Hace unas semanas, preparando una ponencia para empresas del sector del self-storage en un encuentro de AESS en Barcelona, partimos de una pregunta muy concreta:
Cuando una persona necesite un trastero y lo pregunte directamente a ChatGPT o a otro sistema de IA, ¿la respuesta mencionará a tu empresa o a la competencia?
La pregunta era sectorial. La conclusión, no.
Durante años hemos trabajado para que las empresas aparecieran cuando alguien buscaba. Ahora también tenemos que trabajar para que sean entendidas, verificadas y consideradas cuando alguien pregunta a una IA.
El SEO sigue siendo importante. Google Ads sigue siendo una vía de captación. El Perfil de Empresa de Google sigue siendo esencial para muchos negocios locales. Pero el descubrimiento digital ya no pasa únicamente por una lista de resultados y un clic.
El cliente también puede explicar su situación, añadir contexto y pedir directamente una orientación o una recomendación.
Esto abre una nueva pregunta para cualquier empresa: cuando un potencial cliente explique su problema a una IA, ¿tu empresa formará parte de la respuesta?
Contenidos
La pregunta que abrió la ponencia: cuando alguien pregunte por un trastero, ¿aparecerás tú o la competencia?
El self-storage es un sector especialmente claro para entender este cambio porque la necesidad suele aparecer cuando algo cambia en la vida o en el negocio del cliente.
- Una reforma.
- Una mudanza.
- Una separación.
- Una herencia.
- Un cambio temporal de ciudad.
- Un ecommerce que se ha quedado sin espacio.
En estas situaciones, el cliente no siempre sabe cómo se llama exactamente el servicio que necesita ni qué tamaño de trastero debe contratar. Sabe qué le ocurre.
Durante la ponencia «La nueva visibilidad digital», presentada por Pere Manent en el Encuentro AESS de Barcelona, comparamos dos formas de expresar una necesidad.
Una búsqueda convencional podría ser:
“trasteros cerca de mí”
Una pregunta a una IA podría ser:
“¿Dónde puedo guardar los muebles durante una reforma, cerca de casa y sin permanencia?”
La diferencia no es solo la longitud de la consulta.
La segunda pregunta contiene una situación, una necesidad, una ubicación implícita y un criterio de decisión. El cliente ya no comprime necesariamente su problema en una keyword: puede explicarlo.
Y esta es la idea que dio origen a toda la ponencia: el cliente ya no solo busca. Ahora también pregunta.
El cliente ya no solo busca: explica una situación y pregunta
El cambio más importante no es simplemente que exista ChatGPT. Es que la conversación con sistemas de IA se ha incorporado a actividades cotidianas de información, orientación y toma de decisiones.
Un estudio publicado por OpenAI en septiembre de 2025, basado en el análisis de 1,5 millones de conversaciones de consumidores, situaba a ChatGPT en 700 millones de usuarios activos semanales en aquel momento. El mismo estudio clasificaba aproximadamente el 49 % de los mensajes analizados dentro de la categoría “Asking”: usuarios que buscaban información, orientación o asesoramiento.
Este dato es especialmente relevante para la visibilidad digital porque describe un comportamiento: preguntar.
Una keyword comprime la necesidad. Una pregunta contextual la explica
Pensemos de nuevo en el self-storage.
“trastero Sabadell” es una consulta.
Pero detrás de esta consulta puede haber una persona que reforma su piso durante dos meses, una familia que está entre dos mudanzas o un pequeño ecommerce que necesita espacio temporal para guardar stock.
No todas necesitan exactamente la misma información.
Cuando el cliente puede explicar el contexto completo, los criterios aparecen dentro de la misma pregunta:
- “Necesito guardar muebles durante dos meses.”
- “Debe estar cerca.”
- “No quiero una permanencia larga.”
- “Me preocupa la seguridad.”
- “No sé cuántos metros necesito.”
Antes, el cliente a menudo comprimía la necesidad. Ahora puede explicarla.
Para las empresas, esto obliga a mirar más allá de la keyword y preguntarse qué situaciones, dudas y criterios de decisión existen realmente detrás de las búsquedas.
De la lista de resultados a una respuesta construida
Un buscador tradicional ordena resultados. Un sistema generativo puede sintetizar información y construir una respuesta a partir del contexto de la pregunta y de las fuentes o sistemas de información a los que tiene acceso.
Google también ha ido incorporando esta lógica a Search. Cuando amplió AI Overviews a más de 100 países y territorios en octubre de 2024, la compañía afirmaba que la funcionalidad llegaría a más de 1.000 millones de usuarios mensuales. Y, al presentar AI Mode en marzo de 2025, Google lo describió como una experiencia especialmente pensada para preguntas matizadas, comparaciones, razonamiento y consultas complejas de varias partes.
