De SEO a GEO: la rivalidad ya no se limita al clic, sino a la inclusión en las respuestas de la inteligencia artificial
Cuando un inversor, un viajero o cualquier individuo consulta hoy a ChatGPT, Perplexity u otro modelo de IA sobre la posición de Argentina frente a sus países vecinos, la nación ocupa el último puesto en “positividad”: solo el 33 % de las menciones son favorables, frente al 100 % de Uruguay, el 87 % de Chile y el 61 % de Colombia. Así lo mostró un estudio de Urban Grupo de Comunicación, publicado en agosto, que analizó 212 respuestas generadas por los cuatro sistemas de IA más empleados, en el marco de un debate que emergió durante la campaña “anti‑Argentina” vinculada al Mundial 2026. El informe sugiere que la pugna por la percepción de un país, una marca o una persona ya no se disputa únicamente en medios o redes sociales, sino también en la síntesis que una IA construye cada vez que se le formula una pregunta.
Este fenómeno recibe la denominación de Optimización de Motores Generativos (GEO), una estrategia que procura influir tanto en el contenido que un modelo de IA genera acerca de una marca, individuo o nación, como en las fuentes que utiliza para respaldar dicha información. En cierto sentido, constituye la evolución del tradicional SEO, pero con una diferencia estructural: ya no basta con aparecer en los primeros resultados de una lista de enlaces. El objetivo ahora es convertirse en la referencia que el modelo cite al buscar datos, de modo que la propia narrativa quede integrada en el conocimiento base de la inteligencia artificial.
Lo que a primera vista parece un tecnicismo de nicho o una nueva táctica de relaciones públicas adquiere mayor relevancia al situarse dentro de un fenómeno más amplio que refleja la transformación de los hábitos de los usuarios: el porcentaje de búsquedas que concluyen sin hacer clic en ningún sitio ya supera el 68 % en Google. Cada vez menos usuarios llegan a “la fuente”. En este contexto, el GEO trasciende la mera curiosidad de marketing para convertirse en un tema de debate legítimo.
La irrupción de la IA, la nueva “conversación” y la “desconfianza” de los usuarios
La cuestión inicial que surge al abordar este concepto es: ¿no se trata simplemente de una métrica inventada por el marketing para legitimar sus acciones? Más allá de la sospecha, el GEO emerge en un contexto palpable: el crecimiento de la IA como fuente informativa –con la aparición de su formato “resumen”, en el caso de Google– y la consiguiente disminución del tráfico hacia los sitios web, medida en el fenómeno del “zero‑click”.
En detalle, la proporción de búsquedas sin clic en Google aumentó del 60,45 % al 68,01 % entre 2024 y el primer trimestre de 2026, según un informe de la consultora SparkToro. Paralelamente, las AI Overviews (implementadas en 2024) aparecen ya en el 25,11 % de los resultados de búsqueda en EE. UU. Esto se desprende del último benchmark de la empresa de software Conductor, basado en 21,9 millones de consultas realizadas durante el primer trimestre de 2026.
La comparación se sustenta en datos de proveedores diferentes (Datos/Semrush en 2024, Similarweb en 2026) y en periodos de distinta duración, como reconoce el propio estudio de SparkToro.
El fenómeno zero‑click no es exclusivo de la IA: Google lleva más de una década ofreciendo respuestas directas mediante fragmentos destacados, fichas de datos y widgets nativos. Los resúmenes generados por IA simplemente han acelerado una tendencia ya en marcha.
Más allá de Google, el uso de chatbots para obtener información también creció del 7 % al 10 % en el último año a nivel mundial, según un informe del Reuters Institute. El mismo documento reveló que la confianza en las respuestas de un chatbot es baja (20 % a nivel global, frente al 37 % de confianza en las noticias, su nivel más bajo desde 2015). Sin embargo, entre quienes efectivamente los emplean, esa confianza asciende al 44 %.
Surge así una paradoja: la desconfianza declarada parece contradecir el comportamiento real de los usuarios. Según el centro de investigación independiente Pew Research, cuando una respuesta resumida con IA se muestra, apenas el 1 % de los usuarios hace clic en alguna de las fuentes citadas por el propio resumen.
En nuestro país, el informe de Reuters indica que solo el 4 % de quienes consultan a un chatbot vuelve a buscar la fuente original de la información, frente al 31 % que lo hace cuando la información proviene de redes sociales. El único atenuante –no menor– es que únicamente el 1 % de los encuestados admitió considerar a la IA como su principal canal informativo.
“Declarativamente, muchas personas desconfían de la IA. No obstante, a quienes se acercan a ella les resulta tan sencillo aceptar la respuesta que no la contrastan. En la actualidad, lo que una IA afirme sobre una marca o individuo es tomado por muchos como una verdad”, explicó a Ámbito Gabriel Barasch, jefe de datos regional de Urban.
El efecto sobre las organizaciones
En este contexto, la incorporación de estas herramientas ha generado un nuevo escenario comunicativo: la pérdida de control sobre las propias narrativas.
