Iniciemos con una pregunta: ¿de qué depende la visibilidad digital de una marca? A lo largo de la última década, esta se midió con una lógica relativamente clara: aparecer en Google, lograr un clic y llevar al usuario hacia una página web, un formulario o una compra. Sin embargo, esa ruta ya empezó a cambiar.
En la actualidad, antes de buscar un producto, comparar un servicio o elegir una marca, muchas personas abren ChatGPT, Gemini, Perplexity u otras herramientas de inteligencia artificial para preguntar qué opciones existen, cuáles se ajustan mejor a una necesidad o qué alternativas conviene considerar.
Dicho de otro modo, el descubrimiento ya no es solo navegación: se ha convertido en recomendación.
La marca en los tiempos de la inteligencia artificial
Este fue uno de los planteamientos de Nicolás Seguro, cofundador y CTO de Fardo, durante su presentación “AEO, GEO y LLMO: cómo lograr que la IA recomiende tu marca”, realizada en la 25.ª edición del Congreso Anual de Marketing Peruano (CAMP 2026). Para el especialista, las empresas no deberían limitarse a producir más contenido con ayuda de la inteligencia artificial.
Ahora, la mayor exigencia es construir las señales necesarias para que los modelos entiendan qué hace una marca, por qué tiene autoridad en un tema y cuándo debería aparecer dentro de una respuesta.
“Ahora es clave ser la respuesta. No es algo que se resuelva imaginando que, por generar mucho contenido o por ser una empresa con 50 años de trayectoria, la IA necesariamente va a elegirte. Así como ocurrió en 2006, cuando apareció el SEO tradicional, hoy existe una oportunidad para cualquier marca”, afirmó Seguro.
Del SEO tradicional a una nueva capa de visibilidad
Así, el SEO no desaparece. Tener una web accesible, contenidos claros, una estructura técnica ordenada y una experiencia óptima de usuario continúa siendo importante. No obstante, según Seguro, los modelos de inteligencia artificial no deciden qué recomendar únicamente a partir de palabras clave o de la posición de una página en Google, sino que también evalúan otras señales.
Una marca puede aparecer en una respuesta generada por IA si cuenta con información estructurada, publicaciones especializadas, menciones en medios, certificaciones y otros factores que ayuden a validar su experiencia. Por ello, la diferencia es relevante: en el SEO tradicional, una empresa podía concentrarse en ganar tráfico hacia su web; mientras que, en los motores de respuesta, puede ser mencionada sin que el usuario haga clic en un enlace.
Por lo tanto, Seguro señaló que las marcas deben empezar a medir nuevas variables: con qué frecuencia son citadas, en qué posición aparecen dentro de una respuesta, qué tono acompaña esa mención y qué información asocia el modelo con la empresa.
“Hoy es mejor no ser citado por los modelos y empezar a trabajar la marca, que ser mal citado. ¿Por qué? Porque si la IA muestra información desactualizada o incorrecta sobre tu negocio, después hay que hacer un trabajo adicional para actualizar esa percepción”, advirtió el CTO de Fardo.
AEO, GEO y LLMO: tres frentes para ser elegidos
A lo largo de la conferencia, Seguro explicó tres conceptos para atender la necesidad de que una marca sea comprendida y recomendada por la IA.
El primero es el AEO, o Answer Engine Optimization. Su objetivo es que una marca pueda convertirse en una respuesta rápida, incluso cuando el usuario formula una pregunta imprecisa.
Esto importa porque la mayoría de las personas no utiliza prompts perfectos. Pregunta como habla: “¿Qué seguro me conviene?”, “¿Cuál es la mejor universidad para estudiar esta carrera?” o “¿Qué marca me recomiendas para…?”.
En ese contexto, la empresa necesita identificar cuáles son las dudas reales de sus audiencias y crear contenidos capaces de responderlas con claridad. No se trata de repetir el nombre de la marca, sino de resolver una pregunta concreta.
El segundo frente es el GEO, o Generative Engine Optimization. Aquí, la atención se desplaza hacia las fuentes externas que los modelos consultan para validar información.
Seguro explicó que, cuando la IA necesita corroborar datos sobre una empresa, no se limita a revisar su web. También puede acudir a prensa, reportes, publicaciones de especialistas, bases de datos, reseñas, certificaciones, comunidades y plataformas técnicas.
Ese recorrido obliga a las marcas a pensar más allá de sus propios canales. La autoridad ya no se construye solamente en una campaña o en una página corporativa, sino en el conjunto de huellas que una organización deja en Internet.
Finalmente, el LLMO, o Large Language Model Optimization, apunta a un objetivo más ambicioso: lograr que la marca sea reconocida por los modelos incluso antes de que estos salgan a buscar información externa.
Es un trabajo de largo plazo. Requiere consistencia, presencia en fuentes confiables y una estrategia sostenida para que, cuando los sistemas actualicen sus conocimientos, la empresa tenga mayores posibilidades de entrar en esa nueva ventana de indexación.
