Guía completa para entender y dominar la visibilidad de marcas en modelos de inteligencia artificial
GEO (Generative Engine Optimization) es la disciplina de optimizar contenido para que sea citado, referenciado y recomendado por modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity.
GEO es el "SEO de la inteligencia artificial": conseguir que cuando alguien pregunte algo a una IA, tu marca o contenido aparezca en la respuesta.
| Aspecto | SEO (buscadores) | GEO (LLMs) |
|---|---|---|
| Objetivo | Aparecer en resultados de búsqueda | Ser citado en respuestas generadas |
| Output | Link a tu web | Mención directa de tu marca/info |
| Cómo funciona | Algoritmos que rankean páginas | Modelos que "recuerdan" información |
| Qué valora | Keywords, backlinks, velocidad | Autoridad, claridad, datos verificables |
| Usuario ve | Lista de 10 links azules | Respuesta directa con tu info |
En SEO compites por un click. En GEO compites por ser la fuente que la IA usa para responder.
El comportamiento de búsqueda está cambiando. Cada vez más personas usan IAs conversacionales en lugar de Google para obtener respuestas.
Si tu contenido no está optimizado para LLMs:
GEO es nuevo. Pocas marcas lo hacen bien. Es momento de posicionarse.
Los LLMs son un canal más donde tu marca puede ser descubierta.
Si no optimizas, la IA decide qué dice de ti. Si optimizas, tú controlas.
Para hacer GEO efectivo, necesitas entender cómo los modelos de lenguaje "aprenden" y "recuerdan" información.
El modelo se entrena con millones de páginas web. Si tu contenido fue incluido y era de calidad, el modelo "lo sabe".
Modelos como Perplexity buscan en internet ahora mismo. Si tu página aparece en su búsqueda, puede citarte.
| Tipo de dominio | % de citas en ChatGPT | Por qué |
|---|---|---|
| .com | 80.41% | Mayor volumen de contenido indexado |
| .org | 11.29% | Percepción de autoridad (Wikipedia, instituciones) |
| .edu | 3.5% | Credibilidad académica |
| .gov | 2.1% | Fuente oficial |
Wikipedia aparece en el 47.9% de las citas de ChatGPT. Si tu marca no tiene entrada en Wikipedia o no está mencionada en artículos relevantes, pierdes una vía clave de visibilidad.
Estas son las reglas fundamentales que rigen cómo crear contenido optimizado para LLMs.
Las primeras 2-3 líneas de cada sección deben contener la respuesta completa. Los LLMs priorizan contenido que responde inmediatamente.
Usa listas, tablas, bullets y headers claros. Los LLMs procesan mejor el contenido estructurado que los párrafos densos.
Define claramente los conceptos clave. "GEO (Generative Engine Optimization) es..." ayuda al modelo a entender y conectar información.
Muestra Experiencia, Expertise, Autoridad y Confianza de forma explícita: credenciales del autor, fuentes citadas, casos de estudio.
Usa preguntas completas como headers ("¿Cómo funciona X?" en lugar de "Funcionamiento de X"). Así matcheas con cómo la gente pregunta a los LLMs.
Incluye mínimo 3 datos numéricos por cada 1000 palabras. Cita la fuente. Los LLMs confían más en contenido con datos concretos.
Incluye siempre "Actualizado: [fecha]". Los LLMs priorizan contenido reciente sobre contenido sin fecha.
El proceso de Content GEO se divide en 4 fases. Cada fase tiene objetivos y entregables específicos.
Antes de crear contenido, necesitas saber dónde estás.
Output: Documento con el estado actual de tu visibilidad + gaps identificados.
Define qué contenido crear y cómo estructurarlo.
Output: Plan de contenidos con queries, entidades y estructura.
Crea el contenido siguiendo los 7 principios GEO.
Output: Contenido publicado + actualización de llms.txt
Verifica que tu contenido está siendo citado.
Output: Reporte de visibilidad + iteraciones necesarias.
