Dos siglas aterrizan en esta página. Definidas una vez, y luego directo a lo que importa.
- GEO (Generative Engine Optimization): la práctica de hacer que una marca tenga más probabilidad de aparecer en las respuestas de los motores generativos.
- AEO (Answer Engine Optimization): el mismo objetivo aplicado a los motores de respuesta, los resultados de búsqueda que responden directo en lugar de listar links.
Lo que importa es si la IA te recomienda. Eso medimos.
Sin importar si buscaste una agencia, un consultor o las siglas, la pregunta de fondo es la misma: cuando alguien le pregunta a un asistente por nuestra categoría, ¿a quién nombra?
El debate, resuelto en una línea
Algunas agencias venden GEO como un framework nuevo y secreto. Otras dicen que es puro humo y “solo SEO”. Ambas tienen media razón, y las mitades no se cancelan.
La guía del propio Google resuelve la mitad de la optimización: “optimizar para la búsqueda generativa con IA sigue siendo SEO” (Search Central, “Optimizing for generative AI search”, actualizada en julio de 2026: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide). La misma guía llama mitos a llms.txt, el chunking y el schema especial. Los escépticos tienen razón: la optimización es, en su mayoría, SEO sólido, y cualquiera que venda archivos mágicos está vendiendo lo que Google dice que no existe.
Los escépticos se detienen a un paso. Pregúntales cómo saben si ChatGPT te recomienda en tu categoría este mes, contra qué competidores, citando qué fuentes. No pueden decirlo. La medición es la mitad que falta, y no es SEO. Es un estudio con un banco de prompts congelado, repeticiones y un codebook.
Método y prueba
El método, en tres pasos: armamos tu banco de prompts a partir de tu categoría y la demanda documentada, medimos entre asistentes, con repeticiones (la mezcla exacta de tipos de asistente se define por estudio) y leemos cada respuesta contando lo mismo cada vez. Método completo: /es/metodologia/.
Cómo se lee un reporte, con la muestra inventada (una marca de bloqueador que se vende en farmacias mexicanas, medida contra sus competidores de categoría Bloqsol y Dermalux):
- Mencionado: 26%, 103 de 396 respuestas
- Recomendado: 11%, 44 de 396 respuestas
- Nombrado como el mejor: 3%, 12 de 396 respuestas
- Con ruta de compra: 7%, 28 de 396 respuestas
Cada tasa imprime su denominador. Un porcentaje sin población detrás es un adorno.
One-pagers de muestra: el ejemplo de consumo de arriba y un ejemplo B2B, con la misma estructura.
La demo: medimos nuestra propia categoría
Esta página es la casa de un estudio autorreferencial: a quién recomiendan los asistentes para “agencia GEO México”, medido con el mismo banco congelado, las mismas repeticiones y el mismo codebook que cualquier estudio de cliente, publicado con los resultados crudos incluidos.
Si los números se ven mal, se publican igual. Una agencia que empieza por la evidencia muestra su propia línea base.
Hasta que la primera corrida se publique, el método queda abierto a inspección: /es/metodologia/.
Hecho para México
Casi todos en este mercado citan estudios de Estados Unidos. Nosotros generamos datos mexicanos.
- Prompts en español, escritos como los compradores mexicanos realmente los formulan, no listas de prompts de Estados Unidos traducidas.
- Conjuntos de competidores locales, incluida la trampa de la marca propia del retailer: los modelos suelen tratar una marca premium como intercambiable con la marca del súper que tiene al lado en el anaquel. Si tu lista solo trae las marcas que tu equipo de ventas respeta, tu número de share está mal de una forma que nadie nota.
- Comportamiento de las respuestas por país. Los asistentes responden distinto según el mercado. Un estudio corrido con datos de Estados Unidos no describe lo que ve un comprador en la Ciudad de México.
Prompts en español, competidores locales, fuentes locales. Eso debería significar “agencia GEO México”, y eso es lo que la demo publicada va a medir.
Tu categoría ya está siendo respondida
Alguien en tu mercado le hizo hoy a un asistente la pregunta de categoría, y la respuesta nombró a alguien. El estudio te dice si ese alguien eres tú, medido con datos mexicanos y con cada respuesta guardada detrás del conteo.
Solicita el estudio. Abre con una conversación sobre la decisión detrás de la pregunta, y el alcance sale de ahí.