¿SEO, AEO, GEO o LLMO? Lleguemos a un consenso

La forma de buscar información ya cambió. Ahora no solo tenemos motores de búsqueda como Google y Bing, sino los llamados «motores de respuesta», como ChatGPT, Google Gemini (Bard), Claude, Perplexity, Deep Seek o Grok.

A diferencia de Google, estas herramientas no devuelven una lista de enlaces, sino respuestas directas y conversacionales frecuentemente acompañadas de fuentes citadas.

Este cambio en el comportamiento de búsqueda ha desatado un debate en marketing digital: ¿cómo denominar la optimización de contenido destinada a aparecer en las respuestas generadas por IA? Se han propuesto numerosos acrónimos y términos: Answer Engine Optimization (AEO), Generative Engine Optimization (GEO), Large Language Model Optimization (LLMO), Search Everywhere Optimization (una evolución del SEO tradicional); pero aún parece que no existe un consenso unánime.

Incluso me llego a preguntar, ¿continúo llamándome consultor SEO o ya es tiempo de dar un giro a mi carrera hacia una especialidad como consultor AEO? ¿Consultor GEO? ¿Consultor LLMO? En fin, eso da para otra discusión. Por mientras, consultor SEO o especialista SEO está bien, total es a lo que me he dedicado ya varios años.

A continuación, te presento cada término, sus sponsors, argumentos a favor y en contra, las opiniones recientes en redes sociales, y si está surgiendo un consenso predominante en la industria… porque de verdad, ¡ya pongámonos de acuerdo!

Answer Engine Optimization (AEO)

Answer Engine Optimization (Optimización de Motores de Respuesta) se refiere a la práctica de optimizar contenido para que sea interpretado y citado por motores de IA que entregan respuestas directas.AEO pone el foco en estructurar el contenido en formato de respuesta clara y autoritativa, de modo que herramientas como ChatGPT o Bing con IA lo seleccionen al generar sus respuestas.

Promotores y origen

El término AEO empezó a ganar tracción inicialmente para describir la optimización de featured snippets, resultados de respuesta y búsquedas por voz en Google (incluso antes del boom de ChatGPT). Hoy, consultoras de marketing digital y expertos en SEO lo están revitalizando para la era de la IA.

Por ejemplo, la agencia Marcel Digital publicó una guía sobre AEO en abril de 2025, y el especialista Ralf van Veen describe AEO como “una nueva rama dentro del marketing digital” enfocada en responder con precisión las preguntas de los usuarios en herramientas de IA.

Firmas como Omniscient Digital también impulsan el concepto: “AEO trata de lograr que tu marca forme parte de la respuesta en búsquedas conversacionales y generativas”. Amplify.dk también lo considera un «enfoque innovador».

Argumentos a favor de AEO

• Visibilidad en respuestas directas: AEO busca “ganar citas o ser citado directamente en respuestas generadas por IA”, en lugar de escalar posiciones en un SERP tradicional. Dado que estos motores entregan una única respuesta conversacional, aparecer como fuente citada puede traer tráfico de referencia valioso y reconocimiento de marca.
• Enfoque en intención y autoridad: AEO enfatiza contenido útil, conciso y estructurado alrededor de preguntas frecuentes de usuarios, con secciones de preguntas-respuestas, listas, esquemas y datos precisos. La meta es “proporcionar respuestas claras, completas y confiables” que la IA identifique como dignas de citar. La importancia de los principios E-E-A-T de Google se acentúa, ya que estos factores determinan cómo se clasifica y cita el contenido.
• Adaptación a nuevas búsquedas conversacionales: AEO reconoce que los usuarios formulan consultas más conversacionales y complejas a las IAs. Optimizar para estas “preguntas de lenguaje natural” (p. ej. “¿Cuál es el mejor restaurante vegetariano cerca de mí abierto ahora?”) implica cubrir bien la intención tras esas preguntas, más allá de solo palabras clave sueltas.