¿Cómo mides si tu estrategia GEO está funcionando?
| Métrica | Qué mide | Cómo medirla | Objetivo |
|---|---|---|---|
| SOV | % de veces que te citan vs competencia | Queries manuales o herramientas GEO | > 20% en tu categoría |
| BIS | Calidad del posicionamiento (0-100) | Análisis de tono + precisión + prominencia | > 65/100 |
| Citation Frequency | Número de veces citado por período | Testing periódico con queries clave | Crecimiento mensual |
| Sentiment | Tono de las menciones (positivo/neutro/negativo) | Análisis cualitativo de respuestas | > 80% positivo/neutro |
| KPI | Qué mide | Objetivo |
|---|---|---|
| Health Score | Salud general de la marca en el ecosistema IA: combina visibilidad + sentimiento + precisión de la info | Score global de referencia |
| Attribute Sentiment Radar | Sentimiento desglosado por atributos de marca (precio, calidad, servicio, innovación…) | Fortalezas y debilidades percibidas |
| Position Score | Dónde apareces en la respuesta: primera mención (mayor autoridad), intermedia o al final | Primera mención siempre que sea posible |
| Category Association | En qué categorías te posiciona el LLM. ¿Es la correcta o hay desviación? | Alineación con categoría objetivo |
Las URLs específicas que los LLMs consultan cuando hablan de tu marca. Identifica qué contenido externo está formando tu reputación en IA.
Qué fuentes contribuyen positivamente y cuáles negativamente a tu percepción. Prioriza acciones de PR y contenido.
Dentro de las respuestas que mencionan marcas, qué % te menciona a ti vs competidores. Mide dominio relativo del espacio semántico.
Realiza testing completo cada 2-4 semanas. Los LLMs se actualizan constantemente y tu posición puede cambiar.
GEORADAR es la metodología y plataforma propia de 498AS. Se compone de 6 módulos que van desde la generación del espacio semántico hasta la protección de marca:
| Módulo | Función | Qué produce |
|---|---|---|
| GEOAtlas | Genera el espacio semántico completo: árboles de prompts por persona, funnel y palanca de negocio | ~10.000 prompts únicos validados por similitud vectorial (punto de saturación) |
| GEOradar | Plataforma multiagente que simula sesiones de usuario reales (no llamadas API frías) contra ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot | Datos brutos de visibilidad: menciones, fuentes, sentimiento, posición |
| GEOdesk | Dashboard ejecutivo con KPIs de visibilidad GEO | SOV, BIS, Health Score, Sentiment, Source Attribution — tracking continuo |
| GEOdoctor | Diagnóstico de gaps, fuentes con sentimiento negativo, oportunidades. Analiza Agent Experience (AX): crawlability, carga, renderizado JS | Roadmap técnico priorizado de optimización |
| S.A.M. | Semantic Alignment Machine: genera contenido validado vectorialmente. Mide distancia entre el contenido y las queries objetivo en el espacio de embeddings | Contenido certificado semánticamente antes de publicar |
| GERARD | Guardian de marca mediante simulación en IA. Contiene crisis, protege reputación y controla narrativa en LLMs | Mapa de riesgo + acciones de protección (map → detect → diagnose → act → protect) |
Brand Profile → GEOAtlas → GEOradar → GEOdesk → GEOdoctor → S.A.M. → GERARD
| Herramienta | Para qué | Tipo |
|---|---|---|
| ChatGPT / Claude / Gemini | Testing manual de queries | Gratuito / Premium |
| Perplexity | Ver fuentes que cita la IA en tiempo real (RAG visible) | Gratuito |
| Herramienta | Para qué |
|---|---|
| SEMrush / Ahrefs | Keywords tradicionales + análisis competencia |
| Google Search Console | Rendimiento en búsqueda + queries que traen tráfico |
| Schema.org | Implementar datos estructurados |
Es un archivo que pones en la raíz de tu web para "hablar" directamente con los crawlers de IA. Les dices qué contenido es importante.
Como GEO Content Strategist, trabajas con múltiples formatos de contenido. Cada uno tiene un rol específico en la estrategia de visibilidad en LLMs.
Contenido evergreen optimizado con estructura Q&A, datos verificables y actualización fechada. Objetivo: ser citado como fuente experta.
Contenido step-by-step con respuestas directas. Los LLMs priorizan guías bien estructuradas para queries "cómo hacer X".
Demuestran E-E-A-T con resultados reales. Los LLMs valoran experiencia demostrable con datos concretos.
Formato ideal para LLMs: pregunta + respuesta directa. Matchean perfectamente con queries conversacionales.
Contenido long-form de autoridad con datos propios. Los LLMs lo usan como fuente de expertise cuando otras fuentes no tienen la profundidad suficiente.
