Este mes he empezado un proyecto de posicionamiento en motores de Inteligencia Artificial para un cliente del sector de servicios informáticos. El encargo es concreto: que cuando alguien pregunte a ChatGPT, Claude, Gemini o Perplexity por un proveedor de su especialidad y su zona, la empresa aparezca en la respuesta. Al preparar el plan de trabajo me di cuenta de que la metodología es perfectamente generalizable, así que he decidido publicarla como guía resumida. Al final del artículo puedes descargarla en formato checklist para aplicarla a tu propia web.
Qué es el GEO/AEO
GEO (Generative Engine Optimization) es la disciplina que trabaja para que los motores generativos —ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot— mencionen y citen tu web cuando responden a las preguntas de sus usuarios. AEO (Answer Engine Optimization) es un término muy próximo, más centrado en optimizar el contenido para que sirva como respuesta directa. En la práctica profesional ambos se usan casi como sinónimos y en esta guía los trato como una sola cosa.
La diferencia con el SEO clásico está en el resultado final. En SEO compites por un clic: apareces en una lista de resultados y el usuario decide si entra. En GEO compites por una mención: la IA redacta la respuesta y decide a quién nombra y a quién cita como fuente. El usuario puede quedarse satisfecho sin visitar ninguna web, así que estar dentro de la respuesta es la nueva primera página.
Un matiz importante que separo como hipótesis profesional, no como hecho medible con la precisión del SEO: los criterios exactos por los que cada motor selecciona sus fuentes no son públicos. Lo que sí sabemos por observación y por la documentación de los propios fabricantes es qué señales facilitan ser rastreado, entendido y citado. Sobre esas señales se construye esta guía.
Bloque 1. Línea base: mide antes de tocar nada
Antes de optimizar hay que saber desde dónde se parte. Defino 10-15 consultas objetivo —las preguntas reales que un cliente potencial haría a una IA— y las lanzo en los cuatro motores principales. Registro en una tabla si la marca aparece, con qué descripción, qué competidores se citan y de qué fuentes bebe cada respuesta. Este último punto es el más valioso: si Perplexity cita directorios locales y ChatGPT tira de Bing, ya sé dónde tengo que influir. El documento resultante, con fecha, es la línea base contra la que mediré el proyecto.
Bloque 2. Indexabilidad: que los bots de IA puedan entrar
De nada sirve el mejor contenido si el crawler no llega a él. Aquí verifico cuatro cosas. Primera: que el servidor devuelve la página completa a los user-agents de IA (GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, Bingbot). Los firewalls y plugins de seguridad de WordPress bloquean bots con frecuencia, y a veces se llevan por delante a los legítimos. Segunda: un robots.txt con política explícita para estos bots; conviene decidir de forma consciente si se permite también a los bots de entrenamiento o solo a los de búsqueda y respuesta. Tercera: que el contenido clave es accesible sin JavaScript, porque los crawlers de IA renderizan poco o nada de JS. Cuarta: que la caché no sirve a los bots versiones vacías o rotas.
Sobre el archivo llms.txt, que resume la web en un formato pensado para modelos de lenguaje: es una propuesta de estándar, no hay confirmación de que los grandes motores lo usen hoy. Lo implemento porque cuesta poco y no perjudica, pero lo etiqueto como especulación razonable, no como factor confirmado.
Bloque 3. Datos estructurados: explicarle a la máquina quién eres
El Schema.org es la vía más directa para que un sistema automático entienda una entidad sin ambigüedad. Para un negocio local el mínimo es un LocalBusiness (o el subtipo que corresponda) con NAP completo, áreas de servicio y perfiles sociales en sameAs; encima de eso, Service en cada página de servicio, areaServed en las páginas geográficas y FAQPage donde haya contenido de preguntas. Todo debe validar sin errores y formar un grafo coherente, sin entidades duplicadas ni identificadores rotos. Si la web usa Yoast, lo correcto es extender su grafo, no inyectar bloques JSON-LD paralelos que generen dos versiones contradictorias de la misma entidad.
Bloque 4. Contenido citable: la parte que de verdad mueve la aguja
Las IAs tienden a citar contenido que responde preguntas concretas con datos concretos, autoría identificable y estructura clara. Traducido a tareas: una página «Sobre nosotros» con nombres reales, trayectoria y certificaciones, porque una web anónima no emite señal E-E-A-T alguna; casos de éxito con sector, problema, solución y resultado medible; páginas de FAQs escritas como las preguntas reales que la gente hace a las IAs, con respuestas autocontenidas de 40-80 palabras; y un blog que ataque las consultas informativas del sector, incluidas las incómodas como precios orientativos.
Un aviso sobre el contenido plantilla: las páginas por localidad casi idénticas entre sí, tan habituales en el SEO local, son un problema en GEO. Si veinte fichas solo cambian el topónimo, ningún motor tiene motivo para citar una en concreto. Cada página geográfica necesita datos propios y diferenciados o no aporta nada.
Bloque 5. Señales externas: lo que se dice de ti fuera de tu web
Los motores generativos no solo leen tu web: contrastan con lo que existe fuera. El trío básico es Google Business Profile completo y coherente con la web, ficha en Bing Places —Copilot y parte del ecosistema de ChatGPT beben de Bing, un detalle que casi todo el mundo olvida— y presencia en un puñado de directorios relevantes con el NAP idéntico carácter a carácter. Las reseñas funcionan como señal de reputación, así que conviene tener una rutina de solicitud activa en lugar de esperar a que lleguen solas.
Bloque 6. Medición y cierre: repetir la batería
Al final del periodo de trabajo repito exactamente las mismas consultas del Bloque 1 en los mismos motores y comparo en tabla. Si el hosting lo permite, reviso los logs para confirmar que los bots de IA rastrean tras los cambios de indexabilidad. Y gestiono las expectativas por escrito: la visibilidad en IA es acumulativa. Un mes de trabajo siembra; la cosecha se ve en los meses siguientes, conforme los motores re-rastrean y actualizan sus fuentes.
Descarga la guía en formato checklist
He preparado esta misma guía como checklist en formato Markdown, lista para copiar en tu gestor de tareas o para usarla como plantilla de proyecto con tus propios clientes. Puedes descargarla desde este enlace: Checklist GEO-AEO.
Y si prefieres que lo hagamos nosotros: en Auditour aplicamos esta metodología completa, con auditoría de línea base y comparativa final medible. Puedes contactarme a través de la web.
