Esta publicación fue patrocinada por PEEC.AI. Las opiniones expresadas en este artículo son propias del patrocinador.
El primer paso de cualquier buena campaña GEO es crear algo que las máquinas de respuestas impulsadas por LLM realmente quieran vincular o hacer referencia.
Componentes de estrategia Geo
Piense en experiencias que no esperaría razonablemente encontrar directamente en ChatGPT o sistemas similares:
- Contenido atractivo Como una gira en 3D por el Louvre o un concierto de realidad virtual.
- Datos en vivo Al igual que los precios, los retrasos en los vuelos, las habitaciones de hotel disponibles, etc. Si bien LLM puede integrar estos datos a través de API, veo la oportunidad de capturar parte de este tráfico por el momento.
- Temas que requieren EEAT (Experiencia, experiencia, autoridad, confiabilidad).
Los LLM no pueden tener experiencia de primera mano. Pero los usuarios lo quieren. Los LLM se incentivan a fuentes de referencia que brindan experiencia de primera mano. Esa es solo una de las cosas a tener en cuenta, pero ¿qué más?
Necesitamos diferenciar entre dos enfoques: influir en los modelos fundamentales en comparación con las respuestas de LLM a través de la conexión a tierra. El primero está en gran medida fuera del alcance de la mayoría de los creadores, mientras que el segundo ofrece oportunidades reales.
Influir en modelos fundamentales
Los modelos fundamentales están capacitados en conjuntos de datos fijos y no pueden aprender nueva información después de la capacitación. Para los modelos actuales como GPT-4, es demasiado tarde, ya han sido entrenados.
Pero esto es importante para el futuro: imagine un refrigerador inteligente atascado con O4-Mini de 2025 que podría, hipotéticamente, favorecer la coca cola sobre Pepsi. ¡Ese sesgo podría influir en las decisiones de compra durante años!
Optimización de trapo/puesta a tierra
Cuando LLMS no puede responder solo de sus datos de entrenamiento, utilizan la generación de recuperación aumentada (RAG), atrayendo la información actual para ayudar a generar respuestas. Las descripciones de IA y la búsqueda web de ChatGPT funcionan de esta manera.
Como profesionales de SEO, queremos tres cosas:
- Nuestro contenido se selecciona como fuente.
- Nuestro contenido se cita más dentro de esas fuentes.
- Otras fuentes seleccionadas apoyan nuestro resultado deseado.
Pasos concretos para tener éxito con Geo
No se preocupe, no se necesita ciencia de cohetes para optimizar su contenido y menciones de marca para LLM. En realidad, todavía se aplican muchos métodos de SEO tradicionales, con algunas tácticas de SEO nuevas que puede incorporar a su flujo de trabajo.
Paso 1: ser rastreable
Suena simple, pero en realidad es un primer paso importante. Si apunta a la máxima visibilidad en LLMS, debe permitir que rastreen su sitio web. Hay muchos rastreadores de LLM diferentes de Openai, Anthrope & Co.
Algunos de ellos se comportan tanto que pueden desencadenar el raspado y las preventiones de DDoS. Si está bloqueando automáticamente bots agresivos, consulte con su equipo de TI y encuentre una manera de no bloquear los LLM que le importan.
Si usa un CDN, como Fastly o CloudFlare, asegúrese de que los rastreadores de LLM no estén bloqueados por configuración predeterminada.
Paso 2: Continúa obteniendo clasificaciones tradicionales
La geo táctica más importante es tan simple como parece. Hacer SEO tradicional. Clasifique bien en Google (para las descripciones de Gemini y la IA), Bing (para Chatgpt y Copilot), Brave (para Claude) y Baidu (para Deepseek).
Paso 3: apunte al fanático de la consulta
La generación actual de LLM en realidad hace un poco más que un trapo simple. Generan múltiples consultas. Esto se llama fanout de consultas.
Por ejemplo, cuando recientemente le pregunté a Chatgpt «¿Cuál es la última patente de Google discutida por SEOS?«, Realizó dos búsquedas web para»Última patente de Google discutida por SEOS Patent 2025 SEO Forum» y «Último Google Patent SEOS 2025 discutido«.
Consejo: revise los fanáticos de las consultas típicos para sus indicaciones e intente clasificar para esas palabras clave también.
Los patrones de faneut típicos que veo en chatgpt están agregando el término «foros«Cuando pregunto qué personas están discutiendo y agregando»entrevista«Cuando hago preguntas relacionadas con una persona. El año en curso (2025) a menudo se agrega también.