Por tanto, no estamos hablando únicamente de usuarios que abandonan Google para ir a ChatGPT.
La propia búsqueda de Google incorpora experiencias en las que la IA ayuda a interpretar la consulta, reunir información y construir una respuesta antes o junto a los resultados tradicionales.
La lista de enlaces no ha desaparecido. Convive con una nueva capa de visibilidad.
Y, en esta capa, ser el resultado número cuatro y ser una de las empresas mencionadas en una respuesta son dos tipos de presencia diferentes.
Antes competías por posición. Ahora también compites por mención
En SEO, la posición es una forma de visibilidad. Cuanto más arriba aparece una página para una búsqueda relevante, más posibilidades tiene de ser vista y recibir un clic.
En una respuesta generada por IA, la unidad de visibilidad puede ser diferente: una fuente citada, una marca mencionada, una empresa incluida entre varias opciones o una solución descrita como pertinente para una situación.
Por eso, una de las ideas centrales de la ponencia es esta:
Antes competías por posición. Ahora también compites por mención.
El matiz del “también” es importante.
El SEO no ha dejado de tener sentido. La publicidad en buscadores no ha dejado de generar demanda. El Perfil de Empresa de Google sigue siendo fundamental para muchos negocios locales.
Lo que ha cambiado es que una empresa necesita pensar su visibilidad en más de un entorno de descubrimiento.
La pregunta ya no es solo “¿para qué keywords posicionamos?”.
También es: “¿en qué preguntas, situaciones y procesos de decisión deberíamos ser una posible respuesta?”.
SEO, SEM y GEO: tres capas complementarias de visibilidad
SEO, SEM y GEO no son alternativas. Responden a mecanismos de visibilidad diferentes y pueden formar parte de la misma estrategia digital.
El SEO trabaja para que las páginas de una empresa sean rastreables, comprensibles, relevantes y competitivas en los resultados orgánicos de los buscadores.
El SEM incorpora visibilidad de pago. En el contexto de búsqueda, permite aparecer ante personas que expresan una determinada intención mientras existe una inversión publicitaria activa.
El GEO —Generative Engine Optimization— es el trabajo orientado a mejorar cómo una marca, una entidad y su información pueden ser descubiertas, entendidas, verificadas, citadas o mencionadas en entornos de búsqueda y respuesta generativa.
El término GEO se formalizó en la investigación «GEO: Generative Engine Optimization», publicada inicialmente en 2023 por Pranjal Aggarwal y otros investigadores. El trabajo plantea precisamente el problema de la visibilidad de los creadores y de las fuentes cuando los motores generativos sintetizan una respuesta a partir de múltiples informaciones.
En la práctica, el GEO no consiste en repetir más veces el nombre de la marca ni en añadir un archivo mágico a la web.
Tampoco existe una receta universal que garantice que ChatGPT, Gemini, Perplexity o cualquier otro sistema mencionen a una empresa.
En Èmfasi entendemos la visibilidad en IA como una disciplina de diagnóstico, ordenación y construcción de activos digitales. Primero hay que entender en qué preguntas debería ser visible una empresa. Después hay que comprobar qué saben y qué dicen los distintos sistemas. Y, a partir de ahí, trabajar la precisión, la citabilidad y la autoridad de la información disponible.
Módulo de descarga: «La nueva visibilidad digital»
Esta ponencia de Pere Manent, presentada en el Encuentro AESS de Barcelona, explica visualmente el paso de competir por posiciones a competir también por menciones a partir de un caso especialmente claro: el sector del self-storage.
La presentación incluye ejemplos de preguntas de clientes, el marco de claridad, coherencia y autoridad y una hoja de ruta práctica de siete pasos.
Descarga «La nueva visibilidad digital» en PDF
¿Qué necesita una IA para entender una empresa? Una imagen nítida
Durante la ponencia utilizamos una idea muy simple: una empresa puede proyectar una imagen digital nítida o una imagen borrosa.
Una IA no puede llamar por teléfono a un centro de self-storage para preguntarle qué tamaños de trastero ofrece, qué zonas cubre, cómo funciona el acceso o en qué situaciones suelen contratarlo los clientes.
Trabaja con la información disponible en los entornos y fuentes a los que puede acceder en cada contexto.
Algunas empresas ofrecen una imagen digital nítida: su actividad es fácil de entender, los datos son coherentes y existen fuentes o señales que permiten verificar quiénes son y qué hacen.
