En Google Search Central Live Deep Dive Asia Pacific 2025, Cherry Prommawin y Gary Illyes lideraron una sesión sobre cómo la IA encaja en la búsqueda.
Preguntaron si necesitamos marcos separados para la optimización generativa del motor (GEO) y la optimización de los motores de respuesta (AEO).
Sus ideas sugieren que Geo y AEO no requieren disciplinas completamente nuevas.
Las características de IA son solo características
Cherry Prommawin explicó que el modo AI, las descripciones de IA, el círculo para la búsqueda y la lente se comportan como fragmentos destacados o paneles de conocimiento.
Estas características se basan en las mismas señales de clasificación y fuentes de datos que la búsqueda tradicional.
Todos se ejecutan en el motor de indexación y clasificación central de Google sin requerir una plataforma independiente. Agregar un componente AI es simplemente una cuestión de introducir capas de interpretación adicionales.
Gary Illyes enfatizó que tanto las herramientas impulsadas por la IA como los servicios de búsqueda clásicos comparten una sola infraestructura unificada. Esta infraestructura subyacente maneja la indexación, clasificación y sirviendo para todos los tipos de resultados.
El modo AI y las descripciones de IA son solo características de búsqueda y se basan en la misma infraestructura de búsqueda.
Implementar nuevas capacidades de IA significa integrar modelos adicionales en el mismo sistema. Círculo para buscar y lente simplemente agregue sus módulos de comprensión de consultas en la parte superior.
Rastreo
Todas las descripciones de IA y las características del modo AI se basan en el mismo rastreador que alimenta a Googlebot. Este rastreador visita páginas, sigue enlaces y reúne contenido fresco.
Gemini se trata como un sistema separado dentro del ecosistema de rastreadores de Google y utiliza sus propios bots dentro del ecosistema de Google para alimentar los datos en sus modelos.
Indexación
En la búsqueda de IA, el proceso de indexación central refleja los métodos utilizados para la búsqueda tradicional. Las páginas que se han rastreado se analizan y organizan en el índice, luego se aplican modelos estadísticos y Bert para refinar esos datos.
Estos modelos estadísticos han estado en uso durante más de 20 años y se crearon por primera vez para apoyar la característica «Do You Means» y ayudar a atrapar spam.
Bert agrega una comprensión más profunda del lenguaje natural a la mezcla.
Foto tomada por el autor, Buscar Central Live Deep Dive Asia Pacific, julio de 2025Servicio
Una vez que se construye el índice, el sistema debe interpretar cada consulta de usuario. Busca palabras de parada, identifica términos clave y divide la consulta en partes significativas.
La fase de clasificación luego ordena cientos de resultados potenciales basados en varias señales. Diferentes formatos, como texto, imágenes y video, tienen diferentes ponderaciones.
RankBrain aplica el aprendizaje automático para ajustar esas señales, mientras que Mum trae un enfoque multimodal y multitarea para comprender consultas complejas y coincidirlas con las mejores respuestas posibles.
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Lo que esto significa: use los mismos principios de SEO
Dada la estrecha integración de las características de IA con la búsqueda estándar, la creación de programas Geo o AEO distintos puede duplicar los esfuerzos existentes.
Como SEOS, deberíamos poder aplicar las prácticas de optimización existentes tanto a la búsqueda de IA como a los productos de búsqueda «tradicionales». Centrarse en cómo las mejoras de IA encajan en los flujos de trabajo actuales permite a los equipos aprovechar su experiencia.
La difusión de recursos para construir marcos separados podría alejar la atención de las tareas de mayor impacto.
Cherry Prommawin y Gary Illyes concluyeron su sesión al reforzar que la IA es otra característica en el producto de búsqueda.
Los profesionales de SEO pueden continuar refinando sus estrategias utilizando los mismos principios que guían la optimización tradicional de los motores de búsqueda.
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