Cómo dominar la Optimización de Motores Generativos (GEO) en 2025

En la era de la inteligencia artificial, el universo digital se reinventa y transforma a una velocidad vertiginosa. La llegada de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ha producido un cambio de paradigma en los motores de búsqueda. Frente a los motores tradicionales que, mediante la indexación de páginas web, dirigían el tráfico orgánico a los sitios web que aparecían en la SERP, los motores de búsqueda impulsados por IA proporcionan respuestas completas en lenguaje conversacional.

Impacto en el tráfico orgánico

El empleo de estos LLM está produciendo un descenso gradual del tráfico orgánico. A falta de evaluaciones completas, Search Engine Land calcula que las pérdidas de tráfico orgánico oscilarán entre el 18% y el 24%. Gartner, por su parte, estima que, en 2026, el volumen de los motores de búsqueda tradicionales habrá descendido un 25%.

El SEO frente a las estrategias de optimización para IA

Este nuevo contexto exige una redefinición de las reglas del SEO. La optimización de contenido no puede limitarse a los motores tradicionales, sino que debe adaptarse también a los motores impulsados por IA.

Modelos de IA

El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 marcó el punto de partida de un avance imparable. En 2023, la llegada de Claude de Anthropic, Perplexity, Copilot de Microsoft, y Gemini de Google, entre otros, confirmó que esta revolución no tiene vuelta atrás. En 2025 salió DeepSeek, la herramienta china que destaca por ser el primer modelo de código abierto. Paralelamente, los LLM ya existentes se actualizan con nuevas versiones que incorporan nuevas y mejoradas capacidades.

Ventajas de los motores generativos

Los nuevos motores de búsqueda tienen como característica principal la inmediatez. Los usuarios obtienen respuestas rápidas y directas a sus consultas. Ello reduce el tiempo dedicado a la búsqueda, ya que no es necesario navegar por múltiples sitios web. Estos motores, además, son capaces de combinar y filtrar numerosas y variadas fuentes de información proporcionando una respuesta más completa.

Ventajas de utilizar estrategias de Optimización de Motores Generativos

Una buena estrategia de Optimización de Motores Generativos aumenta las posibilidades de las marcas de ser citadas directamente en las respuestas de los modelos de IA. Esto genera más engagement, reduce la tasa de rebote y fortalece la percepción de autoridad y credibilidad. Además, proporciona insights valiosos para adaptarse a las necesidades y gustos de los consumidores.

Entrenamiento del LLM

Para desarrollar estrategias de optimización de contenido para modelos de lenguaje de gran tamaño es preciso comprender como funcionan los motores de búsqueda. Por ello, vamos a detallar su proceso de entrenamiento, que consta de las siguientes etapas:

1. Recopilación y preparación de datos La primera fase es la recopilación de una cantidad masiva de datos que van desde textos de internet, libros, artículos académicos, páginas web, etc. Este banco de datos se organiza eliminando duplicados y filtrando para eliminar la información irrelevante. Posteriormente, se entrena aplicando técnicas del aprendizaje profundo. Mediante redes neuronales o grupos de nodos interconectados a la manera de un cerebro humano, los LLM identifican fenómenos, valoran opciones y obtienen conclusiones.
2. Implementación de técnicas avanzadas de NLP (procesamiento de lenguaje natural) Esta tecnología permite a ordenadores y otros dispositivos digitales comprender y manipular el lenguaje humano.
3. Ajuste fino (fine-tuning) El objetivo de esta etapa es la mejora de las capacidades conversacionales del LLM. Se utilizan ejemplos de diálogos naturales para lograr respuestas fluidas y contextualizadas. El modelo recibe retroalimentación continua para optimizar sus respuestas.
4. Integración de capacidades contextuales Se mejora la capacidad del modelo para comprender y recordar el contexto de una conversación. Esto le permite responder de manera natural y coherente en interacciones largas. También aprende a interpretar la intención y emociones del usuario, para que sus respuestas se correspondan con sus necesidades.
5. Optimización del procesamiento del lenguaje en tiempo real En esta etapa se optimiza el modelo para que responda de forma rápida y eficiente en tiempo real.
6. Personalización y adaptabilidad El modelo se vuelve más versátil y aprende a reconocer diversos estilos de comunicación, ajustando las respuestas en función de estos. Los sistemas de aprendizaje continuo que incorpora aseguran una comunicación natural y personalizada.
7. Incorporación de feedback humano Se recopilan los comentarios de usuarios y expertos para ajustar el modelo, garantizando que las respuestas sean lo más precisas posible.
8. Evaluación y mejora continua Además de pruebas con usuarios, se analizan varios parámetros para evaluar la calidad y precisión. Se integra además la retroalimentación humana, para ajustar el modelo de acuerdo con los comentarios recibidos. Estos ajustes constantes, basados en datos cualitativos y cuantitativos aseguran una mejora continua a lo largo del tiempo.
9. Implementación de salvaguardas éticas y lingüísticas La detección de contenido inapropiado, sumada a los filtros y restricciones de seguridad, protege a los usuarios. Se fomenta además el uso del lenguaje inclusivo.

