GEO (Optimización del Motor Generativo) es la práctica de optimizar contenido para que aparezca en las respuestas de IA generativa, incluyendo ser citado como fuente.
GEO y AEO están estrechamente relacionados y a menudo se utilizan indistintamente. La distinción más estrecha que a veces se hace: GEO enfatiza el proceso generativo más amplio (influencia de los datos de entrenamiento, generación aumentada por recuperación, probabilidad de citación), mientras que AEO enfatiza específicamente la superficie de respuesta orientada al usuario.
En la práctica, las técnicas se superponen sustancialmente: contenido estructurado (resúmenes, preguntas en H2, tablas, bloques de preguntas frecuentes), superficies AEO (llms.txt, gemelos de Markdown), señales autoritarias (E-E-A-T) y menciones ganadas de fuentes en las que los motores de IA confían (Reddit, Wikipedia, publicaciones establecidas).