79 definiciones claras y documentadas, escritas para humanos y para las IA. ¿Falta un término? Escríbenos y lo añadimos.
Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — criterios de calidad de Google.
Criterios de las Quality Rater Guidelines utilizados para evaluar un sitio, especialmente en YMYL. Implementación: páginas de autor, fuentes, esquemas Person/Article, menciones en prensa.
Páginas que pueden afectar la salud, las finanzas o la seguridad — exigencias reforzadas.
Google aplica estándares de calidad más elevados a los contenidos YMYL. Los LLM también son más exigentes con las fuentes antes de citarlas.
Adquisición de backlinks de autoridad que apuntan al sitio.
Sigue siendo un factor importante. OMNIRK prioriza las relaciones de prensa digitales, los guest posts editoriales y los enlaces de entidad (Wikipedia, Crunchbase).
Enlace externo que apunta a una página.
Google lo evalúa según la autoridad del dominio de origen, la relevancia temática y el texto ancla. Un backlink de Wikipedia vale más que 100 enlaces de directorios.
Texto clicable de un enlace — señal de relevancia semántica.
Perfil ideal: variado (marca, exacto, parcial, URL desnuda). La sobreoptimización conlleva una penalización Penguin.
Tasa de clics sobre un resultado de búsqueda.
Optimizaciones: title atractivo de menos de 60 caracteres, meta description de menos de 160, esquemas (estrellas, FAQ, breadcrumb) que enriquecen el snippet.
Enlaces secundarios mostrados debajo del resultado principal en Google.
Generados automáticamente por Google según la arquitectura interna, el anclaje y el esquema SiteNavigation. Pueden duplicar o triplicar el CTR de marca.
Red de enlaces entre páginas de un mismo sitio.
Distribuye el PageRank, estructura la semántica, acelera el descubrimiento por parte de los rastreadores. Palanca infravalorada: un buen enlazado interno genera un aumento de tráfico significativo sin nuevo contenido (estimación interna de OMNIRK).
Objetivo detrás de una consulta: informativa, de navegación, transaccional, comercial.
Alinear el formato del contenido con la intención dominante de la SERP. Error clásico: crear una guía para una consulta transaccional.
Search Engine Results Page — página de resultados de búsqueda.
Hoy incluye AI Overviews, People Also Ask, Featured Snippets, Knowledge Panel, vídeos, imágenes. La cuota puramente orgánica se reduce cada año.
Recuadro en la parte superior de la SERP que responde directamente a la consulta.
Formato de párrafo, lista o tabla. Se consigue con una respuesta concisa (40-60 palabras) justo después del H2 que reformula la pregunta. Una página en Posición 0 también alimenta los AI Overviews y las citas de los LLM.
Bloque de preguntas relacionadas mostrado en la SERP de Google.
Al hacer clic en una pregunta se despliegan otras de forma indefinida. Optimización: H2 en forma de pregunta + respuesta sintética de 40-50 palabras + esquema FAQPage. Fuente de tráfico de cola larga infrautilizada.
Actualización de Google dirigida al contenido escrito para las SERP en lugar de para las personas.
Lanzada en 2022 e integrada en el núcleo del algoritmo en 2024. Penaliza los sitios con contenido de IA sin revisar, el scraping y la sobreoptimización. Criterios inversos: experiencia real, valor único, satisfacción del usuario tras el clic.
Generación masiva de landing pages a partir de una plantilla + un conjunto de datos.
Ejemplos: Zapier (más de 20.000 páginas «X integrates with Y»), Wise (pares de divisas), Tripadvisor. Estrategia muy potente en 2026 si cada página aporta un valor único (datos, comparativa). Riesgo de Helpful Content si las plantillas están vacías.
Optimización para consultas geolocalizadas y el paquete de Google Maps.
Combina Google Business Profile (antes GMB), citaciones NAP coherentes, reseñas de clientes, esquema LocalBusiness, páginas «servicio + ciudad». Crítico para clínicas, restaurantes, agencias, comercios. Más del 46 % de las búsquedas en Google tienen intención local.
