- ¿Cuáles son los siete factores principales que influyen en las clasificaciones de los resúmenes de IA? Los resúmenes de IA de Google se basan en siete áreas clave: modelos de IA (como PaLM2, MUM y Gemini), sistemas de clasificación básicos (incluidos el contenido útil y la detección de spam), bases de datos (Knowledge Graph y Shopping Graph), sensibilidad temática (especialmente para el contenido YMYL), alineación con la intención de búsqueda, integración multimedia e implementación de datos estructurados.
- ¿Cómo pueden un tono autoritario y las citas mejorar la visibilidad en los resúmenes de IA? El uso de un tono autoritario (pero no imperativo) supuso una mejora del 89 % en la visibilidad, mientras que la inclusión de citas fiables generó un aumento del 132 %, lo que demuestra que el contenido respaldado por fuentes de prestigio y datos concretos aumenta significativamente las posibilidades de aparecer en los resúmenes de IA.
- ¿Por qué sigue siendo importante la optimización para el SEO tradicional en los resúmenes de IA? Los sitios web que obtienen buenos resultados en la búsqueda de Google gracias a las prácticas de SEO tradicionales tienen más probabilidades de aparecer en los resúmenes de IA, lo que significa que las optimizaciones básicas —como conseguir enlaces externos de autoridad, crear contenido útil que demuestre E-E-A-T, mejorar la legibilidad y seguir las mejores prácticas de SEO— siguen siendo fundamentales para el posicionamiento en los resúmenes de IA.
- ¿Cómo influye Google Shopping Graph en la visibilidad de los productos en los resúmenes de IA? Google Shopping Graph contiene más de 24 000 millones de fichas de productos y proporciona la información de los productos que aparece en los resúmenes de IA; las empresas pueden optimizar su presencia en este ámbito utilizando Google Merchant Center, manteniendo actualizadas las fichas de productos e implementando el marcado de esquema de productos para ofrecer información detallada sobre sus ofertas.
- ¿Qué papel desempeña el contenido multimedia en los rankings de los resúmenes de IA? Los resúmenes de IA suelen incluir imágenes y vídeos en los resultados, y los modelos de lenguaje multimodal (LLM) como Gemini y MUM son capaces de interpretar diversos formatos. Optimizar la búsqueda visual, alojar vídeos en YouTube, seguir las mejores prácticas de SEO para imágenes y utilizar la generación de imágenes mediante IA puede aumentar las posibilidades de que el contenido multimedia aparezca en los resúmenes de IA.
Resumen de los factores de posicionamiento de la IA de Google:
¿Existe alguna forma secreta e infalible de aparecer en los resúmenes de IA? Por desgracia, no.
Al igual que ocurre con el posicionamiento en las búsquedas tradicionales, hay una serie de prácticas recomendadas que puedes seguir para aumentar tus posibilidades de aparecer en los resúmenes de IA. Aunque no es un método infalible ni una garantía,sí queteofrecemás posibilidades de aparecer en los resúmenes.
Descarga aquí la infografía completa con los factores clave de Google AI Overviews
Resumen de los factores de posicionamiento de Google AI: qué son y cómo optimizarlos
A partir de nuestra investigación, descubrimos siete áreas que potencian las perspectivas generales de la IA de Google:
Descarga aquí la infografía completa con los factores clave de Google AI Overviews
Analicemos cada uno de estos factores:
1. Modelos de IA
Estado: ✅ Confirmado
Impacto en las clasificaciones: 🔥 Alta
Resumen: Según Google, varios modelos de lenguaje a gran escala (LLM) impulsan las Descripciones generales de IA, entre ellos PaLM2 y una versión modificada de MUM; Google también utiliza MUM para casos de uso específicos dentro de su sistema de clasificación principal para resultados de búsqueda no generativos, incluida la mejora de los fragmentos destacados.
Dentro de los modelos de IA
Aunque Google no nombra todos los LLM que impulsan las Perspectivas Generales de la IA, sí lo hace:
- PaLM2que se centra en la generación de lenguaje natural, el razonamiento avanzado, la respuesta a preguntas, la traducción y otras áreas. Puedes ver PaLM2 en acción al utilizar la IA para solucionar problemas de código, traducciones o acertijos.
- MUMque funciona como un modelo multimodal (lo que significa que los usuarios pueden interactuar con él utilizando texto, imágenes y otros formatos) para aplicaciones específicas dentro de la Búsqueda de Google. Puedes ver MUM en acción cuando se utiliza la IA para encontrar el diseñador de un zapato, basándose únicamente en una imagen.
