la información pueda encontrarse y citarse.
Convertir webs, PDF y otros materiales en activos legibles por IA: Un contenido puede ser útil para una persona y, sin embargo, resultar difícil de procesar para una máquina. Por ello, la información debe ser rastreable, interpretable y reutilizable. La web necesita una arquitectura clara, páginas indexables, tiempos de carga adecuados y un renderizado que no oculte el contenido esencial. Lo mismo se aplica a los PDF y otros documentos: el texto seleccionable, los títulos jerarquizados, las tablas bien estructuradas, los metadatos y una organización lógica facilitan su comprensión frente a los archivos compuestos únicamente por imágenes o con encabezados poco claros. Las imágenes, los vídeos, los gráficos y los pódcast también deberían acompañarse de textos que expliquen y contextualicen su contenido, especialmente en un entorno de búsqueda cada vez más multimodal. En el comercio electrónico, además, es fundamental mantener actualizados y coherentes los catálogos, precios, disponibilidad y características en todos los canales.
Medir la visibilidad en IA con métricas específicas: En la búsqueda generativa las respuestas pueden variar según el modelo, la formulación de la consulta, el perfil y la ubicación del usuario, el momento de la búsqueda o la información disponible. Por ello, la medición debe basarse en patrones y no en comprobaciones aisladas. Un buen punto de partida es definir un conjunto estable de preguntas vinculadas a distintas intenciones de búsqueda y ejecutarlas periódicamente en varios sistemas para analizar la claridad con la que describen la marca, su autoridad, su citabilidad y su presencia en respuestas relevantes. También es importante diferenciar entre mención (cuando la IA nombra la marca) y citación (cuando la utiliza como fuente y enlaza o referencia su contenido). A estas señales pueden sumarse la frecuencia y el contexto de aparición, las fuentes utilizadas, el tono de las respuestas, la presencia de competidores y la evolución temporal.
“Aunque la búsqueda generativa puede reducir el volumen de clics, los usuarios que finalmente llegan a la web lo hacen después de haberse informado, comparar alternativas y resolver buena parte de sus dudas. Son visitas menos numerosas, pero mucho más cualificadas y con una mayor intención de avanzar en su decisión”, concluye Victoria Sampietro. “Para los profesionales del sector, es importante recordar que estamos en un momento de transición en el que las reglas todavía se están definiendo, por lo que mantenerse al día, formar a los equipos y experimentar de forma constante será fundamental”.