Argumentos en contra de AEO

• Superposición con el SEO tradicional: críticos señalan que AEO no es fundamentalmente distinto del SEO, sino una extensión natural. En la práctica, optimizar para ser citado por una IA suele implicar seguir haciendo buen SEO, pues las IAs beben de las mismas fuentes web. Como dijo un experto: “lo que contribuye a buena visibilidad en buscadores también contribuye a visibilidad en LLMs”, sugiriendo que AEO no requiere esfuerzos separados. Si bien el SEO se centra en las clasificaciones, el AEO está «enfocado en ofrecer respuestas precisas y accionables».
• Riesgo de confusión y moda pasajera: introducir un nuevo acrónimo puede confundir a clientes o equipos de marketing. Algunos puristas del SEO ven AEO (y otras siglas similares) como un intento de “rebautizar” el SEO para subirse a la ola de la IA. El especialista Rand Fishkin bromeó que hay gente intentando renombrar SEO como AIO o GEO, pero que “en realidad ya hacemos SEO para aparecer en YouTube, Reddit, Pinterest… y por supuesto en los LLMs”, sugiriendo que no hace falta un término nuevo para lo que es una evolución natural del campo.
• Alcance limitado del término: “Answer Engine” se asocia específicamente a entregar una respuesta puntual (tipo snippet). Esto podría dejar fuera otras formas en que los LLM benefician a marcas (por ejemplo, apariciones no citadas o recomendaciones implícitas en conversaciones AI).

Generative Engine Optimization (GEO)

Generative Engine Optimization (Optimización para Motores Generativos) propone un marco más amplio: optimizar contenido para que sea incluido en las respuestas generadas por IA, entendiendo que el “motor” ahora es un modelo generativo.

El término GEO ganó notoriedad recientemente a raíz de un informe de Andreessen Horowitz que proclamó: “Estamos entrando en el Acto II de la búsqueda: Generative Engine Optimization (GEO)». En palabras simples, “en lugar de SEO, ahora tenemos GEO” para un mundo donde la gente pregunta a ChatGPT o Claude en vez de a Google

Promotores y visión

La tesis de GEO es que “es el fin de la búsqueda tal como la conocemos”. Firmas de inversión y tecnología como Andreessen Horowitz enfatizan que la búsqueda está pasando de basarse en enlaces (Google) a basarse en modelos de lenguaje.

Autores como Seema Amble y Zach Cohen de Andreessen Horowitz argumentan que el paradigma ha cambiado: “En 2025, la búsqueda se está alejando de los navegadores tradicionales hacia plataformas LLM… la visibilidad ya no significa ranking, sino aparecer directamente en la respuesta”.

También profesionales de marketing digital como Sid Bharath promocionan el concepto.

Argumentos a favor de GEO

• Reconoce un nuevo paradigma de búsqueda: GEO pone nombre a un cambio fundamental: “Búsqueda Acto II”, donde interactuamos con IA de forma conversacional. Los defensores subrayan diferencias claras: “El SEO tradicional se basaba en enlaces; GEO se basa en el lenguaje”.
• Enfoque en formato y contenido para IA: las IAs priorizan contenido bien organizado, semánticamente rico y fácil de fragmentar, por encima de la densidad de palabras clave o metaetiquetas tradicionales.
• Cobertura multi-plataforma: a diferencia del SEO que históricamente se obsesionó con Google, GEO abarca todas las plataformas con capacidades generativas. Las búsquedas se están fragmentando en distintos entornos: “Instagram, Amazon, Siri, TikTok – cada uno potenciado por modelos e intentos diferentes”.

Argumentos en contra de GEO

• “Es solo SEO con otro nombre”: detractores ven GEO simplemente como un rebranding de SEO. El especialista Ryan Law de Ahrefs fue tajante: “GEO, LLMO, AEO… son tres nombres para la misma idea”.
• Hiperbolismo y pánico innecesario: algunos críticos argumentan que declarar “el fin de la búsqueda tal como la conocemos” puede ser exagerado. Si bien las IAs están creciendo, Google y otros motores tradicionales siguen teniendo miles de millones de consultas al día.
• Definición ambigua de “motor generativo”: AEO al menos delimita claramente “motores de respuesta” tipo QA, pero “motor generativo” es más difuso. ¿Incluye cualquier IA generativa (por ejemplo ChatGPT usado para entretenimiento o para programar). ¿O solo las integradas en contexto de búsqueda (como SGE de Google o Bing Chat)? Si se define demasiado amplio, GEO podría perder utilidad práctica. Esta falta de claridad hace que algunos prefieran términos más técnicos (LLMO) o conservar SEO como paraguas y hablar simplemente de “optimización para IA” en cada caso concreto.

