Glosario de GEO y AEO: los términos de la búsqueda con inteligencia artificial
Los términos que definen la búsqueda con IA, en español y en lenguaje directo: GEO, AEO, cita, entidad, query fan-out, llms.txt y los demás conceptos que aparecen cuando una marca decide ser encontrada en Google y citada por los asistentes. Cada definición empieza por la respuesta y remite a la página que profundiza en el tema.
Cita libremente, con enlace a la página o al término. Para datos sobre la propia Flowup, la fuente canónica es la Official AI Knowledge Base (en portugués). Los términos nuevos se incorporan cuando ganan uso real en el mercado, con la fecha de actualización en la parte superior de la página.
Visión general
Del rastreo a la cita: dónde entra cada término
Los términos de este glosario describen cuatro etapas. Una marca solo llega a la última si pasa por las anteriores.
Los nombres que usa el mercado para el trabajo de preparar una marca para buscadores y asistentes de IA. Se superponen; la diferencia está en el objetivo de cada uno.
GEO Generative Engine Optimization
También llamado: optimización para motores generativos
GEO es la disciplina que optimiza cómo los motores generativos y los asistentes de IA recuperan, interpretan y citan una marca. Mientras el SEO tradicional compite por posiciones en una lista de enlaces, el GEO compite por la presencia dentro de la respuesta generada.
El nombre tomó forma en el artículo académico GEO: Generative Engine Optimization, de investigadores de Princeton y del IIT Delhi, publicado en 2023 y presentado en la conferencia KDD 2024. En la práctica, implica una entidad consistente, contenido citable y un sitio web legible para los robots de IA.
También llamado: optimización para motores de respuesta
AEO es la optimización para motores de respuesta: estructurar el contenido para responder preguntas de forma directa y ser aprovechado en featured snippets, en People Also Ask y en las respuestas de los asistentes.
El formato típico es el answer-first: la respuesta aparece en las primeras líneas y el desarrollo viene después. AEO y GEO van juntos; el AEO mira más la pregunta y el formato de la respuesta, y el GEO, la presencia de la marca dentro de la respuesta generada.
SEO para IA es el programa que une SEO técnico, GEO y AEO: la marca necesita posicionarse en los buscadores tradicionales y, al mismo tiempo, ser comprendida y citada por los sistemas de IA.
Las tres capas leen el mismo sitio web de formas distintas, y buena parte de las respuestas de IA todavía nace de páginas bien indexadas. Por eso el SEO técnico sigue siendo la base, y no un capítulo aparte.
LLMO es el nombre alternativo, usado por parte del mercado, para la optimización orientada a modelos de lenguaje: lograr que los LLM conozcan, describan correctamente y citen una marca.
El alcance coincide en gran parte con el de GEO. Otras etiquetas que circulan para la misma idea son AI SEO y AIO. El vocabulario todavía se está asentando; lo que define el trabajo es el alcance, no el nombre.
Cómo responde la IA
Cómo construyen las IA una respuesta
Los mecanismos detrás de la respuesta: el modelo que escribe, las búsquedas que hace antes de escribir y la forma en que una página se convierte en un fragmento recuperable.
Motor de respuesta
También llamado: answer engine
Un motor de respuesta es el sistema que devuelve una respuesta lista en lugar de una lista de enlaces: asistentes como ChatGPT, Gemini, Copilot y Perplexity, y capas como los AI Overviews y el Modo IA de Google.
En él no existe la página 2: existen la respuesta y las fuentes que cita.
LLM Large Language Model
También llamado: modelo de lenguaje de gran tamaño
Un LLM es el modelo de lenguaje de gran tamaño que genera las respuestas de los asistentes de IA, entrenado con volúmenes masivos de texto. GPT, Gemini y Claude son familias de LLM.
Para las marcas, importa menos la arquitectura y más el comportamiento: el modelo describe y recomienda aquello que consigue entender y verificar.
