Lo que ha cambiado
Hasta hace poco, alguien que buscaba un proveedor abría Google, miraba los tres primeros resultados y pedía presupuesto a dos o tres. Ese recorrido sigue existiendo, pero ha aparecido otro en paralelo: abrir ChatGPT y escribir «necesito una empresa que me monte un CRM, ¿cuáles me recomiendas?».
La diferencia es brutal para quien vende. En Google compites por estar entre diez enlaces. En una respuesta de IA compites por estar entre dos o tres nombres. O sales, o no existes. No hay segunda página donde refugiarse.
Lo llamamos GEO, de Generative Engine Optimization. Es un nombre feo pero es el que se ha quedado.
Primero: que te puedan leer
Esta parte parece obvia y es donde falla más gente de la que imaginas.
Los crawlers de IA no son el de Google. GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot y CCBot son bots distintos, y hay dos formas muy comunes de dejarlos fuera sin saberlo.
La primera es el robots.txt. Muchas webs bloquean estos bots, a veces porque alguien lo copió de una plantilla que circuló cuando se hablaba de proteger el contenido del entrenamiento de IA. Si tu negocio quiere que la IA te recomiende, bloquearlos es dispararte al pie.
La segunda es más silenciosa y afecta a muchísimas webs modernas: si tu sitio está hecho en React, Vue o Angular sin renderizado en servidor, el HTML que llega al crawler está prácticamente vacío. Googlebot ejecuta JavaScript y acaba viendo el contenido. La mayoría de los crawlers de IA, no. Para ellos tu web es una página en blanco.
Es fácil de comprobar. Abre una terminal y ejecuta `curl -s https://tudominio.com | wc -c` mirando cuánto texto real hay, o desactiva JavaScript en el navegador y recarga. Si no ves nada, tienes un problema y no es de contenido.
Segundo: que sepan quién eres
Los modelos no razonan sobre webs, razonan sobre entidades. Necesitan poder decir «Elevatec es una agencia de inteligencia artificial con sede en Madrid que hace X, Y y Z» con cierta confianza.
Esa confianza se construye con datos estructurados. Un bloque JSON-LD de tipo Organization en el que declaras nombre, descripción, servicios, zonas donde operas, fundador y, sobre todo, el campo `sameAs` con los enlaces a tus perfiles externos: LinkedIn de empresa, ficha en directorios, perfil en Clutch.
Ese campo es más importante de lo que parece. Es el que le permite a un modelo cruzar información entre fuentes y confirmar que la empresa de la que habla tu web es la misma que aparece en LinkedIn y en el directorio sectorial. Sin él, tu web es una afirmación aislada.
Tercero: responder antes de explicar
Aquí es donde el instinto de redactor juega en contra.
Un buen artículo de blog tradicional abre con contexto, plantea el problema, desarrolla y concluye. Un contenido que se cita en IA hace lo contrario: responde en las dos primeras frases y luego desarrolla.
Los modelos extraen el fragmento más informativo y autocontenido que encuentran. Si tus primeras cien palabras son introducción, no hay nada que extraer. Un artículo de 600 palabras que abre respondiendo se cita más que uno de 3.000 que abre con «en el panorama actual de la transformación digital».
Dos cosas ayudan mucho aquí. Poner los H2 en forma de pregunta real, tal como la escribiría alguien en el chat. Y añadir un bloque de preguntas frecuentes con marcado FAQPage, que es el formato que mejor procesan los modelos para extraer definiciones.
Cuarto: que hablen de ti en otros sitios
Esta es la parte incómoda, porque no se resuelve tocando tu web.
Cuando un modelo tiene que recomendar proveedores, se apoya mucho en fuentes que no son la propia web de la empresa: comparativas, rankings sectoriales, directorios como Clutch o GoodFirms, artículos de medios, hilos donde alguien pregunta y otros responden.
Tiene sentido si lo piensas. Un modelo entrenado para ser útil no va a recomendar una empresa basándose solo en lo que esa empresa dice de sí misma.
Así que la parte de GEO que más cuesta es también la más determinante: conseguir menciones en sitios que no controlas. Fichas completas en los directorios de tu sector, presencia en las comparativas donde ya aparece tu competencia, contenido publicado en medios especializados.
Cómo saber si está funcionando
No existe un Search Console para ChatGPT. Todavía. Así que la medición es más artesanal de lo que a nadie le gustaría.
Lo que hacemos nosotros es un protocolo mensual bastante simple: una lista fija de quince preguntas que un cliente potencial haría de verdad, lanzadas en ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude, siempre en sesión nueva y sin historial. Se anota la fecha, la pregunta exacta, el motor y si aparece la marca. Es una hoja de cálculo, nada más.
El segundo indicador es el tráfico de referencia. En Google Analytics empiezan a verse visitas con origen `chatgpt.com` y `perplexity.ai`. Suele ser poco volumen, pero convierte mucho mejor que la media, porque quien llega ya viene con la recomendación hecha.
Cuánto tarda
Menos de lo que tarda el SEO clásico, sobre todo si el sitio partía de una base técnica mala.
La parte técnica (rastreabilidad, datos estructurados, formato del contenido) se arregla en semanas y sus efectos se notan en cuanto los crawlers vuelven a pasar. La parte de menciones externas es más lenta, de tres a seis meses, porque depende de terceros.
Lo que sí conviene entender es que esto no es una campaña con fecha de fin. Los modelos se reentrenan, los buscadores que los alimentan cambian, y la competencia también se está moviendo. Es mantenimiento, no un proyecto.
Preguntas frecuentes
Hacen falta cuatro cosas: permitir el rastreo de los crawlers de IA en robots.txt y servir el contenido en HTML (no solo con JavaScript), declarar una entidad clara con datos estructurados Schema.org de tipo Organization incluyendo el campo sameAs, escribir contenido que responda en las primeras frases a las preguntas reales de tus clientes, y conseguir menciones en fuentes de terceros como directorios y comparativas del sector.
No, pero se solapan. El SEO optimiza para posicionar entre los resultados de un buscador. El GEO optimiza para que un modelo de lenguaje extraiga tu contenido y te cite en su respuesta. Comparten base técnica (indexación, velocidad, datos estructurados) y se separan en el formato del contenido: el GEO prioriza respuestas directas y autocontenidas sobre densidad de palabras clave.
Impide que OpenAI lo use para entrenar, pero también impide que ChatGPT te cite cuando alguien pregunta por proveedores de tu sector. Para un medio de pago puede tener sentido; para una empresa que quiere que la recomienden es contraproducente.
Solo si el contenido llega en el HTML. Una aplicación de una sola página sin renderizado en servidor ni prerenderizado entrega un HTML vacío, y la mayoría de crawlers de IA no ejecutan JavaScript. Se soluciona con renderizado en servidor o generando HTML estático por ruta en el proceso de build.
La parte técnica se corrige en semanas y sus efectos aparecen en cuanto los crawlers vuelven a pasar por el sitio. La parte de menciones externas tarda entre tres y seis meses porque depende de terceros: directorios, medios y comparativas.