Este glosario de GEO explica los conceptos con los que te encuentras cuando quieres que tu web sea visible en buscadores con IA como ChatGPT, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews. Cada concepto empieza con una definición de una frase, seguida de una breve explicación en lenguaje sencillo. Cuando un concepto se trata a fondo en su propio artículo, encontrarás un enlace a esa ampliación.
Si eres nuevo en este campo, lee primero la guía completa sobre GEO. Ahí verás cómo se relacionan estos conceptos: desde el rastreador que recupera tu página hasta la cita en la respuesta que lee un usuario. Después puedes usar el glosario como obra de consulta, y todos los artículos de los recursos enlazan a los conceptos que aparecen a continuación.
GEO (Generative Engine Optimization)
El GEO (Generative Engine Optimization) consiste en optimizar tu web y tu contenido para que sistemas de IA generativa como ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews mencionen tu marca y citen tus páginas como fuente. Si el SEO gira en torno a una posición alta en una lista de enlaces, el GEO gira en torno a aparecer en la propia respuesta. Eso exige una técnica accesible, una estructura clara y un contenido que se pueda citar por sí solo.
Más información: guía completa sobre GEO
AEO (Answer Engine Optimization)
El AEO (Answer Engine Optimization) consiste en optimizar el contenido para que los buscadores y los asistentes de voz puedan extraer de él una respuesta directa. El término viene de la época de los fragmentos destacados y la búsqueda por voz, antes de que la IA generativa estuviera ampliamente disponible. En la práctica, AEO y GEO se usan a menudo indistintamente; el GEO pone más énfasis en las citas dentro de respuestas redactadas por IA.
Más información: diferencia entre GEO y SEO
LLM (Large Language Model)
Un LLM (Large Language Model, gran modelo de lenguaje) es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto que, gracias a ello, puede entender y generar texto por sí mismo. ChatGPT, Gemini, Claude y los modelos que hay detrás de Perplexity son ejemplos de aplicaciones que funcionan con un LLM. Un LLM solo sabe lo que contenían sus datos de entrenamiento, salvo que el sistema que lo rodea recupere fuentes actuales mediante búsquedas.
Más información: cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA
AI Overviews
AI Overviews son resúmenes generados por IA que Google muestra encima o entre los resultados de búsqueda normales, con enlaces a las fuentes en las que se basa la respuesta. Según la documentación de Google sobre las funciones de IA, solo aparecen cuando los sistemas de Google consideran que aportan algo a los resultados clásicos. Para poder ser fuente, una página tiene que estar indexada y poder mostrarse con un fragmento en la Búsqueda de Google; Google no menciona requisitos técnicos adicionales.
Más información: cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA
AI Mode
AI Mode es un modo de búsqueda de Google que da una respuesta generada por completo por IA, con enlaces a webs de apoyo, y en el que puedes hacer preguntas de seguimiento. Google lo describe como especialmente útil para preguntas que requieren más exploración, razonamiento o comparaciones complejas. Para AI Mode se aplican las mismas condiciones que para AI Overviews: tu página tiene que estar indexada y poder mostrarse con un fragmento (fuente).
Más información: cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation, generación aumentada por recuperación) es una técnica en la que un sistema de IA busca primero documentos relevantes y luego se los pasa como contexto al modelo de lenguaje, para que la respuesta se base en fuentes actuales. Sin RAG, un LLM solo tira de sus datos de entrenamiento. Con RAG, una página publicada hoy ya puede aparecer en una respuesta, siempre que el bot de búsqueda pueda recuperarla.
Más información: cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA
Query fan-out
El query fan-out es una técnica en la que un sistema de búsqueda con IA divide una pregunta en varias búsquedas relacionadas sobre subtemas y fuentes, y combina los resultados en una sola respuesta. Google menciona esta técnica de forma explícita para AI Overviews y AI Mode. Para ti significa que una página también puede servir como fuente para una subpregunta, no solo para la búsqueda original.
Más información: cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA
Grounding
El grounding consiste en anclar una respuesta de IA en fuentes externas y verificables, como resultados de búsqueda, en lugar de basarla solo en lo que el modelo recuerda de su entrenamiento. El grounding reduce la probabilidad de información inventada y permite mostrar fuentes. Google usa el término, entre otras cosas, para el suministro de contenido del índice de la Búsqueda de Google a Gemini en el momento en que alguien hace una pregunta.