- Géminis, que funciona como un modelo multimodal, ahora mejora la velocidad de generación y la calidad en los resúmenes de IA. Puedes ver a Gemini en acción al resumir grabaciones de la aplicación Recorder en los smartphones correspondientes.
Según Google, el uso de múltiples modelos de lenguaje grande (LLM) permite a la empresa «optimizar y ajustar aún más los modelos para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios y ayudarles a lo largo de su búsqueda de información».
Cómo optimizar este factor de clasificación
La optimización para los LLM que hay detrás de las visiones generales de la IA empieza por comprender su visión de ti y de tu contenido.
Sube contenido a un modelo de lenguaje grande (LLM), ya sea Gemini o ChatGPT, para comprobar hasta qué punto comprende tu contenido. Es posible que tengas que introducir mejoras como:
- Actualizar la elección de palabras para mejorar la legibilidad
- Añadir citas o citas de fuentes acreditadas
- Poner en marcha iniciativas para captar más opiniones de los clientes a través de reseñas en línea.
Más adelante hablaremos de estas actualizaciones en los factores de clasificación.
2. Sistemas básicos de clasificación
Estado: ✅ Confirmado
Impacto en las clasificaciones: 🔥 Alta
Resumen: Los resúmenes de IA se ven afectados por los sistemas de clasificación principales. Los sistemas de clasificación principales de Google incluyen factores de clasificación de gran impacto, como la detección de spam, el PageRank, el contenido útil y la actualidad.
Dentro de los sistemas básicos de clasificación
Google utiliza más de 15 sistemas de clasificación principales para la Búsqueda de Google (y los resúmenes de IA), entre los que se incluyen:
- BERT
- Sistemas de información de crisis
- Sistemas de deduplicación
- Sistema de dominios de coincidencia exacta
- Sistemas de frescura
- Sistema de contenidos útil
- Sistemas de análisis de enlaces
- Sistemas de noticias locales
- MUM
- Correspondencia neuronal
- Sistemas de contenidos originales
- Sistemas de descenso de categoría basados en la expulsión
- Sistema de clasificación de aprobados
- RankBrain
- Sistemas de información fiables
- Sistema de reseñas
- Sistema de diversidad de emplazamientos
- Sistemas de detección de spam
Basándonos en nuestra investigación sobre los factores de clasificación de AI Overview, creemos que es importante priorizar:
- Sistema de contenidos útilesque se centra en ofrecer "contenido original y útil escrito por personas, para personas... en lugar de contenido hecho principalmente para ganar tráfico en los motores de búsqueda". Tenga en cuenta que Google no penaliza el contenido generado por IA como parte de su sistema de contenido útil.
- Sistemas de análisis de enlacesque incluyen PageRank, se centran en cómo las páginas se enlazan entre sí para comprender mejor la relación entre esas páginas y el propósito de la página enlazada.
- Sistema de revisionesque se centra en premiar las reseñas más útiles y perspicaces (además de originales) y "escritas por expertos o entusiastas que conocen bien el tema". Los objetivos del sistema de reseñas coinciden con los del sistema de contenidos útiles.
- Sistemas de detección de spamque detectan el contenido y los comportamientos de spam basándose en las de Google. Estas políticas de spam incluyen tácticas de black-hat SEO como keyword stuffing, cloaking, spam de enlaces y más.
Nota - aunque la MUM es importante, la hemos clasificado como un factor de clasificación independiente dentro de los modelos de IA.
Los sitios que obtienen buenos resultados en la búsqueda de Google tienen más probabilidades de aparecer en los resúmenes de AI.
Cómo optimizar este factor de clasificación
Dado que los sitios web que obtienen buenos resultados en la búsqueda de Google (y aplican técnicas de SEO) tienen más probabilidades de aparecer en los resúmenes de IA, la optimización para este factor de posicionamiento de los resúmenes de IA se centra en medidas habituales para los especialistas en SEO, como:
- Conseguir enlaces externos de autoridad mediante contenido útil, como guías, herramientas y entradas de blog.
- Crear contenido útil que refleje los criterios E-E-A-T, utilizando elementos como citas, referencias y puntos de vista originales.
- Mejorar la legibilidad de los contenidos, por ejemplo incluyendo explicaciones y utilizando términos más sencillos.
- Proporcionar una experiencia fácil de usar, por ejemplo mejorando la usabilidad y la velocidad de la página.
- Obtener opiniones en línea, por ejemplo, a través del perfil de empresa de Google, las redes sociales o su sitio web.
