Definiciones claras de búsqueda generativa, RAG, recuperación, citas y métricas. Incluye vocabulario utilizado en nuestro corpus de 369 investigaciones GEO, con una página propia para cada concepto.
Mostrando 92 términos
Fundamentos de GEO
Conceptos base de búsqueda generativa, motores de respuesta y modelos de lenguaje.
GEO
Generative Engine Optimization
GEO es la optimización de una marca y sus fuentes para ganar presencia, menciones y citas en respuestas generadas por IA. Incluye contenido, autoridad, accesibilidad técnica, distribución externa y medición.
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AEO
Answer Engine Optimization
AEO consiste en preparar contenido para que un motor de respuesta pueda extraer una contestación clara y directa. Se solapa con GEO, aunque AEO pone más énfasis en responder preguntas y GEO en la visibilidad dentro de respuestas generativas.
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LLM SEO
SEO para modelos de lenguaje
LLM SEO es un nombre práctico para las acciones destinadas a mejorar cómo los modelos de lenguaje encuentran, entienden y representan una marca. En el mercado suele utilizarse como sinónimo aproximado de GEO.
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Búsqueda con IA
Búsqueda asistida o generada por inteligencia artificial
La búsqueda con IA devuelve una respuesta sintetizada, una conversación o una recomendación en lugar de limitarse a ordenar enlaces. Puede usar memoria del modelo, búsqueda web en vivo o ambas.
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Motor generativo
Sistema que recupera o usa conocimiento y genera una respuesta
Un motor generativo combina un modelo de IA con mecanismos de búsqueda, recuperación o herramientas para redactar una respuesta nueva. La salida puede incluir citas, enlaces, productos, mapas o recomendaciones.
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Motor de respuesta
Sistema que entrega una respuesta directa a una consulta
Un motor de respuesta intenta resolver la consulta en la propia interfaz. Puede ser generativo o basarse en fragmentos, bases de conocimiento y resultados estructurados.
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Búsqueda sin clic
Consulta resuelta sin visitar un resultado externo
Una búsqueda sin clic termina en la interfaz del buscador o asistente porque el usuario obtiene allí la información necesaria. En IA puede existir visibilidad de marca aunque no llegue una sesión web.
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AI Overviews
Resúmenes generados por IA en Google Search
AI Overviews son respuestas generadas que Google muestra para determinadas búsquedas y que pueden enlazar fuentes de apoyo. La composición y las fuentes pueden variar entre consultas, ubicaciones y momentos.
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Modo IA de Google
Experiencia conversacional de búsqueda de Google
El Modo IA de Google amplía la búsqueda a una experiencia conversacional con respuestas generadas, seguimiento de preguntas y enlaces a fuentes. No debe medirse como si fuera idéntico a AI Overviews.
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Modelo de lenguaje grande
LLM
Un modelo de lenguaje grande aprende patrones de enormes colecciones de texto para predecir y generar lenguaje. Puede responder desde sus parámetros o conectarse a búsqueda, RAG y herramientas externas.
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Prompt
Instrucción o consulta enviada a un modelo
Un prompt es el texto y el contexto que orientan la respuesta del modelo. En GEO representa una necesidad de búsqueda que puede formularse de muchas maneras y producir resultados distintos.
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Consulta de marca
Consulta que incluye el nombre de una marca o producto
Una consulta de marca pregunta de forma explícita por una empresa, producto o persona. Suele medir reconocimiento y exactitud, no la capacidad de ser descubierto entre alternativas.
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Consulta sin marca
Consulta que expresa una necesidad sin nombrar una marca
Una consulta sin marca pide opciones, soluciones o comparaciones sin indicar qué empresa debe aparecer. Es la superficie principal para medir descubrimiento y competencia en respuestas de IA.
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Recuperación y RAG
Cómo una IA encuentra, filtra, ordena y usa información antes de responder.