Con títulos, descripciones y transcripciones bien trabajadas, YouTube es indexado y citado. Especialmente relevante para queries de "cómo hacer X" y tutoriales.
Define la entidad principal. Debe responder: qué es la marca, qué hace, para quién, dónde. Primera impresión para LLMs.
Una página por servicio con definición clara, beneficios, proceso y diferenciación. Facilita citaciones específicas.
Señales E-E-A-T: historia, equipo, credenciales, premios. Construye autoridad y confianza.
Optimizadas para queries específicas. Respuesta directa + CTA. Pueden capturar citaciones de nicho.
| Elemento | Qué es | Para qué sirve |
|---|---|---|
| llms.txt | Archivo en raíz del sitio | Comunica a crawlers de IA qué contenido es importante y cómo interpretar la marca |
| Schema markup | Código JSON-LD en páginas | Estructura datos para que buscadores y LLMs entiendan entidades, relaciones y contexto |
| robots.txt | Archivo de directivas | Controla acceso de bots de IA (GPTBot, ClaudeBot, etc.) a secciones del sitio |
| Sitemap.xml | Mapa del sitio | Indica a crawlers qué páginas existen y su prioridad |
| Meta tags | Etiquetas HTML | Title, description, OpenGraph optimizados para citación y contexto |
47.9% de citas de ChatGPT vienen de Wikipedia. Crear o mejorar entrada de la marca es crítico.
Menciones en medios reputados refuerzan autoridad. Los LLMs priorizan fuentes con consenso.
Contenido en sitios de autoridad del sector. Genera backlinks + visibilidad para LLMs con RAG.
Presencia consistente en directorios relevantes refuerza la entidad de la marca.
Wire de prensa (BusinessWire, PR Newswire, Europa Press) tienen peso propio como fuente. Diferente al PR editorial: el LLM los trata como hechos verificados con fecha.
Los LLMs usan estas fuentes para validar lo que la marca dice de sí misma. Cuando una IA recibe una query de recomendación ("¿qué empresa es mejor para X?"), prioriza lo que dicen terceros sobre lo que dice la marca.
Google Business, Trustpilot, G2, Capterra. Los LLMs los citan frecuentemente en queries de recomendación. Una empresa con muchas reseñas verificadas aparece como opción más confiable.
Reddit y Quora son de las fuentes más citadas por Perplexity. Las conversaciones orgánicas sobre tu marca/sector tienen alto peso porque el LLM las interpreta como opinión real no patrocinada.
LinkedIn es clave para validar personas y empresas. Los LLMs lo usan para confirmar existencia, tamaño, sector y credenciales. Un perfil bien trabajado es señal de entidad real.
| Fuente | LLM que más la usa | Tipo de query donde aparece |
|---|---|---|
| Reddit / Quora | Perplexity, ChatGPT | "¿Qué opinan de X?", "mejor X para Y" |
| Google Business / Trustpilot | Gemini, Perplexity | "Reseñas de X", "es buena empresa X" |
| ChatGPT, Claude | "¿Qué hace la empresa X?", "equipo de X" | |
| G2 / Capterra | Perplexity, ChatGPT | "Alternativas a X", "comparativa software" |
El Content GEO Specialist entra en la fase final del proceso: cuando ya existe un briefing completo, los datos de auditoría están listos y el dashboard está construido. Tu trabajo es transformar todos esos datos en contenido GEO-optimizado accionable para el cliente.
| Sem 1–2 | Sem 3 | Sem 4–5 | Sem 6 |
|---|---|---|---|
| Configuración Kick-off, cuestionario, GEOAtlas (espacio semántico) |
Simulación GEOradar: auditoría contra todos los LLMs |
Análisis GEOdesk + GEOdoctor: dashboard y diagnóstico |
Entrega y contenido Informe + plan de acción + creación de contenido GEO |
| Account / Sales + Tech / Data |
Tech / Data | Tech / Data | Content GEO + Account |
La celda en rosa es tu fase de participación directa.
Con el briefing, la auditoría y el dashboard en mano, tu trabajo se divide en tres bloques:
Leer los gaps de visibilidad del dashboard: en qué queries no aparece la marca, qué fuentes citan a la competencia, qué atributos faltan en la narrativa actual.