- Siguiendo las mejores prácticas de SEO, como la integración de palabras clave, HTTPS y más.
3. Bases de datos
Estado: ✅ Confirmado
Impacto en las clasificaciones: 🌡️ Media
Resumen: AI Overviews cita el Gráfico de conocimiento de Google como una de sus fuentes de información. Mientras que el Gráfico de conocimiento cataloga personas, lugares y cosas, el Gráfico de compras mantiene una base de datos de productos y vendedores a través de Google Merchant Center y URL indexadas.
Bases de datos internas
Además de su enorme índice de búsqueda, Google mantiene otras bases de datos que afectan a los resúmenes de IA, entre ellas:
- Google Shopping Graph, que es una base de datos que contiene más de 24 000 millones de fichas de productos. Las descripciones generales de IA utilizan Google Shopping Graph para «proporcionar descripciones de productos que incluyan reseñas, valoraciones, precios e imágenes de productos relevantes y actualizadas».
- Grafo de conocimiento, que es una base de datos que contiene«miles de millones de datos sobre personas, lugares y cosas».Aunque no se ha confirmado que sea un factor de posicionamiento de AI Overview, los modelos de lenguaje grande (LLM) que sustentan esta tecnología consultan la base de datos del Gráfico de conocimiento de Google para generar respuestas.
De estas dos bases de datos, Google Shopping Graph es la que merece mayor atención. Shopping Graph ofrece una oportunidad para atraer, fidelizar y convertir a los usuarios mediante los resúmenes de IA. Ya sea al ofrecer un producto o un servicio, esa influencia potencial en el comportamiento de los usuarios tiene un valor incalculable.
Cómo optimizar este factor de clasificación
Los siguientes consejos pueden ayudarle a optimizar su sitio para este factor de clasificación:
Obtener un panel de conocimientos
Reclamar un panel de información de Google es fácil. Conseguir uno es otra historia, y esa historia implica pasos como:
- Crear una página de entidad, como una página de inicio o una página de presentación
- Actualización de la página con una descripción e información objetiva
- Incorporación de marcado de esquema de organización
- Incluir enlaces externos de fuentes fiables que hablen de tu negocio
- Conseguir enlaces externos a la página de la entidad, por ejemplo, desde Wikipedia y el perfil de Google My Business
Una vez reconocida como entidad, una búsqueda de su empresa generará el panel para reclamar.
Utilizar Google Merchant Center
Google Merchant Center es un recurso fundamental para Google Shopping Graph, así que utilícelo. Aunque está dirigido a tiendas de comercio electrónico, las empresas minoristas también pueden utilizar Google Merchant Center para generar visibilidad online y conversiones offline.
Con integraciones para Shopify y WooCommerce, es fácil unirse a Google Merchant Center. Las opciones alternativas incluyen la adición de productos a través de una URL del sitio web o un archivo subido, lo que puede crear más mantenimiento continuo para usted.
Mantener actualizados los listados de productos
La actualización es vital para Google Merchant Center y Google Shopping Graph. Asegúrese de que los listados de productos se mantienen actualizados con sincronizaciones automáticas a través de integraciones de comercio electrónico como Shopify o procesos internos para mejorar sus posibilidades de clasificación en las instantáneas impulsadas por IA.
Nota: Aunque el esquema de productos es una optimización importante para este factor de posicionamiento, lo hemos clasificado en un factor de posicionamiento independiente: los datos estructurados.
4. Tema
Estado: ✅ Confirmado
Impacto en las clasificaciones: 🌡️ Media
Resumen: Este tema afecta a la aparición de los resúmenes de IA, pero también influye en tu capacidad para posicionarte en ellos. Las áreas más delicadas, como los temas YMYL, están sometidas a un mayor escrutinio, y la información solo aparecerá en los resúmenes de IA si Google está convencido de su autenticidad.
Temas internos
Los temas que elijas influyen en el nivel de dificultad para aparecer en los resúmenes de IA. Algunos temas y sectores son más delicados y entrañan un mayor riesgo que otros (por ejemplo, la sanidad), mientras que otros son opciones de bajo riesgo en las que los resúmenes de IA aparecen con mayor facilidad.
Para las empresas de los siguientes sectores, los temas constituyen un factor de clasificación fundamental en las reseñas de IA:
- Finanzas
- Salud
- Gobierno
- Aviso legal
Dado que estos sectores tratan temas relacionados con «Tu dinero o tu vida» (YMYL), Google los aborda de forma diferente en los resúmenes generados por IA. De hecho, Google ha actualizado recientemente sus definiciones de YMYL para ofrecer más aclaraciones y ejemplos, con el fin de garantizar que en los resúmenes generados por IA solo aparezca información precisa.