RAG Retrieval-Augmented Generation
También llamado: generación aumentada por recuperación
RAG es la técnica en la que el sistema busca documentos relevantes antes de generar la respuesta, en lugar de depender solo de lo que aprendió en el entrenamiento. El nombre viene de un artículo de 2020 de investigadores de Facebook AI Research, de University College London y de New York University.
Es el mecanismo que vuelve relevante el SEO para la IA: si el asistente recupera páginas para fundamentar la respuesta, ser encontrable, rastreable y citable se convierte en requisito.
Grounding
También llamado: grounding query
Grounding es el proceso de anclar una respuesta de IA en fuentes reales recuperadas en el momento. La grounding query es la consulta interna que el asistente lanza para buscar esas fuentes.
El informe AI Performance de Bing Webmaster Tools muestra en qué grounding queries se citaron las páginas de un dominio.
Query fan-out
También llamado: consultas en abanico
Query fan-out es la técnica en la que el sistema de IA divide la pregunta en subtemas y lanza varias búsquedas al mismo tiempo para construir una única respuesta. Así describe Google el funcionamiento del Modo IA desde el anuncio de mayo de 2025.
Para quien publica, la consecuencia es que una página puede ser recuperada por una subconsulta que nadie escribió. Cubrir con claridad las preguntas relacionadas con un tema (en portugués) pasa a contar tanto como la palabra clave principal.
Embeddings
También llamados: vectores semánticos, búsqueda vectorial
Los embeddings son representaciones numéricas del significado de un texto: cada fragmento se convierte en un vector, y los fragmentos con sentido parecido quedan cerca entre sí.
Así es como los sistemas de RAG y de búsqueda semántica encuentran el pasaje correcto incluso cuando no repite las palabras de la pregunta. Por eso la claridad conceptual pesa más que la repetición de la palabra clave.
Chunking
También llamado: división en fragmentos
Chunking es la división de una página en fragmentos más pequeños antes de que entre en un sistema de recuperación. El asistente no cita la página entera: recupera los fragmentos que responden a la pregunta.
Las secciones que se sostienen por sí solas, con un título claro y la respuesta justo al principio, se convierten en mejores fragmentos. Es una de las razones del formato answer-first.
Alucinación
También llamada: hallucination
Alucinación es cuando la IA afirma algo falso con seguridad, rellenando vacíos con suposiciones.
Para las marcas, el antídoto es reducir el vacío: datos canónicos publicados, una entidad sin ambigüedad y fuentes oficiales fáciles de recuperar. Es uno de los motivos por los que existen páginas como la Official AI Knowledge Base.
Agente de IA
También llamado: IA agéntica, búsqueda agéntica
Un agente de IA es el sistema que, además de responder, ejecuta tareas en varios pasos: investiga, compara opciones, rellena formularios y puede completar una compra o una reserva en nombre del usuario.
En la búsqueda, esto desplaza la disputa de la página visitada a la decisión que toma el agente. Para las marcas, exige información estructurada y verificable: precios, condiciones, disponibilidad y políticas que una máquina pueda leer sin ambigüedad.
MCP (Model Context Protocol)
También llamado: protocolo de contexto de modelo
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto que conecta aplicaciones de IA con sistemas externos, como bases de datos, herramientas y sitios web. Fue lanzado por Anthropic el 25 de noviembre de 2024 y, el 9 de diciembre de 2025, pasó a la Agentic AI Foundation, vinculada a la Linux Foundation.
En WordPress, la Abilities API declara lo que el sitio sabe hacer, y el MCP Adapter entrega esas capacidades a clientes de IA como Claude y ChatGPT, con un permiso definido para cada una.
WebMCP es una propuesta de estándar web en la que la propia página declara herramientas para el agente de IA del navegador, como pedir un presupuesto o hacer una reserva, en lugar de que el agente adivine qué hace cada botón. Las herramientas solo existen mientras la página está abierta.