Técnicas de optimización para motores generativos

La llegada de los motores generativos ha supuesto un claro perjuicio para los creadores de contenido y los webmasters. Al ofrecer respuestas directas y precisas, se elimina la necesidad de navegación por la red, disminuyendo el tráfico orgánico.
El mecanismo de caja negra con el que operan los motores generativos dificulta a los creadores la supervisión y comprensión de la forma en que se procesa y exhibe su contenido. Este nuevo escenario requiere el desarrollo de estrategias que aseguren que tu sitio web sea considerado una fuente confiable y con autoridad. Solo así podrás conseguir que tu contenido sea citado o utilizado en las interacciones con los LLM.

Generative Engine Optimization (GEO): optimización para IA

Por esta razón, un grupo de investigadores de la Universidad de Princeton ha desarrollado la Generative Engine Optimization (GEO). Según los datos que exponen en su artículo, esta metodología puede aumentar la visibilidad del contenido de los motores generativos impulsados por IA hasta un 40%. Entre las acciones específicas que testaron, las más eficaces son las siguientes:

• Optimizar la comprensión del artículo: El texto ha de estar bien estructurado, con enunciados descriptivos, enumeraciones, listados, etc. También es importante incluir elementos multimedia. Infografías, dibujos, esquemas y videos facilitan la asimilación de concepto y hacen la lectura más atractiva.
• Mejorar la fluidez: La redacción debe ser clara y coherente. Es importante emplear conectores que faciliten la transición entre frases y párrafos.
• Citar fuentes: La mención de fuentes relevantes aumenta la credibilidad del contenido.
• Añadir citas textuales: Incorporar citas apropiadas al texto, cuando sea posible, refuerza la autoridad.
• Incluir estadísticas: La adición de estadísticas relevantes otorga fiabilidad y respaldo a la información presentada.

Métricas para evaluar la eficacia del GEO

Lejos de los motores tradicionales que medían el posicionamiento en la SERP, los LLM producen una sola respuesta formada a partir de varias fuentes de información. En este contexto se necesitan nuevas métricas para comprobar la eficacia del GEO. El estudio de Princeton propone estas tres métricas:

1. Conteo de Palabras: Mide el número de palabras de las frases que citan una fuente específica. Esta métrica indica la contribución cuantitativa de tu contenido al conjunto de la respuesta.
2. Conteo Ajustado por Posición: Ajusta la métrica de conteo de palabras según la posición de las oraciones en la respuesta generada por el LLM. Se basa en la tendencia de los usuarios a prestar más atención a la parte inicial de las respuestas.
3. Impresión Subjetiva: Mide la percepción del usuario sobre la calidad del contenido. Para ello tiene en cuenta factores como la relevancia, la unidad y la diversidad del material mostrado, y su impacto en la comprensión general de la respuesta.

Las tres métricas indicadas valoran, en conjunto, calidad y cantidad y refuerzan la necesidad de adoptar técnicas variadas para conseguir visibilidad.

Resultados del estudio

Para evaluar los métodos de optimización propuestos, el equipo de investigación empleó un conjunto de 10.000 consultas de búsqueda adaptadas para motores generativos. También añadieron consultas simuladas para ampliar el banco de pruebas. Las estrategias que más aumentaron la visibilidad del contenido fueron:

📈 Entre un 15-40% de mejora, dependiendo de la métrica considerada, al aplicar de forma combinada:

• Añadir citas
• Citar fuentes fiables
• Añadir estadísticas

📈 Una subida del rendimiento del 15-30% al aplicar:

• Mejorar la fluidez
• Facilitar la comprensión

Recomendaciones adicionales para aumentar la visibilidad

Además de las estrategias analizadas en el estudio, otras prácticas eficaces para optimizar el contenido en motores generativos son:

• Creación de contenido de calidad: Motores como ChatGPT o Gemini priman las respuestas detalladas, claras y útiles para el usuario. Es importante utilizar un lenguaje accesible y preciso, incorporar ejemplos y estructurar la información en listas.
• Estrategias de distribución y engagement del contenido: Asegurar que el contenido llegue a la audiencia correcta a través de redes sociales, newsletters y otros canales. La interacción con el público proporciona feedback valioso para ajustar la estrategia.
• Construcción de autoridad y fiabilidad de marca: El contenido debe estar respaldado por datos y estudios recientes. La colaboración con expertos y la actualización frecuente son fundamentales para mantener su relevancia.