RAG
Generación aumentada por recuperación
RAG es una arquitectura en la que el sistema recupera documentos o fragmentos relevantes y los añade al contexto antes de generar la respuesta. Permite usar información externa, reciente o privada.
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Recuperador
Componente que encuentra documentos o fragmentos candidatos
El recuperador busca información relacionada con la consulta dentro de un índice, la web o una base vectorial. Su salida alimenta etapas posteriores de reranking y generación.
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Generador
Componente que redacta la respuesta final
El generador es el modelo que transforma instrucciones y contexto recuperado en una respuesta. Puede omitir, resumir o combinar fuentes aunque estas hayan sido recuperadas correctamente.
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Grounding web
Uso de resultados web para respaldar una respuesta
El grounding web conecta la generación con páginas recuperadas en tiempo real. Reduce la dependencia exclusiva de la memoria del modelo y puede producir enlaces o citas visibles.
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Grounding
Anclaje de una respuesta en evidencia disponible
Grounding es el vínculo entre las afirmaciones generadas y una fuente, dato o contexto que las respalda. Un sistema bien anclado puede verificar mejor qué dice y de dónde procede.
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Recuperación de información
Proceso de localizar información relevante para una consulta
La recuperación selecciona documentos o pasajes antes de que se genere una respuesta. Puede utilizar coincidencia léxica, señales de ranking, embeddings o una combinación.
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Reranking
Reordenado de candidatos después de la recuperación inicial
El reranking vuelve a puntuar un conjunto reducido de documentos o fragmentos con un modelo más preciso. Una fuente puede ser recuperada y aun así caer antes de llegar al generador.
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Conjunto de fuentes candidatas
Grupo de documentos considerados antes de generar
El conjunto candidato reúne las fuentes que han superado una primera recuperación. Si una página no entra en ese grupo, el generador no puede elegirla ni citarla.
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Query fan-out
Descomposición de una consulta en varias subconsultas
Query fan-out es el proceso por el que un motor expande una pregunta compleja en búsquedas más pequeñas. Las fuentes recuperadas para esas subconsultas se combinan después en una respuesta.
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Consulta sintética
Consulta generada por un sistema para recuperar información
Una consulta sintética no procede literalmente del usuario: la crea el motor para reformular, ampliar o dividir su necesidad. Puede usar vocabulario distinto al prompt original.
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Búsqueda semántica
Recuperación basada en significado y no solo en palabras exactas
La búsqueda semántica representa consultas y documentos por su significado para encontrar contenido conceptualmente relacionado. Suele apoyarse en embeddings y medidas de similitud.
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Embedding
Representación numérica del significado de un contenido
Un embedding convierte texto, imagen u otro contenido en un vector. Elementos semánticamente parecidos quedan próximos y pueden recuperarse mediante similitud.
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Base de datos vectorial
Sistema que almacena y busca vectores por similitud
Una base vectorial indexa embeddings para recuperar elementos cercanos a una consulta. Es una pieza habitual en sistemas RAG empresariales y buscadores semánticos.
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Chunking
División de documentos en fragmentos recuperables
Chunking divide un documento largo en unidades que pueden indexarse y recuperarse. Un fragmento demasiado corto pierde contexto; uno demasiado largo mezcla temas y reduce precisión.
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Top-k
Número de resultados superiores que conserva un sistema
Top-k indica cuántos documentos, fragmentos o candidatos pasan a la siguiente etapa. Un k pequeño aumenta la exigencia de ranking; uno grande aporta cobertura pero también ruido.
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Ventana de contexto
Cantidad de información que un modelo puede procesar en una interacción
La ventana de contexto limita el texto, instrucciones, historial y fragmentos recuperados que el modelo considera al responder. El contenido disponible puede truncarse o competir por atención.
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Fecha de corte
Límite temporal aproximado de los datos de entrenamiento
La fecha de corte marca hasta cuándo llega el conocimiento aprendido durante el entrenamiento. No impide que un producto conectado a búsqueda use información posterior.
