Información que se entiende. Respuestas con fundamento.

En marketing digital, AEO se usa para hablar de la optimización de contenido para sistemas que responden preguntas. GEO se refiere a la optimización para motores de respuestas generativas. Son enfoques relacionados: priorizan información comprensible y atribuible. Su aplicación no garantiza que un sistema use, cite o recomiende tu contenido.

AEO también tiene otros significados fuera del marketing, entre ellos la sigla aduanera en inglés para operador económico autorizado. En este sitio hablamos exclusivamente de visibilidad web.

Fuente de contexto: GEO: Generative Engine Optimization, estudio académico. Las propuestas de un estudio no equivalen a garantías para todos los sistemas.

• Una descripción consistente de quién eres, qué ofreces y a quién atiendes.
• Contenido accesible, con preguntas concretas y respuestas que se entiendan por sí solas.
• Fuentes, autoría, fechas reales y contexto para los datos que publicas.
• Datos estructurados que coincidan con la información visible.
• Enlaces que conecten la evidencia con los servicios y las páginas de la organización.

Esto forma parte del diagnóstico de visibilidad y de la ejecución; no exige inventar una capa de «SEO mágico para IA».

Google indica que las buenas prácticas de SEO siguen siendo relevantes para AI Overviews y AI Mode. Para aparecer como enlace de apoyo, una página debe estar indexada y ser elegible para mostrarse con un fragmento. Cumplir los requisitos permite participar, pero no asegura que aparezca.

No exige archivos especiales de texto para IA ni un marcado específico de Schema.org. Estas indicaciones corresponden a Google; no las presentamos como reglas universales de todos los proveedores.

Fuente: Google Search Central: AI features and your website. Consultada el 10 de octubre de 2026.

No existe una acción que garantice que ChatGPT cite o recomiende tu empresa. Puedes mejorar la claridad, accesibilidad y sustento de tu información, y observar qué respuestas aparecen para preguntas definidas. Una observación depende de la fecha, la consulta y el contexto del sistema; no prueba una presencia permanente ni causalidad.