Desafíos que plantea la IA: Limitaciones y consideraciones éticas

La optimización de los motores generativos impulsados por IA ofrece numerosas oportunidades, aunque también conlleva peligros. Como señala Bill Gates: “Los riesgos de la IA son reales pero manejables”, destacando la importancia de abordar sus limitaciones y dilemas éticos. Entre las cuestiones que es necesario contemplar se encuentran las siguientes:

• Alucinaciones: Los LLM se alimentan de amplias fuentes de datos, pero su forma de procesar la información es diferente a la de nuestro cerebro. Sus respuestas se basan en patrones aprendidos y probabilidades estadísticas. Sin embargo, lagunas en los datos suministrados u otras cuestiones pueden hacer que el LLM “alucine” y proporcione respuestas erróneas o imprecisas.
• Sesgos: Los prejuicios de los desarrolladores o la introducción de datos que no representan la diversidad del mundo real pueden reproducirse por la IA. También los propios sesgos de los usuarios pueden ser incorporados por los LLM, ya que se nutren de sus respuestas.
• Riesgos de la desinformación: Las eventuales respuestas erróneas pueden ser reproducidas o amplificadas por la IA. Para evitar esto, es preciso verificar la información cuidadosamente.
• Evolución tecnológica acelerada e imparable: Las estrategias que hoy son novedosas pueden quedar rápidamente obsoletas. Por eso, es imperativo seguir los avances y adaptarse a los cambios para que los mecanismos de optimización no pierdan eficacia.

El futuro de la búsqueda ya es presente: claves para adaptarse

La rápida evolución de la IA está ampliando las formas de interacción de los usuarios con los motores de búsqueda. A las tradicionales consultas escritas se han sumado las búsquedas visuales, por voz y multimodales, así como las búsquedas predictivas y conversacionales.

• Búsqueda predictiva y basada en contexto: Los motores generativos utilizan la IA para anticipar la consulta del usuario antes de que termine de formularla. Ello mejora la UX y agiliza el acceso a la información. La creación de contenido estructurado con datos relevantes y actualizados es fundamental para facilitar la interpretación contextual del buscador.
• Búsqueda por voz y visual: Su popularidad creciente se debe a su carácter natural y conversacional. Se formulan preguntas completas para obtener respuestas precisas. Por ello es recomendable emplear un lenguaje natural y presentar la información en una sección de FAQ.
• Búsquedas multimodales: la combinación de formatos: Cada vez más se tiende más a la combinación de distintos formatos al formular una consulta. Por ejemplo, hacer una búsqueda por voz acerca de un objeto y subir una imagen para completar la información. Por ello es necesario optimizar el contenido mediante:
• Metadatos en imágenes y vídeos para simplificar su procesamiento.
• Etiquetas semánticas que faciliten la interpretación de la información por los LLM.
• Materiales que integren texto con otros formatos para que la búsqueda sea más completa.

Conclusión

El desarrollo de los motores generativos ha marcado un punto de inflexión en la estrategia digital impulsando la importancia de la Optimización para Motores Generativos (GEO). El SEO, por su parte, sigue siendo fundamental para el posicionamiento en los buscadores tradicionales como Google o Bing. Es preciso, por tanto, combinar ambas estrategias para alcanzar la mayor visibilidad y autoridad. A diferencia del SEO, diseñado para indexar páginas estáticas, el GEO se mueve en un entorno dinámico. La IA genera contenido en tiempo real, teniendo en cuenta aspectos el contexto, el historial de la conversación, el formato de la consulta o la intención del usuario. Por ello, sus estrategias han de ser flexibles y adaptativas. El reto actual ya no es solo conseguir visibilidad, sino también garantizar a los usuarios una información precisa, relevante, fiable y actualizada. Por tanto, la integración del SEO y el GEO ya no es una opción, sino una necesidad.