En entrevista con este medio, el director de Inteligencia Artificial de Fardo, Nicolás Seguro, sintetizó: “El cambio más difícil de asimilar para los comunicadores es que se ha perdido el dominio de la superficie. Antes redactabas tú el título y la descripción; ahora el modelo habla de tu marca con palabras que no has escrito, consultando fuentes que no son tuyas”.
Lo que para el usuario representa una virtud de estos modelos –su capacidad de sostener una «conversación» fluida y adaptar la redacción a las preferencias de cada interlocutor– puede convertirse, para una entidad, en un dolor de cabeza. El GEO emerge, pues, como una táctica adicional dentro del ecosistema comunicacional para controlar qué expresan los modelos de IA y de qué forma lo hacen.
Para ilustrar el concepto, resulta pertinente presentar un caso concreto: la campaña “anti‑Argentina” que se difundió en redes sociales durante el Mundial 2026.
Según el análisis de Urban, la narrativa hostil que circuló mayoritariamente en redes sociales no logró consolidarse en las respuestas de los modelos. Ningún modelo reprodujo espontáneamente esos argumentos, ya que las redes sociales no poseen el mismo peso como fuente. No obstante, el estudio identificó otro problema: cuando se solicita a esas mismas IA que comparen a Argentina con sus vecinos, el país queda rezagado frente a gran parte de la región.
Este inconveniente está parcialmente ligado a la escasez de material citable por la IA. En comparaciones de inversión, por ejemplo, los sistemas recurrieron mayormente al ranking del Milken Institute ante la ausencia de un contrapeso argentino igualmente sólido; en el ámbito turístico, prevalecieron las páginas de gobiernos extranjeros –mejor indexadas– sobre la información oficial nacional. Así, la construcción de la narrativa no solo afecta al ecosistema comercial, sino que también moldea la imagen que un país puede proyectar.
Al respecto, Barasch amplió: “Observamos cambios estructurales significativos en nuestras fuentes y en los sitios institucionales de ‘marca país’, que a menudo se reinician cada cierto ciclo. Esto, evidentemente, no resulta positivo. Algunas narrativas y, estructuralmente, los sitios web, podrían mantenerse o evolucionar gradualmente en lugar de ser borrados, lo cual sería mucho más valioso”.
“El mayor daño que una IA puede ocasionar proviene de nuestra propia ausencia. La IA puede alucinar, afirmar que no nos conoce, rellenar con versiones de terceros, o incluso sugerir a un competidor, porque carece de información precisa sobre nosotros”, advirtió Barasch sobre los retos que plantea este nuevo actor en la comunicación.
¿Qué modificaciones implica la creación de narrativas?
A la luz del caso argentino presentado por Urban, resulta pertinente preguntar: ¿de qué manera podría transformarse esa narrativa?
Antes de adentrarse en el apartado “técnico”, conviene señalar una advertencia: al igual que ocurre con el SEO, las «buenas prácticas» del GEO se validan de forma empírica. La razón radica en el funcionamiento de una «caja negra» propia de los modelos, que impide conocer con certeza el proceso inferencial que cada IA sigue para resolver una consulta.
“Lo describo como un cerebro dividido en dos hemisferios”, explicó a este medio el CEO de la agencia On The Rocks, Joaquín Tagle. “Una mitad corresponde a todo lo que el modelo incorporó durante su entrenamiento. Es la memoria a largo plazo, codificada en los pesos y estática. La otra mitad es el retrieval, o RAG (generación aumentada por recuperación). Es lo que el modelo busca en tiempo real al responder, cuando lo que tiene almacenado no basta. Es dinámico y depende de las fuentes que los bots rastreen en ese momento. Una nota publicada esta semana puede aparecer citada mañana en Perplexity o en un AI Overview”.
Las estrategias para gestionar esas narrativas se orientan a dos frentes: lograr la inclusión en el corpus durante la próxima actualización del modelo, y mantener contenido actualizado para los casos en que la IA necesite consultar la web.
¿Cómo conseguir que los modelos consideren a una marca, individuo o país como fuente fiable? Entre las consultoras analizadas se identifican cuatro pilares de “buenas prácticas” de GEO, que, aunque nacen del ámbito del marketing, son aplicables a diversos escenarios: autoridad temática, claridad, consistencia narrativa y recuperabilidad.
“Ahora se escribe para dos tipos de lectores: una persona y un sistema que procesa la información de forma distinta. En concreto: la respuesta directa se sitúa al inicio, porque el 44 % de las citaciones provienen del primer 30 % del texto. Los datos deben ser verificables y estar acompañados de su fuente. Los voceros deben aparecer con nombre y cargo, no como ‘fuentes de la compañía’. Y el marcado técnico (autor, fecha, organización) ha dejado de ser un detalle de SEO para convertirse en lo que permite al modelo validar la frescura y la autoría”, resumió Seguro.
El campo cuenta con una base académica sólida. El concepto de GEO surgió en un artículo de Princeton que le dio origen (KDD 2024), donde se documentaron mejoras de hasta el 41 % en visibilidad, aunque ni ese estudio ni los posteriores lograron demostrar un efecto sostenido sobre el tráfico o la conversión.
Fuente: Ambito.com