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Recuperación en tiempo real
Búsqueda de información durante la generación de la respuesta
La recuperación en tiempo real permite consultar fuentes actuales en el momento de responder. La latencia, el acceso del bot y el índice del proveedor influyen en qué páginas aparecen.
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Grafo de conocimiento
Red de entidades y relaciones estructuradas
Un grafo de conocimiento representa personas, marcas, productos, lugares y sus relaciones. Ayuda a resolver ambigüedades y a conectar hechos procedentes de varias fuentes.
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Entidad
Objeto identificable como una marca, persona, producto o lugar
Una entidad es algo que un sistema puede distinguir y relacionar con propiedades y otras entidades. La desambiguación correcta evita que una marca se confunda con términos o empresas similares.
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Prominencia de entidad
Importancia relativa de una entidad dentro de un contenido
La prominencia de entidad expresa si una marca o concepto es central o meramente incidental en un documento. No equivale a contar cuántas veces aparece el nombre.
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RAG multifuente
RAG que combina evidencia de varias fuentes
Un RAG multifuente recupera y sintetiza información de distintos documentos, dominios o colecciones. Puede aumentar cobertura, pero también introduce conflictos y problemas de atribución.
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Recuperación de pasajes
Selección de fragmentos concretos en lugar de documentos completos
La recuperación de pasajes busca el bloque más relevante dentro de una página. Por eso una URL bien posicionada puede no aportar el fragmento que el generador necesita.
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Legibilidad para máquinas
Facilidad con la que un sistema interpreta contenido y datos
La legibilidad para máquinas depende de HTML semántico, estructura estable, datos claros y relaciones explícitas. No significa escribir para robots ni sacrificar la experiencia humana.
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Citas y fuentes
Términos para evaluar atribución, grounding, selección de fuentes y alucinaciones.
Citación
Referencia visible a una fuente dentro de una respuesta
Una citación enlaza, identifica o atribuye parte de una respuesta a una fuente. Debe medirse por separado de una simple mención de marca.
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Atribución de fuente
Asignación explícita de una afirmación a su origen
La atribución indica qué fuente respalda una afirmación concreta. Una respuesta puede mostrar enlaces y aun atribuir mal el dato o asociarlo con la fuente equivocada.
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Grounding de citas
Grado en que una cita respalda realmente el texto generado
El grounding de citas evalúa si la evidencia enlazada contiene lo necesario para justificar la afirmación. No basta con que fuente y respuesta hablen del mismo tema.
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Exactitud de citas
Proporción o calidad de citas que respaldan correctamente una afirmación
La exactitud de citas mide si cada referencia es pertinente y fiel a su contenido. Detecta citas decorativas, descontextualizadas o asociadas a afirmaciones incorrectas.
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Cobertura de citas
Grado en que las afirmaciones verificables tienen respaldo
La cobertura de citas comprueba cuántas afirmaciones que necesitan evidencia están acompañadas por una fuente. Una respuesta puede tener citas correctas pero dejar muchos hechos sin respaldar.
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Selección de fuentes
Proceso de elegir qué fuentes usa o muestra el motor
La selección de fuentes ocurre después de recuperar candidatos y puede depender de relevancia, autoridad, frescura, diversidad y utilidad para la respuesta.
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Diversidad de fuentes
Variedad de dominios, formatos y perspectivas utilizadas
La diversidad de fuentes mide si una respuesta depende de pocos dominios o combina perspectivas independientes. Más fuentes no garantizan mejor evidencia si se copian entre sí.
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Frescura de la fuente
Edad o actualidad de la fuente elegida por el motor
La frescura de la fuente compara la fecha de publicación o actualización con el momento de la consulta. Su importancia cambia según la intención y la estabilidad del tema.
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Probabilidad de cita
Estimación de la posibilidad de que una fuente sea citada
La probabilidad de cita resume señales que favorecen que una URL pase de ser candidata a aparecer como respaldo visible. Es una estimación, no una garantía por consulta.
