Microsoft publicó una guía explicativa de dieciséis páginas sobre la optimización para la búsqueda y el chat con IA. Si bien muchas de las sugerencias pueden clasificarse como SEO, algunos de los otros consejos se relacionan exclusivamente con las superficies de búsqueda de IA. Aquí están las conclusiones más útiles.
Qué son OEA y GEO y por qué son importantes
Microsoft explica que las superficies de búsqueda de IA han creado una evolución desde «clasificar por clics» hasta «ser entendidas y recomendadas por la IA». El SEO tradicional todavía proporciona una base para ser citado en IA, pero AEO y GEO determinan si el contenido aparece dentro de las experiencias impulsadas por IA.
Así es como Microsoft distingue AEO y GEO. Lo primero que hay que notar es que definen AEO como Agentic Engine Optimization. Esto es diferente de la optimización del motor de respuesta, que es como comúnmente se entiende OEA.
- AEO (Answer/Agentic Engine Optimization) se centra en optimizar el contenido y la información del producto para que los asistentes y agentes de IA puedan recuperar, interpretar y presentar como respuestas directas.
- GEO (optimización generativa del motor) se centra en hacer que su contenido sea reconocible y persuasivo dentro de los sistemas generativos de IA aumentando la claridad, la confiabilidad y la autoridad.
Microsoft considera que AEO y GEO no se limitan al marketing, sino a varios equipos dentro de una organización.
La guía dice:
«Este cambio afecta a cada parte de la organización. Los equipos de marketing deben repensar la diferenciación de marca, los equipos de crecimiento deben adaptarse a los viajes impulsados por la IA, los equipos de comercio electrónico deben medir el éxito de manera diferente, los equipos de datos deben generar señales más ricas y los equipos de ingeniería deben garantizar que los sistemas sean legibles y confiables por la IA».
Las compras con IA no son un solo canal, sino un conjunto de sistemas superpuestos.
Microsoft describe las compras con IA como tres puntos de contacto con el consumidor superpuestos:
- Navegadores de IA que interpretan lo que hay en una página y muestran el contexto mientras los usuarios navegan.
- Asistentes de IA que responden preguntas y guían decisiones en la conversación.
- Agentes de IA que pueden realizar acciones, como navegar, seleccionar opciones y completar compras.
El punto de contacto de la IA importa menos que si el sistema puede acceder a información del producto precisa, estructurada y confiable.
El SEO sigue desempeñando un papel
La guía de Microsoft dice que la competencia OEA y GEO pasa del descubrimiento a la influencia. El SEO sigue siendo importante, pero ya no lo es todo.
La nueva competencia trata de influir en la capa de recomendación de la IA, no solo de aparecer en las clasificaciones.
Microsoft lo describe así:
- El SEO ayuda a que el producto sea encontrado.
- OEA ayuda a la IA a explicarlo claramente.
- GEO ayuda a la IA a confiar en él y recomendarlo.
Microsoft explica:
“La competencia está pasando del descubrimiento a la influencia (SEO a OEA/GEO).
Si el SEO se centraba en generar clics, el AEO se centra en generar claridad con datos enriquecidos en tiempo real, mientras que GEO se centra en generar credibilidad y confianza para que los sistemas de inteligencia artificial puedan recomendar sus productos con confianza.
El SEO sigue siendo fundamental, pero ganar en experiencias de compra impulsadas por la IA requiere ayudar a los sistemas de IA a comprender no sólo cuál es su producto, sino también por qué debería elegirse”.
Cómo los sistemas de IA deciden qué recomendar
Microsoft explica cómo un asistente de IA, en este caso Copilot, maneja la solicitud de un usuario. Cuando un usuario solicita una recomendación, el asistente de IA entra en una fase de razonamiento en la que la consulta se desglosa utilizando una combinación de datos web y de feeds de productos.
Los datos de la web proporcionan:
- «Conocimiento general
- Comprensión de categorías
- El posicionamiento de tu marca”
Los datos del feed proporcionan:
- “Precios actuales
- Disponibilidad
- Especificaciones clave”
El asistente de IA puede, basándose en los datos del feed, elegir mostrar el producto con el precio más bajo que también esté en stock. Cuando el usuario hace clic en el sitio web, el Asistente de IA escanea la página en busca de información que proporcione contexto.
Microsoft los enumera como ejemplos de contexto:
- Revisiones detalladas
- Vídeo que explica el producto.
- Promociones actuales
- Estimaciones de entrega
El agente agrega esta información y proporciona orientación sobre lo que descubrió en términos del contexto del producto (plazos de entrega, etc.).
