El usuario le pregunta al chat en lugar de googlear, pero la técnica para que el chat recomiende X o Y sigue siendo la misma: responder al user intent.
GEO y AEO intentan ser user-first como todo lo que se supone que hacemos en UX/UI. SEO, luego de las actualizaciones de Helpful Content y las directrices de E-E-A-T de Google, también se enfoca más en el usuario y deja de ser solo una guerra de popularidad y poder.
Para favorecer GEO/AEO todavía no hay mucha cosa nueva, pero tal vez algunos cambios de enfoque. Lo que antes hacíamos por UX/UI o SEO ahora lo tenemos que hacer además para favorecer las búsquedas sintéticas. Esto abarca desde intentar responder lo que el usuario busca lo más rápido posible hasta tener un código limpio y semántico.
🔥Aún en vías de adopción, llms.txt viene a ser algo así como el agents.md de tu repo pero para los crawlers de AI. Es una de las pocas cosas nuevas y exclusivas de la búsqueda sintética. El contenido es básicamente un mapa de contexto en formato Markdown que ayuda a los agentes de IA ahorrándoles tokens de procesamiento.
¿Cómo se mide?
Hay dos métricas que se usan para medir la visibilidad en respuestas sintéticas: Recuento Ajustado por Posición e Impresión Subjetiva.
💡En sí, lo que busca es que sea barato para procesar (optimización de los vectores de información) y que esté validado por la mayor cantidad de fuentes externas.
Si en SEO medimos las tasas de clics en la página de resultados, impresiones y posicionamiento orgánico numérico, GEO nos hace mirar con cariño otras métricas como impresiones sin clics y apariciones en bloques de respuestas inmediatas.
AEO ya es un poco más complejo porque se supone que hay que medir el porcentaje de inclusión en recomendaciones de IA, la cuota de voz en prompts de evaluación y enlaces de referencia de IA. Para medirlo tendríamos que pasarle sistemáticamente los mismos prompts mes a mes a Gemini, ChatGPT, Claude y Perplexity para evaluar si la IA nos cita, nos recomienda o nos ignora.
Si usamos una SaaS que nos mida las citaciones en búsqueda sintética, tenemos que tener ojo con las Ghost Citations,son esas veces que la IA cita una URL como fuente, pero en el texto principal no la menciona. Es decir, te usa para engrosar la bibliografía, pero no te cita en el contenido y por tanto el usuario no sabe que existís.
CTR bajo CR alto
La tasa de clics (CTR) en búsquedas sintéticas es drásticamente más baja que en el SEO, pero las AI conversacionales están tan incorporadas al día a día que su recomendación es casi la de un hermano.
✔️ El tráfico que sí llega desde ChatGPT, Perplexity o Claude convierte entre 4 y 10 veces más.
Los que llegan desde una IA se supone que ya pasaron por el embudo de filtrado; viene listo para comprar.
SEO aplicado a GEO
La búsqueda sintética utiliza los índices de SEO para ponderar la respuesta, pero el solapamiento entre el Top 10 orgánico de SEO y lo que cita la IA cayó de 76% en 2025 a 38% en 2026. La AI pasó de autoridad de dominio a frescura de datos y coincidencia de vectores semánticos en «chunks».
Según Ahrefs, el 30% de las fuentes citadas están entre la página 11 y 100 de Google, y otro 30% está más allá de la página 100. Esto fue comprobado con algoritmos porque ningún ser humano pasó nunca jamás de la página 10 en Google…
User Experience
GEO y AEO le agregan al concepto de ‘user-intent’ el contexto del propio usuario, su historial de prompting, preferencias, etc. Mientras que en el SEO tradicional optimizamos páginas enteras y la autoridad del dominio para ganar clics, en GEO y AEO el contenido debe estar optimizado a nivel de párrafo porque procesan en chunks para responder de forma conceptual a la intención del usuario.
Link Building
Esta estrategia toma tal vez aún más fuerza ya que los artículos recopilatorios del tipo «mejores herramientas de…» o «mejores agencias de…» son el formato más citado para consultas comerciales: 22% de todas las citas, 40% de las citas en búsquedas transaccionales de software.
Como en SEO, siempre es mejor si se trata de un medio/fuente con autoridad como medios tradicionales o plataformas de publicación consolidadas: Medium, Substack o Linkedin Articles o incluso Reddit. Es un hecho que OpenAI tiene acuerdos con gigantes editoriales como News Corp, The Atlantic, Vox Media, Hearst, TIME, Condé Nast y Dotdash Meredith para consumir casi en tiempo real lo que publican, pero acceder a estos medios no es para cualquiera.
Reviews Externos
En el caso de los reviews, la promesa es un poco más drástica. Alimentar las plataformas como Clutch, G2, Trustpilot y Capterra con valoraciones constantes y consistentes eleva significativamente la probabilidad de recomendación de la IA en consultas evaluativas. Para que funcione, la cita/review tiene que estar en el mismo idioma que el prompt del usuario.
NAP
La inconsistencia informativa afecta la certeza predictiva de los modelos conversacionales: Nombre, Dirección, Teléfono, Descripción, Rubro deben coincidir sin ambigüedades a lo largo y ancho de la presencia digital.
Audio y Video
No todo es texto, los LLM también buscan en textos indexables derivados de los podcasts/youtube, transcripciones automatizadas, notas de los episodios, etc.
Conclusiones
Capaz que habría que ponerse las pilas con esto.
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