La optimización para motores generativos, en 7 pasos.
Cuando alguien le hace una pregunta a un asistente de IA, este busca en la web, lee unas pocas páginas y escribe una sola respuesta. La optimización para motores generativos (GEO) es el trabajo de conseguir que tus páginas sean las que lee, en las que confía y las que cita. Esto es lo que encontró la investigación, y lo que hay que hacer.
Publicado el 13 de octubre de 2026 · Actualizado el 14 de octubre de 2026 · Por Visibian
Qué ha cambiado.
Un buscador devuelve una lista de enlaces. Un asistente de IA devuelve una sola respuesta, con unos pocos nombres de marcas y fuentes dentro. Que tu nombre esté en esa respuesta depende menos del lugar que ocupa tu página en una lista de resultados. Depende más de que el asistente pueda llegar a la página, entenderla y citarla con confianza.
El término viene de un estudio de 2024, “GEO: Generative Engine Optimization”, de investigadores de la Universidad de Princeton y del IIT Delhi, publicado en la conferencia KDD (arXiv 2311.09735). Probaron cambios en páginas web frente a un buscador de IA simulado. Agregar citas, estadísticas y fuentes aumentó la visibilidad de una página en la respuesta entre un 30 y un 40 % aproximadamente según su medida principal, y hasta un 37 % en una prueba más pequeña con Perplexity. Llenar la página de palabras clave no ayudó.
Lee esas cifras como una dirección, no como una promesa. El estudio usó modelos de 2023 (GPT-3.5 en la mayoría de las pruebas), y los resultados variaron según el tema. Cuando se mejoraron a la vez todas las páginas de una prueba, la página que iba primera en la búsqueda perdió entre un 20 y un 30 % aproximadamente de su visibilidad. Los resultados que cuentan son los tuyos.
1. Deja entrar a los rastreadores de IA.
Nada más importa si un asistente no puede obtener tus páginas. Cada empresa de IA envía sus propios rastreadores, los programas que obtienen las páginas. Varias envían rastreadores distintos para la búsqueda, para responder a una persona en el momento y para recoger datos de entrenamiento, así que bloquear el rastreador de entrenamiento no tiene por qué bloquear los demás.
Lo que dice cada empresa sobre sus propios rastreadores, a 14 de octubre de 2026:
- OpenAI: OAI-SearchBot incluye páginas en la búsqueda de ChatGPT, ChatGPT-User obtiene una página cuando una persona la pide, y GPTBot recoge datos de entrenamiento.
- Anthropic: Claude-SearchBot mejora los resultados de búsqueda de Claude, Claude-User obtiene una página cuando una persona pregunta a Claude, y ClaudeBot recoge datos de entrenamiento.
- Perplexity: PerplexityBot construye los resultados de búsqueda de Perplexity y no se usa para entrenar modelos fundacionales; Perplexity-User obtiene páginas para la pregunta de una persona.
- Google: AI Overviews y AI Mode forman parte de la Búsqueda de Google, que rastrea Googlebot. Google-Extended es un ajuste aparte del robots.txt para el entrenamiento y la fundamentación de Gemini, y Google dice que “does not impact a site’s inclusion in Google Search” (no afecta a la inclusión de una web en la Búsqueda de Google).
- Microsoft: Copilot envía una consulta al servicio de búsqueda de Bing y escribe su respuesta a partir de los resultados, así que el rastreador que importa es el de Bing, Bingbot.
Revisa 2 sitios: tu archivo robots.txt, y cualquier cortafuegos o servicio de seguridad delante de tu web, que puede rechazar a un rastreador aunque el robots.txt lo deje entrar. Después comprueba que tu texto principal está en la propia página. Muchos rastreadores obtienen una página sin ejecutar sus scripts, así que el texto que solo aparece después de ejecutarlos puede no llegarles nunca.
El test de preparación para la IA gratuito muestra lo que pueden leer ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity en una página de tu web, en unos 20 segundos. Para decidir qué rastreadores bloquear, consulta lo que cuesta bloquear cada rastreador de IA.
2. Pon la respuesta primero.
Los asistentes sacan pasajes cortos de las páginas. Un pasaje es fácil de citar cuando responde por sí solo a una pregunta, con palabras sencillas, cerca del principio.
- Abre la página, y cada sección principal, con una respuesta directa de 2 o 3 frases.
- Usa encabezados que hagan la pregunta que hace la gente, como “¿Cuánto cuesta?”, y respóndela en la primera frase bajo el encabezado.