Large Language Model Optimization (LLMO)

Large Language Model Optimization (Optimización para Grandes Modelos de Lenguaje), a veces llamado simplemente LLM Optimization, pone el énfasis en el modelo en sí.

Fue acuñado en círculos técnicos; la empresa de IA Jina AI afirma haber introducido “LLMO” para referirse a “asegurarse de que la información de tu negocio esté mencionada dentro de un modelo de lenguaje”.

Promotores y contexto

Jina AI, una startup de IA, publicó ya a finales de 2022 un artículo titulado “SEO is dead; long live LLMO”, anticipando que los LLM reemplazarían muchas funciones de búsqueda.

También agencias SEO han adoptado el término. Por ejemplo, SEO Vendor (Jim Liu) lanzó contenido y herramientas en 2024 para medir “la visibilidad de marca en las respuestas de LLMs” (su herramienta RankLens monitorea menciones en salidas de IA).

En LinkedIn, varios especialistas discutieron sobre LLMO intensamente; algunos profesionales como Nate Burke llegaron a afirmar “LLMO es el nuevo SEO”, tras observar cómo las IAs generativas empezaban a canalizar tráfico e información en detrimento del buscador convencional.

Argumentos a favor de LLMO

• Marca y menciones sobre factores tradicionales: un punto central del LLMO es que las menciones de marca sin enlace cobran más importancia que en el SEO tradicional. En un chatbot de IA, el modelo puede recomendar un producto o empresa basándose en su conocimiento entrenado o en fuentes, aunque no haya un enlace directo. Los LLM derivan su comprensión de la autoridad de una marca a partir de las palabras en la página, la prevalencia de palabras particulares, la co-ocurrencia de diferentes términos y temas, y el contexto en el que se usan esas palabras.
• Adaptación a consultas conversacionales y contextuales: LLMO sostiene que las palabras clave tradicionales no bastan. Los usuarios interactúan con modelos haciendo preguntas completas o describiendo necesidades en detalle. Las tácticas SEO de keyword targeting se quedan cortas aquí.
• Nuevas métricas y seguimiento: dado que los resultados de un LLM no son listados fijos, LLMO requiere métricas distintas a las clásicas de SEO. Por ejemplo, “las salidas de un LLM pueden variar cada vez, incluso con la misma pregunta”, por lo que medir éxito exige múltiples muestras y análisis más cualitativo.

Argumentos en contra de LLMO

• • Superposición con SEO y PR digital: muchos aspectos de LLMO se asemejan a una combinación de SEO técnico con PR digital. Varias tácticas de LLMO – crear contenido extenso y de calidad, obtener cobertura en fuentes reputadas, usar datos estructurados – ya son prácticas recomendadas de SEO desde hace años. Ryan Law de Ahrefs ha cuestionado públicamente: “¿Qué tácticas de LLMO haces que no caigan bajo el paraguas del SEO?”.
  • Dificultad de influir modelos cerrados: optimizar para que ChatGPT te recomiende tiene un límite: si el LLM ya fue entrenado con un corte de datos, no hay forma de añadirle información nueva hasta que se actualice el modelo o use herramientas de búsqueda.

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Complejidad y tecnicismos para marketers: la palabra “Large Language Model” es técnica; puede resultar ajena para muchos marketers tradicionales. Vender servicios de LLMO podría requerir primero educar sobre qué es un LLM, lo cual añade fricción. De hecho, en discusiones en LinkedIn, algunos comentaban que si al final LLMO abarca lo mismo que SEO solo que en IA, podría simplemente explicarse como “SEO para buscadores de IA” sin necesidad de siglas nuevas. Por ello, muchos abogan por no marear a las empresas con jerga adicional y encuadrar estos esfuerzos dentro de una estrategia SEO integral.

• Riesgo de enfoques manipulativos: una minoría ha explorado técnicas cuestionables de LLMO, como el prompt injection o inyecciones de contexto para “forzar” a la IA a mencionar una marca. Si bien estas técnicas existen, son poco escalables y a menudo contrarias a las políticas de las plataformas de IA.

