Valencia, 22/10/2026, G.B.
Llevo un tiempo viendo cómo cambia la forma de buscar información y, sinceramente, el SEO de toda la vida ya no es lo único que importa. Cada vez más gente le pregunta directamente a ChatGPT, Copilot, Deepseek, Gemini, Claude o Perplexity (por citar los más conocidos), y lo que recibe no es una lista de enlaces sino una respuesta ya redactada. De ahí sale el GEO, y aquí te cuento lo básico, de tú a tú.
Qué es el GEO
GEO son las siglas de Generative Engine Optimization, o optimización para motores generativos. Si el SEO busca que tu página aparezca bien colocada en Google, el GEO busca que una inteligencia artificial elija tu contenido y lo cite cuando redacte su respuesta. No es algo que sustituya al SEO, es más bien su evolución natural, y muchas de las buenas prácticas de uno sirven para el otro.
Lo que mejor funciona al escribir
El trabajo de referencia en esto es un estudio de investigadores de varias universidades (el de Princeton es el más citado) que probó distintas técnicas de redacción para ver cuáles aumentaban la visibilidad de una web en las respuestas generativas. Sin entrar en el detalle académico, las que mejor resultado dieron son tres:
- Citas de autoridad: incluir declaraciones o referencias de expertos reconocidos del sector, con nombre y apellidos. A los modelos les gusta apoyar sus respuestas en voces con peso.
- Datos y estadísticas: números concretos, porcentajes y fuentes verificables, bien integrados en el texto. Un «mucha gente» no le sirve a nadie, un «el 62 % según tal informe» sí.
- Lenguaje claro y directo: frases que un modelo pueda resumir sin esfuerzo. Fuera el relleno y la jerga innecesaria, que además también se agradece como lector.
Por cierto, rellenar el texto de palabras clave, la vieja táctica del SEO, no ayuda en este terreno. Si acaso, resta.
El E-E-A-T, ahora más en serio
Si conoces el SEO, el E-E-A-T te sonará. Son cuatro letras que resumen lo que debería transmitir una web:
- Experience (experiencia): que se note que has vivido de primera mano lo que cuentas.
- Expertise (pericia): que sabes de lo que hablas.
- Authoritativeness (autoridad): que otros te reconocen como referencia.
- Trustworthiness (confianza): que eres transparente y se puede comprobar lo que dices.
Los motores generativos tienen un problema conocido, las «alucinaciones», es decir, inventarse datos con total seguridad. Por eso tienden a apoyarse en fuentes que dan señales claras de fiabilidad. En la práctica, esto significa que firmar tus textos, tener una página de autor decente y dejar claro quién está detrás de la web te juega a favor, y que los contenidos anónimos o generados en masa sin revisión lo tienen bastante más difícil para ser citados.
Preguntas largas, respuestas directas
Aquí está, para mí, el cambio más interesante. Antes buscábamos cosas como «mejor portátil Valencia». Ahora la gente escribe algo así: «necesito un portátil para estudiar diseño gráfico en la universidad, ¿cuál me recomiendas si tengo 800 euros de presupuesto?». Es una consulta completa, con contexto, y espera una respuesta del mismo nivel.
Para adaptarse, lo más práctico es esto:
- Plantear los apartados como preguntas reales en los encabezados (H2 y H3).
- Responder de forma concisa en las primeras líneas de cada sección y desarrollar después.
- Pensar en cómo preguntaría alguien de verdad, no en cómo buscaría un robot.
Cómo lo voy a aplicar en Indaga.net
Sin complicarme demasiado: autoría clara en los artículos, datos con su fuente cuando los haya, párrafos que vayan al grano y títulos que se parezcan a lo que alguien le preguntaría a un asistente. Tampoco hace falta reescribir todo el blog de golpe, pero sí tenerlo en mente al escribir lo nuevo.
Quedan temas pendientes, como cómo medir si todo esto funciona (los clics clásicos ya no cuentan toda la historia) y ejemplos prácticos de cómo convertir un artículo antiguo a formato GEO. Lo dejo para otro día.
Buenas noches!