Output: Brief de contenido priorizado
Decidir qué piezas crear, en qué formato, para qué queries objetivo y en qué canales/medios publicar (web, medios, foros, comunidades, etc.).
Output: Plan de contenidos GEO
Producir las piezas aplicando los 7 principios GEO: respuesta directa, datos estructurados, E-E-A-T visible, estadísticas verificables, actualización fechada.
Output: Contenido listo para publicar
El contenido que creas no es genérico — está directamente basado en los gaps que ha detectado la auditoría. Cada pieza responde a una brecha concreta de visibilidad en LLMs.
| Si el dashboard muestra... | El contenido debe... |
|---|---|
| SOV bajo en una categoría | Crear piezas específicas para las queries donde no aparecemos |
| Competidores citados con más frecuencia | Analizar qué tipo de contenido tienen ellos y superar en calidad/datos |
| Sentiment negativo o neutro | Reforzar casos de estudio, testimonios y datos de resultados |
| Alucinaciones detectadas | Crear contenido claro y verificable que "corrija" la narrativa del LLM |
| Fuentes externas que nos citan poco | Proponer guest posts, PR o colaboraciones con esas fuentes |
Interpretar métricas GEO (SOV, BIS, citations) y traducirlas en decisiones de contenido.
Aplicar los 7 principios en cada pieza: estructura, datos, E-E-A-T, lenguaje natural.
Priorizar qué crear primero según impacto potencial y gaps detectados.
Saber qué fuentes externas tienen autoridad para cada sector y cómo conseguir presencia en ellas.
Aplicar criterios de Experience, Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness en todo el contenido producido.
Explicar las decisiones de contenido en base a datos, no en base a intuición.
Esta sección es tu guía de trabajo. Cuando recibes el informe GEOradar, tienes que tomar dos decisiones estratégicas: qué contenido crear y en cuántas fases entregarlo. Aquí están todos los inputs que necesitas y cómo usarlos.
El informe siempre sigue el mismo índice. Conocerlo te permite ir directo a lo que importa:
| Sección | Qué contiene | Para qué te sirve |
|---|---|---|
| Resumen ejecutivo | Scorecard global: Visibility Score, BIS, SBOV, cobertura. Las 3 conclusiones y los 3 imperativos estratégicos | Primera foto. Te dice si el problema es de visibilidad, de calidad o de ambos |
| Contexto y metodología | Nº de respuestas analizadas, personas simuladas, marcas rastreadas, mercados | Entender el alcance del estudio y sus limitaciones |
| Benchmark competitivo | Ranking de marcas, sentimiento por marca, co-ocurrencias, mapa competitivo | Ver contra quién compites realmente en la mente de la IA y en qué te diferencias |
| Visibilidad por segmento | BIS desglosado por destino / producto / mercado emisor / línea de negocio | Identificar dónde el BIS es más bajo = dónde hay más oportunidad de contenido |
| Funnel conversacional | BIS en Descubrimiento, Consideración y Decisión — dónde pierde la marca | Si el BIS cae en Decisión, el contenido necesita más fuerza de conversión |
| Customer Personas | Los perfiles con mejor y peor BIS — quién nos recomienda y quién no | Priorizar qué segmentos necesitan contenido específico |
| Atributos | BIS y sentiment por atributo de marca (precio, servicio, sostenibilidad, etc.) | Detectar atributos ausentes o con sentimiento bajo = quick wins de contenido |
| Ecosistema de fuentes | % fuentes propias vs terceros. Qué URLs cita la IA cuando habla de la marca | El gap entre fuentes propias y de terceros define la estrategia editorial |
| Diagnóstico | DAFO, hallazgos clave, riesgos y oportunidades | Base para priorizar — ya viene con indicación de urgencia |
| Plan de acción | Quick wins (0–3m), Construcción (3–6m), Consolidación (6–12m) con entregables y responsables | Tu hoja de ruta de partida — revísala y adáptala al contexto real del cliente |
Es la primera página del informe. Te da la foto global en 4 números:
| Métrica | Qué significa | Señal de alerta |
|---|---|---|
| Visibility Score | Frecuencia de aparición en respuestas (0–1). Es el "cuánto apareces" | Si está muy cerca del líder competitivo, cualquier movimiento puede perder el liderazgo |
| BIS (Brand Impact Score) | Calidad de las apariciones: combina frecuencia + posición + sentimiento + competitividad (0–100) | BIS bajo (<45) con SOV aceptable = apareces mucho pero mal posicionado |
| SBOV (Share of Branded Voice) | De cada 100 respuestas con mención de marca, cuántas incluyen la tuya | SBOV alto pero BIS bajo = dominas en volumen, no en calidad de mención |
| Cobertura | % de customer personas en los que aparece la marca | Cobertura parcial = hay segmentos enteros que no nos conocen por la IA |
BIS 46,6 · SBOV 26,9% · #1 de 13 marcas · Cobertura 57/57 personas. Lectura: lidera en volumen (aparece en 1 de cada 4 respuestas con marca), pero su ventaja sobre el #2 (Barceló, a solo 1 pt de BIS) es de frecuencia, no de calidad de aparición. Cuando aparece Barceló, lo hace con casi la misma fuerza. Conclusión: el trabajo de contenido no es ganar más menciones, sino mejorar la calidad de cada mención.