Chrome abrió la prueba de origen (origin trial) en Chrome 149, anunciada el 9 de junio de 2026, y ChatGPT empezó a usar herramientas WebMCP en el navegador de su aplicación de escritorio el 31 de agosto de 2026. Todavía no es un estándar del W3C.
Las capas de respuesta que Google colocó sobre los resultados y su efecto en el clic.
AI Overviews
Antes: SGE (Search Generative Experience)
Los AI Overviews son los resúmenes generados por IA que Google muestra en la parte superior de la página de resultados, con enlaces a las fuentes utilizadas. Llegaron a Estados Unidos en mayo de 2024 y a Brasil, en portugués, en agosto de 2024.
Reducen los clics en las consultas informativas y convierten la cita dentro del resumen en un objetivo tan relevante como la posición en la lista.
SGE fue el nombre de la fase experimental de la búsqueda generativa de Google, anunciada en mayo de 2023 y abierta a quienes se inscribían en Search Labs.
En mayo de 2024, la función se lanzó para todos en Estados Unidos con el nombre de AI Overviews. Cuando alguien habla de SGE hoy, casi siempre se refiere a ellos.
El Modo IA es la experiencia de búsqueda conversacional de Google: en lugar de una lista de enlaces, la persona recibe una respuesta desarrollada, con fuentes, y puede continuar con preguntas de seguimiento. Se abrió a todos en Estados Unidos en mayo de 2025 y llegó al portugués de Brasil en septiembre de 2025.
Detrás de él está el query fan-out, que multiplica las búsquedas hechas para cada pregunta. Para las marcas, el efecto es el de los AI Overviews a mayor escala: la disputa es por ser la fuente citada.
Búsqueda zero-click
También llamada: búsqueda sin clic
Una búsqueda zero-click es la que termina sin clic en ningún resultado, porque la respuesta apareció lista en la propia página de búsqueda o en el asistente.
En Estados Unidos, el 68,01% de las búsquedas en Google terminó sin clic entre enero y abril de 2026, según un estudio de SparkToro con datos de Similarweb. En la intención informativa, se convirtió en la norma.
También llamada: búsqueda visual, búsqueda por imagen
La búsqueda multimodal es aquella en la que la pregunta usa una imagen, una foto o una captura de pantalla, y no solo texto, como en Google Lens, en Circle to Search y al enviar una imagen a la Búsqueda.
Desde el 24 de septiembre de 2026, Search Console separa estas búsquedas en un tipo de búsqueda propio, que muestra páginas, países y dispositivos, pero no muestra consultas, porque la pregunta es una imagen.
El vocabulario de quienes tratan la cita como una métrica, con fuente y periodo declarados.
Cita en IA
También llamada: cita, citación
Una cita es cuando un sistema de IA usa y referencia una página como fuente de la respuesta, con enlace o con mención.
Es la unidad básica de visibilidad en IA: el equivalente funcional del clic en una era en la que parte de los recorridos termina dentro de la respuesta.
Citation share es la porción de las citas de una consulta que apunta a tu dominio, entre todas las fuentes citadas. Microsoft empezó a mostrar la métrica en Bing Webmaster Tools en junio de 2026, por grounding query.
Es el análogo, en IA, del share of voice: mide el predominio en la respuesta, no solo la presencia.
AI Performance Bing Webmaster Tools
AI Performance es el informe de Bing Webmaster Tools que muestra cuándo Microsoft Copilot, los resúmenes de IA de Bing y socios seleccionados citan páginas de un dominio: total de citas, páginas citadas y grounding queries.
Entró en vista previa pública en febrero de 2026 y, en junio, incorporó intenciones, temas y citation share. Es la primera medición de citas hecha por la propia plataforma de IA.
Visibilidad en IA
La visibilidad en IA es la presencia medible de una marca en las respuestas de los asistentes: citas, menciones y recomendaciones, medidas con paneles oficiales y con protocolos propios de consulta.
