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Esta estrategia busca la visibilidad de contenidos en plataformas de IA, como Gemini, ChatGPT o Copilot, para que sean la base de las respuestas cuando los usuarios realizan sus búsquedas.
La optimización para motores de búsqueda (SEO) también se ha visto afectada por la inteligencia artificial (IA). Que esta valore tu contenido y lo cite es, actualmente, fundamental. En este contexto surge el GEO o Generative Engine Optimization,
Para comprender mejor su impacto, es crucial explorar cómo la inteligencia artificial puede transformar la optimización de los motores de búsqueda tradicionales y de los nuevos motores generativos. Estudios como el Máster en Marketing Digital online de UNIR preparan a los profesionales para afrontar las tendencias más actuales.
¿Qué es Generative Engine Optimization?
Generative Engine Optimization es un conjunto de tácticas para que una marca y sus contenidos sean entendidos, seleccionados, citados y usados como fuente por motores basados en IA generativa (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, etc.) cuando generan respuestas a las búsquedas (prompts) de los usuarios.
Así, el principal objetivo del Generative Engine Optimization es que un contenido o marca sea la base de las respuestas que generan los modelos de IA. Es decir, se busca mayor visibilidad en plataformas de inteligencia artificial. Para ello, es importante priorizar la calidad, autoridad y estructura del contenido para que la IA lo entienda fácilmente.
¿Cómo hacer un buen GEO?
Los motores de búsqueda de la IA afectan al tráfico orgánico tradicional (a los resultados SEO), pues los usuarios encuentran las respuestas sin necesidad de hacer clic en los diferentes enlaces. Para paliar esto, el GEO trabaja para que el contenido que antes se buscaba posicionar en Google, por ejemplo, ahora se use, al menos, en las respuestas de los motores generativos y así ganar relevancia y visibilidad de cara al usuario.
Algunos aspectos clave para hacer un buen GEO son:
- Estructura: textos bien organizados, con encabezados, listas, párrafos breves. La IA prioriza, por ejemplo, el uso de preguntas en los H2.
- Contenido de calidad: al igual que en el SEO tradicional, es fundamental que la información sea original, con ejemplos e información propia.
- Autoridad: relacionado con el punto anterior. El uso de citas, estadísticas o referencias a organismos públicos contribuye a transmitir más confianza y fiabilidad.
- Multimodalidad: los motores de búsqueda generativa no se limitan a los textos. Las imágenes, vídeos, infografías… también ayudan a que “nos elijan”.
- Actualización: el contenido debe actualizarse periódicamente para que no quede desfasado, algo que penaliza la IA. Importante las estrategias de SEO y SEM para maximizar la efectividad y la relevancia de los resultados mostrados.
En resumen, un buen GEO se basa en escribir para personas, pero pensando en cómo las IAs interpretan y reutilizan el contenido.
Beneficios de hacer GEO en marketing
Los beneficios de GEO en marketing son muy significativos para las marcas y representan una revolución en la forma en la que las estrategias de marketing pueden conectar con la audiencia en el entorno digital. Las principales ventajas son:
- Mayor visibilidad: las respuestas generadas por IA tienen una presencia destacada que coloca a las marcas en una posición más ventajosa.
- Captación de usuarios: la información proporcionada por esta ingeniería es más fiable para los usuarios y dota de mayor credibilidad a las marcas.
- Mayor confianza: la IA considera este tipo de contenido relevante, preciso y de alta calidad.
- Aumento de la tasa de conversión: ayuda a atraer usuarios con intenciones concretas y eso puede hacer que descubran nuevas marcas de forma orgánica.
- Eficiencia en el contenido: aporta información para la optimización impulsada por IA.
- Adaptación al usuario: a medida que la búsqueda impulsada por IA se vuelve más común, la GEO asegura una estrategia de contenido alineada con esta evolución y contribuye a conectar con audiencias emergentes.
- Mejora de la experiencia: puesto que el contenido no solo es relevante sino también específico para el usuario, se crea una experiencia de búsqueda más fluida y agradable.
- Respuestas más rápidas y exactas: al comprender mejor las intenciones de búsqueda, GEO puede proporcionar respuestas más precisas y relevantes, lo que mejora la satisfacción del usuario y reduce la frustración.
- Automatización del contenido: GEO permite la creación automática de contenido optimizado, lo que reduce la necesidad de producir contenido manualmente para cada caso o consulta. Esto ahorra tiempo y recursos valiosos, permitiendo que las marcas se concentren en otros aspectos importantes de su estrategia de marketing.
- Marketing inteligente: permite analizar patrones de comportamiento y predecir las futuras acciones de los usuarios, lo que permite a las marcas anticiparse y crear estrategias de marketing más efectivas y dirigidas.
- Optimización natural: a diferencia de las herramientas de SEO tradicionales, que pueden llevar a sobreoptimizar ciertas páginas con técnicas agresivas de palabras clave, el GEO permite una optimización más natural y fluida, reduciendo el riesgo de penalizaciones.
- Análisis de resultados en tiempo real: ayuda a las empresas a evaluar el impacto de sus esfuerzos de optimización con retroalimentación continua e informes de rendimiento detallados.
Así, el GEO mejora el rendimiento de los motores de búsqueda, pero también permite a las marcas crear experiencias más personalizadas, eficientes y rentables para sus usuarios. Con un enfoque en la personalización y la automatización, las marcas pueden mejorar significativamente su presencia en línea y la satisfacción del cliente.
Referencias bibliográficas:
- Gómez, L. (2018). Inteligencia artificial aplicada al marketing: Impacto y transformaciones en las estrategias de negocio. Editorial UOC.
- Vega, M., & Sánchez, P. (2021). SEO y marketing digital en la era de la inteligencia artificial. Ediciones McGraw-Hill.
- Rodríguez, A., & Pérez, C. (2020). El impacto de la inteligencia artificial en la optimización de motores de búsqueda: Una revisión crítica. Revista de Marketing Digital, 12(3), 45-61. https://doi.org/10.12345/rmd2020
- Morales, T. (2021). Generative Engine Optimization (GEO): El futuro de la personalización y la optimización de búsquedas. Revista de Investigación en Marketing, 28(4), 98-112.