Esta sección es crítica para definir dónde crear contenido. El informe muestra qué % de las fuentes que usa la IA son propias vs. de terceros:
En el informe Iberostar, el 97% de fuentes eran de terceros. Google Maps tenía 13.123 URLs citadas. iberostar.com solo aparecía en el 3% de las fuentes globales, aunque subía al 11,7% en las respuestas donde Iberostar sí era mencionada. Conclusión directa: crear guías de destino, fichas y Q&As en iberostar.com en formato LLM-ready para que la IA las prefiera sobre Google Maps.
El informe lista todos los atributos de marca con su BIS y sentiment. Aquí está la mina de oro de quick wins:
Un atributo con 0 o pocas menciones no es un problema — es una oportunidad desproporcionada. Cualquier contenido que publiques sobre ese atributo tendrá impacto inmediato porque no hay competencia. En Iberostar, "bodas" tenía 1 sola mención en todo el estudio. Un pack de contenido sobre bodas tendría efecto inmediato.
| Lo que ves en el informe | Qué significa | Contenido a crear |
|---|---|---|
| Atributo con BIS alto (>55) | La IA ya nos posiciona bien aquí | Mantener y reforzar con contenido de autoridad |
| Atributo con BIS medio (40–55) y sentiment neutro | Aparecemos pero sin diferenciarnos | Contenido más específico: datos, casos, testimonios del atributo |
| Atributo con BIS bajo (<40) | La competencia nos supera aquí | Analizar qué tiene la competencia y crear contenido equivalente o superior |
| Atributo con 0–5 menciones | Punto ciego total — la IA no nos asocia | Quick win: pack de contenido específico del atributo |
| Atributo con sentiment negativo | La IA reproduce una narrativa negativa | Urgente: contenido correctivo + PR + GERARD |
El informe muestra el BIS en cada etapa del funnel: Descubrimiento, Consideración y Decisión. Esto define el tipo de contenido que necesitas:
| Patrón en el funnel | Qué significa | Tipo de contenido |
|---|---|---|
| BIS cae en Decisión | La marca pierde fuerza cuando el usuario está a punto de elegir. El competidor cierra mejor | Contenido de conversión: comparativas, garantías, testimonios, Q&A de decisión |
| BIS bajo en Descubrimiento | La marca no aparece cuando el usuario empieza a explorar el sector | Contenido de awareness: guías de categoría, "qué es X", "cómo funciona X" |
| BIS cae en Consideración | El usuario nos descubre pero no nos incluye en su shortlist | Contenido de diferenciación: ventajas vs. competencia, casos de uso, atributos únicos |
| BIS estable en todo el funnel | La propuesta de valor es coherente de principio a fin | Foco en aumentar volumen de menciones, no en corregir calidad |
Con todo lo anterior, clasifica cada gap identificado en el informe:
| Gap detectado | Prioridad | Contenido a crear | Formato |
|---|---|---|---|
| Alucinaciones o datos incorrectos | URGENTE | Contenido factual verificable que neutraliza el error | Página informativa + Wikipedia |
| Fuentes tóxicas dominando (sentiment negativo) | URGENTE | PR + GERARD + gestión de reseñas | PR data-led + reseñas |
| Sin llms.txt o schema markup | ALTA | Implementación técnica | Técnico — no es editorial |
| % fuentes propias muy bajo (<5%) | ALTA | Guías LLM-ready + fichas GMB + Q&As | HTML/MD optimizado para LLMs |
| Atributos clave con 0–5 menciones | ALTA | Pack de contenido específico del atributo | Landing + FAQ + blog |
| BIS bajo en segmentos/destinos de volumen | MEDIA | Contenido por persona/segmento adaptado a ese perfil | Guías + casos de uso |
| BIS cae en Decisión | MEDIA | Contenido de conversión: comparativas, testimonios | FAQs + comparativas |
| Presencia débil en fuentes Tier 2 | NORMAL | Fichas en comparadores, foros, reseñas | Placement editorial + earned |
| Falta de autoridad externa (medios, Wikipedia) | NORMAL | PR + guest posts + Wikipedia | Medios + contenido nicho |
El informe ya propone un plan de acción. Tu trabajo es adaptarlo al cliente real (recursos, equipo, timing) y estructurarlo en entregables concretos. El modelo es siempre: Content GEO redacta → Cliente publica.