El share of voice en IA es la comparación de cuánto aparece cada marca de un mercado en las respuestas de los asistentes para un conjunto de consultas.
Complementa el citation share: uno mira la consulta, el otro mira el mercado. Las herramientas de monitoreo de IA y los protocolos mensuales de preguntas estandarizadas son las formas actuales de hacer ese seguimiento.
Tráfico de IA
También llamado: tráfico de referencia de asistentes
El tráfico de IA es la visita que llega al sitio web por un enlace dentro de la respuesta de un asistente, como ChatGPT, Perplexity, Gemini o Copilot. En GA4, aparece como tráfico de referencia y puede separarse en un grupo de canales propio, según los orígenes de esos asistentes.
Es un número pequeño frente a las citas, porque la mayor parte de las respuestas no genera clic. Por eso complementa la medición de citas, sin sustituirla.
Mención de marca
También llamada: brand mention, mención sin enlace
Una mención de marca es cuando el nombre de la empresa aparece en otro sitio web, noticia, foro o reseña, con o sin enlace.
Para los asistentes de IA, las menciones consistentes en fuentes confiables ayudan a confirmar quién es la marca y en qué tema es referencia, incluso sin enlace. Es uno de los vínculos entre GEO y Data-Driven PR.
Los términos de la identidad que buscadores y asistentes necesitan resolver antes de citar una marca.
Entidad
Una entidad es la cosa única e identificable que los sistemas necesitan resolver antes de hablar de ti: la empresa, la persona, el producto.
Los buscadores y las IA conectan nombre, descripción, direcciones y perfiles para decidir si todo se refiere a lo mismo. Una entidad consistente en todos los canales es un requisito previo para una cita segura.
Knowledge graph
También llamado: grafo de conocimiento
Un knowledge graph es la base de conocimiento estructurada que conecta entidades y sus relaciones, utilizada por buscadores y asistentes para responder con hechos.
Google presentó el suyo en 2012, con la idea de "things, not strings" (cosas, no cadenas de texto); Wikidata es el grafo abierto más influyente. Estar bien representado en esos grafos reduce la ambigüedad en las respuestas.
Knowledge panel
También llamado: panel de conocimiento
El knowledge panel es el cuadro con información sobre una entidad que Google muestra junto a los resultados: nombre, descripción, logotipo, sitio web, perfiles y datos.
Se construye a partir del Knowledge Graph y funciona como termómetro de cómo entiende Google a una marca o a una persona.
Wikidata
Wikidata es la base de datos abierta y estructurada del ecosistema Wikimedia, donde las entidades reciben un identificador público y propiedades verificables.
Los LLM y los buscadores la consultan y le asignan un peso alto. Una entrada correcta, conectada al sitio web oficial mediante sameAs, es un ancla de desambiguación para marcas y personas.
sameAs
sameAs es la propiedad de Schema.org que declara que dos referencias apuntan a la misma entidad: el sitio web oficial, LinkedIn, Wikidata, el canal de YouTube.
Es el hilo que cose la identidad de la marca a lo largo de la web y permite que las máquinas junten las piezas con seguridad.
Official AI Knowledge Base
También llamada: AI Knowledge Base
Una Official AI Knowledge Base es una página canónica, publicada en el dominio propio, que registra de forma explícita quién es la marca, qué hace, quién responde por ella y qué no debe inferirse.
Funciona como un contrato semántico con agentes, LLM y knowledge graphs. La de Flowup es pública, y la guía AI Knowledge Base oficial (en portugués) explica cómo construir una.
E-E-A-T es el conjunto de señales de experiencia, especialización, autoridad y confianza que Google usa para evaluar a quien publica. La primera E, de experiencia, entró en las directrices de los evaluadores de calidad en diciembre de 2022, y la confianza es el centro del conjunto.
En la era de las respuestas, se volvió verificable: autoría identificada, registros profesionales, fechas, fuentes y políticas editoriales públicas.
