GEO, AEO, LLMO, AI Visibility… ¿qué significan y cuál importa?
Designan aproximadamente lo mismo: conseguir que un asistente de IA cite tu negocio al responder. El sector aún no ha fijado un nombre único, así que la sigla importa mucho menos que entender el mecanismo que hay debajo.
Si has empezado a leer sobre esto, te habrás encontrado cuatro o cinco siglas distintas para lo mismo. No es que sean técnicas diferentes: es un mercado joven que todavía no se ha puesto de acuerdo en cómo llamarse.
| Sigla | Significado | Matiz |
|---|---|---|
| GEO | Generative Engine Optimization | El más extendido en material técnico. |
| AEO | Answer Engine Optimization | Énfasis en ser la respuesta, no un resultado. |
| LLMO | Large Language Model Optimization | Énfasis en el modelo como destino. |
| AIO / AISO | AI (Search) Optimization | Uso genérico y más comercial. |
| AI Visibility | — | El término que prefieren las herramientas de medición. |
Lo que sí importa: los tres modos de responder
Debajo de las siglas hay un mecanismo, y ese sí conviene entenderlo porque cada modo se trabaja distinto.
Desde la memoria del modelo
El asistente responde con lo que aprendió durante el entrenamiento. Depende de tu presencia histórica y repetida en la web abierta, y arrastra un desfase de meses o años. Se trabaja a largo plazo, con autoridad de marca y menciones en fuentes de peso. No hay atajo.
Con búsqueda en vivo
El asistente lanza consultas a un buscador, recupera páginas y sintetiza la respuesta citando fuentes. Es el modo más accionable a corto plazo, y donde se juega casi todo para un negocio local.
El detalle que casi nadie tiene en cuenta: las consultas que lanza el modelo internamente no son las que escribe el usuario. Alguien pregunta «necesito un fisio, me duele la rodilla al correr» y el modelo busca algo como «mejores clínicas fisioterapia deportiva Valencia». Optimizar para la frase del usuario y no para la consulta derivada es un error caro.
Desde fuentes estructuradas
Datos de mapas, fichas de negocio, directorios verticales y feeds de producto. Se trabaja con datos limpios, consistentes y verificables: mismo nombre, misma dirección y mismo teléfono en todas partes.
La consecuencia práctica
La unidad de trabajo deja de ser la keyword y pasa a ser el prompt: la pregunta real, en lenguaje natural, con su intención, su contexto geográfico y sus condicionantes —«barato», «cerca de», «para empresas», «que abra los domingos»—.
Por eso una auditoría seria no mide posiciones para veinte palabras clave: lanza decenas de preguntas completas, las repite para descartar el azar, y cuenta en cuántas respuestas apareces.
Y cuál usamos nosotros
En material técnico, GEO. Hablando con un cliente, visibilidad en IA, porque es lo único que se entiende sin explicación previa. Pero es una cuestión de vocabulario: lo que se mide y cómo se mide es lo mismo se llame como se llame.
¿Quieres saber si la IA recomienda tu negocio hoy? Lo medimos con las preguntas que haría un cliente real y te decimos quién aparece en tu lugar.