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El posicionamiento en los buscadores web mediante prácticas de SEO (Search Engine Optimization) ha sido durante años una prioridad estratégica para la mayoría de las marcas con presencia digital, independientemente de su tamaño o sector.
El objetivo: aparecer entre los primeros resultados cuando un usuario realiza una búsqueda asociada a determinadas palabras clave. Sin embargo, este paradigma está evolucionando con la rápida adopción de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), que están comenzando a cambiar el hábito de navegar entre largas listas de enlaces a sitios web, por el de solicitar respuestas directas a herramientas como ChatGPT, Gemini o Perplexity.
En este nuevo contexto surge el concepto de GEO (Generative Engine Optimization), que agrupa las prácticas orientadas a hacer que las marcas sean más visibles en los llamados “motores generativos” o “motores de respuestas”: sistemas de inteligencia artificial generativa -tales como ChatGPT, Gemini o Perplexity- que sintetizan información y entregan respuestas, en lugar de limitarse a mostrar un listado de sitios web. Lo que era suficiente para destacar en los motores de búsqueda tradicionales mediante SEO ya no basta por sí solo para sobresalir en los LLM.
Dentro de las múltiples técnicas asociadas al GEO, hay dos conceptos fundamentales: la reputación digital de la marca y su autoridad en contenido relevante.
Mientras que en el SEO clásico el foco principal estaba en qué tan bien estructurado y optimizado está el sitio web, en el GEO gana peso la reputación y la autoridad de la marca como fuente confiable. Aquí entran en juego los comentarios de clientes en redes sociales, marketplaces y otros sitios web sobre su experiencia con la marca a lo largo del “viaje del cliente”, así como las menciones en medios y sitios de alta autoridad. También el posicionamiento en precio puede influir, en la medida en que los LLM tienden a considerar rangos de precio y relación valor-costo cuando generan recomendaciones.
En cuanto al contenido relevante, la naturaleza de los LLM es responder preguntas de los usuarios. Por eso, es clave crear contenido que responda de manera directa, clara y profunda a las preguntas que sus clientes se hacen alrededor de la categoría: comparaciones, guías, casos de uso, buenas prácticas, riesgos, etc. De nuevo, la reputación digital es determinante, esta vez asociada a que ese contenido sea referenciado y citado por otros sitios web, lo que refuerza su autoridad a ojos tanto de los buscadores tradicionales como de los motores generativos.
A medida que más contenido sea generado automáticamente por inteligencia artificial, se abre una oportunidad para diferenciarse mediante contenido original, profundo, actualizado y elaborado por personas expertas.
Un paso práctico en dirección al GEO es la incorporación de asistentes de IA en los sitios de e-commerce, lo que obliga a evolucionar los contenidos para que sean “legibles” por la IA, y por tanto más fácilmente visibles para los LLMs. Un buen ejemplo es el recientemente lanzado Sparky, el asistente de inteligencia artificial de Walmart, que ilustra cómo la convergencia entre comercio electrónico, datos y motores generativos redefine la manera en que los clientes encuentran y evalúan productos.
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