GEO (Generative Engine Optimization) y LLMO (Large Language Model Optimization) representan el salto estratégico para que tu contenido sea citado, resumido y destacado por sistemas generativos de IA.
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Este enfoque va más allá de las palabras clave: se basa en construir entidades canónicas, relaciones explícitas y señales locales para que los modelos reconozcan y referencien tu contenido.
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El artículo explica cómo, desde la investigación del KDD 2024, se observó que fuentes alineadas con entidades (y con estructura clara) reciben entre un 30 % y 40 % más citas en respuestas generadas por IA.
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También propone una hoja de ruta de 90 días con acciones faseadas: auditoría, construcción de hubs de entidades, implementación de formatos “answer-first”, pruebas A/B con métricas específicas (perception match, cita generativa, alcance posicional) y escalamiento.
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Al final, el artículo resalta que transformar tu estrategia de contenido hacia arquitecturas centradas en entidades, datos geográficos locales y estructuras legibles por modelo es clave para ganar visibilidad en un mundo de búsquedas impulsadas por IA.
