A
- AEO (Answer Engine Optimization)
- Disciplina de optimización enfocada en estructurar contenido para ser seleccionado por motores de respuesta y asistentes de IA que proporcionan respuestas directas. Se centra en formato pregunta-respuesta conciso y featured snippets.
- AI Answer Rate
- Métrica principal del posicionamiento en IA. Se calcula dividiendo el número de respuestas donde tu dominio aparece citado entre el total de preguntas relevantes realizadas sobre tu temática. Ejemplo: aparecer en 25 de 100 consultas = 25% AI Answer Rate. Los benchmarks de 2026 muestran que empresas líderes en sectores competitivos (como tecnología) alcanzan entre 5-7% de cuota, mientras nichos especializados pueden superar 30%.
- AI Overviews
- Resúmenes generativos que Google muestra en la parte superior de resultados de búsqueda, sintetizando información de múltiples fuentes. Anteriormente conocidos como SGE (Search Generative Experience). Según estudios de 2025, el 25.11% de búsquedas ya generan AI Overviews, con variación extrema por sector: 48.75% en salud vs 4.48% en real estate.
- IA Listening (AI Listening)
- Práctica de monitorizar cómo los asistentes de inteligencia artificial (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity) mencionan, citan y recomiendan tu marca o contenido. A diferencia del social listening tradicional que rastrea menciones en redes sociales, IA Listening audita tu visibilidad dentro de respuestas generadas por LLMs, identificando qué fuentes citan, con qué contexto y sentimiento. Es la metodología fundamental para medir tu posicionamiento GEO.
B
- Benchmarks GEO
- Métricas de referencia que establecen cuota de mercado en citas de IA por industria. Los primeros benchmarks oficiales publicados en 2026 por Conductor analizaron 100+ millones de citas y establecieron que ChatGPT domina con 87.4% del tráfico desde asistentes de IA, y que este tráfico convierte al doble que otras fuentes. Permiten comparar tu AI Answer Rate contra estándares de tu sector.
C
- Caption Injection
- Técnica avanzada de optimización multimodal que integra semántica visual mediante descripciones textuales (captions) de imágenes para mejorar comprensión de LLMs. Estudios muestran que puede aumentar hasta 40% la visibilidad en ChatGPT y Perplexity. Funciona porque los sistemas RAG procesan tanto texto como contexto visual, y captions ricos en información semántica facilitan recuperación más precisa.
- Chunking
- Proceso de dividir contenido en pequeñas unidades semánticas (chunks o fragmentos) que los sistemas RAG pueden recuperar y procesar independientemente. El chunking efectivo es crítico para citación en IA.
- Citación Post-hoc
- Mecanismo donde el LLM genera primero la respuesta y luego utiliza el sistema de recuperación para encontrar fuentes que fundamenten su afirmación. Prioriza contenido claro, fáctico y bien estructurado.
- Cuota de Mercado en Citas
- Porcentaje de citas que captura tu marca o dominio del total de menciones en respuestas de IA sobre tu temática, calculado en relación a competidores directos. Ejemplo: si en 100 respuestas sobre "gestión de proyectos" tu empresa aparece 15 veces y tus 4 competidores principales aparecen 60 veces combinados, tu cuota es 15/75 = 20%. Los benchmarks GEO 2026 establecieron por primera vez cuotas de mercado medibles por industria.
D
- Data Poisoning (Envenenamiento de Datos)
- Manipulación deliberada de datos de entrenamiento de LLMs o de contenido indexado por sistemas RAG para inyectar sesgos, información falsa o favorecer determinadas narrativas. Puede realizarse mediante creación masiva de contenido sintético, manipulación de fuentes autorizadas o técnicas de SEO agresivo. Los sistemas de IA están desarrollando protecciones contra esta técnica, priorizando fuentes con E-E-A-T verificable. Algunos gobiernos han implementado estrategias estatales para influir en asistentes de IA.
E
- E-E-A-T
- Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Marco de Google para evaluar calidad de contenido, adoptado también por LLMs para determinar qué fuentes son dignas de citación. Empresas que demuestran E-E-A-T robusto mediante credenciales verificables, contenido original y backlinks de calidad obtienen mejores resultados. Ver ejemplos en casos de éxito documentados.
- Embedding
- Representación matemática de texto en formato vectorial que permite a los sistemas de IA realizar búsquedas semánticas y comparar significados en lugar de coincidencias exactas de palabras.
F
- Featured Snippets
- Fragmentos destacados en la "posición cero" de Google que muestran respuesta directa a una consulta. Optimizar para snippets beneficia tanto SEO tradicional como posicionamiento en IA.
- Fluency Optimization
- Técnica GEO que mejora legibilidad y fluidez del texto para facilitar extracción por LLMs. El lenguaje natural conversacional funciona mejor que redacción técnica o keyword stuffing.