Otras ofrecen una imagen borrosa: una web genérica, servicios explicados con palabras vacías, datos diferentes según el canal, fichas desactualizadas y muy pocas referencias externas.
El marco que presentamos en AESS es este:
Claridad + coherencia + autoridad = una imagen digital más nítida de la empresa.
No es una fórmula matemática ni una garantía de recomendación. Es un criterio estratégico para detectar si la información disponible facilita o dificulta que una persona —y también un sistema de IA— entienda correctamente una empresa.
Claridad: que se entienda qué haces y cuándo eres una solución
Una web no es clara porque tenga una frase creativa en la portada. Es clara cuando permite responder preguntas concretas.
- ¿Qué hace exactamente la empresa?
- ¿Para quién trabaja?
- ¿Dónde opera?
- ¿Qué servicios ofrece?
- ¿En qué situaciones suelen necesitarla los clientes?
- ¿Qué la diferencia de una alternativa similar?
En el caso de un centro de self-storage, decir “espacios adaptados a ti” aporta poca información.
Explicar qué tamaños de trastero hay, dónde está el centro, qué zonas tiene cerca, cómo funciona el acceso y para qué situaciones se utiliza habitualmente el servicio deja muchas más relaciones explícitas.
La claridad no consiste en escribir para una máquina.
Consiste en dejar de dar por sabido aquello que solo conoce el equipo interno de la empresa.
Coherencia: que la información pueda contrastarse
La información de una empresa no existe únicamente en su web.
En el caso de un centro de self-storage, también puede aparecer en el Perfil de Empresa de Google, en AESS, en directorios sectoriales, medios locales, redes sociales o webs de otras entidades.
Si la web muestra un horario, el Perfil de Empresa de Google muestra otro y un directorio conserva una dirección antigua, la imagen digital pierde precisión.
Para un cliente ya resulta confuso.
Para cualquier sistema que intente reunir y contrastar información, tampoco es una base ideal.
Trabajar la coherencia significa identificar los datos y afirmaciones importantes de la marca, establecer cuál es la fuente oficial y revisar que los principales puntos de presencia digital no expliquen versiones incompatibles de la misma empresa.
Autoridad: dar razones verificables para considerarte
Decir “somos líderes”, “somos referentes” u “ofrecemos el mejor servicio” es autopromoción.
La autoridad digital necesita pruebas, contexto y fuentes.
Estas pruebas pueden adoptar formas diferentes: trayectoria verificable, casos explicados con detalle, certificaciones, documentación técnica, autores identificados, datos propios bien contextualizados, participación activa en asociaciones o menciones de terceros.
En el self-storage, las reseñas pueden aportar un contexto especialmente útil.
Una valoración de cinco estrellas sin texto expresa satisfacción. Una reseña que explica que una persona necesitó guardar los muebles durante una reforma de tres meses, que valora el acceso y que recuperó todo en buen estado contiene mucha más información sobre la situación, el servicio y los atributos percibidos.
Esto no significa que exista una equivalencia automática entre “reseña descriptiva” y “más visibilidad en IA”.
Significa que existe más información contextual sobre cómo los clientes describen la empresa y los problemas que resuelve.
El self-storage es el caso de partida. El cambio afecta a muchos otros sectores
La pregunta que planteamos en AESS era muy concreta:
Cuando un cliente de tu zona pregunte a ChatGPT por un trastero, ¿le dirá tu nombre o el de la competencia?
Pero cambiemos “trastero” por cualquier otra necesidad.
- ¿Qué empresa puede instalar aire acondicionado en mi casa y realizar también el mantenimiento?
- ¿Qué fabricante europeo tiene tejidos técnicos ignífugos para un proyecto contract?
- ¿Qué empresa puede hacerme una mudanza y guardar los muebles mientras termino la reforma?
- ¿Qué parquet es más adecuado para una casa con niños y un perro?
El patrón es el mismo.
El cliente explica una situación, introduce criterios y espera una respuesta útil.
Por eso, lo que observamos preparando una ponencia para el self-storage es una transformación mucho más amplia de la visibilidad digital.
De las keywords a las situaciones reales
El SEO seguirá necesitando investigación de demanda, intención de búsqueda y decisiones sobre qué URLs deben responder a cada necesidad.
Pero la conversación con una IA nos obliga a observar una capa que, en ocasiones, habíamos simplificado demasiado: la situación real que existe detrás de la keyword.
En self-storage, “trastero Sabadell” puede esconder una reforma, una separación, una mudanza, una herencia o un ecommerce que se ha quedado sin espacio.
Una estrategia de contenidos preparada para este escenario no crea cincuenta artículos artificiales variando la misma keyword.
