¿Seo o geo? Cómo lograr ser citado por la IA

Como siempre en el mundo del marketing digital, cuando algo nuevo aparece rápidamente se nos dice “lo anterior ya murió” o “eso no va más, ahora se usa esto”. Ese pensamiento simplista es el que genera ansiedad y agotamiento mental para quienes trabajamos en este mundo. Y además es una mentira porque venimos registrando que lo nuevo siempre viene a convivir con lo viejo, que lo viejo no está obsoleto sino que aporta una estructura o base para que lo nuevo fluya. Exactamente esto sucede con el SEO (Search Engine Optimation) y el GEO (Generative Engine Optimization) ninguno reemplaza a ninguno pero sí es importante saber qué ha cambiado y cómo lograr que nuestro contenido se posicione cada vez mejor.

El seo no murió, mutó

El seo evolucionó e incorporó nuevas etiquetas y recursos para que la IA pueda encontrar nuestro contenido. Pero ojo, el trabajo de base sigue siendo el mismo de siempre. Técnicamente hoy se denomina SEO en LLM (Large Language Model Optimization) lo que significa lo mismo que Seo para IA. ¿El objetivo? sigue siendo el mismo: optimizar web, presencia digital o contenidos para que los modelos de lenguaje comprendan el contenido y entiendan que sos una fuente fiable para citar en las respuestas. ¿Y entonces que es el GEO? Bueno el Geo (Generative Engine Optimization) es una etiqueta que está muy de moda ahora y que intenta venderte de que el SEO ha muerto, cuando en realidad es lo mismo que SEO para IA o SEO en LLM, digamos que el seo no cambio sólo se adaptó a una plataforma más (las IA).

SEO y GEO, dos maneras de indexar

Cuando hacemos una búsqueda en un buscador como Google por ejemplo, el buscador rastrea, indexa y ordena páginas para darte tu respuesta.
En cambio un modelo de lenguaje genera una respuesta combinando lo que aprendió en su entrenamiento con lo que recupera en tiempo real de la web, foros, blogs, medios, etc. ¿De dónde recupera esa información? Sobre todo cuando no tiene la respuesta busca en Google y prioriza las primeras 10 páginas (top 10). Por eso posicionar bien en buscadores sigue siendo clave: hay una correlación directa entre estar en el top 10 y ser citado por la IA.
Es importante mencionar que los LLM también usan variables clásicas del SEO como la autoridad, enlaces, relevancia, más su propia comprensión semántica del contenido. Por ende decir que el SEO ha muerto es no enternder nada!
Las LLM indexan también otros formatos de contenido más allá del texto como el vídeo, transcripciones, foros y reseñas, etc. Si tu marca tiene una buena presencia en YouTube, Reddit o directorios de tu sector podrías tener suerte y ser citada.

4 claves para que la IA se fije en vos

La IA recorta contenido en fragmentos y los asocia a preguntas. Por ende deberías tener ordenado el contenido con una arquitectura de información con jerarquía clara. Una jerarquía de encabezados limpia (H1,H2, etc), con un bloque de respuestas directas, una sección de preguntas frecuentes, todo esto hace que la IA pueda deglutir tu contenido por fragmentos (como a ella le gusta).
El SEO clásico trabaja con palabras clave o Key Words, los LLM trabajan con entidades que pueden ser: marcas, personas, productos, lugares y presta atención a cómo se relacionan. Por ende la clave es que el modelo entienda quién sos, qué haces y por qué sos un referente en tu sector. ¡Coherencia de identidades entre fuentes! Posicionarte de igual manera en la web, en redes, en linkedin, en Google Business, Wikipedia, blogs, directorios, etc.
SEO off page con otro nombre: la IA prioriza fuentes con Experiencia, Pericia, Autoridad y Confianza (E-E-A-T) y todo esto se encuentra por fuera del SEO on page o tu dominio: se trata de un trabajo de reputación digital y RRPP. Menciones tuyas en medios de comunicación, blogs, hilos de Reddit, foros, reseñas y directorios (muy SEO clásico no?) Viste que no cambió tanto!
Cada IA un mundo: no todas las IA citan igual, por eso es clave conocer cómo funciona cada una. Por ejemplo Chat GPT usa búsqueda en tiempo real (busca en internet cuando no tiene la respuesta) y da peso a la reputación y a las menciones externas como Reddit o Youtube, pero Gemini se nutre principalmente del índice de Google (noticias, artículos, datos del buscador) con datos de entrenamiento como Artículos, libros, enciclopedias, blogs y contenido educativo y multimedia público. Mientras que Claude complementa sus datos públicos (Páginas web, artículos, enciclopedias, bases de conocimiento, repositorios educativos, Libros) con conjuntos de datos comerciales y académicos de alta calidad mediante acuerdos y licencias con proveedores de datos.