- Haz párrafos cortos, con una idea cada uno, para que cualquiera tenga sentido si se cita solo.
- Usa listas, tablas y pasos numerados cuando el contenido sea una lista, una comparación o un proceso.
Estos hábitos ayudan también a los lectores humanos. A octubre de 2026, la investigación pública no dice cuánto mueve cada uno por sí solo una respuesta de la IA.
3. Respalda cada afirmación.
Los mejores resultados del estudio de 2024 vinieron de agregar pruebas: estadísticas, citas y fuentes. Una afirmación vaga es fácil de saltar. Una concreta, fechada y con fuente es fácil de repetir.
- Sustituye las afirmaciones generales por otras medidas, con la cifra, la fecha y su origen.
- Nombra tus fuentes en el texto, con el año y un enlace al original.
- Cita a expertos con nombre, incluida tu propia gente, con su cargo.
- Publica tus propios datos, de tu investigación o de los resultados de tus clientes. Da a los asistentes algo que ninguna otra página tiene.
Para lo que encontraron los estudios de millones de respuestas de la IA, y de dónde toma sus fuentes cada asistente, lee cómo conseguir que la IA te cite.
4. Deja claro quién eres.
Un asistente tiene que averiguar de qué empresa trata una página y si puede fiarse de ella. Los mensajes contradictorios, como un nombre antiguo de la empresa en un sitio y uno nuevo en otro, dificultan las dos cosas.
- Describe tu empresa igual en todas partes: tu web, tus perfiles, directorios y fichas.
- Pon a los artículos un autor con nombre, con una página que diga quién es.
- Consigue menciones en las webs que los asistentes ya leen en tu sector: webs de reseñas, publicaciones del sector, foros y páginas de referencia. Tu propia web es solo una parte de lo que leen.
En Visibian Brand Intelligence, Dominios fuente muestra en qué webs se basan las respuestas de tu sector, y Vigilancia de alucinaciones muestra dónde te describe mal un asistente.
5. Etiqueta tus páginas con datos estructurados.
Los datos estructurados son un bloque de código, normalmente JSON-LD, que dice a las máquinas qué es una página: un artículo, un producto, una empresa, un conjunto de preguntas. A octubre de 2026 hay pocas pruebas públicas de que por sí solos hagan que se cite una página. Su valor es que enuncian tus datos con claridad, en una forma que las máquinas leen sin adivinar.
- Organization y WebSite, para la web en su conjunto
- Article, con el autor, datePublished y dateModified
- FAQPage, solo donde la página muestra las preguntas y respuestas
- Product o SoftwareApplication, cuando eso es lo que describe la página
- BreadcrumbList, para indicar dónde está la página dentro de la web
Una regla por encima de las demás: los datos estructurados tienen que coincidir con lo que muestra la página. Una etiqueta que describe algo que el lector no puede ver se ignora en el mejor de los casos, y engaña en el peor. Page Code de Visibian escribe este bloque para una página, en los planes Business y de agencia.
6. Responde a las preguntas que hace la gente.
Una sección breve de preguntas y respuestas, con las palabras que la gente usa con los asistentes, les da pasajes fáciles de tomar. Haz cada respuesta breve y completa, limita la lista a las preguntas que importan y actualiza las respuestas cuando cambien los datos.
7. Mantenlo al día y mídelo.
Algunos asistentes obtienen las páginas en el momento en que alguien pregunta (los rastreadores de usuario del paso 1), así que una actualización puede llegar rápido a una respuesta. Actualiza tus páginas más importantes cuando algo cambie, y cambia la fecha de “última actualización” solo cuando cambie la propia página.
Después, mide. Las respuestas de la IA varían de un intento a otro, así que una pregunta hecha una vez dice poco. Haz las mismas preguntas según un calendario, en los asistentes que usan tus compradores, y compara periodos con sus márgenes de error antes de llamar cambio a nada.
Fuentes.
- Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande, “GEO: Generative Engine Optimization”, KDD 2024.
- OpenAI, “Overview of OpenAI crawlers”, consultado el 14 de octubre de 2026.
- Anthropic, “Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?”, consultado el 14 de octubre de 2026.
- Perplexity, “Perplexity crawlers”, consultado el 14 de octubre de 2026.
- Google, “Google’s common crawlers”, actualizado por última vez el 14 de julio de 2026.
- Microsoft, “Data, privacy, and security for web search in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat”, consultado el 14 de octubre de 2026.
Mira dónde estás.
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