Artificial Intelligence Optimization (AIO)

Artificial Intelligence Optimization (Optimización de Inteligencia Artificial) es un término más general que se refiere a la optimización de contenido y estrategias para ser detectado, procesado y utilizado por cualquier sistema de inteligencia artificial, no solo los modelos de lenguaje o motores de respuesta.

AIO abarca un espectro más amplio de interacciones con IA, incluyendo asistentes de voz, sistemas de recomendación y cualquier otra aplicación de IA que consuma información.

También se define como el aprovechamiento de la IA para mejorar los procesos de negocio, la toma de decisiones y la optimización del marketing de contenidos.

Adicionalmente, AIO se refiere a un nuevo enfoque de optimización de sitios web que aprovecha la tecnología de IA para mejorar la experiencia del usuario, los resultados comerciales y la velocidad general de carga de la página.12

Promotores y origen

El término AIO fue acuñado por Julia McCoy, quien lo definió como “el proceso de mejorar el contenido de IA con un experto humano capacitado en optimizar el contenido que la IA produce”.

El término AIO ha surgido en discusiones más amplias sobre la integración de la IA en el marketing digital y la experiencia del usuario, en lugar de estar ligado a una única firma o informe.

Varias agencias y plataformas de marketing digital, como Digital Success, UXify, Online Marketing Gurus, Decodo, y Avenuez, discuten AIO en el contexto de aprovechar la IA para el marketing de contenidos, la velocidad del sitio web y la estrategia digital general.

Semrush también introdujo una herramienta empresarial de «Optimización de IA (AIO)» para gestionar la presencia de la marca en la búsqueda impulsada por IA.

Argumentos a favor de AIO

• Amplitud y visión de futuro: AIO sirve como un término paraguas que reconoce la creciente influencia de la IA en múltiples puntos de contacto digitales, extendiéndose más allá de la búsqueda para considerar cómo la IA puede utilizar el contenido para recomendaciones, personalización y automatización de servicios al cliente.
• Enfoque en la calidad y estructura de los datos: para que la IA procese y utilice el contenido de manera efectiva, este debe ser de alta calidad, bien estructurado y semánticamente claro, promoviendo la creación de contenido fácilmente interpretable por algoritmos de IA.
• Personalización del contenido: utiliza herramientas de IA para comprender el comportamiento y las preferencias del usuario, adaptando el contenido a usuarios individuales para ofrecer experiencias personalizadas que impulsen el engagement.
• Análisis predictivo: emplea modelos predictivos impulsados por IA para pronosticar tendencias y el comportamiento del usuario, lo que ayuda a optimizar el contenido antes de que la demanda alcance su punto máximo, asegurando una ventaja competitiva.
• Automatización de tareas rutinarias: la IA puede automatizar muchas tareas repetitivas de SEO, como el seguimiento de cambios de clasificación, la generación de informes y el ajuste de elementos de SEO en la página, liberando tiempo para la toma de decisiones estratégicas.
• Optimización de la velocidad del sitio web: AIO es fundamental para la optimización de la velocidad del sitio web, utilizando técnicas como la carga predictiva, la optimización automatizada de la entrega de contenido, el monitoreo del rendimiento en tiempo real, la optimización del código y el almacenamiento en caché sofisticado.
• Mejora de la confianza del usuario: al garantizar respuestas de IA fácticas y confiables, las marcas pueden generar credibilidad con los usuarios que confían en las herramientas de IA para obtener información.

Argumentos en contra de AIO

• Falta de especificidad: Su principal fortaleza es también su debilidad: al ser tan general, el AIO puede carecer de la especificidad necesaria para guiar tácticas concretas de optimización. La pregunta que surge es: «¿Qué significa ‘optimizar para IA’ en la práctica diaria?». Para los profesionales del marketing, un término tan amplio podría resultar confuso o poco accionable.
• Superposición con otras disciplinas: muchos de los principios del AIO (contenido de calidad, datos estructurados) ya forman parte del SEO, la optimización de la experiencia de usuario (UX) o un buen UX.
• Dependencia de los sistemas de IA: las marcas pueden volverse excesivamente dependientes de las plataformas de IA, lo que podría limitar su control sobre cómo se representa su marca a medida que los modelos de IA evolucionan o cambian.
• Complejidad en la ejecución: optimizar para las respuestas de IA requiere una adaptación continua a los algoritmos de IA y a los datos de entrenamiento, lo que lo convierte en un proceso complejo y que consume mucho tiempo.
• Medición limitada: a diferencia del SEO tradicional, el éxito del AIO es más difícil de rastrear y medir porque implica una interacción indirecta del usuario a través de las interacciones de IA en lugar del tráfico directo del sitio web.
• Riesgo de representación inexacta: si los modelos de IA utilizan información desactualizada o incorrecta, podría resultar en una representación errónea de una marca, lo que afectaría negativamente su reputación.9
• Potencial de sesgo: los sistemas de IA pueden favorecer inadvertidamente ciertos tipos de información o fuentes, lo que podría desfavorecer a las marcas más pequeñas o menos conocidas en favor de las más grandes y establecidas.

