Glosario: todos los términos del GEO y la IA generativa
Visibilidad IA, prompt, persona, puntuación de visibilidad, share of voice... las definiciones esenciales, en claro.
GEO (Generative Engine Optimization)
Conjunto de prácticas destinadas a optimizar un contenido y una presencia digital para ser citado como fuente por los motores de IA generativa (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) cuando elaboran una respuesta.
AEO (Answer Engine Optimization)
Optimización orientada a convertirse en LA respuesta directa a una pregunta concreta, ya sea en un chatbot de IA o en los resultados enriquecidos de un buscador tradicional (AI Overviews, asistentes de voz).
Visibilidad IA
El hecho de que una marca, un producto o un contenido sea mencionado en las respuestas generadas por una IA generativa — el equivalente al "ranking" en SEO, pero a la escala de una única respuesta en lugar de una página de resultados.
Respuesta IA / respuesta generativa
El texto que produce un LLM en respuesta a una pregunta, construido a partir de los datos con los que se entrenó y, según los casos, de una búsqueda en tiempo real.
LLM (Large Language Model)
Un modelo de lenguaje de gran tamaño, como los que impulsan ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) o Perplexity.
Puntuación de visibilidad
Un indicador sintético que resume la presencia de una marca, una categoría o una palabra clave en el conjunto de prompts y motores probados.
Share of voice
La proporción de menciones que obtiene una marca respecto a sus competidores, sobre un mismo conjunto de preguntas probadas.
Prompt
Una pregunta o consulta enviada a un LLM para comprobar si menciona una marca, categoría, palabra clave o producto determinado.
Persona
Un perfil ficticio de usuario (edad, ubicación, idioma, intereses, comportamiento de compra) usado para simular distintos tipos de preguntas y detectar diferencias de visibilidad según el público.
Puntuación semántica
La evaluación de lo "IA-friendly" que es una ficha de producto o un contenido, según criterios como la estructura, los datos estructurados, la presencia de una FAQ o la legibilidad fuera de contexto.
Datos estructurados (schema.org / JSON-LD)
Un marcado técnico añadido a una página web para describir su contenido de forma explícita (producto, precio, opiniones, FAQ...), lo que facilita su comprensión por parte de los motores de búsqueda y las IA.
Análisis detallado
Un informe en profundidad generado a partir de los resultados de visibilidad: resumen, actores dominantes y ausentes, comparación competitiva, riesgos y oportunidades, recomendaciones priorizadas.
Créditos
La unidad de consumo de los análisis en Vurto; cada análisis consume un número variable de créditos según su tipo y el número de motores consultados.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
La generación aumentada por recuperación es una técnica que permite a un LLM buscar información en una base de datos o en la web en el momento de responder, en lugar de basarse únicamente en sus datos de entrenamiento. Es este mecanismo el que permite a herramientas como Perplexity, o a las funciones de búsqueda de ChatGPT, citar fuentes recientes.
Fan-out query
Una técnica mediante la cual un motor generativo descompone una pregunta compleja en varias subconsultas enviadas en paralelo, antes de sintetizar los resultados en una única respuesta. Una misma pregunta de un usuario puede así desencadenar varias búsquedas distintas en segundo plano.
Reranking / RRF (Reciprocal Rank Fusion)
El reranking consiste en reordenar un conjunto de resultados ya recuperados, según su relevancia real respecto a la pregunta planteada. El RRF (Reciprocal Rank Fusion) es un método habitual para fusionar varias clasificaciones de resultados procedentes de distintas fuentes o métodos de búsqueda en una única clasificación final.
Chunking
La división de un documento largo en fragmentos ("chunks") más pequeños, procesados e indexados de forma independiente. Esta técnica, central en los sistemas RAG, explica por qué una página bien estructurada con secciones autónomas tiene más probabilidades de aprovecharse correctamente que un texto largo sin una división clara.
E-E-A-T
Siglas de Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness (experiencia, especialización, autoridad, fiabilidad) — un conjunto de criterios que Google usa para evaluar la calidad de un contenido, especialmente a través de sus directrices para evaluadores de calidad. Aunque no es un factor de ranking directo y medible, estos criterios influyen en cómo se juzga la fiabilidad de un contenido, tanto por parte de los buscadores como de las IA generativas.
Etiquetas HTML esenciales (Title, Meta description, Hn, Canonical, Hreflang, Open Graph)
Un conjunto de elementos técnicos incluidos en el código de una página para describir su contenido a los motores y a las redes sociales: el Title (título mostrado en los resultados), la Meta description (resumen mostrado bajo el título), las etiquetas Hn (jerarquía de encabezados, de H1 a H6), la etiqueta Canonical (que indica la versión de referencia de una página duplicada), la etiqueta Hreflang (que señala las versiones idiomáticas de una misma página) y las etiquetas Open Graph (que controlan la vista previa de una página al compartirla en redes sociales).
