¿Qué es GEO y cuál es su impacto en marcas de Costa Rica?

 

El GEO (Generative Search Optimization) es la evolución estratégica y técnica del SEO, que tiene como objetivo conseguir que una marca, servicio, producto o página web sea mencionada, citada o recomendada cuando un usuario hace una pregunta a las plataformas de Inteligencia Artificial como: Chat GPT, Claude, Gemini, Perplexity, etc.

 

GEO, de la teoría a la realidad del negocio

En octubre de 2025 lanzamos el sitio web de un cliente, fue el primero en hacernos una pregunta que se iba a repetir varias veces más:

“María José, ¿y eso de aparecer en las plataformas de IA? Porque yo me busco en ChatGPT y sí aparezco, pero a veces otros compañeros hacen la misma consulta y no salimos…”

En esa pegunta estaba la primer señal del cambio que se nos venía encima: la visibilidad en las plataformas de Inteligencia Artificial no funciona igual que el ranking de Google.

 

¿Y cómo funciona el GEO?

Para entender cómo funciona el GEO, lo más fácil es partir de lo que ya conocemos:

En los resultados (SERP) de la búsqueda tradicional, las primeras posiciones son casi siempre las mismas: usted y yo vamos a ver algo muy parecido casi siempre, ojo, esto puede cambiar si son búsquedas locales. (Ver imagen abajo).

En cambio, los resultados de la búsqueda en IA trabajan con un ecosistema probabilístico donde incluso el contexto del usuario, la redacción del prompt y el historial alteran la probabilidad de respuesta. (Ver imagen abajo).

Entraremos en detalle más adelante.

 

¿Cuál es la diferencia entre SEO y GEO?

Para entender las diferencias entre ambas estrategias, primero vamos a separarlo en “dos capas”: lo que ve el usuario cuando trabaja en las plataformas de inteligencia artificial y lo que pasa detrás a nivel técnico.

Lo que ve el usuario

En Google (SEO)

➭ Escribimos una consulta con palabras o frases “cortas” con intención de encontrar información, servicios, productos, etc. En este caso: “clínicas melasma”. 

➭ El buscador nos devuelve una página de resultados con enlaces azules.

➭ El usuario hace clic en una página web, lee la información y va a comparar manualmente con el resto de páginas.

Impacto: Primera página, clics, tráfico interesado y cualificado.

 

 

En ChatGPT (GEO)

➭ Escribimos más y damos contexto: “Necesito una clínica dermatológica en Costa Rica para realizarme un tratamiento para tratar el melasma, con experiencia comprobada en casos similares y con una buena relación de precio.

➭ La IA analiza la información que tiene, la procesa y genera un resumen, en este caso incluye un mapa interactivo con fichas de empresa, número de reseñas, recomienda clínicas, detalla puntos fuertes para la necesidad concreta del usuario e incluso busca precios.

Impacto: Mención de marca, cita, enlace y recomendación.

 

 

Lo que no ve el usuario

La forma en la que trabajan los algoritmos para acceder, procesar y devolver la información es diferente. Aquí la cosa se pone un poco técnica pero vamos a explicarlo en términos sencillos.

En Google (SEO)

➭ Se analiza una página web de forma más general: autoridad, enlaces, domino.

➭ Hay un “ranking fijo”, por eso la clínica que aparece en el número 1 suele ser la misma para casi todo el mundo, el comportamiento es más estático.

➭ Las métricas y la visibilidad se miden, de forma muy general, en función del ranking de una URL en Google.

En GEO

➭ Se analizan y leen párrafos sueltos de varias fuentes y se elige el que mejor responde a la duda exacta del usuario.

➭ Se construye cada respuesta desde cero cada vez que se hace una pregunta.

➭ Lo que medimos es cuántas veces de cada x consultas la IA menciona una marca y cómo habla de ella.

 

SEO vs GEO

Podemos decir que esta “confrontación” se ve algo así:

 

Búsqueda SEO (Google) > Consulta por keyword > Listado de URLs por autoridad/scoring.

VS 🥊

Búsqueda GEO (IA) > Prompt con contexto > Comparación de pasajes (Chunks) > Síntesis y citación.

 

Suena como si las plataformas y los motores de búsqueda basados en IA funcionaran como un ecosistema aislado del SEO.

Veamos por qué el SEO es la base del GEO y así nos vamos olvidando de confrontaciones y empezamos a sumar.

Para empezar, podríamos decir que el GEO depende de la salud técnica del SEO.

Para entenderlo mejor, vamos a empezar por analizar cómo funciona un LLM de manera muy simple…

Un Modelo de Lenguaje (LLM) se entrena con millones de datos, los procesa para aprender, predecir patrones y así generar una respuesta, pero no tiene conocimiento.

El detalle (oportunidad 😎) es que ese entrenamiento tiene fecha de corte, entonces, ¿qué pasa cuando no tiene la respuesta en su memoria o necesita información actualizada?

Ajá, va a la web a buscar info.