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Citabilidad
Facilidad con la que una fuente puede ser utilizada y citada
La citabilidad reúne claridad, extractabilidad, evidencia, atribución y encaje con la consulta. Un contenido puede ser bueno para humanos y difícil de convertir en un fragmento respaldable.
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Alucinación de IA
Contenido generado que parece plausible pero no está respaldado
Una alucinación ocurre cuando el modelo inventa o distorsiona hechos, fuentes o relaciones. En marca puede afectar precios, servicios, ubicaciones, personas o reputación.
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Concentración de fuentes
Peso acumulado de las citas en un grupo pequeño de dominios
La concentración de fuentes muestra si unas pocas webs dominan las citas para un tema o motor. Una concentración alta hace más difícil entrar desde un dominio nuevo.
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Contenido y autoridad
Señales que hacen que una fuente sea interpretable, recuperable y útil para una respuesta.
Datos estructurados
Datos con un formato explícito que describe entidades y propiedades
Los datos estructurados hacen que productos, organizaciones, autores, fechas y relaciones sean más fáciles de interpretar. En la web suelen implementarse con vocabulario Schema.org.
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Marcado Schema
Implementación de vocabulario Schema.org en una página
El marcado Schema describe de forma estructurada qué tipo de entidad o contenido aparece en una URL. JSON-LD es una sintaxis habitual, pero el marcado no sustituye al contenido visible.
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DefinedTerm
Tipo de Schema.org para representar un término definido
DefinedTerm permite declarar el nombre, descripción y pertenencia de un concepto a un glosario o conjunto terminológico. Ayuda a expresar la función semántica de una página como esta.
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llms.txt
Propuesta de archivo para orientar sistemas de IA hacia contenido útil
llms.txt es una convención propuesta para resumir y enlazar contenido relevante para modelos y agentes. No es un estándar universal ni garantiza indexación, recuperación o citas.
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Ganancia de información
Valor nuevo que una fuente aporta frente a lo ya disponible
La ganancia de información expresa cuánto conocimiento útil y diferencial añade una página. Datos propios, metodología, ejemplos y síntesis originales aumentan su valor potencial como fuente.
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Frescura del contenido
Actualidad material de la información publicada
La frescura del contenido depende de si los hechos siguen vigentes, no solo de cambiar la fecha. Pesa más en precios, software, noticias y comparaciones que en conceptos estables.
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Autoridad temática
Percepción de competencia sostenida sobre un tema
La autoridad temática surge de cubrir un campo con profundidad, coherencia, experiencia y conexiones claras entre contenidos. No se obtiene publicando muchas páginas superficiales.
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Earned media
Cobertura o menciones obtenidas en canales de terceros
Earned media incluye noticias, reseñas, análisis, comunidades y referencias editoriales que la marca no controla directamente. Puede aportar corroboración y acceso a dominios que los motores ya citan.
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E-E-A-T
Experiencia, conocimiento, autoridad y confianza
E-E-A-T es un marco de calidad asociado a Google para valorar señales de experiencia, pericia, autoridad y confianza. En GEO sirve como lenguaje útil para revisar credenciales y fiabilidad, no como una puntuación directa del LLM.
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PR digital
Relaciones públicas orientadas a cobertura y autoridad online
La PR digital crea activos, estudios y relatos que pueden obtener menciones y enlaces editoriales. En GEO amplía las fuentes externas que describen y validan una entidad.
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Extractabilidad del contenido
Facilidad para aislar un pasaje útil sin perder su significado
La extractabilidad indica si un sistema puede separar una respuesta, dato o lista y conservar sujeto, contexto y condiciones. Depende de estructura y redacción, no solo de formato técnico.
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Formato de respuesta directa
Estructura que responde pronto y amplía después
El formato de respuesta directa coloca una definición o conclusión clara al inicio y desarrolla después matices, pruebas y excepciones. Facilita extracción sin reducir el contenido a una frase.