En resumen: los temas que elijas pueden influir en la dificultad para aparecer en la sección «Resumen de IA».
Cómo optimizar este factor de clasificación
Aprenda a optimizar por temas, tanto dentro como fuera de YMYL, con estas conclusiones de un estudio reciente:
Utilizar un tono autoritario
Un tono autoritario pero no dominante puede demostrar experiencia, como en el ejemplo siguiente:
| Consulta | Contenido original | Contenido revisado |
| ¿Han llegado alguna vez los Jacksonville Jaguars a la Super Bowl? | Los Jaguars nunca han participado en la Super Bowl. Tienen 4 títulos divisionales en su haber. | Cabe destacar que los Jaguars nunca han llegado a la Super Bowl. Sin embargo, han logrado una hazaña impresionante al hacerse con cuatro títulos de división, lo que da buena cuenta de su destreza y determinación. |
Con esta táctica, los investigadores observaron una mejora del 89 % en la visibilidad.
Si se consultan los resúmenes de la IA de Google para esta consulta, la información es aún más fidedigna:
El resultado utiliza un tono autoritario y aprovecha la optimización indicada a continuación (puntos de datos).
Compartir datos contrastados
Los puntos de datos fiables también pueden aportar autoridad a los contenidos, como demuestra el siguiente estudio de caso:
| Consulta | Contenido original | Contenido revisado |
| ¿Deben los robots sustituir a los humanos en el trabajo? | Ni aquí ni ahora, hasta hace poco. La gran diferencia es que los robots no han venido a destruir nuestras vidas, sino a perturbar nuestro trabajo. | Ni aquí ni ahora, hasta hace poco. La gran diferencia es que los robots no han venido a destruir nuestras vidas, sino a perturbar nuestro trabajo, con un asombroso aumento del 70% en la participación robótica en la última década |
La incorporación de una estadística supuso una mejora del 65 % en la visibilidad.
Respaldar tu contenido con datos es una forma excelente de reforzar su credibilidad y respaldar lo que dices sobre un tema.
Cite fuentes fiables
El mayor aumento de visibilidad de los resultados de búsqueda generados por IA se produjo en citas como las siguientes:
| Consulta | Contenido original | Contenido revisado |
| ¿Cuál es el secreto del chocolate suizo? | Con un consumo anual medio por habitante de entre 11 y 12 kilos, los suizos figuran entre los mayores amantes del chocolate del mundo. | Con un consumo anual medio por habitante de entre 11 y 12 kilos, los suizos figuran entre los mayores amantes del chocolate del mundo (según una encuesta realizada por The International Chocolate Consumption Research Group [1]). |
Como resultado, los investigadores observaron un aumento del 132 % en la visibilidad.
Si generas los resúmenes de IA, no se incluye ninguna referencia inmediata. Fíjate, sin embargo, en el sitio web citado. El primero cuenta con la certificación y cumple con los requisitos de una organización de prestigio, la Journalism Trust Initiative.
5. Intento de búsqueda
Estado: ✅ Confirmado
Impacto en las clasificaciones: 🔥 Alta
Resumen: Según los experimentos realizados, la intención de búsqueda, ya sea de navegación, informativa o transaccional, también influirá en la clasificación de los sitios web. Mientras que las búsquedas informativas y transaccionales suelen tener más diversidad, las búsquedas de navegación se centran más en la marca y su reputación online.
Dentro de la intención de búsqueda
El objetivo de las «Resúmenes sobre IA» es ayudar a los usuarios a obtener rápidamente información sobre un tema. Se trata de un punto de partida para que los usuarios puedan profundizar en el tema.
Esto significa que ofrecer contenido que se ajuste a la intención de búsqueda es fundamental para posicionarse en los resúmenes de IA. Puedes centrarte en un modelo «hub-and-spoke» para satisfacer la necesidad inicial del usuario, al tiempo que le ofreces puntos de partida, como aprender qué es el SEO y, a continuación, pasar a aprender cómo hacerlo.
Cómo optimizar este factor de clasificación
Utilice los siguientes consejos para optimizar este factor de clasificación de AI Overview:
Vacíos en las instantáneas
Aunque los resúmenes de IA buscan la diversidad (recuerde que uno de los principales sistemas de clasificación de Google es la diversidad de sitios), sigue siendo útil utilizar estas instantáneas para detectar lagunas de contenido en función de la información citada.