Ficha de establecimiento de Google (antes Google My Business), pieza central del SEO local.
Optimización: categorías precisas, fotos semanales, publicaciones, preguntas y respuestas, gestión proactiva de reseñas (más de 4,5 estrellas + respuestas), atributos, productos/servicios. El perfil aparece en el Local Pack, en Maps y cada vez más en las respuestas de IA para consultas «cerca de mí».
SEO aplicado a fichas de producto, categorías y arquitectura comercial.
Particularidades: facetas/filtros (canonical + noindex controlados), esquema Product + Offer + AggregateRating, gestión de variantes, contenido único en categorías, migas de pan, gestión de productos agotados. Fuerte ponderación del Merchant Center y de los AI Overviews de shopping.
Actualización importante del algoritmo de Google, desplegada varias veces al año.
Recalibra la percepción de calidad, autoridad y relevancia a escala de toda la web. No hay «arreglo» técnico: un sitio que cae debe trabajar de nuevo el E-E-A-T, la intención y la profundidad. Ciclos de recuperación de al menos 3 a 6 meses.
Búsqueda cuya respuesta se consume en la SERP sin clic hacia un sitio.
Más del 60 % de las búsquedas en Google son ya de clic cero (SparkToro). En ChatGPT/Perplexity, la proporción roza el 100 %. Estrategia: apuntar a la cita/marca más que al clic, medir el share of voice de IA, monetizar la notoriedad captada en la SERP.
Volumen de páginas que Googlebot acepta rastrear en un sitio en un tiempo dado.
Crítico a partir de 10.000 URL. Optimizaciones: robots.txt, eliminación de páginas de bajo valor, gestión de parámetros, sitemap segmentado, IndexNow, velocidad del servidor. En el lado GEO: los bots de LLM (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot) tienen su propio presupuesto, que conviene monitorizar.
Renderizado e indexación de sitios en JS (React, Vue, Angular) por parte de Google y los LLM.
Google renderiza el JS en una segunda oleada con retrasos. Los bots de LLM apenas renderizan JS: el SSR o SSG es obligatorio para el GEO. Pruebas: Inspección de URL, view-source, desactivación de JS, fetch as GPTBot.
Estrategia multipaís / multilingüe que alinea hreflang, ccTLD y contenido localizado.
Elección de arquitectura: ccTLD (.fr/.de), subdominio (de.sitio.com) o subcarpeta (sitio.com/de). hreflang completo y simétrico, contenido realmente localizado (no una simple traducción), Search Console por propiedad, moneda y fiscalidad por mercado.
Relaciones públicas digitales que generan backlinks de autoridad + menciones de marca.
Estudios de datos, comunicados, citas de expertos (HARO/Qwoted), artículos de opinión. Doble beneficio: backlinks DA 70+ para el SEO, menciones coocurrentes para el GEO. Formato favorito de los LLM, que citan de buen grado fuentes mediáticas de referencia.
Estudio de los logs del servidor para entender el comportamiento real de los bots.
Única fuente 100 % fiable del rastreo: quién (Googlebot, GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot), qué, cuándo, estado HTTP. Detecta el desperdicio de presupuesto de rastreo, páginas olvidadas, errores 4xx/5xx. Imprescindible a partir de 50.000 URL y para pilotar el GEO.
Optimización de imágenes para Google Images, Lens y la comprensión multimodal.
Formato moderno (WebP/AVIF), nombre de archivo descriptivo, texto alternativo preciso, carga diferida, dimensiones explícitas, esquema ImageObject. Crítico para e-commerce, inmobiliaria, viajes. Gemini y GPT-4o leen imágenes: un alt rico mejora la cita por IA.
Resultados de Google con visualización enriquecida (estrellas, precio, FAQ, recetas, eventos).