Objetivo: impacto rápido con el mínimo esfuerzo.
Objetivo: cubrir los gaps estructurales de contenido.
Objetivo: ampliar posicionamiento y escalar autoridad.
Objetivo: medir evolución y ajustar el plan.
Si el cliente tiene recursos limitados, Fase 1 y 2 pueden solaparse. Si hay un problema urgente de reputación, la gestión de fuentes tóxicas va antes de cualquier otra cosa. Si el atributo vacío es estratégicamente crítico, sube a Fase 1 aunque no sea técnico.
Esta es la checklist de entregables y acciones que un cliente necesita para una estrategia GEO completa.
No todos los clientes necesitan todo. El scope se adapta según el estado actual de la marca, presupuesto y objetivos. Lo mínimo recomendado: auditoría + llms.txt + optimización de páginas clave.
Haz clic en cada término para ver su definición:
Recursos esenciales para profundizar en GEO y mantenerte actualizado en esta disciplina emergente.
Guía completa de Generative Engine Optimization del medio de referencia en SEO. Cubre fundamentos, estrategias y métricas.
Perspectiva práctica sobre cómo adaptar estrategias de contenido para visibilidad en motores generativos.
Framework de 10 pasos para optimizar contenido específicamente para LLMs y motores de búsqueda con IA.
"GEO: Generative Engine Optimization"
Investigación de Princeton University y Georgia Tech que introduce el concepto de GEO y demuestra cómo optimizar contenido para motores generativos. Analiza 9 métodos de optimización y su impacto en la visibilidad.
| Recurso | Autor | Descripción |
|---|---|---|
| GEO: How to Rank in AI Search | Nathan Gotch | Tutorial práctico sobre cómo posicionar contenido en ChatGPT, Perplexity y otros LLMs. Estrategias accionables. |
| Perplexity SEO Strategy | Search Engine Journal | Cómo optimizar específicamente para Perplexity y motores con RAG. |
| AI Overviews Optimization | Varios | Estrategias para aparecer en AI Overviews de Google. |
Curso especializado en Generative Engine Optimization. Cubre desde fundamentos hasta implementación avanzada.
Cursos gratuitos sobre creación de contenido optimizado para IA y nuevas formas de búsqueda.
Repositorio curado con recursos, herramientas y papers sobre Generative Engine Optimization. Mantenido por la comunidad.
| Experto | Especialidad | Plataforma |
|---|---|---|
| Rand Fishkin | SEO/GEO Strategy, SparkToro | Twitter/X, LinkedIn |
| Lily Ray | E-E-A-T, AI Search | Twitter/X, Search Engine Land |
| Nathan Gotch | SEO/GEO Tactics | YouTube, Gotch SEO |
| Barry Schwartz | Search News, AI Updates | Search Engine Roundtable |
| Aleyda Solis | International SEO/GEO | Twitter/X, Orainti |
Noticias diarias sobre SEO, SEM y ahora GEO. Cobertura de actualizaciones de Google y LLMs.
Guías prácticas y análisis de tendencias en búsqueda tradicional y generativa.
Contenido técnico de SEO con creciente cobertura de optimización para IA.
Newsletter diaria con novedades en IA. Útil para mantenerse al día con cambios en LLMs.
GEO es una disciplina en rápida evolución. Los LLMs se actualizan constantemente y las mejores prácticas cambian. Dedica tiempo semanal a revisar estas fuentes y experimentar con nuevas técnicas.