Más allá del SEO tradicional: cómo optimizar contenido para la era de la IA (AEO y GEO)

Durante años, la consigna fue clara: optimizar para el algoritmo de Google. Palabras clave, backlinks, autoridad y rankings. Pero ese paradigma empezó a quedar corto con la llegada de la Búsqueda Generativa, impulsada por herramientas como los AI Overviews de Google, ChatGPT Search o Gemini.

Hoy, el contenido ya no compite solo por aparecer en una página de resultados, sino por ser citado, resumido y recomendado por modelos de lenguaje.

En una charla reciente con Rand Fishkin, Mike King (CEO de iPullRank) profundiza en este cambio de reglas y plantea una idea clave: aunque el SEO tradicional sigue siendo la base, optimizar para IA (AEO o GEO) exige una lógica distinta. Los modelos de lenguaje no buscan ni procesan la información como lo hacen los motores de búsqueda clásicos.

A continuación, repasamos los principales aprendizajes del video y qué implican para las marcas que quieren seguir siendo visibles en esta nueva etapa.

Cuando rankear ya no alcanza

Uno de los datos más reveladores de la charla es la baja correlación entre el SEO tradicional y la visibilidad en IA. Solo entre un 25% y un 39% del contenido que rankea bien en Google aparece luego citado en respuestas generadas por IA.

La conclusión es incómoda pero necesaria:
estar primero en Google no garantiza aparecer en ChatGPT, Gemini o los AI Overviews. Son sistemas distintos, con criterios distintos y objetivos distintos.

La IA busca más de lo que el usuario escribe

A diferencia de un buscador tradicional, los modelos de lenguaje no se quedan con la consulta literal del usuario. Aplican lo que se conoce como “query fan-out”: generan múltiples consultas internas para explorar el tema desde distintos ángulos.

El desafío para marketing es evidente. Muchas de esas consultas no tienen volumen de búsqueda, no aparecen en herramientas de keywords y nunca fueron pensadas como oportunidades de contenido.

La IA no busca palabras clave aisladas:busca conceptos, relaciones y respuestas completas.

Rendimiento técnico: si no cargás rápido, no existís

Otro punto crítico tiene que ver con la infraestructura. A diferencia de Google o Bing, muchas plataformas de búsqueda por IA leen las páginas en tiempo real, en lugar de apoyarse en un índice precargado.

Esto genera un riesgo concreto: si la página tarda en responder, la IA corta la conexión (error HTTP 499) y simplemente sigue con otra fuente.

Para estos sistemas, la lógica es brutalmente simple: si no cargás al instante, no sos una opción válida.

Meta descripciones y URLs: lo viejo vuelve a importar

En el SEO moderno, la meta descripción perdió peso como factor de ranking. En la optimización para IA, recupera protagonismo.

• Meta descripciones: funcionan como un pitch para el modelo. La IA las usa para decidir si vale la pena procesar el contenido completo.
• URLs semánticas: los slugs claros, descriptivos y alineados con la intención de búsqueda tienden a recibir más citas en respuestas generadas por IA.

Lo que parecía secundario vuelve a ser decisivo.

El contenido ya no se lee: se fragmenta

Las IA trabajan mejor con contenido dividido en unidades pequeñas y coherentes, lo que se conoce como “chunking”.

En lugar de grandes bloques de texto, los modelos procesan la información en fragmentos que puedan:

• entender rápido
• comprimir sin perder sentido
• reutilizar como respuesta directa

Para las marcas, esto implica repensar la estructura: menos muros de texto, más secciones claras, párrafos concisos y respuestas directas a preguntas específicas.

Frescura, datos reales y conversaciones humanas

Los modelos de IA muestran un sesgo claro hacia:

• contenido reciente
  
• User Generated Content (UGC)
  

Foros, comparativas reales y discusiones auténticas (como Reddit) suelen ser fuentes privilegiadas porque contienen datos concretos, contrastes y lenguaje natural fácilmente extraíble.

Esto no elimina la necesidad de contenido propio, pero sí redefine qué tipo de señales son más valiosas.

Optimizar para IA también es una decisión de negocio

Uno de los puntos más interesantes del análisis es que optimizar para IA no es solo una cuestión técnica, sino estratégica.

Un ejemplo claro: muchas empresas B2B evitan publicar precios.
El problema es que, si la IA no encuentra esa información en una fuente oficial, la va a inferir, inventar o tomar de terceros.

En otras palabras: si no das la información que la IA necesita, perdés control sobre el relato de tu marca.

Medir lo que antes era invisible

A diferencia del SEO tradicional, la optimización para IA abre la puerta a nuevas métricas. Conceptos como la similitud de coseno permiten medir qué tan cerca está tu contenido de la respuesta “ideal” que genera un modelo.

Por primera vez, parte de este proceso puede validarse de forma matemática y no solo intuitiva.

El SEO no murió, pero ya no alcanza

El SEO sigue siendo el punto de partida. Pero las herramientas, métricas y supuestos que funcionaban hasta ahora están quedando obsoletos.

Hoy no escribimos solo para personas ni para arañas de búsqueda.
Escribimos para modelos de lenguaje que sintetizan, resumen y recomiendan conocimiento.

Entender esa lógica —y adaptarse a ella— ya no es una ventaja competitiva. Es el nuevo estándar.