Distinto del Featured Snippet: un Rich Result enriquece visualmente un resultado clásico mediante un esquema (Product, Recipe, Event, FAQPage, HowTo, Review). Aumenta el CTR entre un 20 y un 35 %. Se prueba con Rich Results Test (search.google.com/test/rich-results).
Herramienta de Google Search Console para neutralizar backlinks tóxicos.
Un archivo disavow.txt enviado a Google declara los enlaces que deben ignorarse (PBN, spam, negative SEO). Debe usarse con moderación desde 2022: Google suele ignorar por sí solo los enlaces de baja calidad. Sigue siendo útil ante una penalización manual o un ataque de negative SEO comprobado.
Puntuaciones de terceros (Moz DA, Ahrefs DR, Majestic TF/CF) que estiman la autoridad de un dominio.
Notas sobre 100 NO utilizadas por Google pero estándar de la industria para calificar las oportunidades de netlinking. Objetivo: DA/DR 50+ para un backlink de valor. Complementar con TF (Trust Flow) y CF (Citation Flow) de Majestic para evaluar la calidad editorial real.
Consultas habladas a través de Siri, Alexa, Google Assistant — a menudo conversacionales.
Consultas más largas, en lenguaje natural, con fuerte intención local («restaurante italiano abierto cerca de mí»). Optimizaciones: FAQ explícitas, contenido conversacional, esquema Speakable, Posición 0, ficha de Google Business actualizada. Fuerte convergencia con las optimizaciones GEO.
Optimizar un sitio para que los motores de respuesta de IA lo citen como fuente.
El GEO agrupa las prácticas que maximizan la probabilidad de que un contenido sea recuperado, comprendido y citado por ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y Copilot. Combina llms.txt, schema.org avanzado, anclaje de entidad (Wikidata), estructuración semántica y autoridad temática.
Optimización para motores de respuesta: Google AI Overviews, Bing Copilot, You.com.
El AEO se centra en la extracción de respuestas directas por motores híbridos (búsqueda + LLM). Palancas clave: estructura P/R, esquemas FAQ y HowTo, contenido en bloques autónomos.
Archivo raíz que guía a los LLM en el mapa de contenidos de un sitio.
Estándar abierto (propuesto por Jeremy Howard, 2024) que actúa como equivalente de robots.txt + sitemap para los LLM. Enumera las páginas prioritarias, su descripción y los permisos de cita.
Manifiesto de OpenAI que declara las capacidades de un sitio a los plugins/agentes de IA.
Archivo .well-known que expone una API o contenido estructurado a los asistentes de IA. Heredado del estándar de plugins de ChatGPT, sigue siendo relevante como señal de apertura a los LLM.
Lograr que una marca sea reconocida como entidad en el Knowledge Graph de Google.
Combina una ficha de Wikidata, menciones coherentes (NAP), esquemas Organization/Person y enlaces sameAs a perfiles oficiales. Imprescindible para aparecer en los Knowledge Panels y ser desambiguado por los LLM.
Base de conocimiento libre que alimenta a Google, Wikipedia y los LLM.
Disponer de un identificador Wikidata (Q-id) con propiedades verificables es una de las señales de autoridad más fuertes para los modelos de IA. OMNIRK crea y mantiene las fichas de los clientes.
Grafo de conocimiento de Google que conecta entidades, atributos y relaciones.
Alimentado por Wikidata, Wikipedia, datos estructurados y señales web. Una entidad presente en el KG obtiene un Knowledge Panel y una comprensión semántica sólida por parte de los LLM.
Respuestas generadas por IA en la parte superior de los resultados de Google.
Desplegado en Francia en 2025. Para figurar como fuente: contenido factual y estructurado, esquemas, autoridad temática. OMNIRK monitoriza las apariciones por consulta.
Motor de respuestas de IA centrado en citas con fuentes.
Cita sistemáticamente sus fuentes. Es el motor más accesible para quienes empiezan en GEO. OMNIRK monitoriza las apariciones en más de 100 consultas por cliente.
Modo de búsqueda de OpenAI impulsado por GPT + el índice de Bing.