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GEO multimodal
Optimización para sistemas que combinan texto, imagen, audio o vídeo
El GEO multimodal estudia cómo los sistemas entienden y ordenan contenido formado por varias modalidades. La coherencia entre imagen, texto, metadatos y página de destino gana importancia.
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Modelo visión-lenguaje
VLM
Un modelo visión-lenguaje procesa conjuntamente imágenes y texto para describir, comparar, buscar o clasificar contenido. Algunos estudios GEO analizan cómo estos modelos reordenan productos y resultados.
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Enlazado interno
Red de enlaces entre páginas de un mismo sitio
El enlazado interno ayuda a descubrir contenido, distribuir contexto y expresar relaciones temáticas. En un glosario conecta cada término con su conjunto y con conceptos vecinos.
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Rastreabilidad
Capacidad de un bot para acceder y recorrer un sitio
La rastreabilidad depende de respuestas HTTP, robots, enlaces, renderizado y estabilidad técnica. Una página inaccesible no puede entrar en muchos procesos de recuperación.
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Medición de visibilidad
Métricas para comparar marcas, motores, prompts, fuentes y cambios a lo largo del tiempo.
Visibilidad en IA
Presencia medible de una entidad en respuestas de IA
La visibilidad en IA combina si una marca aparece, con qué frecuencia, en qué posición, con qué sentimiento y qué fuentes la acompañan. Debe definirse antes de comparar herramientas.
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Mención de marca
Aparición explícita o reconocible de una marca
Una mención de marca ocurre cuando la respuesta nombra o identifica la empresa, producto o variante. Puede existir sin enlace y puede ser positiva, neutra o negativa.
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Tasa de recomendación
Porcentaje de respuestas donde una marca es recomendada
La tasa de recomendación cuenta respuestas donde la marca aparece como opción aconsejada, no cualquier mención. Requiere clasificar el rol semántico de la marca dentro de la respuesta.
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Rol de la mención
Función semántica que cumple una marca en la respuesta
El rol de la mención distingue recomendación, alternativa, comparación, advertencia, ejemplo o referencia incidental. Aporta más información que un conteo binario.
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Tasa de mención
Porcentaje de respuestas en las que aparece una entidad
La tasa de mención divide las respuestas con presencia de marca entre el total de ejecuciones válidas. Debe excluir errores técnicos y segmentarse por prompt y motor.
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Tasa de citación
Porcentaje de respuestas que citan una fuente o dominio
La tasa de citación mide la frecuencia con la que una URL, dominio o marca aparece como fuente visible. Su denominador puede ser respuestas, prompts o ejecuciones y debe declararse.
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Share of voice en IA
Cuota de presencia de una marca frente a competidores
El share of voice en IA compara la presencia de una marca con el total de menciones o visibilidad de un conjunto competitivo. La fórmula puede ponderar posición, motor o rol.
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Sentimiento de marca
Tono o valoración con la que una IA describe una marca
El sentimiento clasifica el tratamiento de una entidad como positivo, neutro, mixto o negativo. El contexto y el rol importan más que palabras aisladas.
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Puntuación de visibilidad
Índice compuesto que resume varias señales de presencia
Una puntuación de visibilidad combina métricas como mención, posición, recomendación o cobertura de motores. No existe una fórmula universal, por lo que dos plataformas pueden dar valores distintos.
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Posición media en IA
Promedio del orden en que aparece una marca dentro de respuestas
La posición media resume el lugar de la marca en listas o recomendaciones. Requiere reglas para respuestas sin lista, menciones repetidas y marcas ausentes.
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Monitorización de prompts
Ejecución repetida de consultas para medir cambios
La monitorización de prompts repite un conjunto estable de preguntas en motores y contextos definidos. Permite observar menciones, citas, sentimiento y volatilidad.
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Volatilidad de respuestas
Variación de resultados entre ejecuciones equivalentes
La volatilidad refleja que un mismo prompt puede producir marcas, posiciones o fuentes diferentes. Depende del muestreo, el índice, la personalización y cambios del motor.