Construye una arquitectura de información capaz de responder, con una URL y un formato adecuados, a las situaciones, comparaciones, dudas y criterios de decisión reales del cliente.
Esto es bueno para las personas.
Es bueno para el SEO cuando responde a una intención real.
Y también genera información más específica que los sistemas generativos pueden interpretar, recuperar o utilizar cuando construyen respuestas, siempre en función del sistema y de las fuentes disponibles.
Siete acciones para empezar a trabajar la visibilidad en IA hoy mismo
La visibilidad en sistemas de IA es cambiante y no existe una única acción que garantice una mención. Pero sí existe un proceso razonable para diagnosticar el punto de partida y construir una base mejor.
1. Comprueba qué dicen los sistemas de IA sobre tu empresa
No empieces modificando la web a ciegas.
Define preguntas reales que haría un cliente, pruébalas en distintos motores y registra qué ocurre.
En un centro de self-storage, no preguntes únicamente por el nombre de la empresa. Prueba situaciones: una reforma de dos meses, una mudanza, una necesidad de espacio para un ecommerce o una consulta sobre el tamaño de trastero necesario.
- ¿Aparece la marca?
- ¿En qué contextos?
- ¿La información es correcta?
- ¿Qué empresas aparecen cuando tú no estás?
- ¿Qué fuentes muestra el sistema cuando las cita?
Una consulta aislada no es una auditoría. Hay que trabajar con un mapa estable de preguntas y repetir la medición.
2. Unifica la información esencial de la empresa
Nombre, ubicaciones, datos de contacto, ámbito geográfico, servicios y descripciones esenciales deben partir de una fuente oficial clara.
El objetivo no es que todos los textos sean idénticos.
El objetivo es que no describan empresas diferentes.
3. Revisa las páginas que explican los servicios, productos y ubicaciones
Una home corporativa difícilmente puede explicar todas las relaciones importantes de un negocio.
Las páginas de servicio, producto, categoría, sector o ubicación deben tener una función clara dentro de la arquitectura.
En un negocio de self-storage con varios centros, cada ubicación debe dejar claro dónde está, a qué zonas presta servicio, qué características tiene y qué necesidades puede resolver.
En una empresa industrial, puede ser necesario estructurar la oferta por uso, sector, prestaciones técnicas o certificaciones.
La lógica es la misma: hacer explícitas las relaciones importantes.
4. Responde a las preguntas reales del cliente
Recoge preguntas de comerciales, formularios, llamadas, reuniones, reseñas, búsquedas y equipos de atención al cliente.
Algunas merecerán una respuesta breve dentro de una página de servicio. Otras necesitarán una FAQ. Algunas justificarán una guía, una comparativa, un caso o una nueva página.
La decisión debe partir de la intención y de la arquitectura, no de la obsesión por publicar más.
5. Construye evidencias y contexto
Identifica qué afirmaciones importantes hace tu empresa.
- “Tenemos experiencia.”
- “Somos especialistas en X.”
- “Trabajamos para el sector Y.”
- “Nuestro producto cumple Z.”
Ahora hazte la pregunta incómoda: ¿dónde está explicado y acreditado?
Una marca con autoridad no solo acumula adjetivos. Construye activos que permiten comprobar su experiencia, especialización y trayectoria.
6. Revisa la presencia externa
Asociaciones, partners, medios sectoriales, directorios relevantes y otras fuentes externas forman parte de la identidad digital de la empresa.
En el contexto de la ponencia, AESS es un buen ejemplo de fuente sectorial relevante para las empresas de self-storage.
No se trata de darse de alta en cien directorios.
Se trata de identificar qué fuentes son realmente pertinentes para el sector, la ubicación y el mercado de la marca y asegurar que la información importante sea correcta.
7. Mide de manera recurrente
Una auditoría de visibilidad en IA es una fotografía.
Los sistemas cambian, las fuentes se modifican, aparecen nuevos competidores y una misma pregunta puede producir respuestas diferentes.
Por eso, la medición debe ser recurrente.
En Èmfasi trabajamos con mapas de prompts vinculados a objetivos de negocio, mercados, intenciones, riesgos y URLs. Esto permite comparar la evolución y, sobre todo, convertir las observaciones en decisiones sobre activos digitales concretos.
La visibilidad en IA no es una campaña ni un “hack de ChatGPT”
Uno de los errores más fáciles es buscar un truco rápido para “aparecer en ChatGPT”.
La visibilidad digital nunca ha funcionado bien a largo plazo cuando se reduce a una lista de trucos, y el GEO no debería repetir este error.