Más información: cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA
Cita
Una cita es la mención de una fuente en una respuesta de IA, normalmente un enlace o una nota a la página en la que se basa una afirmación. Las citas son para el GEO lo que las posiciones son para el SEO: el indicador visible de éxito. Aumentas las probabilidades de que te citen con frases que tienen sentido sin contexto, datos concretos con fuentes y una estructura de encabezados clara.
Más información: contenido que cita la IA
Zero-click
Una búsqueda zero-click es una búsqueda en la que el usuario obtiene la respuesta directamente en el buscador o en el asistente de IA y no hace clic en ningún resultado. AI Overviews y los asistentes de chat refuerzan este patrón, porque la respuesta ya aparece resumida en pantalla. Por eso, en el GEO cuenta además de los clics que tu marca se mencione en la respuesta.
Más información: diferencia entre GEO y SEO
Rastreador de IA
Un rastreador de IA es un bot que recupera páginas web para una aplicación de IA, por ejemplo para entrenar un modelo o para encontrar fuentes actuales para una respuesta. La distinción más importante es la que hay entre bots de entrenamiento, bots de búsqueda y bots que visitan una página en nombre de un usuario. Cada bot tiene su propio user-agent, así que en robots.txt puedes decidir bot por bot qué puede hacer.
Más información: rastreadores de IA en robots.txt
GPTBot
GPTBot es el rastreador de OpenAI que recopila contenido que puede usarse para entrenar los modelos de IA generativa de OpenAI. Según la documentación de OpenAI sobre bots, con un disallow para GPTBot indicas que tu contenido no puede usarse para el entrenamiento. Bloquear GPTBot no te saca de la función de búsqueda de ChatGPT; para eso lo determinante es OAI-SearchBot.
Más información: rastreadores de IA en robots.txt
OAI-SearchBot
OAI-SearchBot es el rastreador de OpenAI que encuentra y recupera webs para poder mostrarlas en las funciones de búsqueda de ChatGPT. Según OpenAI, las webs que bloquean OAI-SearchBot no se muestran en las respuestas de búsqueda de ChatGPT, aunque todavía pueden aparecer como enlace de navegación. Los ajustes de OAI-SearchBot y GPTBot son independientes: puedes permitir la búsqueda y bloquear el entrenamiento.
Más información: rastreadores de IA en robots.txt
Google-Extended
Google-Extended es un token de robots.txt con el que decides si el contenido que rastrea Google puede usarse para entrenar futuros modelos de Gemini y para el grounding en aplicaciones de Gemini. No es un rastreador aparte: el rastreo se hace con los user-agents existentes de Google. Según Google, el token no influye en tu inclusión en la Búsqueda de Google y no es una señal de posicionamiento. Por tanto, tampoco determina si apareces en AI Overviews; eso depende de Googlebot.
Más información: rastreadores de IA en robots.txt
Robots.txt
Robots.txt es un archivo de texto en la carpeta raíz de tu web que indica a los rastreadores qué URL pueden recuperar y cuáles no. El protocolo está definido en el RFC 9309. Google subraya que robots.txt no sirve para mantener una página fuera de los resultados de búsqueda ni es una medida de seguridad, porque no todos los rastreadores lo respetan. Para el GEO, es sobre todo el archivo en el que regulas el acceso de cada bot de IA.
Más información: rastreadores de IA en robots.txt
llms.txt
llms.txt es un archivo en Markdown propuesto para la carpeta raíz de tu web que da a los modelos de lenguaje un resumen breve de tu sitio y remite a las páginas más importantes. La propuesta es de Jeremy Howard y está descrita en llmstxt.org. El único elemento obligatorio es un H1 con el nombre del sitio; después vienen, idealmente, un resumen en forma de cita (blockquote) y secciones H2 con listas de enlaces en Markdown. Es una propuesta y no un estándar oficial, así que no está claro qué sistemas de IA usan activamente el archivo.