 

Cuando se activa Internet > El SEO al rescate…

El re-entrenamiento de un LLM representa un costo enorme, por eso es que necesitan alimentarse con información actualizada y en tiempo real por medio de otras fuentes: internet, bases de datos, etc…

Cuando la IA se conecta a la red para poder completar sus respuestas, significa que llegó nuestro momento de gloria como consultores SEO.

Es ahí cuando nuestro trabajo y estrategia de posicionamiento orgánico se vuelve relevante: una web estructurada y accesible para que nuestra marca (cliente) sea la respuesta utilizada para completar su conocimiento.

 

SEO Técnico y por qué decimos que es la base del GEO

Una buena base de SEO técnico es el paso “cero” para garantizar que una página web y su contenido sea legible, se pueda procesar y sea comprendido por los modelos de IA.

➭ Si la web pesa mucho o dura en cargar, es posible que las IAs no lleguen a ver la información ni el contenido de la web.

➭ Si el proyecto es complejo o deficiente y el HTML no se puede leer o depende de JavaScript, el contenido pude no ser procesado por la IA.

➭ La directivas de acceso (robots.txt) y bloqueos involuntarios pueden obstaculizar la entradas de los bots de modelos generativos.

 

GEO en la estrategia de Marketing Digital: ¿Problema u oportunidad?

Como hemos visto, la forma en la que los usuarios se comportan en Google es completamente diferente a cómo lo hacen en las plataformas o chats conversacionales, pero antes veamos esto:

Google no pierde usuarios

Contrario a lo que muchos creen, los datos nos enseñan que Google no pierde usuarios con la llegada de las plataformas de IA. La búsqueda de toda la vida sigue ahí: ¡vivita y coleando!

 

 

Volviendo al GEO, si la marca no aparece en la conversación cuando el cliente explica la necesidad que tiene, es posible que quede fuera de la fase de compra.

Imagínese que usted es fiel a una marca de carro y le pregunta a la IA que le de las mejores opciones de compra para una familia de 4 personas, que vive en zona rural, usándolo día a día para ir al trabajo, que tiene un monto mensual de 90,000 colones para el gasto de combustible y que tiene un presupuesto de 19 millones de colones para la compra.

Si la competencia aparece en la recomendación y su marca no, puede ser un problema.

Pero el tema no es solo que aparezca la competencia, es que si mi marca favorita no aparece, eso va a despertar mi interés/preocupación, me genera dudas, por lo tanto empiezo a investigar y sorpresa: aparecerán otras marcas.

Volvamos a la pregunta: ¿Problema u oportunidad?

Pues depende de la situación de la marca.

Si ya han trabajado el posicionamiento web de manera correcta, no hace falta rehacer la estrategia desde cero. Lo nuevo sería “añadir una capa de optimización” para adaptar los contenidos clave y que puedan ser citados.

Y algo muy importante: optimización local para conseguir que los perfiles de la empresa y los datos de localización estén correctos, ya que los asistentes de IA seleccionan negocios locales para los clientes.

 

¿Cómo hacer GEO?

Hay algunas acciones que se pueden implementar para conseguir que la IA mencione y recomiende nuestra web como fuente cuanto un usuario hace una pregunta o tiene una conversación con chat, por ejemplo:

➭ Trabajar la profundidad del contenido.

➭ Experiencia y datos actualizados.

➭ Estructurar contenidos.

➭ Más EEAT.

 

¿Y ya está, solo con eso?

Bueno…

Lo más importante: Seguir haciendo SEO

 

¿Y la medición de la visibilidad en IA?

Todo muy chiva, sí.

Y ahora, ¿cómo medimos la visibilidad en los LLMs si no vemos posiciones en el ranking? ¿Y las impresiones? ¿Clics? ¿CTR? 🤯

Si en la IA, cada respuesta se construye desde cero cada vez que el usuario hace una pregunta, entonces: ¿tiene sentido medir la visibilidad?

Bueno, medir hay que medir, lo que pasa es que buscar una o dos veces en ChatGPT o Gemini y que aparezca la marca no demuestra nada, recuerden que es un ecosistema probabilístico y que incluso el contexto del usuario altera las probabilidades de respuesta y recomendación.

 

 

Y bueno, para no dejarlos con la duda, mi respuesta a la pregunta del cliente fue:

“Es una duda válida, pero por ahora vamos a preocuparnos en tener una base sólida: hacer un buen SEO y tener una web accesible”

No lo dije porque sí, le expliqué que sin hacer “nada especial” para impulsar la visibilidad en IA ya estábamos viendo que varias de las marcas con las que trabajamos no solo aparecían en las respuestas generadas en Google AI Overviews, sino que captaban tráfico desde plataformas como Claude, Gemini y ChatGPT .

 

Evidencia: Marcas de clientes que aparecen en IA

Actualmente, y teniendo en cuenta toooodo lo que hemos desarrollado en este blog, hay marcas de nuestros clientes que son citadas y recomendadas por asistentes de IA.

 

 

 

 

Fuentes:

https://www.searchenginejournal.com/ai-assistants-are-choosing-local-businesses-for-your-customers/585275/

https://www.wix.com/studio/ai-search-lab/research/ai-search-vs-google