Disponible para usuarios de ChatGPT desde finales de 2024. Selecciona de 3 a 5 fuentes por respuesta. Optimizaciones: llms.txt, autoridad, contenido extraíble.
Familia de modelos de Google integrada en Search, Workspace y AI Overviews.
Gemini 2.5 (2026) impulsa los AI Overviews. Prefiere fuentes fuertemente vinculadas a entidades del Knowledge Graph.
Asistente de IA de Anthropic, con citas habilitadas desde 2024.
Claude 3.5/4 Sonnet prefiere fuentes estructuradas (schema), contenido extenso y experiencia de autor explícita.
Asistente de Microsoft basado en GPT y el índice de Bing.
Distribución masiva (Windows, Edge, M365). Bing Webmaster Tools + IndexNow aceleran la indexación.
Arquitectura de LLM que combina búsqueda documental y generación.
Todos los motores de respuesta modernos (Perplexity, ChatGPT Search, Gemini, AI Overviews) son sistemas RAG. Entender el RAG es entender cómo lograr ser citado.
Representaciones vectoriales usadas por los LLM para comparar texto.
Un contenido se recupera para ser citado si su embedding está cerca del de la consulta. Palanca: cubrir todo un campo léxico alrededor de la entidad objetivo.
Ficha de identidad de una entidad mostrada a la derecha de los resultados de Google.
Se activa mediante presencia en Wikidata, coherencia de sameAs y cobertura de prensa. Señal de autoridad importante, aprovechada también por los LLM.
Modo conversacional de Google Search impulsado por Gemini, desplegado en 2025.
AI Mode reemplaza progresivamente a la SERP clásica en consultas complejas. Usa el query fan-out (descomposición de una pregunta en subconsultas paralelas) para sintetizar una respuesta a partir de varias fuentes. Optimizaciones: contenido fragmentable, esquemas, autoridad de entidad, cobertura semántica amplia.
Descomposición de una consulta en múltiples subconsultas paralelas por parte de los motores de IA.
Mecanismo central de Google AI Mode y de la mayoría de los sistemas RAG modernos. Para ser citado, un sitio debe posicionarse no en la consulta inicial, sino en la decena de subconsultas generadas. Palanca: cobertura temática exhaustiva, hubs semánticos, FAQs amplias.
Visibilidad en Reddit, muy ponderada por Google y los LLM desde 2024.
Acuerdo Google-Reddit en 2024 + apariciones masivas en los AI Overviews. ChatGPT y Perplexity citan Reddit como fuente de «voz auténtica». Palanca infrautilizada: presencia experta sin spam en subreddits clave, publicaciones que responden a la intención de cola larga.
Cita de una marca en un texto sin hipervínculo — señal de autoridad para los LLM.
Los LLM razonan por coocurrencia de entidades, no por PageRank. Una marca mencionada a menudo junto a sus competidores y sus temas de experiencia se aprende como legítima, incluso sin backlink. Palanca: relaciones de prensa digitales orientadas a menciones, podcasts, paneles.
Mecanismo por el cual un LLM ancla su respuesta en fuentes web verificables.
Término oficial de Google Gemini (Grounding with Google Search) y de Anthropic. Una respuesta «grounded» cita sus fuentes y reduce las alucinaciones. Para ser fuente de grounding: SSR, esquemas, actualidad (lastmod), autoridad de entidad.
Comprensión del significado y la intención en lugar de la coincidencia de palabras clave.
Pilar de los motores modernos (BERT, MUM, Gemini) y de todo RAG. Optimizar ya no significa «colocar la palabra clave» sino «cubrir el campo semántico»: entidades relacionadas, sinónimos, preguntas relacionadas, contexto. Herramientas: embeddings, PLN, auditorías de cobertura.
Búsqueda por similitud de embeddings, fundamento técnico del RAG y los LLM.
El contenido se codifica en vectores (OpenAI, Cohere, Voyage) y se compara por similitud coseno. Para ser «recuperable», un pasaje debe ser semánticamente denso, autónomo y estar bien fragmentado (200-400 tokens). Palanca directa del GEO.
