Glosario
Cada término tiene una definición corta y citable y una explicación más amplia con ejemplos y fuentes. Añadimos términos nuevos continuamente a medida que evoluciona la disciplina.
El Answer Engine Optimization (AEO) es la práctica de mejorar cómo los sistemas de IA como ChatGPT, Gemini, Claude, Grok y Perplexity entienden, citan y recomiendan a una empresa cuando los usuarios hacen preguntas, mejorando la evidencia que esos sistemas recuperan y en la que confían.
El Generative Engine Optimization (GEO) es la disciplina de mejorar cómo se representa una marca dentro de las respuestas producidas por buscadores generativos y asistentes de IA, trabajando sobre las fuentes, afirmaciones y entidades que esos sistemas sintetizan.
El LLM Optimization (LLMO) es el trabajo de mejorar cómo los grandes modelos de lenguaje representan una marca: los hechos que asocian con ella, los contextos donde la mencionan y las fuentes que citan sobre ella, tanto desde el conocimiento entrenado como desde la recuperación.
Un motor de respuestas es un sistema de IA que responde a la pregunta del usuario con una respuesta sintetizada en lugar de una lista de enlaces: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Perplexity, Copilot y los AI Overviews de Google son los ejemplos principales.
Una cartera de prompts es un conjunto fijo y estructurado de preguntas que los compradores reales hacen a los motores de IA, ejecutado repetidamente en varios motores y a lo largo del tiempo para medir la visibilidad de una marca de forma estadística y no con capturas aisladas.
La tasa de citación es el porcentaje de respuestas de IA muestreadas que citan el dominio propio de la marca como fuente. Mide si la web de la marca se ha convertido en evidencia que los motores de respuestas recuperan y en la que confían, más allá de la simple mención.
La tasa de mención es el porcentaje de respuestas de IA muestreadas en las que una marca aparece nombrada, con independencia del sentimiento o la posición. Es la métrica base de visibilidad en motores de respuestas, calculada con ejecuciones repetidas de una cartera de prompts.
La tasa de recomendación es el porcentaje de respuestas de IA muestreadas en las que el motor aconseja activamente elegir o preseleccionar una marca, no solo nombrarla. Es la métrica más cercana al impacto comercial en la medición de visibilidad en IA.
Los AI Overviews son los resúmenes generados por IA que Google Search muestra sobre los resultados clásicos, compuestos a partir de varias fuentes recuperadas con enlaces. Junto con AI Mode, son la principal superficie de motor de respuestas de Google y un objetivo clave del trabajo de AEO.
llms.txt es una convención propuesta: un fichero Markdown en la raíz de una web que ofrece a los grandes modelos de lenguaje un resumen curado y legible por máquinas del sitio, sus páginas clave y sus hechos canónicos, complementando a robots.txt y los sitemaps.
El AEO en marca blanca es un modelo de colaboración en el que un proveedor especializado ejecuta el trabajo de Answer Engine Optimization — auditorías, optimización e informes — que una agencia vende y presenta con su propia marca, conservando íntegramente la relación con el cliente.