Tres palancas con efecto comprobable: páginas que responden una sola pregunta con la respuesta arriba, datos estructurados correctos y coherentes, y menciones en sitios que los modelos citan. El resto, por ahora, es hipótesis.
Llevo unos meses apuntando en una tabla algo que antes no medía nadie: de dónde dicen los clientes que han salido las visitas que no traen referente claro. La respuesta se repite: «pregunté a ChatGPT y me salió tu web». No es un canal medible como Google, pero tampoco es humo, y ya mueve presupuesto.
A esto se le ha empezado a llamar GEO. El nombre me da igual; lo que me interesa es qué de todo lo que se recomienda ha tenido efecto comprobable en las webs que gestiono y qué sigue siendo una suposición razonable.
Qué cambia cuando la pregunta no va a Google
En una búsqueda clásica compites por un hueco en una lista y ganas un clic. En una respuesta generada compites por ser la fuente que el modelo usa para redactar, y muchas veces no hay clic: hay una mención, o ni eso. Esa es la parte que conviene aceptar de entrada, porque cambia lo que hay que medir.
Y hay una diferencia más práctica: el modelo no lee tu página entera con paciencia. Recupera fragmentos. Si tu respuesta está en el párrafo catorce, después de la historia de la empresa y de tres subtítulos ingeniosos, existe la posibilidad real de que ese fragmento no llegue nunca.
BÚSQUEDA CLÁSICA | RESPUESTA GENERADA |
|---|---|
Compites por posición en una lista | Compites por ser fuente de un párrafo |
Ganas un clic medible | Ganas una mención, a veces sin clic |
El título y la meta descripción venden | El primer párrafo de la sección responde o no |
Autoridad del dominio pesa mucho | Coincidencia y claridad del fragmento pesan más |
Mides en Search Console | Mides preguntando y con un registro propio |
Las tres palancas que sí he visto funcionar
De todo lo que se publica sobre esto, tres cosas han cambiado resultados en webs que puedo observar de cerca. No son novedades exóticas: son buenas prácticas viejas llevadas al extremo.
- Una página, una pregunta, y la respuesta en las primeras cuarenta palabras.
- Datos estructurados correctos, coherentes con el texto visible y sin inventar entidades.
- Menciones en sitios que no controlas: prensa sectorial, foros, listados, documentación de terceros.
La cuarta que casi funciona, y por eso la pongo aparte: mantener la fecha de actualización real y visible. He visto respuestas que citan la versión actualizada de una guía frente a otra idéntica sin fecha. Con dos casos no me atrevo a llamarlo patrón, pero cuesta poco.
Páginas que responden una sola pregunta
La estructura que mejor me ha funcionado es casi ofensivamente simple: el titular es la pregunta tal y como la haría una persona, el primer párrafo es la respuesta completa en dos o tres frases, y a partir de ahí van los matices, el ejemplo y las excepciones.
Esto choca con el instinto de contar contexto primero. En un artículo de opinión, el contexto primero está bien. En una página que quiere ser citada, el contexto primero es lo que hace que te salten.
PRUEBA DE LOS TREINTA SEGUNDOS >Copia el primer párrafo de tu página y pégalo solo, sin título. Si por sí mismo no responde la pregunta y no se entiende de qué empresa habla, no es un fragmento citable: es una introducción.
Dos detalles que se notan. Uno: escribe la cifra y la unidad en el mismo párrafo que la afirmación —«entre dos y tres semanas» dentro de la frase, no en una tabla lejana. Dos: repite el sujeto en lugar de usar pronombres. Un fragmento que empieza por «esto depende de» no dice nada fuera de su página.
Datos estructurados que se leen de verdad
Los datos estructurados no te hacen aparecer por arte de magia, pero resuelven ambigüedades que de otro modo se resuelven contra ti: quién eres, qué haces, dónde, desde cuándo y quién firma lo que publicas.
Lo que hago en todos los proyectos: una entidad Person u Organization con identificador estable y los mismos perfiles enlazados en todas las páginas; BlogPosting en las entradas con autor apuntando a esa entidad; FAQPage sólo cuando las preguntas están visibles en la página; y BreadcrumbList para que la jerarquía sea explícita.
- Un solo identificador por entidad, reutilizado en todo el sitio. Dos versiones de ti mismo diluyen.