Answer Everywhere Optimization (AEvO)

Answer Everywhere Optimization (Optimización de Respuesta en Todas Partes) es un enfoque integral para la visibilidad digital que garantiza que una marca aparezca dondequiera que su audiencia busque información, recomendaciones o tome decisiones de compra.

Representa una evolución del SEO tradicional, que se centró principalmente en las clasificaciones de los motores de búsqueda, hacia una estrategia más amplia que abarca un ecosistema en expansión de plataformas, incluidos los motores de respuesta impulsados por IA, las redes sociales, los asistentes de voz y los mercados especializados.

AEvO reconoce que una «respuesta» puede manifestarse de diversas formas, no solo como un fragmento o una respuesta generada por un LLM, sino también como una recomendación en una red social, una solución en un foro o una interacción con un chatbot.

Promotores y origen

AEvO es un término más reciente (¡de lo reciente que ya son los otros términos!) que surge de la necesidad de unificar las estrategias de contenido en un mundo donde las respuestas se buscan y se entregan en múltiples formatos y plataformas.

Single Grain es un promotor destacado, enmarcándolo como «el marco completo para la visibilidad digital».

AEvO integra explícitamente dos estrategias complementarias: Search Everywhere Optimization (SEvO o simplemente SEO, como veremos adelante), y Answer Engine Optimization (AEO).

Argumentos a favor de AEvO

• Enfoque holístico en la respuesta: AEvO va más allá de la búsqueda tradicional o los LLM para abarcar cualquier punto de contacto donde un usuario busca una solución o información, incluyendo plataformas de video, redes sociales y foros. Enfatiza la presencia en cada etapa del recorrido del cliente, independientemente de la plataforma.
• Integración de estrategias: AEvO integra SEvO y AEO para asegurar la visibilidad en todas las plataformas donde los usuarios buscan respuestas, desde motores de búsqueda hasta asistentes de IA.
• Optimización basada en entidades: prioriza las entidades (personas, lugares, cosas y conceptos que definen una marca y sus ofertas) para mejorar la visibilidad en plataformas que utilizan gráficos de conocimiento y comprensión semántica.
• Contenido estructurado para la legibilidad de la IA: requiere que el contenido esté estructurado de manera que facilite la comprensión y extracción por parte de las plataformas impulsadas por IA, incluyendo encabezados claros, respuestas concisas, listas y marcado de esquema.
• Optimización específica de la plataforma: el contenido debe adaptarse a los requisitos únicos de cada plataforma (Google Search, motores de respuesta de IA, plataformas sociales, asistentes de voz) manteniendo la coherencia de la marca.
• Adaptación a entornos de clic cero: aborda el aumento de los entornos de clic cero al estructurar el contenido para que sea representado con precisión dentro de estas plataformas, asegurando que la información sea extraída y presentada directamente por los motores de búsqueda o asistentes de IA.
• Relevancia para la experiencia del usuario: Coloca al usuario y su necesidad de una «respuesta» en el centro, independientemente de la tecnología subyacente, lo que alinea la optimización de contenido con la experiencia general del cliente.