Cuota de citas de una marca en las respuestas de los motores de IA frente a la competencia.
KPI central del GEO. Se mide mediante paneles de prompts estandarizados sondeados mensualmente en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot. Herramientas: Profound, Athena HQ, Otterly.ai, o un barómetro interno. Sustituye progresivamente el seguimiento de posiciones en Google.
Rastreadores de los motores de IA que recorren la web para entrenamiento y citación en tiempo real.
GPTBot (OpenAI), ClaudeBot/anthropic-ai (Anthropic), PerplexityBot, Google-Extended, Bytespider, CCBot, Applebot-Extended. Deben autorizarse explícitamente en robots.txt para ser citables. Bloquearlos significa desaparecer de las respuestas de IA. Monitorizar su paso mediante los logs del servidor.
User-agent de Google independiente que controla el uso del contenido para Gemini y Vertex AI.
Permite autorizar a Googlebot (SEO clásico) mientras se autoriza o bloquea por separado el entrenamiento de Gemini. Para el GEO: NUNCA bloquearlo, so pena de quedar excluido de los AI Overviews y del AI Mode. Se configura mediante robots.txt, de forma independiente a Googlebot.
Estándar abierto de Anthropic que permite a los LLM conectarse a fuentes externas.
Lanzado a finales de 2024 por Anthropic, adoptado por OpenAI en 2025. Sucesor de los plugins de ChatGPT. Una marca que expone un servidor MCP se vuelve citable y accionable directamente desde Claude, ChatGPT o Cursor. Pivote estratégico GEO 2026: exponer los datos estructurados vía MCP.
Tres etapas sucesivas de la IA en Google Search, a menudo confundidas.
SGE (Search Generative Experience, 2023, solo Labs) → AI Overviews (2024, recuadro de IA en la parte superior de la SERP, desplegado) → AI Mode (2025, experiencia conversacional dedicada con query fan-out). Las tres coexisten. Optimizaciones comunes: esquemas, contenido fragmentable, autoridad de entidad, actualidad.
Sucesor del Knowledge Graph, base de hechos probabilísticos que alimenta a Gemini.
Proyecto de Google que extrae automáticamente hechos de toda la web con una puntuación de confianza, mientras que el Knowledge Graph se basaba en fuentes curadas (Wikidata, Wikipedia). Para figurar en él: hechos atómicos, esquemas exhaustivos, coherencia entre fuentes, anclaje en Wikidata.
Vocabulario de marcado semántico reconocido por Google y los LLM.
Schema.org permite describir entidades, organizaciones, productos, FAQ y artículos. Servido en JSON-LD dentro del <head>, es la lingua franca de la web semántica y una señal clave para la comprensión por parte de la IA.
Métricas de Google sobre el rendimiento percibido: LCP, INP, CLS.
LCP (Largest Contentful Paint) < 2,5 s, INP (Interaction to Next Paint) < 200 ms, CLS (Cumulative Layout Shift) < 0,1. Criterios de Page Experience y señal de calidad.
Largest Contentful Paint — tiempo de renderizado del elemento más grande.
Objetivo: < 2,5 s. Palancas: optimizar la imagen LCP (preload, AVIF/WebP), reducir el TTFB, priorizar el CSS crítico.
Interaction to Next Paint — capacidad de respuesta global ante las interacciones.
Sustituyó a FID en marzo de 2024. Objetivo: < 200 ms. Palancas: evitar tareas largas de JavaScript, priorizar el hilo principal.
Cumulative Layout Shift — estabilidad visual.
Objetivo: < 0,1. Palancas: reservar espacio para imágenes/iframes, evitar la inserción tardía de elementos.
HTML renderizado en el servidor, entregado completo a rastreadores y LLM.
Imprescindible para el GEO: no todos los crawlers de IA ejecutan JavaScript. El SSR garantiza que el contenido sea legible e indexable de inmediato.
