GEO y AEO: 8 de cada 10 compradores en LATAM usan IA

Casi 8 de cada 10 compradores en Latinoamérica dice usar inteligencia artificial para informarse antes de pagar, y Perú y Colombia están entre los mercados de mayor adopción, según el estudio de comportamiento del comprador de Simon-Kucher realizado en seis países. Entre esas conversaciones hay una pregunta que casi ninguna marca ve: qué responde el modelo cuando alguien pide «la mejor opción» en su categoría. La disciplina que trabaja esa respuesta se llama Generative Engine Optimization (GEO), y su gemela orientada a preguntas puntuales, Answer Engine Optimization (AEO).

¿Qué es GEO y en qué se diferencia del AEO y del SEO?

GEO trabaja para que un modelo de lenguaje cite a tu marca como fuente confiable; AEO busca que la marca sea directamente la respuesta a lo que el usuario pregunta. Son metodologías nuevas, pero no reemplazan al SEO: lo complementan.

La propia documentación de Google señala que las buenas prácticas de SEO siguen siendo válidas para aparecer en sus funciones de IA. Lo que suma el GEO ocurre fuera de tu sitio: menciones, datos de terceros y señales que el modelo usa para decidir en quién confía.

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En la práctica, un negocio puede rankear primero en Google y, aun así, quedar fuera de la recomendación de ChatGPT, Gemini o Perplexity. Son dos canales distintos con dos métricas distintas.

¿Por qué la IA ya influye en la decisión de compra en Latinoamérica?

El estudio de Simon-Kucher citado por el medio que publica el análisis original muestra que la IA dejó de ser una herramienta de productividad. Los compradores la usan para elegir qué producto comprar, qué servicio contratar y qué marca considerar — no solo para redactar correos o resumir documentos.

Eso convierte al asistente en el primer contacto entre una persona y una empresa. Y si el modelo es el que abre la conversación, quedar fuera de sus respuestas equivale a no estar en la vitrina.

¿Cuánto pesa la IA en la compra? Los datos del ecosistema

El fenómeno no es solo del lado del consumidor. Un informe de NTT DATA y MIT Technology Review sobre adopción de IA en la región, difundido por El Español, relevó 92 encuestas y 16 entrevistas a líderes empresariales y tecnológicos de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú.

Entre los hallazgos: en 2024, un 46,7% de las empresas se encontraba en fase de implementación inicial de IA tradicional y solo un 3,2% no tenía ninguna experiencia con la tecnología. En IA generativa, el 42,3% estaba en implementación inicial, pero apenas un 8,7% había llegado a una fase avanzada. Además, el 21,7% de las compañías destina entre el 1% y el 2% de su presupuesto a proyectos de IA generativa, y Brasil y México son los mercados que planean duplicar su inversión.

Del lado del comprador, un análisis de plataformas GEO publicado por PC Tech Magazine reporta que el 50% de los consumidores ya usa búsquedas asistidas por IA en su proceso de compra, y estima que hacia 2028 unos US$750.000 millones en gasto de consumo circularán por esos canales. El mismo análisis advierte que las marcas que se queden solo con SEO podrían perder entre 20% y 50% de su visibilidad orgánica.

Los cuatro pilares para construir presencia de marca en la IA

Antes de producir contenido o perseguir menciones, hay que saber desde dónde se parte. «Hay que preguntarse qué dice hoy la IA de mi marca, quién aparece en mi lugar y por qué lo eligen. Sin ese diagnóstico, cualquier estrategia es adivinar», advierte Farcas, citado en el análisis original.

Contenido claro y citable. La IA prefiere páginas que respondan preguntas concretas, con datos, fuentes y fecha de actualización. También premia lo distinto: datos propios, autores con trayectoria, infografías o video. Si todos publican lo mismo, no hay motivo para citar a uno por encima de otro.
Menciones en fuentes relevantes. El modelo confía más en una marca cuando otras fuentes hablan de ella, lo que devuelve protagonismo a las relaciones públicas digitales y al link building — pero solo funcionan si hay algo que valga la pena citar, como un estudio o un dato propio.
Datos estructurados. El marcado describe el contenido de cada página (un producto, un precio, una organización) y le dice a la IA qué ofrece la marca sin obligarla a adivinar.
Rastreo sin bloqueos. Ningún contenido sirve si el modelo no puede leerlo, y muchos sitios bloquean sin saberlo a los rastreadores de IA desde su archivo robots.txt.

¿Cómo se mide la visibilidad en IA y en cuánto tiempo se ven resultados?

Según el análisis de PC Tech Magazine, las mejoras en citas y tráfico referido desde IA suelen aparecer entre 4 y 8 semanas después de implementar ajustes técnicos y de contenido, mientras que construir autoridad de marca toma más tiempo. La misma publicación releva precios de referencia del mercado: Otterly.AI desde US$29 al mes, Cloudflare con capa gratuita y plan Pro de US$20 al mes, LightSite AI desde US$129 al mes y Scrunch AI desde US$250 al mes.

El problema que estas herramientas intentan resolver ya tiene casos públicos. Joveo, una empresa de recruiting agéntico, lanzó un asesor de GEO que muestra a los empleadores qué dicen ChatGPT, Gemini y Claude sobre sus vacantes y su marca empleadora, qué páginas citan y dónde están los huecos. «Los candidatos cambiaron dónde buscan trabajo y la mayoría de los empleadores no puede ver esas conversaciones, mucho menos moldearlas», dijo Prateek Mishra, CTO de la compañía, en el anuncio difundido por Yahoo Finance. Entre los bloqueos que detecta menciona marcado faltante, datos pobres, páginas que no se pueden parsear y poco contenido externo citable.

Un dato más para calibrar expectativas: McKinsey and Company, citado por PC Tech Magazine, señala que más del 70% de los usuarios de búsqueda con IA hace preguntas de etapa inicial — las mismas que definen qué marcas entran en la lista corta.

Qué significa esto para tu startup

La buena noticia es que no se parte de cero: si ya trabajas SEO, tienes la base. Estas son las acciones con mayor retorno inmediato.

Haz la auditoría de prompts esta semana. Escribe los 10 a 20 prompts con los que un cliente real describiría su problema y hazlos en ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overviews. Anota si tu marca aparece, quién aparece en tu lugar y qué atributos se repiten en la respuesta. Repítelo cada mes con los mismos prompts y compara.
Revisa tu robots.txt antes que tu calendario editorial. Confirma que los rastreadores de IA pueden leer tus páginas clave: es el error más común y el más barato de arreglar. Un contenido excelente detrás de un bloqueo no existe para el modelo.
Publica un activo citable propio. Un benchmark de tu sector, un dataset de precios o un estudio con datos de tus propios usuarios es lo que genera menciones de terceros, y las menciones son la materia prima del GEO.
Define un KPI de share of voice, no de tráfico. Mide en qué porcentaje de tus prompts clave aparece tu marca vs. tus competidores. Ese número se mueve antes que las visitas y te avisa si la estrategia funciona.

Conclusión

El SEO sigue siendo necesario, pero ya no es suficiente: la decisión de compra en Latinoamérica empieza cada vez más en una conversación con un modelo que resume, compara y recomienda. Para un founder, eso significa que la visibilidad dejó de ser un problema exclusivo del equipo de marketing y pasó a ser un activo de negocio: si la IA no puede leerte, no te cita; si no te cita, no existes en la lista corta de nadie. La ventana está abierta ahora, mientras la mayoría de las marcas de la región todavía no audita qué dice la IA sobre ellas.