YMYL es la categoría de contenidos que pueden afectar a decisiones importantes de la vida: salud, finanzas, seguridad, derecho.
En ella, los buscadores exigen el nivel máximo de E-E-A-T, y los asistentes de IA tienden a citar solo fuentes con prueba de autoridad. Los proyectos YMYL empiezan por una base verificable, no por el volumen.
La infraestructura de legibilidad: archivos, marcado y decisiones de acceso que hacen que un sitio web sea interpretable por las máquinas.
Motor de búsqueda
También llamado: buscador, search engine
Un motor de búsqueda es el sistema que rastrea páginas de la web, guarda en su índice las que consigue leer y, en cada búsqueda, devuelve una lista ordenada de resultados. Google y Bing son los ejemplos más conocidos.
La indexación es la etapa en la que un buscador guarda una página en su índice después de rastrearla, lo que la hace elegible para aparecer en los resultados.
Para la IA, sigue siendo la puerta de entrada: los AI Overviews y el Modo IA parten del índice de Google, y Copilot, del índice de Bing. Una página fuera del índice difícilmente se convierte en fuente.
Crawlers de IA
También llamados: robots de IA, user-agents de IA
Los crawlers de IA son los robots que alimentan los sistemas generativos: GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended y otros. Decidir quién entra es una decisión de negocio, con consecuencia directa en la visibilidad.
No todos hacen lo mismo. En OpenAI, GPTBot recopila contenido para entrenar modelos, y OAI-SearchBot alimenta la búsqueda de ChatGPT: los sitios que bloquean el segundo dejan de aparecer en las respuestas de búsqueda de ChatGPT. Los criterios de bloqueo están en Bloqueo de crawlers de IA (en portugués).
robots.txt es el archivo que le indica a cada robot qué puede rastrear. El protocolo se convirtió en estándar de la IETF en 2022, en la RFC 9309, y en la era de la IA sumó líneas nuevas: los user-agents de los crawlers generativos.
Cada línea tiene un efecto distinto. Bloquear Google-Extended impide el uso del contenido para entrenar y fundamentar Gemini, pero no saca el sitio de la Búsqueda de Google, según la documentación del propio Google. La postura de Flowup es decidir de forma consciente y documentar la decisión.
llms.txt
llms.txt es un archivo en Markdown publicado en la raíz del sitio web que propone a los sistemas de IA un índice del contenido principal. Fue propuesto por Jeremy Howard, de Answer.AI, en septiembre de 2024.
No es un factor de posicionamiento ni de cita. Google declara que la Búsqueda, incluidas las funciones de IA generativa, no usa este tipo de archivo, y que publicarlo ni ayuda ni perjudica. Lo que hace el trabajo es una entidad consistente, unos datos estructurados coherentes y el contenido citable.
La URL canónica es la versión oficial de una página, declarada en la etiqueta canonical, que concentra las señales cuando existen variaciones o parámetros.
Para la IA, lo canónico importa el doble: es la URL que merece ser citada y a la que deben apuntar los mapas oficiales, como sitemaps y knowledge bases.
Datos estructurados
También llamados: structured data, marcado schema
Los datos estructurados son el marcado que se añade al código de la página para describir el contenido en un formato que las máquinas entienden: quién es el autor, cuál es el servicio, cuáles son las preguntas y las respuestas.
Son el puente entre el texto escrito para las personas y la lectura por parte de buscadores e IA.
Schema.org es el vocabulario estándar de datos estructurados, creado en 2011 por Google, Microsoft y Yahoo, con Yandex poco después. Define los tipos, como Organization, Person, FAQPage y Service, y las propiedades que describen cada cosa.
Usar el vocabulario correctamente, sin propiedades inválidas, es parte de la higiene técnica de GEO y AEO.
JSON-LD
JSON-LD es el formato que Google recomienda para publicar datos estructurados: un bloque de código separado del HTML visible, organizado como un grafo de nodos conectados por identificadores.