Protocolo de indexación push para Bing, Yandex, Naver.
Notifica de forma instantánea a los motores sobre contenido nuevo. Se implementa en 5 minutos mediante una clave API. Recomendado para el GEO (Bing alimenta a Copilot y ChatGPT).
Archivo que regula el acceso de los rastreadores, incluidos GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot.
Bloquear los bots de IA equivale a desaparecer de los resultados de los LLM. OMNIRK recomienda, al contrario, autorizarlos explícitamente (allow GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended).
Lista estructurada de las URL de un sitio destinada a los rastreadores.
Imprescindible. Debe incluir hreflang en sitios multilingües, un lastmod actualizado y prioridades lógicas.
Atributo que indica el idioma/región de una página alternativa.
Se declara en el <head> y en el sitemap. Incluye x-default como valor por defecto. Error frecuente: falta de autorreferencia.
URL de referencia para el contenido en caso de duplicación.
Evita la dilución del valor SEO. Debe ser absoluta, autorreferente por defecto y coherente con hreflang.
Etiquetas HTML que describen su función (article, section, nav).
Mejora la accesibilidad, el SEO y la comprensión por parte de los LLM. Una única <h1> por página, jerarquía lógica de <h2>/<h3>.
Puntuación de Google sobre el rendimiento de una página (0-100).
Se mide con Lighthouse (lab) y CrUX (field). Objetivo OMNIRK: 95+ en escritorio, 90+ en móvil.
Google indexa y clasifica utilizando la versión móvil del sitio.
Vigente desde 2024 en el 100 % de la web. El contenido móvil DEBE ser idéntico al de escritorio, de lo contrario se pierden posiciones.
Autoridad de un sitio sobre un tema completo, no solo una palabra clave.
Se construye mediante enlazado interno, hubs semánticos y cobertura exhaustiva. Es la señal número uno para el posicionamiento SEO de 2026 y la selección de fuentes por parte de los LLM.
División del contenido en bloques autónomos citables por los LLM.
Cada sección debe poder leerse fuera de contexto. Incluir definiciones, cifras y citas atribuidas. Maximiza la probabilidad de ser citado.
Arquitectura de contenido piramidal (método de Laurent Bourrelly).
Método francés popularizado por Laurent Bourrelly: página madre → páginas hijas → páginas nietas, con un enlazado interno estricto que canaliza la autoridad hacia la página comercial objetivo. Sigue siendo eficaz en 2026, y aún más relevante para el GEO (cubre el query fan-out).
Página pilar amplia + artículos satélite profundos conectados mediante enlazado interno.
Modelo de HubSpot, primo anglosajón del cocoon semántico. El pilar capta la consulta genérica, los clusters captan la cola larga y alimentan de autoridad al pilar. Formato ya crítico para el GEO: cubre el query fan-out de principio a fin.
Optimización de vídeo para Google Video, YouTube y las citas de IA multimodal.
Esquema VideoObject, transcripción HTML completa, capítulos, miniatura, alojamiento en YouTube + inserción. YouTube es la segunda fuente de citas de Perplexity y muy utilizada por el Gemini multimodal. La transcripción sigue siendo el combustible principal de los LLM.
Reputación y experiencia verificables de un autor, crítica para el E-E-A-T y el GEO.
Página de autor dedicada + esquema Person + sameAs hacia LinkedIn, X, Wikidata, ORCID. Los LLM propagan la experiencia: un artículo firmado por un autor identificado y citado en otros lugares tiene más probabilidades de ser citado como fuente. Pivote post-Helpful Content.
Erosión progresiva del tráfico de un contenido que envejece, corregida mediante actualización.
Todo artículo pierde entre un 20 y un 50 % de tráfico al año sin mantenimiento. Proceso de actualización: auditoría semestral vía GSC, actualización de datos, adición de secciones amigables para IA (FAQ, TL;DR), republicación con fecha actualizada, ping a IndexNow. A menudo multiplica el tráfico por 2 o 3.