Argumentos en contra de AEvO

• Superposición con «Search Everywhere Optimization»: podría considerarse una variación o sinónimo de «Search Everywhere Optimization», lo que podría generar redundancia o confusión en la terminología.
• Desafíos tácticos, de medición y atribución: la optimización para «respuestas en todas partes» puede presentar desafíos tácticos y de medición significativos, ya que implica monitorear y adaptar el contenido a una gran variedad de plataformas y formatos. Esto requiere enfoques innovadores como parámetros UTM personalizados, páginas de destino específicas de la plataforma, estudios de impacto de marca e identificadores de cliente unificados.
• Riesgo de diluir el enfoque: al intentar abarcar demasiado, AEvO podría perder la especificidad necesaria para guiar estrategias de optimización detalladas de manera efectiva.

SEO evoluciona: “Search Everywhere Optimization”

En lugar de acuñar una sigla totalmente nueva, muchos expertos proponen ampliar el alcance del término SEO tradicional para abarcar estas nuevas búsquedas por IA, conservando la misma etiqueta conocida.

Surge así la noción de SEO como “Search Everywhere Optimization” (Optimización de Búsqueda en Todas Partes).

La idea fue popularizada por especialistas como Ashley Liddell (agencia Deviation) y Rand Fishkin, para transmitir que el SEO moderno no se limita a motores de búsqueda convencionales, sino en todos los lugares donde las audiencias consumen información. Esto incluye optimizar para la búsqueda interna de YouTube, para aparecer en resultados de Amazon, hashtags de TikTok, recomendaciones de Instagram, respuestas de ChatGPT, etc.

Argumentos a favor de “Search Everywhere” (SEO como paraguas)

• Continúa el legado de SEO: este planteamiento reconoce la evolución sin romper con décadas de metodología SEO. Mantiene el término SEO, reconocido por todos, pero recalibrando su significado. Esto evita confusión con siglas novedosas y comunica que las bases del posicionamiento orgánico siguen aplicando – solo que ahora “en todas partes”.
• Más fácil de adaptar comunicacional: los servicios de SEO seguirán llamándose así, lo que no implicará –a diferencia de los otros acrónimos–, tener que educar a los clientes.
• Visión omnicanal unificada: “Search Everywhere Optimization” enfatiza que el trabajo de posicionamiento no ocurre solo en Google, sino en todas las plataformas donde los usuarios buscan, como YouTube, Amazon, redes sociales, etc.
• Tranquiliza frente al cambio: al enmarcar los nuevos desafíos (IA, redes, voz) como parte del SEO, se transmite que la disciplina no muere sino que se transforma. Esto aporta continuidad y evita el pánico. Los expertos como Fishkin insisten en que “el SEO sigue siendo SEO” y que las marcas deben adaptarse a los nuevos canales sin perder la esencia de la optimización orgánica.

Argumentos en contra de “Search Everywhere” (y de mantener solo SEO)

• Falta de especificidad: un potencial problema es que “SEO” como término se vuelva demasiado amplio y vago. Si abarca desde Google hasta Alexa, pasando por ChatGPT y TikTok, podría diluirse el enfoque.
• Resistencia al cambio de mindset: algunos SEOs tradicionales podrían pensar que seguir haciendo “lo de siempre” bastará en el nuevo entorno, respaldados por la idea de que “sigue siendo SEO”. Sin embargo, las IAs presentan retos inéditos (por ejemplo, no hay equivalente exacto a un ranking #1, menos datos disponibles para análisis, necesidad de múltiple muestreo, etc.).

Tabla Comparativa: AEO, GEO, LLMO, AIO, AEvO y SEO

Conclusión: ¿Cuál es el término más adecuado y por qué?

Después de analizar las distintas propuestas, sus fundamentos y la conversación en el sector, queda claro que el fenómeno que describen es, en esencia, el mismo: la evolución de la optimización de contenidos orgánicos ante la irrupción de la búsqueda mediante IA generativa.

Las diferencias entre AEO, GEO, LLMO, AIO, AEvO o similares son más de énfasis que de fondo.

En este contexto, mi humilde recomendación es no fragmentar el concepto innecesariamente, sino adoptar una visión amplia del SEO que incorpore estos nuevos entornos. El término “Search Everywhere Optimization” (SEO en todas partes) parece el más adecuado como paraguas general.

En resumen, la clave es mantener el enfoque estratégico de SEO, pero integrando las particularidades de las IAs generativas bajo un mismo término paraguas. Esta adaptabilidad es lo que realmente permitirá a las marcas seguir siendo relevantes en el nuevo ecosistema de búsqueda AI.