G
- GEO (Generative Engine Optimization)
- Práctica de optimizar contenido digital para que los modelos de lenguaje lo utilicen como fuente confiable al generar respuestas. Enfocado en citación en lugar de ranking en SERPs.
- Grounded Generation
- Generación fundamentada. Proceso donde el LLM produce respuestas basándose tanto en su conocimiento interno como en información específica recuperada de fuentes externas, mejorando precisión y verificabilidad.
L
- LLM (Large Language Model)
- Modelo de Lenguaje Grande. Redes neuronales tipo Transformer entrenadas con billones de tokens para predecir texto. Ejemplos: GPT-4, Gemini 1.5, Claude 3. Superan el billón de parámetros.
- LLMO (LLM Optimization)
- Conjunto de prácticas que combinan estrategias tradicionales con adaptaciones específicas para modelos de lenguaje. Se enfoca en relevancia en datos de entrenamiento y citas en respuestas de IA.
- LLMO Metrics
- Herramienta especializada de seguimiento y optimización de visibilidad en respuestas de IA. Trackea menciones de marca en ChatGPT, Perplexity y Gemini, proporcionando métricas de frecuencia de citación y benchmarks vs competidores. Una de las herramientas recomendadas para medir posicionamiento GEO.
- llms.txt
- Archivo en formato Markdown ubicado en la raíz del sitio que proporciona información concisa para LLMs sobre cómo usar el contenido. Define permisos para entrenamiento, chat, embedding y límites de respuesta.
P
- Perplexity (en contexto LLM)
- Métrica que mide cuán "predecible" es un texto para un modelo de lenguaje. Perplexity baja significa que el texto sigue patrones lingüísticos esperados y es fácil de procesar para el LLM. Estudios demuestran que contenido con baja perplexity recibe significativamente más citas en AI Overviews y sistemas RAG, porque resulta más claro y extraíble. No confundir con Perplexity.ai, el motor de búsqueda.
Q
- Query Fanout
- Proceso mediante el cual un asistente de IA (especialmente ChatGPT) descompone la pregunta del usuario en múltiples consultas internas para recuperar información de diferentes fuentes. El hallazgo crítico del estudio de Profound 2025 es que la primera consulta que ejecuta el sistema genera el 67% de las citas finales. Comprender el query fanout es esencial para optimizar contenido: necesitas aparecer en los primeros resultados de esa consulta inicial.
R
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Arquitectura que combina búsqueda en tiempo real con generación de lenguaje. El modelo recupera información actualizada de fuentes externas antes de generar la respuesta. Usado por ChatGPT, Gemini y Perplexity. Un detalle técnico importante: el 67% de las citas finales provienen de la primera consulta que ejecuta el sistema RAG internamente, por lo que optimizar para ese primer query es crítico.
- Reputación Algorítmica
- Conjunto de señales digitales que los modelos de lenguaje utilizan para evaluar la credibilidad, autoridad y relevancia de una fuente. Determina si serás citado y cómo serás descrito en respuestas de IA.
S
- Schema Markup
- Datos estructurados en formato JSON-LD que ayudan a la IA a entender el contexto del contenido. Facilitan identificación de entidades, relaciones y hechos verificables, aumentando probabilidad de citación.
- Semantic Cues
- Frases de estructuración explícitas como "En resumen:", "Paso 1:", "Conclusión:" que guían al LLM sobre el rol de cada pasaje de texto, facilitando extracción precisa de información.
- Share of Voice (en IA)
- Porcentaje de menciones que captura tu marca del total de conversaciones o respuestas de IA sobre tu temática, en comparación con competidores. A diferencia del share of voice tradicional en medios, este se mide específicamente en respuestas generadas por LLMs. Ejemplo: si sobre "software CRM" apareces mencionado en 30 de 100 respuestas y tus competidores principales en 70, tu share of voice es 30%. Se relaciona directamente con cuota de mercado en citas.
- Similarweb Gen AI Intelligence
- Módulo especializado de la plataforma Similarweb que analiza AI Brand Visibility: visibilidad de marca en asistentes de IA, tráfico referido desde ChatGPT, Gemini y Perplexity, y métricas de conversión. Una de las herramientas profesionales para medir posicionamiento GEO.
T
- Topic Clusters
- Estructura de contenido con una página pilar exhaustiva sobre el tema principal y artículos cluster que profundizan en subtemas específicos. Enlaces bidireccionales establecen autoridad temática que LLMs reconocen.
- Training Data Poisoning
- Manipulación malintencionada de datos de entrenamiento de LLMs para inyectar sesgos o información falsa. Los sistemas de IA están desarrollando protecciones contra esta técnica.
Z
- Zero-Click Search
- Fenómeno donde usuarios obtienen respuestas completas sin necesidad de hacer clic en enlaces. Los asistentes de IA generan respuestas sintetizadas directamente, reduciendo tráfico web tradicional pero aumentando importancia de citación.
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