Comunicato Stampa: De SEO a GEO: la visibilidad basada en hechos verificables

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De SEO a GEO: por qué la visibilidad ahora depende de la realidad de la empresa

La forma en que las empresas construyen visibilidad ha cambiado. Ya no es suficiente optimizar estructuras, palabras clave o campañas de pago.

En la era de la inteligencia artificial generativa, la visibilidad depende cada vez más de algo más profundo: la realidad coherente de la empresa, entendida como la suma de hechos verificables, consistencia de señales y presencia contextual significativa.

Esto no es un argumento conceptual: es una conclusión operativa que proviene directamente de cómo funcionan hoy las herramientas más utilizadas para descubrir, interpretar y recomendar información en internet.

1. La IA generativa y el problema de las alucinaciones

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) —como los que sostienen herramientas de IA avanzada— son inherentemente probabilísticos. Esto les permite generar texto plausible, pero también introduce un fenómeno conocido como alucinaciones.

Es decir:

Google Cloud identifica las alucinaciones como uno de los retos centrales de la IA generativa y propone el concepto de grounding —anclaje a fuentes de datos reales y verificables— como mecanismo para mitigarlas.

Esto es lo que Google explica en su documentación de Vertex AI:

Conclusión técnica:
Si un sistema generativo debe anclarse a datos verificables para ofrecer respuestas fiables, entonces la verdad verificable deja de ser un concepto filosófico y se convierte en un requisito operativo.

2. La verificabilidad se vuelve parte de la experiencia del usuario

Tanto Google como otras plataformas de inteligencia artificial han incorporado funciones que permiten exponer las fuentes utilizadas en una respuesta generativa.

Por ejemplo, ChatGPT con búsquedas integra citas directas de fuentes y enlaces visibles en cada respuesta, facilitando la verificación de la información presentada.

Del mismo modo, Google ha publicado guías técnicas para desarrolladores en las que explica cómo las respuestas generativas en Search (AI Overviews / AI Mode) pueden incluir enlaces a contenidos web relevantes.

Consecuencia técnica:
Cuando un sistema muestra al usuario las fuentes que sustentan una respuesta, deja de ser suficiente generar plausibilidad. Las afirmaciones deben estar respaldadas por datos verificables, auditables y existentes en la web o en bases de conocimiento fiables.

3. ¿Qué busca un motor de búsqueda? Fiabilidad y utilidad

Las directrices oficiales de Google para contenidos (Creating helpful, reliable, people-first content) subrayan la prioridad de la fiabilidad y la utilidad real para el usuario.

Además, en su documentación sobre cómo funciona el ranking, Google detalla que evalúa señales de expertise, authoritativeness y trustworthiness (E-A-T) para decidir qué contenidos posicionar.

Si bien E-A-T no es un factor de ranking matemático aislado, el marco de calidad deja claro que la confianza y la consistencia de los datos son elementos clave.

Implicación práctica:
Un contenido que no puede demostrar su vínculo con hechos verificables es más vulnerable a ser superado por señales que sí lo hacen, especialmente cuando los sistemas de IA buscan respuestas respaldadas por evidencia.

4. Los datos estructurados no solo ayudan: exigen coherencia

Google mantiene políticas explícitas para el uso de datos estructurados, orientadas a garantizar la coherencia entre lo que se declara y lo que el usuario puede comprobar:

Esto implica que no basta con decir que eres algo (por ejemplo, un servicio, una oferta o una certificación) si no puedes demostrarlo mediante datos visibles y actualizados en tu sitio o en fuentes externas confiables.

5. La base de conocimiento y las entidades (Knowledge Graph)

Google describe su Knowledge Graph como una base de datos de hechos sobre entidades del mundo real (personas, lugares, empresas) que sustenta resultados enriquecidos cuando estas entidades son públicamente conocidas y verificables.

Bing, por su parte, ofrece APIs como Bing Entity Search, que devuelven entidades reconocidas y sus relaciones con términos de búsqueda.

Una visibilidad basada en entidades, y no únicamente en URLs o páginas aisladas, implica que:

6. Las políticas anti-engaño y su implicación práctica

Google publica una lista de prácticas consideradas spam o manipulativas, que incluyen técnicas como el cloaking y el abuso de reputación, con el objetivo de evitar que los usuarios sean desviados o engañados por resultados no fidedignos.

La práctica de optimizar para mecanismos sin consistencia con la realidad puede encajar en esta definición cuando:

Esto no es una opinión: se trata de una política pública y medible.

7. SEO y la transición a GEO (Generative Engine Optimization)

Aunque GEO no es un término oficial definido por Google, la industria lo utiliza para describir la optimización orientada a respuestas generativas, al conocimiento de entidades y al contexto, en contraposición al SEO clásico centrado en páginas y palabras clave.

Lo verificable en este caso no es el nombre del término, sino el fenómeno observable:

En otras palabras:

Ya no solo importa qué palabras clave cubre una página, sino cómo esa página y su empresa se integran en la red de entidades, hechos e información verificable.