- Nada de marcado que no esté en el texto visible: es la forma más rápida de perder credibilidad técnica.
- sameAs con los perfiles reales, no con los que te gustaría tener.
- Fechas de publicación y de modificación que coincidan con lo que se ve en pantalla.
«El marcado no sirve para presumir: sirve para que no haya dos versiones posibles de quién eres.»
Menciones fuera de tu dominio
Esta es la palanca incómoda porque no depende de ti y no se resuelve en una tarde. En la mayoría de los casos que he podido comparar, cuando una respuesta menciona a un profesional o a una empresa pequeña, la información no venía de su web: venía de un artículo de un medio sectorial, de una ficha en un listado o de un hilo en un foro.
La consecuencia práctica es que la mitad del trabajo está fuera de casa: hablar en eventos que publican programa, escribir en medios del sector, aparecer en directorios que se mantienen, participar donde se pregunta de verdad. Nada nuevo, pero ahora tiene un efecto adicional al de siempre.
Lo que no he visto funcionar: comprar menciones en granjas de contenido y publicar la misma nota en veinte sitios. Se detecta, no se cita y ensucia la entidad.
Cómo medirlo sin engañarse
No hay una Search Console para esto. Lo que hago es una tabla mensual, aburrida y suficiente: veinte preguntas que un cliente ideal haría de verdad, hechas en los dos o tres asistentes que usa su público, con tres columnas — si se menciona la marca, si se enlaza y qué fuente aparece.
- Escribe veinte preguntas reales, con las palabras del cliente, no con las tuyas.
- Lánzalas el primer lunes de cada mes, en sesión nueva y sin historial.
- Apunta mención, enlace y fuente citada. Nada de puntuaciones inventadas.
- En la web, mide aparte las visitas sin referente y las que llegan desde dominios de asistentes.
- Revisa cada trimestre: en menos de eso no hay señal, sólo ruido.
Con tres meses de esa tabla se ven cosas útiles: qué preguntas ya tienes ganadas, en cuáles aparece siempre el mismo competidor y cuáles no tiene sentido perseguir porque el modelo responde sin citar a nadie.
Lo que todavía es hipótesis
Sería fácil escribir esta parte con seguridad y quedar mejor. Lo que sé que no sé, a día de hoy: cuánto pesa cada fuente en la respuesta, cuánto tarda un contenido nuevo en ser citable, si los ficheros que declaran permisos para modelos influyen en algo más que en el rastreo, y si la longitud del artículo importa una vez la respuesta está arriba.
Mi apuesta razonable, y la digo como apuesta: lo que ha funcionado siempre —ser claro, ser el que responde primero y que otros te citen— seguirá funcionando cuando cambien los modelos. Lo demás lo iré actualizando en esta misma página con su fecha.
Preguntas que me hacen siempre
¿GEO sustituye al SEO?
No. La mayoría del tráfico de mis clientes sigue viniendo de búsqueda clásica. GEO es una capa más, y casi todo lo que ayuda en ella ayuda también en la búsqueda de siempre.
¿Debo bloquear a los rastreadores de IA?
Depende de tu negocio. Si vendes acceso al contenido, tiene sentido bloquear. Si vendes servicios y quieres ser citado, bloquear es cerrarte un canal. No se puede tener lo segundo bloqueando lo primero.
¿Cuántas páginas hacen falta?
Menos de las que te venderán. Veinte páginas que responden veinte preguntas reales rinden más que doscientas que rodean el tema. La dispersión perjudica aquí más que en SEO clásico.
¿Cuánto tarda en notarse?
En lo que he podido seguir, entre seis y doce semanas desde que la página está indexada y hay alguna mención externa. Sin menciones externas, mucho más y con menos garantías.
¿Sirve poner un apartado de preguntas frecuentes en todas las páginas?
Sirve si son preguntas que la gente hace y están visibles. Un bloque de FAQ escrito para el marcado, con preguntas que nadie formula, no aporta nada y se nota.
Romeo Octav Chiritoiu
Formador y consultor en inteligencia artificial aplicada, en Madrid. Trabajo con webs, servidores y automatización desde 2007 y los últimos años los he dedicado a montar agentes y flujos que aguantan. Cofundador de la academia IA Lovers.