¿Es mi impresión o la mitad de los "trucos" de GEO y AEO para la IA de Google son puro humo?
He estado analizando a fondo la documentación oficial de Google sobre cómo optimizar páginas web para las respuestas de IA (las famosas AI Overviews). Me metí de lleno en esto porque en la agencia de marketing digital donde trabajo, la caída de clics tradicionales por culpa de los resúmenes de IA es el tema de conversación de todos los días con los clientes.
El punto es que veo a muchísimos "expertos" en redes vendiendo estrategias mágicas de GEO, diciendo que hay que fragmentar los textos de las webs en micro-párrafos o que es obligatorio meter archivos como llms.txt para que los modelos te lean mejor.
Google fue sumamente directo en su guía real: todo eso es un mito y no te da ningún trato especial.
La realidad es que el sistema actual (RAG) se apoya en los sistemas de indexación técnica y calidad de siempre. Lo único que de verdad cambia el juego es el concepto de Information Gain. Si tu post es un resumen de lo que ya dicen los primeros 10 resultados de la competencia, la IA de Google lo procesa, le da la respuesta directa al usuario y a ti te ignora por completo. Tienes que aportar datos propios, casos reales o una perspectiva única para que los modelos se vean "obligados" a citar tu enlace. Básicamente, si no eres citable, dejas de existir.
¿Cómo están viviendo ustedes esta transición en sus proyectos o agencias? ¿Siguen optimizando para meter palabras clave tradicionales o ya están cambiando la estructura del contenido para la IA? Los leo.