Cuidado: los patrones de basura difieren entre LLM y pueden cambiar con el tiempo. Los patrones que vemos hoy pueden no ser relevantes en 12 meses.
Paso 4: Mantenga la consistencia en sus menciones de marca
Esto es algo simple que todos deberían hacer, tanto como una persona como una empresa. Asegúrese de que se describa constantemente en línea. En X, LinkedIn, su propio sitio web, Crunchbase, GitHub, siempre descríbase de la misma manera.
Si sus perfiles X y LinkedIn dicen que es un «Consultor geográfico para pequeñas empresas«, No lo cambies a»Experto en aio«En Github y»Freelancer llmo«En sus comunicados de prensa.
He visto a personas lograr resultados positivos en unos pocos días en las descripciones de ChatGPT y Google AI simplemente teniendo una autodescripción consistente en la web. Esto también se aplica a la cobertura de relaciones públicas: cuanto más y una mejor cobertura pueda obtener para su marca, más probable es que los LLM se vuelvan a lanzarla a los usuarios.
Paso 5: Evite JavaScript
Como SEO, siempre pido el menor uso de JavaScript como sea posible. Como geo, lo exijo!
La mayoría de los rastreadores de LLM no pueden representar a JavaScript. Si su contenido principal está oculto detrás de JavaScript, está fuera.
Paso 6: abrazar las redes sociales y UGC
Como era de esperar, los LLM parecen confiar mucho en Reddit y Wikipedia. Ambas plataformas ofrecen contenido generado por el usuario en prácticamente todos los temas. Y gracias a múltiples capas de moderación impulsada por la comunidad, una gran cantidad de basura y spam ya se filtró.
Si bien ambos pueden ser jugados, la confiabilidad promedio de su contenido es aún mucho mejor que en Internet en su conjunto. Ambos también se actualizan regularmente.
Reddit también proporciona a LLM Labs datos sobre cómo las personas discuten temas en línea, qué lenguaje usan para describir diferentes conceptos y conocimiento sobre temas de nicho oscuros.
Podemos asumir razonablemente que la UGC moderada que se encuentra en plataformas como Reddit, Wikipedia, Quora y StackOverflow se mantendrá relevante para LLM.
No abogo por spam a estas plataformas. Sin embargo, si puede influir en cómo se presentan usted y los competidores, es posible que desee hacerlo.
Paso 7: Crear para la lectura de máquinas y la cometabilidad
Escriba el contenido que los LLM comprendan y quieran citar. Nadie ha descubierto esto perfectamente todavía, pero esto es lo que parece funcionar:
- Use un lenguaje declarativo y real. En lugar de escribir «Estamos un poco seguros de que este zapato es bueno para nuestros clientes.«, escribir «El 96% de los compradores se han informado para estar contentos con este zapato.«
- Agregar esquema. Ha sido debatido muchas veces. Recientemente, Fabrice Canel (Gerente de Producto Principal de Bing) confirmó que el marcado de esquema ayuda a LLMS a comprender su contenido.
- Si desea que lo citen en una descripción general de la IA ya existente, tenga contenido con una longitud similar a lo que ya está allí. Si bien no solo debe copiar la descripción actual de la IA actual, tener un coseno alto de manera similar ayuda. Y para los nerds: sí, dada la normalización, puede, por supuesto, usar el producto DOT en lugar de la similitud de coseno.
- Si usa términos técnicos en su contenido, explíquelos. Idealmente en una oración simple.
- Agregue resúmenes de párrafos de texto largos, listas de revisiones, tablas, videos y otros tipos de formatos de contenido difíciles de citar.
Paso 8: optimice su contenido
Si miramos Geo: optimización generativa de motores (ARXIV: 2311.09735), ¿Qué evidencia encuentran los modelos de idiomas convincentes? (ARXIV: 2402.11782v1), y estudios científicos similares, la respuesta es clara. ¡Eso depende!
Para ser citado para algunos temas en algunos LLM, ayuda a:
- Agregue palabras únicas.
- Tener pro/contras.
- Recopilar revisiones de usuarios.
- Cita Expertos.
- Incluya datos cuantitativos y nombre a sus fuentes.
- Use el lenguaje fácil de entender.
- Escribir con sentimiento positivo.
- Agregue el texto del producto con baja perplejidad (predecible y bien estructurado).
- Incluya más listas (¡como esta!).
Sin embargo, para otras combinaciones de temas y LLM, estas medidas pueden ser contraproducentes.