Microsoft lo reúne todo así:
Primero, hay datos rastreados:
La información que los sistemas de IA aprenden durante la capacitación y la recuperan de páginas web indexadas, lo que da forma a la percepción básica de su marca y proporciona la base para las respuestas de IA, incluido su producto.
categorías, reputación y posición en el mercado.En segundo lugar, están los feeds de productos y las API:
Los datos estructurados que envía activamente a las plataformas de inteligencia artificial, lo que le brinda control sobre cómo se representan sus productos en comparaciones y recomendaciones. Los feeds proporcionan precisión, detalles y coherencia.En tercer lugar, hay datos del sitio web en vivo:
La información en tiempo real que los agentes de IA ven cuando visitan su sitio real, desde medios enriquecidos y reseñas de usuarios hasta precios dinámicos y capacidades de transacción. Cada fuente de datos desempeña un papel distinto en el proceso de compra: el SEO tradicional sigue siendo esencial porque los sistemas de inteligencia artificial realizan búsquedas web en tiempo real con frecuencia durante el proceso de compra, no solo en el momento de la compra, y su sitio debe tener una buena clasificación para ser descubierto, evaluado y recomendado.
Microsoft recomienda un plan de acción de tres partes
Estrategia 1: Fundamentos técnicos
La idea central de esta estrategia es que su catálogo de productos debe ser legible por máquina, coherente en todas partes y actualizado.
Acciones clave:
- Utilice datos estructurados (esquema) para productos, ofertas, reseñas, listas, preguntas frecuentes y marcas.
- Incluya campos dinámicos como precios y disponibilidad.
- Mantenga los datos del feed y los datos estructurados en la página alineados con lo que los usuarios realmente ven.
- Evite discrepancias entre el contenido visible y lo que se ofrece a los rastreadores.
Estrategia 2: optimizar el contenido para lograr intención y claridad
Esta estrategia consiste en optimizar el contenido del producto para que responda a las preguntas típicas de los usuarios y sea fácil de reutilizar para la IA.
Acciones clave:
- Escriba descripciones de productos que comiencen con los beneficios y el valor real del caso de uso.
- Utilice títulos y frases que coincidan con la forma en que la gente hace las preguntas.
Agregue bloques de contenido modulares:
- Preguntas frecuentes
- especificaciones
- características clave
- comparaciones
Agregar información contextual
- Admite interpretación multimodal (buen texto alternativo, transcripciones de contenido de video, metadatos de imágenes estructuradas).
- Agregue un contexto de producto complementario (combinaciones, paquetes, “combina bien con”).
Estrategia 3: Señales de confianza (autoridad y credibilidad)
La conclusión de esta estrategia es que los asistentes y agentes de IA priorizan el contenido que parece verificado y de buena reputación.
Acciones clave:
- Fortalecer la credibilidad de las reseñas (revisiones verificadas, volúmenes elevados, sentimiento claro).
- Reforzar la autoridad de la marca a través de señales del mundo real (prensa, certificaciones, asociaciones).
- Mantenga los reclamos fundamentados y consistentes para evitar la degradación de la confianza.
- Utilice datos estructurados para aclarar la legitimidad y la identidad.
Microsoft lo explica así:
«Los asistentes de IA priorizan el contenido de fuentes en las que pueden confiar. Señales como reseñas verificadas, volumen de reseñas y sentimientos claros ayudan a establecer credibilidad e influir en las recomendaciones.
La autoridad de la marca se refuerza a través de una identidad consistente, validación en el mundo real, como cobertura de prensa, certificaciones y asociaciones, y el uso de datos estructurados para definir claramente las entidades de la marca.
Las afirmaciones deben ser objetivas, coherentes y verificables, ya que la información exagerada o engañosa puede reducir la confianza y limitar la visibilidad en las experiencias impulsadas por la IA”.
Comidas para llevar
La búsqueda con IA cambia el objetivo de ganar clasificaciones a obtener recomendaciones. El SEO sigue siendo importante, pero AEO y GEO determinan qué tan bien se interpreta, explica y elige el contenido dentro de los asistentes y agentes de IA.
Las compras con IA no son un canal único, sino un ecosistema de asistentes, navegadores y agentes que dependen de señales autorizadas a través de contenido rastreado, feeds estructurados y experiencias de sitios en vivo. Las marcas que ganan son las que tienen datos consistentes, legibles por máquinas y contenido claro que contiene información contextual útil que se puede resumir fácilmente.
Microsoft publicó una publicación de blog que va acompañada de un enlace a la guía explicativa descargable: Del descubrimiento a la influencia: una guía para AEO y GEO.
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