La búsqueda está cambiando: la IA captura gran parte de la investigación del usuario antes de que llegue a tu web. Con GEO (Generative Engine Optimization) la solución no es adivinar, sino probar. Nadie tiene a día de hoy la certeza de cómo va a cambiar el ecosistema actual de búsqueda, por lo que ser proactivo y diseñar estrsategias de prueba y error será vital para el éxito de nuestras estrategias.
La búsqueda tal y como la conocíamos está en transformación. Lo que antes eran resultados en una lista de enlaces ahora puede ser una respuesta generada por un modelo de IA que ya ha hecho buena parte del trabajo de investigación por el usuario. Para grandes ecommerce esto significa incertidumbre: ¿cómo influyes una ruta de compra que no ves? La respuesta corta: deja de predecir y empieza a experimentar.
¿Qué es exactamente GEO?
GEO (Generative Engine Optimization) es la evolución del SEO pensada para la era de los modelos generativos. No se trata solo de aparecer en un listado de enlaces: se trata de ser encontrado, entendido y usado por las respuestas que generan las IAs.
Mientras que parte del comportamiento de una IA viene de su entrenamiento (conocimiento estático), buena parte de la respuesta se construye en tiempo real mediante lo que llamamos RAG (Retrieval Augmented Generation): la IA busca fuentes actuales —URLs, índices, búsquedas— y las usa para enriquecer la respuesta. Ahí es donde tu web puede influir hoy mismo.
¿Por qué no sirve solo seguir haciendo SEO tradicional?
El SEO clásico sigue siendo necesario, pero el propósito del optimizador cambia. Antes optimizabas para ganar clics desde resultados listados; ahora ese clic puede llegar mucho más abajo en el embudo, porque la IA ya ha mostrado resúmenes, comparativas y recomendaciones. El objetivo pasa de visibilidad inicial a influencia en el último clic: la decisión final del usuario que llega ya convencido.
Además, las IAs no hacen una sola búsqueda: a partir de la consulta original hacen un fan-out de búsquedas relacionadas para construir el contexto. Eso multiplica las oportunidades —y la complejidad— de ser citado en las respuestas.
¿En qué se diferencia el testing de GEO del A/B testing SEO tradicional?
La metodología base es la misma: control vs variante, rigor estadístico y medición. Lo que cambia es el foco:
- Antes: tests orientados a obtener más clics desde un listado (top of funnel).
- Ahora: tests orientados a capturar y convencer al usuario que llega después de una conversación con la IA (bottom of funnel).
En GEO se mide sobre tráfico cualificado, último clic, conversiones y revenue que provienen de páginas tratadas como fuente por las IAs.
¿Qué elementos podemos influir con GEO?
Podemos actuar sobre cuatro palancas principales:
- Cobertura de keywords del fan-out: aparecer para las búsquedas que la IA genera durante su investigación.
- Ranking en las búsquedas que la IA realiza: mejorar la presencia cuando la IA consulta la web.
- Forma de aparecer en los resultados devueltos a la IA: cómo se ve tu página en los snippets o listados que consume la IA.
- Calidad de la página cuando la IA la lee: hacer que la información sea clara y priorizada para que, si la IA accede, la use en su salida.
Ten en cuenta que no todos los modelos se comportan igual: algunos (p. ej. integraciones con Google/Gemini) consumirán contenido de forma diferente a otras IAs que visitan la página directamente y no ejecutan JavaScript.
¿Qué tipos de tests GEO puedes poner en marcha hoy?
Aquí tienes ejemplos prácticos y fáciles de entender:
¿Qué test puedo hacer en una ficha de producto (PDP)?
Objetivo: que la IA cite tu producto en comparativas o resúmenes.
Hipótesis: si añadimos un bloque “Características clave” conciso y visible en la parte superior de la PDP, la IA lo citará más en comparativas, y aumentará el tráfico de último clic cualificado.
Métricas a medir: aumento de sesiones orgánicas de alta intención, tasa de conversión de esas sesiones, y revenue por sesión.
¿Qué test puedo hacer en una categoría (PLP)?
Objetivo: que la IA use tu categoría como referencia para consultas tipo “mejor X por menos de Y”.
Hipótesis: añadiendo un párrafo introductorio autoritativo y claro sobre la categoría por encima del grid de productos, aumentarán las citaciones por parte de la IA y el tráfico cualificado a la categoría.
Métricas a medir: citaciones (cuando sea posible), uplift en tráfico con intención de compra y ventas atribuibles a la categoría.
¿Cómo medir el impacto real?
El foco de GEO es tráfico cualificado y efecto en ventas. No pierdas tiempo midiendo solo impresiones o CTRs genéricos. Prioriza:
- sesiones de último clic procedentes de búsquedas orgánicas relevantes
- conversiones y revenue por sesión
- tasa de rebote y engagement en páginas testadas
La analítica tradicional sirve —solo que ahora la interpretas desde la óptica de que el usuario ya ha sido “influido” antes de llegar.
¿Cómo pasar de reaccionar a controlar (react mode → control mode)?
Sin una metodología de tests, todo es conjetura. Un programa GEO bien diseñado te lleva a:
- Generar hipótesis claras (qué elemento de la página debería influir y por qué).
- Testar de forma controlada (grupos de control vs variantes y duración que permita detectar efectos).
- Medir el impacto en métricas de negocio.
- Documentar, repetir y escalar las tácticas que funcionen.
Esto convierte decisiones basadas en intuición en decisiones basadas en datos.
¿Qué limitaciones existen hoy?
- Opacidad de los modelos: no sabemos exactamente cómo la IA decide priorizar fuentes.
- Modelos con diferente comportamiento: algunos modelos usan índices propios, otros visitan páginas y muchos no ejecutan JavaScript.
- Feedback lento en modelo entrenado: cambios en el cuerpo “aprendido” de un LLM son raros y no se miden fácilmente; por eso GEO se centra en lo que la IA recupera en tiempo real (RAG).
¿Qué pasos seguir ya mismo?
- Empieza por las páginas de mayor valor (PDPs y PLPs).
- Formula hipótesis claras y diseña tests controlados.
- Mide resultados de negocio, no solo métricas de vanidad.
- Itera rápido: GEO no es un cambio único, es un proceso continuo.
Si ya tienes una buena base de SEO (y de SEO técnico), convertir tu programa de testing para que incluya GEO es la forma más sólida de reducir incertidumbre y ganar ventaja competitiva.
¿Por qué deberías dejar de adivinar?
Porque la IA ha convertido muchas búsquedas en conversaciones y la única forma fiable de saber qué funciona es experimentar. Mientras tu competencia hace cambios basados en corazonadas, tú puedes construir un playbook probado que incremente tráfico de alta intención y ventas.
Como he dicho muchas veces: El GEO no sustituye al SEO; lo amplía. Si quieres influir en cómo te ven las IAs —y cómo te eligen los usuarios al final del funnel—, deja de adivinar y empieza a probar con rigor.