Hasta que evolucionen las mejores prácticas ampliamente aceptadas, el único consejo que puedo dar es hacer lo bueno para los usuarios y ejecutar experimentos.
Paso 9: quédate con los hechos
Durante más de una década, los algoritmos han extraído el conocimiento del texto como triples como (sujeto, predicado, objeto) – por ejemplo, (Lady Liberty, Ubicación, Nueva York). Un texto que contradice hechos conocidos puede parecer poco confiable. Un texto que se alinea con el consenso pero agrega hechos únicos es ideal para LLM y gráficos de conocimiento.
Así que quédese con los hechos establecidos. Y agregar información única.
Paso 10: invertir en relaciones públicas digitales
Todo lo discutido aquí no es solo cierto para su propio sitio web. También es cierto para el contenido en otros sitios web. ¿La mejor manera de influir en él? ¡Digital PR!
Cuanto más y una mejor cobertura pueda obtener para su marca, más probable es que los LLM se vuelvan a lanzarla a los usuarios.
¡Incluso he visto casos en los que se usaron anuncios como fuentes!
Flujos de trabajo geográficos de concreto para probar
Antes de unirme a Peec Ai, era cliente. Así es como utilicé la herramienta y cómo aconsejo a nuestros clientes que la usen.
Aprenda quiénes son sus competidores
Al igual que con el SEO tradicional, el uso de una buena herramienta Geo a menudo revelará competidores inesperados. Mire regularmente una lista de competidores identificados automáticamente. Para aquellos que te sorprenden, verifique las indicaciones que se mencionan. Luego verifique las fuentes que llevaron a su inclusión. ¿Está representado correctamente en estas fuentes? Si no, actúa!
¿Se hace referencia a un competidor debido a su perfil de Peerspot, pero tiene cero reseñas allí? Pida a los clientes una revisión.
¿El CEO de su competidor fue entrevistado por un YouTuber? Intenta seguir ese programa también. O publique sus propios videos dirigidos a palabras clave similares.
¿Su competidor aparece regularmente en las 10 listas principales en las que nunca llega al top 5? Ofrezca al editor que creó la lista un acuerdo de afiliados que no puede rechazar. Con la próxima actualización de contenido, casi está garantizado para ser el nuevo número uno.
Entender las fuentes
Al realizar la conexión a tierra de búsqueda, los LLM confían en las fuentes.
Mire las fuentes superiores para un gran conjunto de indicaciones relevantes. Ignore su propio sitio web y sus competidores por un segundo. Es posible que encuentre algunos de estos:
- Una comunidad como Reddit o X. se convierte en parte de la comunidad y únete a la discusión. X es su mejor opción para influir en los resultados en Grok.
- Un Sitio web impulsado por el influencer como YouTube o Tiktok. Contrata influyentes para crear videos. Asegúrese de instruirles que se orienten las palabras clave correctas.
- Un editor de afiliados. Compra tu camino a la cima con comisiones más altas.
- A Noticias y medios de comunicación editor. Compre un anuncio y/o dirígelo con sus esfuerzos de relaciones públicas. En ciertos casos, es posible que desee comunicarse con su departamento de contenido comercial.
También puede consultar esta guía en profundidad sobre cómo lidiar con diferentes tipos de dominios de origen.
Fanut de consultas de destino
Una vez que haya observado qué búsquedas se activan con el faneut de consultas para sus indicaciones más relevantes, cree contenido para apuntarlos.
En tu propio sitio web. Con publicaciones en Medium y LinkedIn. Con comunicados de prensa. O simplemente pagando las ubicaciones del artículo. Si se ubica bien en los motores de búsqueda, tiene la oportunidad de ser citado por motores de respuesta basados en LLM.
Posicione para que AI-Descosubrabilidad
La optimización generativa del motor ya no es opcional: es la nueva frontline del crecimiento orgánico. En PEEC AI, estamos construyendo las herramientas para rastrear, influir y ganar en este nuevo ecosistema.
La optimización generativa del motor ya no es opcional: es la nueva frontline del crecimiento orgánico. Actualmente vemos a los clientes que aumentan su tráfico LLM en un 100% cada 2 a 3 meses. ¡A veces con hasta 20 veces la tasa de conversación del tráfico de SEO típico!
Ya sea que esté dando forma a las respuestas de AI, monitoreando las menciones de marca o presionando para la visibilidad de la fuente, ahora es el momento de actuar. Los consumidores de LLMS confiarán en mañana que estarán siendo entrenados hoy.
Créditos de imagen
Imagen destacada: Imagen de PEEC.AI Usada con permiso.