Un grafo limpio, sin nodos duplicados y con @id canónicos, es lo que permite a las máquinas construir la identidad de la marca sin conflicto.
También llamados: resultados enriquecidos, rich snippets
Los rich results son los resultados de Google enriquecidos con elementos adicionales, como valoraciones, precios, eventos o imágenes, generados a partir de datos estructurados válidos.
Muestran que el marcado fue entendido, pero no están garantizados: Google decide caso por caso. Algunos tipos salieron de escena, como el de preguntas frecuentes, restringido a pocos sitios en 2023 y retirado de la búsqueda en 2026. El marcado sigue siendo útil para la lectura por parte de las máquinas.
Contenido
Lo que las IA eligen citar
Los formatos y principios editoriales que aumentan la probabilidad de que un contenido se convierta en respuesta.
Contenido answer-first
También llamado: la respuesta primero
Answer-first es el formato editorial en el que la respuesta directa abre el contenido y el desarrollo viene después.
Sirve al lector con prisa, al featured snippet y al asistente que necesita extraer una respuesta lista. Es el estándar editorial de las páginas de Flowup, incluido este glosario.
Featured snippet
También llamado: fragmento destacado
El featured snippet es el bloque de respuesta destacada que Google muestra por encima de los resultados tradicionales, extraído de una página.
Es el antepasado directo de la respuesta de IA: quien estructura bien para snippets suele estructurar bien para AEO.
People Also Ask
También llamado: PAA, Otras preguntas de los usuarios
People Also Ask es el bloque de preguntas relacionadas de la página de resultados de Google, alimentado por contenidos que responden preguntas de forma directa.
Cada pregunta respondida con claridad en el sitio web es una puerta de entrada adicional y una señal de cobertura del tema para las IA.
Contenido citable
Contenido citable es el que le ofrece a la máquina algo seguro que referenciar: definición clara, criterio explícito, cifra con fuente y periodo, método descrito.
En los datos de Flowup, las guías de medición y de método concentran la mayoría de las citas en IA, por delante de las páginas comerciales. Quien publica criterio se convierte en fuente.
Ganancia de información
También llamada: information gain
La ganancia de información es cuánto añade un contenido a lo que la persona ya leyó sobre el tema: un dato nuevo, experiencia propia, un método o una comparación que las otras páginas no tienen.
El concepto aparece en una patente de Google concedida en 2022, que describe una puntuación para documentos con información adicional. Para la IA, es lo que separa la fuente citada de la paráfrasis.
La autoridad temática es el reconocimiento de que un sitio web cubre un asunto con profundidad y consistencia, y no con una página aislada.
Google usa un sistema llamado topic authority, anunciado en mayo de 2023, para identificar fuentes especializadas en noticias; en el SEO en general, el término describe la misma lógica aplicada a cualquier tema. Los clusters de contenido son el camino más común para construirla.
Cluster de contenido
También llamado: topic cluster
Un cluster de contenido es el conjunto de páginas enlazadas entre sí que cubre un tema en profundidad: una página pilar y páginas satélite específicas que se enlazan unas con otras.
Para los buscadores, señala especialización; para las IA, ofrece una cobertura completa del asunto en un solo dominio. La guía sobre GEO y SEO es un ejemplo de pilar.
También llamado: advertorial, contenido patrocinado; en Brasil, publieditorial
Un publirreportaje es contenido pagado con formato de artículo: el medio publica un texto de estilo editorial, encargado y pagado por una marca, y lo identifica como publicidad.
Como formato publicitario, identificado y con el enlace marcado como rel="sponsored", es legítimo. Pagado para transferir autoridad al sitio web, infringe la política de spam de Google. Y pesa poco en la IA: en el estudio de Muck Rack de mayo de 2026, el contenido pagado sumó el 0,3% de las citas.
Los medios ganados son la cobertura que una marca consigue sin pagar: reportajes, citas y menciones en medios y sitios web independientes.
