La forma en que los usuarios buscan información está cambiando: ya no basta con aparecer en la primera página de Google, sino que las marcas necesitan estar presentes en los resultados que generan modelos de lenguaje. En este contexto, la agencia www.ethinking.es trabaja con clientes para traducir estrategias de SEO y GEO a tácticas específicas que aumenten la probabilidad de ser mencionados por sistemas como ChatGPT, Gemini o Perplexity.
La evolución de las búsquedas hacia entornos impulsados por Inteligencia Artificial
Los buscadores tradicionales ofrecen listas de enlaces; los entornos impulsados por IA generan respuestas sintetizadas, resúmenes y recomendaciones directas. Esto modifica el comportamiento del usuario: prefieren respuestas inmediatas y contextualizadas, con menor clic-through hacia sitios web. Además, aparecen formatos nuevos como resúmenes comparativos, respuestas conversacionales y overviews que integran varios recursos en una sola salida.
Como consecuencia, la visibilidad ya no se mide exclusivamente por posiciones en SERP: también hay que valorar la capacidad de la marca para ser citada, descrita correctamente y recomendada por un modelo de lenguaje.
Qué es GEO y cómo ayuda a mejorar la presencia de una marca en motores de IA
GEO, en este contexto, no sólo significa geolocalización sino el conjunto de señales geográficas y de presencia local que ayudan a identificar una marca en un territorio: NAP (nombre, dirección, teléfono), fichas en mapas, reseñas locales y menciones en medios regionales. Los modelos de IA utilizan estas señales para contextualizar recomendaciones: por ejemplo, si se pregunta por un servicio en Madrid, las menciones locales y las entradas en directorios aumentan la probabilidad de que una marca aparezca en la respuesta.
Una estrategia GEO bien ejecutada convierte una presencia local dispersa en una señal coherente que los LLMs pueden asociar a una entidad (la marca) y ubicar geográficamente con precisión.
Cómo se relacionan el SEO tradicional y la optimización para LLMs
El SEO tradicional sigue siendo la base: palabras clave, intención de búsqueda, optimización on-page y enlaces entrantes. Sin embargo, la optimización para LLMs incorpora capas adicionales: creación de contenido explícito sobre la identidad de la marca, FAQs claras, fragmentos con definiciones y pruebas sociales que los modelos puedan utilizar como evidencias.
Un ejemplo práctico: además de optimizar una página de producto para términos de búsqueda, conviene añadir secciones con contexto (por qué elegir ese producto, casos de uso y comparativas) que faciliten al modelo generar respuestas completas sin necesidad de formular múltiples búsquedas.
De dónde obtienen información los motores de Inteligencia Artificial
Los LLMs y motores basados en IA extraen información de diversas fuentes: datos entrenados a partir de grandes colecciones web, bases de conocimiento públicas y privadas, APIs, repositorios de noticias, publicaciones académicas y, en algunos casos, conectores en tiempo real (plugins, APIs de terceros). Además, modelos como los que resultan en Google AI Overviews o Copilot pueden valerse de señales de la propia plataforma (datos de uso, tendencias, sugerencias).
Por eso es esencial que la información clave sobre una marca esté presente y sea consistente en fuentes accesibles: páginas web, perfiles en redes y directorios, notas de prensa y entradas en medios especializados.
Autoridad y reconocimiento de marca como señales relevantes para los LLMs
Los modelos no