Más información: llms.txt
Schema markup
El schema markup son datos estructurados en el código de una página que describen, con el vocabulario de schema.org, qué hay en la página, como una organización, un artículo, un producto o unas preguntas frecuentes. Así, los buscadores y los sistemas de IA no tienen que deducir el significado a partir del texto. El schema markup no garantiza la visibilidad, pero hace que los datos de tu empresa sean inequívocos y legibles por máquinas.
Más información: schema markup para IA
JSON-LD
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) es una notación con la que añades schema markup a una página como un bloque independiente dentro de una etiqueta <script type="application/ld+json">. Como los datos están separados del HTML visible, el JSON-LD es más fácil de mantener que un marcado entretejido con el texto. Google recomienda JSON-LD como formato preferido para los datos estructurados.
Más información: schema markup para IA
sameAs
sameAs es una propiedad de schema.org que remite a otras páginas web que describen sin ambigüedad la misma entidad, como tu página de LinkedIn, un artículo de Wikipedia o tu inscripción en el Registro Mercantil. Así vinculas tu web con perfiles que los buscadores y los sistemas de IA ya conocen. Eso ayuda a evitar confusiones con empresas o personas que se llaman igual.
Más información: schema markup para IA
Entidad
Una entidad es algo reconocible de forma única, como una persona, una organización, un producto o un lugar, que un buscador o un sistema de IA puede identificar con independencia de un término de búsqueda concreto. Si el SEO clásico giraba a menudo en torno a palabras clave, los sistemas modernos se fijan en las entidades y en las relaciones entre ellas. Cuanto más coherentes sean tu nombre, tu descripción y tus datos en la web, mejor te reconocerá un sistema de IA como entidad.
Más información: schema markup para IA
E-E-A-T
E-E-A-T significa Experience, Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness (experiencia, conocimiento, autoridad y fiabilidad): los criterios de calidad con los que Google describe la fiabilidad del contenido en sus directrices para evaluadores de calidad. No es una señal técnica de posicionamiento que puedas activar, sino un marco para definir qué es un buen contenido. En tu web haces visible el E-E-A-T con señales como un autor, una página sobre la empresa, datos de contacto, fuentes citadas y una fecha de publicación.
Más información: contenido que cita la IA
Topical authority
La topical authority (autoridad temática) es el grado en que una web se considera una fuente fiable y completa sobre un tema concreto. Se construye tratando un tema con amplitud y profundidad, con páginas que se enlazan entre sí de forma lógica en lugar de artículos sueltos. Un topic cluster es la estructura habitual para construir topical authority.
Más información: contenido que cita la IA
Renderizado en el servidor
El renderizado en el servidor (server-side rendering, SSR) significa que el servidor entrega una página como HTML completo, de modo que el texto ya está en el código fuente antes de que se ejecute JavaScript. Es importante para el GEO porque no todos los rastreadores de IA ejecutan JavaScript. Si tu contenido se construye solo en el navegador, es posible que ese rastreador vea una página vacía. Lo compruebas mirando si tus textos están en el HTML sin procesar.
Más información: guía completa sobre GEO
Knowledge Graph
El Knowledge Graph es la base de conocimiento de Google con datos sobre entidades y las relaciones entre ellas, que se usa, entre otras cosas, para los paneles de información junto a los resultados de búsqueda. Una presencia sólida y coherente como entidad hace más probable que Google reconozca correctamente tu organización. Otros buscadores y proveedores de IA usan estructuras de conocimiento similares, pero están menos documentadas públicamente.
Más información: schema markup para IA
Pillar page
Una pillar page (página pilar) es una página de resumen amplia sobre un tema general que trata brevemente todos los subtemas y enlaza a artículos de profundización. La página pilar es el centro de un topic cluster y suele estar orientada a una búsqueda amplia. En estos recursos, la guía completa sobre GEO es la página pilar.
Topic cluster
Un topic cluster (clúster temático) es un grupo de páginas relacionadas por su contenido, formado por una pillar page y varios artículos del clúster que profundizan cada uno en un subtema y se enlazan entre sí. Los enlaces internos coherentes muestran a los buscadores y a los sistemas de IA qué páginas van juntas y cuál es la página principal. Así, cada artículo contribuye a la topical authority del conjunto.