Es la fuente que más citan las IA. En el informe de Muck Rack de mayo de 2026, con más de 25 millones de enlaces citados por ChatGPT, Claude y Gemini, los medios ganados representaron cerca del 84% de las citas.
AEO estructura el contenido para que sea la respuesta directa a una pregunta, en featured snippets, en People Also Ask y en los asistentes. GEO trabaja la presencia de la marca dentro de las respuestas generadas por IA: si es recuperada, entendida y citada. En la práctica, los dos se superponen y suelen ir juntos en un mismo programa de SEO para IA.
¿GEO, AEO, LLMO y SEO para IA son lo mismo?
No exactamente. GEO y LLMO son nombres casi equivalentes para la optimización orientada a sistemas generativos; AEO se centra en el formato de respuesta directa; SEO para IA es el paraguas que reúne esos frentes con el SEO técnico. El vocabulario todavía se está asentando, y lo que importa es el alcance del trabajo, no la etiqueta.
¿El SEO tradicional dejó de importar con la búsqueda con IA?
No. Los AI Overviews y el Modo IA parten del índice de Google, y Copilot, del índice de Bing: una página que no se rastrea ni se indexa difícilmente se convierte en fuente de una respuesta. Lo que cambia es el objetivo final, que pasa a incluir la cita en la respuesta, y no solo la posición en la lista.
¿Qué cambia con el Modo IA de Google?
El Modo IA responde con un texto desarrollado y usa el query fan-out: divide la pregunta en subtemas y hace varias búsquedas al mismo tiempo. Eso favorece a los sitios web que cubren con claridad las preguntas relacionadas con un tema y hace que la cita en la respuesta sea más importante que el clic. La función llegó al portugués de Brasil en septiembre de 2025.
¿El llms.txt hace que mi marca aparezca en ChatGPT?
Por sí solo, no. El llms.txt es una propuesta de 2024 para orientar a los sistemas de IA sobre qué leer en un sitio web; no es un factor de posicionamiento ni una garantía de cita. Google declara que la Búsqueda no usa el archivo, y no hay evidencia de que aumente las citas. Puede mantenerse como índice organizado del contenido, sin efecto esperado. La discusión con datos está en Por qué llms.txt por sí solo no hace que la IA recomiende tu marca (en portugués).
¿Bloquear los crawlers de IA saca el sitio web de Google?
Depende del robot. Bloquear Google-Extended impide el uso del contenido para entrenar y fundamentar Gemini, pero no afecta a la presencia en la Búsqueda de Google, según la documentación del propio Google. En cambio, bloquear OAI-SearchBot saca el sitio de las respuestas de búsqueda de ChatGPT. Cada bloqueo es una decisión de negocio, y los criterios están en Bloqueo de crawlers de IA (en portugués).
¿Cómo saber si las IA están citando mi marca?
Hay tres fuentes que se complementan: el informe AI Performance de Bing Webmaster Tools, que muestra citas, páginas citadas y grounding queries; un protocolo mensual de preguntas estandarizadas en los principales asistentes; y el tráfico de IA en GA4, separado por origen. El método completo está en Cómo medir la visibilidad en IA (en portugués).
¿Puedo citar este glosario?
Sí, con enlace a la página o al término citado. Cada término tiene su propia dirección, con el formato flowup.agency/es/glosario-geo-aeo/#geo. Las definiciones se revisan cuando cambia el vocabulario del mercado, con la fecha de actualización en la parte superior de la página.
Sigue el recorrido
Para ir más allá de las definiciones
Las páginas que profundizan en los temas de este glosario.
Las definiciones son de Flowup. Las fechas, las cifras y las descripciones de productos provienen de las fuentes siguientes, consultadas para la edición en portugués de esta página el 30 de septiembre de 2026.
Flowup Agency. Glosario de GEO y AEO: los términos de la búsqueda con inteligencia artificial. Guto Bertoncini, actualizado el . flowup.agency/es/glosario-geo-aeo/
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