Que la IA te cite y te recomiende.

Qué es el GEO, en tres frases

No existe una guía oficial de GEO de ningún proveedor: lo que hay es la documentación técnica de cómo rastrea y qué fuentes usa cada buscador con IA, y de ahí salen las reglas del juego. La referencia académica es el artículo GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal y otros, Princeton, 2023), que observó que añadir estadísticas, citas de expertos y fuentes mejoraba la visibilidad en respuestas generativas hasta un 40 %, mientras que meter palabras clave no servía de nada. Google, por su parte, dice que para sus funciones de IA no hacen falta requisitos especiales más allá del buen SEO, y eso también es una pista.

Cómo eligen fuentes los modelos de IA

Un asistente recomienda una marca por dos vías, y hay que trabajar las dos:

1. Memoria (entrenamiento). Lo que la web dijo de tu marca hasta la fecha de corte del modelo. Cambia despacio, en meses, y aquí pesa el consenso: cuántas fuentes distintas asocian tu marca con lo que haces.
2. Búsqueda en vivo. Para responder, el modelo reescribe la pregunta en varias subconsultas (lo que se llama query fan-out), lee los primeros resultados de su buscador y resume lo que se repite. ChatGPT y Copilot se apoyan sobre todo en Bing; Gemini y el modo IA de Google, en Google; Perplexity, en su propio índice.
3. Síntesis. El modelo cita la página que lee, pero recomienda la marca que aparece en más fuentes independientes. Un artículo propio diciendo «somos los mejores» no basta.

El método

1. Entidad y consenso

• Un solo nombre, siempre igual. Si la web, el dominio, los distribuidores y la razón social usan nombres distintos, el modelo ve varias entidades débiles en vez de una fuerte. Se elige una forma canónica y se repite en todas partes.
• La frase ancla. Una definición de tu marca de 20 a 25 palabras, con datos concretos, que aparezca casi literal en la web, las fichas y los perfiles. Los modelos aprenden las asociaciones que se repiten.
• Wikidata antes que Wikipedia. Un elemento de Wikidata bien documentado alimenta el Knowledge Graph y muchos modelos. Wikipedia, sin prensa independiente que lo respalde, no se toca.
• Datos que nadie más tiene. Cifras propias, verificables y coherentes: un modelo prefiere repetir un número concreto antes que «calidad excepcional».

2. Dónde leen los modelos (y casi nadie trabaja)

• Bing primero. Alta en Bing Webmaster Tools, sitemap enviado e IndexNow activado, para que cada URL nueva entre en Bing en horas. Es lo que alimenta a ChatGPT y Copilot.
• Que no te bloquees tú mismo. Comprobar que OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, ClaudeBot y Bingbot pueden entrar, en el robots.txt y también en el CDN o el cortafuegos. Si bloqueas OAI-SearchBot, no sales en las respuestas de ChatGPT.
• Foros y preguntas y respuestas. Reddit, foros del sector y Quora se citan mucho. Lo que funciona son respuestas útiles de un perfil real que se identifica; el spam se borra y deja mala fama.
• Comparadores, marketplaces y directorios de nicho, que los modelos leen como fuentes neutrales, y la ficha de Google Business Profile.
• Premios con URL. Un reconocimiento solo cuenta si hay una página pública del organizador que lo diga.

3. Escribir para que te citen

• Responder a las subconsultas. Pensar qué preguntas derivadas generará la consulta principal y contestar cada una en las dos o tres primeras frases de una página.
• Frases autocontenidas. Cada párrafo debe entenderse sacado de contexto, con la marca y el dato en la misma frase, porque los modelos recortan fragmentos.
• Comparativas honestas en tu propia web, justas con todas las opciones: se citan mucho como fuente neutral y meten a tu marca en el conjunto de consideración.
• Frescura visible. Fecha de actualización y datos del año en curso: muchas subconsultas llevan el año.
• Otros idiomas. En inglés suele haber menos competencia GEO; si vendes fuera, rinde.

4. Canales de producto

Para ecommerce, los carruseles de compra de Gemini y del modo IA de Google salen de Google Merchant Center: un feed limpio, con GTIN, marca, reseñas y envío, es imprescindible. OpenAI tiene su propio programa de comerciantes para las recomendaciones de producto de ChatGPT, y mientras tanto ayudan las reseñas en plataformas de terceros.

Cómo se mide

La métrica que importa es la tasa de recomendación: en qué porcentaje de respuestas aparece tu marca como opción recomendada. Que te citen sin recomendarte no sirve.

• Panel fijo de preguntas (unas veinte), revisado periódicamente en ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot y el modo IA de Google, en sesión limpia. Se anota si apareces, en qué posición, qué dicen de ti, si es correcto y qué URLs citan. Esas URLs son la lista de sitios donde conviene estar.
• Bing Webmaster Tools, que ya ofrece un informe de rendimiento en IA con las citas en Copilot y sus socios, por consulta y por página.
• Google Search Console, que incluye los resúmenes de IA y el modo IA dentro del informe de rendimiento web.
• Google Analytics 4, con un grupo de canales «IA» que separe las visitas que llegan desde chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com y copilot.microsoft.com.

Mis clientes ven todo esto en su panel privado (panel.soydavid.es): evolución en Google, visitas desde IAs, la medición semanal de qué recomiendan Gemini y ChatGPT para sus preguntas de compra y el estado técnico de la web.

GEO en Murcia

Para un negocio de Murcia, una parte del GEO es local: que cuando alguien pregunte a la IA por lo que haces «en Murcia», tu marca aparezca con datos coherentes en Google Business Profile, directorios y webs de la Región. La otra parte es la misma que para cualquier marca nacional. Trabajo las dos desde Murcia y, en remoto, para el resto de España.

Plazos realistas

La memoria de los modelos tarda meses en cambiar; la búsqueda en vivo puede moverse en cuatro a ocho semanas. Lo honesto es hablar de un horizonte de unos seis meses y medir desde el primer día.

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