Core Web Vitals
Un conjunto de métricas definidas por Google para medir la experiencia de usuario de una página: la velocidad de carga del contenido principal, la capacidad de respuesta a las interacciones y la estabilidad visual durante la carga. Estas métricas se usan como factor de ranking en SEO y contribuyen indirectamente a la capacidad de un sitio para ser rastreado correctamente.
robots.txt
Un archivo ubicado en la raíz de un sitio que indica a los robots (buscadores, rastreadores de IA) qué partes del sitio pueden o no recorrer. No garantiza que un contenido nunca vaya a usarse — un robot malintencionado puede ignorarlo— pero sigue siendo el método estándar para comunicar las preferencias de rastreo.
llms.txt
Un archivo propuesto como estándar emergente, ubicado en la raíz de un sitio, destinado a ofrecer a los modelos de lenguaje una presentación estructurada y resumida del contenido del sitio — algo así como un mapa del sitio pensado específicamente para las IA en lugar de para los buscadores tradicionales. Su adopción sigue siendo desigual según el motor a día de hoy.
Sitemap XML
Un archivo que enumera las páginas de un sitio destinadas a ser indexadas, con información adicional como su fecha de última modificación. Facilita que los robots descubran las páginas, especialmente en sitios grandes o con una estructura de enlazado interno compleja.
Rastreadores de IA (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot...)
Los robots que usan las empresas de IA generativa para rastrear la web, ya sea para entrenar sus modelos o para alimentar sus funciones de búsqueda en tiempo real. GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic) y PerplexityBot (Perplexity) son ejemplos de ello; su actividad puede seguirse en los registros del servidor de un sitio, y permitirse o bloquearse mediante el archivo robots.txt.
AI Overviews
Los resúmenes generados por IA que aparecen en la parte superior de algunos resultados de búsqueda de Google, antes de los resultados orgánicos clásicos. Constituyen una forma de AEO integrada directamente en la búsqueda tradicional, y pueden reducir el tráfico hacia los sitios citados si el usuario encuentra su respuesta sin hacer clic.
Arquitectura Hub & Spoke
Un modelo de organización de un sitio en el que una página pilar ("hub") centraliza una visión general de un tema, enlazada a varias páginas más específicas ("spokes") que profundizan cada una en un subtema. Esta estructura ayuda a los motores a entender la jerarquía y las relaciones entre los contenidos de un mismo tema.
Página pilar / página spoke
La página pilar es el contenido de referencia sobre un tema amplio, diseñado para cubrir lo esencial del tema y enlazar a contenidos más detallados. Una página spoke trata un subtema concreto en profundidad y enlaza a su página pilar para el contexto más amplio — juntas forman la arquitectura hub & spoke.
Entidad (SEO)
Una persona, un lugar, una organización, un producto o un concepto identificado como único por los buscadores, independientemente de las palabras exactas usadas para nombrarlo. Trabajar el reconocimiento de entidades consiste en ayudar a los motores a asociar claramente una marca con lo que representa, más allá del simple texto de sus páginas.
Intención de búsqueda
La motivación real detrás de una consulta: buscar información, comparar opciones, realizar una compra o encontrar un sitio concreto. Identificar la intención detrás de una pregunta es un requisito previo para crear contenido relevante, tanto para el SEO como para ser recogido en una respuesta generativa.
Link building
El conjunto de prácticas destinadas a conseguir enlaces externos que apunten a tu sitio desde otros dominios. Históricamente central en SEO como señal de autoridad, conserva un papel en GEO en la medida en que contribuye a la reputación global de una marca y a las menciones que de ella se derivan.
Enlazado interno
El conjunto de enlaces que conectan entre sí las páginas de un mismo sitio. Un enlazado interno coherente facilita el rastreo, distribuye la autoridad entre las páginas y ayuda a los motores a entender cómo se relacionan temáticamente los contenidos de un sitio.
SEO local
El conjunto de prácticas destinadas a mejorar la visibilidad de una empresa en búsquedas geolocalizadas, apoyándose especialmente en la ficha de Google Business Profile, la coherencia de los datos de la empresa (NAP) y las opiniones de clientes.
Contenido multimodal
El contenido que no se presenta como texto plano — imágenes, vídeo, audio, infografías. Para que los motores y las IA generativas puedan aprovecharlo, debe ir acompañado de texto descriptivo (texto alternativo, leyendas, transcripciones).
MCP (Model Context Protocol)
Un protocolo estandarizado que permite a un asistente de IA conectarse a herramientas y fuentes de datos externas de forma estructurada. En Vurto, está disponible en los planes Business y Agency para permitir que sistemas externos consulten directamente los datos de visibilidad.
Para ver estos conceptos en la práctica, dirígete a prompts y seguimiento de visibilidad y dashboards y scoring.