Los motores generativos son sistemas cambiantes y, en muchos aspectos, de caja negra. La investigación sobre GEO ha mostrado que las estrategias pueden tener efectos diferentes según el dominio y el contexto. No existe una única receta aplicable a todas las empresas.
Por eso, el trabajo más sólido es también el menos espectacular de vender:
- entender qué pregunta el cliente;
- definir en qué respuestas la marca debería tener sentido;
- medir cómo aparece hoy;
- ordenar la información;
- crear los activos que faltan;
- mejorar la verificabilidad;
- y repetir el diagnóstico.
No se trata de sustituir el SEO.
Se trata de ampliar la pregunta que nos hacemos sobre la visibilidad digital.
Durante años hemos trabajado para aparecer cuando alguien buscaba. Ahora también cuando alguien pregunta
La pregunta que abrió la ponencia de AESS sigue siendo útil:
Cuando una persona pregunte a una IA por un trastero en su zona, ¿la respuesta mencionará a tu empresa o a la competencia?
Pero la pregunta ya no es solo para el self-storage.
Cualquier empresa debería preguntarse si, cuando un potencial cliente explique su problema a una IA y pida orientación o una recomendación, existe suficiente información para que el sistema entienda qué hace, dónde opera, qué situaciones resuelve y por qué puede ser una opción pertinente.
Durante años hemos trabajado para aparecer cuando alguien buscaba.
Ahora también tenemos que trabajar para aparecer cuando alguien pregunta.
No se trata de adivinar el futuro.
Se trata de comprobar la visibilidad actual de la empresa y decidir qué hay que construir a partir de ahí.
La ponencia completa «La nueva visibilidad digital», presentada por Pere Manent en el Encuentro AESS de Barcelona, está disponible para descargar en PDF. El documento recoge el recorrido visual original, los ejemplos aplicados al sector del self-storage y la hoja de ruta de siete pasos utilizada durante la sesión.
Descarga «La nueva visibilidad digital» en PDF
Preguntas frecuentes sobre GEO y visibilidad en IA
¿Qué es la visibilidad en IA?
La visibilidad en IA es el grado y la manera en que una marca, empresa, producto o fuente aparece representada en respuestas generadas por sistemas de inteligencia artificial. No debe medirse únicamente como un “sí” o un “no”. Hay que observar en qué preguntas aparece la marca, con qué precisión, en qué contexto, si es citada o mencionada y qué otras entidades se asocian a la respuesta.
¿Qué es el GEO o Generative Engine Optimization?
El GEO —Generative Engine Optimization— es el trabajo orientado a mejorar la visibilidad y la correcta representación de contenidos, fuentes y entidades en motores y experiencias de respuesta generativa. Incluye diagnosticar preguntas relevantes, analizar respuestas, revisar la información disponible, mejorar la claridad y la coherencia de las entidades y construir fuentes y contenidos más útiles y verificables. No existe una acción que garantice una mención en todos los sistemas de IA.
¿El GEO sustituye al SEO?
No. SEO y GEO trabajan mecanismos de visibilidad relacionados pero diferentes. El SEO se centra en el descubrimiento, la indexación, la relevancia y el posicionamiento en buscadores. El GEO amplía el análisis hacia entornos en los que un sistema generativo sintetiza una respuesta, selecciona fuentes o menciona entidades.
¿Cómo puede una empresa saber si ChatGPT u otras IA la mencionan?
Hay que definir un conjunto estable de preguntas que representen situaciones reales del cliente y probarlas de manera recurrente en los motores que se quieran analizar. Después deben registrarse las menciones, la precisión, el contexto, los competidores y las fuentes mostradas cuando existan. Hacer una única pregunta manual no es suficiente porque las respuestas pueden variar.
¿Qué información ayuda a una IA a entender mejor una empresa?
No existe una lista universal válida para todos los motores, pero una empresa es digitalmente más comprensible cuando deja clara su identidad, actividad, servicios, productos, ubicaciones, mercados, públicos, especialización y situaciones que resuelve. Esta información gana fuerza cuando es coherente entre los principales canales y puede contrastarse con contenido, documentación o fuentes externas pertinentes.
¿Las reseñas pueden influir en la visibilidad en sistemas de IA?
Las reseñas forman parte de la información pública disponible sobre muchas empresas, especialmente en entornos locales. Una reseña descriptiva puede aportar contexto sobre el tipo de cliente, la situación, el servicio utilizado y los atributos valorados. Ahora bien, no debe afirmarse que una determinada cantidad o fórmula de reseñas garantice una mención en una IA. El objetivo debe ser obtener opiniones reales y útiles, no fabricar textos pensados para manipular un sistema.