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Solapamiento con resultados orgánicos
Coincidencia entre fuentes citadas por IA y resultados SEO
El solapamiento compara dominios o URLs de respuestas generativas con los resultados tradicionales para la misma consulta. Un valor bajo indica ecosistemas de selección diferentes.
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Discovery gap
Brecha entre ser reconocido por nombre y ser descubierto
Discovery gap describe marcas que una IA reconoce cuando se nombran, pero no recomienda en consultas genéricas. Separa conocimiento de marca de visibilidad competitiva.
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Sesgo de exposición
Distribución desigual de visibilidad entre entidades o fuentes
El sesgo de exposición aparece cuando marcas, creadores o dominios ya prominentes reciben de forma sistemática más presencia. Puede reforzar jerarquías existentes.
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Métricas de investigación
Medidas utilizadas en estudios para cuantificar ranking, estabilidad, solapamiento y riesgo.
NDCG
Normalized Discounted Cumulative Gain
NDCG evalúa un ranking teniendo en cuenta la relevancia y dando más peso a las posiciones superiores. Se normaliza para poder comparar consultas con conjuntos distintos.
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Similitud de Jaccard
Medida del solapamiento entre dos conjuntos
Jaccard divide los elementos compartidos por la unión de dos conjuntos. En GEO puede comparar dominios citados, marcas recomendadas o resultados entre ejecuciones.
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Kendall tau
Correlación de orden entre dos rankings
Kendall tau mide cuántos pares conservan el mismo orden entre dos rankings. En investigación GEO ayuda a estudiar estabilidad de posiciones o influencia.
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Tasa de promoción
Frecuencia con la que una optimización eleva un elemento al objetivo
Promotion success rate mide si un documento o producto alcanza un umbral como top 5, top 3 o primera posición después de una intervención.
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Rendimiento en el peor caso
Resultado mínimo observado entre consultas o escenarios
Worst-case performance evalúa la cola negativa en lugar de quedarse con la media. En GEO multiconsulta revela si una edición mejora unas preguntas pero perjudica gravemente otras.
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Riesgo a la baja
Magnitud o frecuencia de pérdidas frente a una referencia
Downside risk centra la evaluación en degradaciones, no en variación positiva. Permite saber cuánto empeoran las consultas perjudicadas por un cambio.
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Tasa de victoria o empate
Proporción de casos que mejoran o no empeoran
Win-tie rate cuenta consultas donde una intervención gana o empata respecto a la referencia. Complementa la mejora media con una medida de consistencia.
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Riesgos y manipulación
Prácticas y ataques que pueden degradar la calidad o manipular una respuesta generativa.
Prompt injection
Instrucciones maliciosas insertadas en contenido o entradas
Prompt injection intenta cambiar el comportamiento de un modelo mediante instrucciones que el sistema no debería seguir. Puede aparecer en páginas recuperadas, documentos o mensajes de usuario.
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Envenenamiento de contenido
Publicación o alteración de información para contaminar respuestas
El envenenamiento de contenido introduce datos falsos o manipulados en fuentes que un modelo puede recuperar o aprender. Busca alterar hechos, recomendaciones o reputación.
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GEO adversarial
Técnicas diseñadas para manipular ranking o generación
El GEO adversarial estudia cambios engañosos o ataques que explotan recuperadores, rerankers o modelos multimodales para obtener exposición no merecida.
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Keyword stuffing
Repetición artificial de palabras para influir en recuperación o ranking
Keyword stuffing inserta términos de forma excesiva o poco natural con intención de manipular relevancia. Puede reducir claridad, confianza y utilidad del pasaje.
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Manipulación de fuentes
Intento de alterar qué fuentes recupera, elige o cita un sistema
La manipulación de fuentes busca forzar selección o atribución mediante señales engañosas, redes artificiales o contenido diseñado para explotar el pipeline.
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No hay términos que coincidan con esa búsqueda.