Investigar el recorrido del usuario
Con AI Overviews, la búsqueda va más allá de llegar a los usuarios en el momento adecuado: se trata de llegar a ellos en el momento adecuado y anticipar su siguiente paso. Analiza los recorridos de los usuarios, los modelos de IA de respuesta y mucho más para comprender mejor cómo empieza y termina un recorrido.
Utiliza las funciones de búsqueda para encontrar puntos de partida
Con La gente también pregunta y AI Overviews, es posible descubrir puntos de partida. También puedes utilizar herramientas de investigación de palabras clave gratuitas o de pago para descubrir otras consultas relacionadas, que pueden convertirse en temas para tu sitio.
Desarrollar contenidos rascacielos
Cree guías completas que respondan a la intención de búsqueda inicial de un usuario y a esos puntos de partida con contenido de rascacielos. Tu contenido podría aparecer en varias instantáneas con IA, incluidas las respuestas a los puntos de partida.
Por ejemplo, basándose en los resúmenes de AI, una guía sobre tipos de cubiertas debería considerar su cobertura:
- Materiales habituales para cubiertas
- Detalles y características de cada tipo
- Aspectos a tener en cuenta a la hora de elegir un material para el tejado
Con la información anterior puede crear contenidos eficaces orientados al recorrido del usuario.
Priorizar la legibilidad
La comprensión es fundamental para las clasificaciones de AI Overview, según un un estudio reciente ha revelado que simplificar el lenguaje mejora las clasificaciones de la vista general de IA. Siempre que sea posible, utiliza uny a 11para crear contenido fácil de entender para los usuarios y para que la IA lo resuma.para crear contenido fácil de entender tanto para los usuarios como para que la IA lo resuma.
6. Multimedia
Estado: 📈 Probable
Impacto en las clasificaciones: 🧊 Bajo
Resumen: Basándose en la investigación, los resúmenes de IA incluirán elementos visuales en sus resultados (junto con enlaces a la fuente). Suelen ser imágenes o vídeos relevantes para el tema.
Dentro de multimedia
Los modelos de lenguaje grande (LLM) como Gemini y MUM son multimodales: pueden comprender texto, imágenes, vídeos y voz. Incorporar esos formatos (si procede) a tu contenido puede proporcionar a los modelos de lenguaje grande que sustentan AI Overviews un contexto e información valiosos para obtener resultados basados en la IA.
Además, las «AI Overviews» suelen integrar estos elementos visuales en los resultados de búsqueda. En el ejemplo anterior, se puede ver que hay tanto una imagen como un vídeo para esta consulta. Por lo tanto, integrar estos elementos (cuando sea pertinente) puede ser una forma de aparecer en las «AI Overviews».
Cómo optimizar este factor de clasificación
Experimente con la incorporación de elementos multimedia a su estrategia de SEO con estos consejos:
Aprovechar la intención de búsqueda visual
Al analizar la intención de búsqueda, los especialistas en SEO se centran en elaborar respuestas basadas en texto, pasando por alto la intención de búsqueda visual. Por ejemplo, cuando alguien busca algo como «tipos de puertas de garaje», no solo busca una definición, sino que quiere ver cómo son.
Como se puede ver en el ejemplo anterior, hay varias opciones de imágenes para mostrar a los usuarios diferentes tipos de puertas de garaje.
Por lo tanto, al crear contenido optimizado para SEO, ten en cuenta el aspecto visual de la intención de búsqueda y cómo abordarla.
Utiliza instantáneas para generar ideas
Obtenga ideas adicionales para orientar la intención de búsqueda visual haciendo referencia a cómo un resumen de IA responde a las consultas para desarrollar ideas de imágenes. Además de los resultados de búsqueda generativos, los resultados de búsqueda de imágenes de Google se pueden utilizar para encontrar ideas adicionales.
Experimente con la generación de imágenes por IA
No es necesario tener conocimientos de diseño para desarrollar imágenes atractivas para las búsquedas. Con herramientas de generación de imágenes de IA de pago o gratuitas, es posible generar gráficos o elementos visuales útiles (¡ChatGPT puede incluso crear gráficos!).
Alojar vídeos en YouTube
Según nuestras investigaciones, los vídeos de YouTube aparecen más en las descripciones generales de AI que en las URL con vídeos incrustados de YouTube. Sigue utilizando vídeos incrustados en YouTube y optimiza estas subidas para el SEO de YouTube.
Siga las mejores prácticas de SEO de imágenes
Estas buenas prácticas incluyen la compresión de imágenes (que mejora la experiencia de la página) y la adición de texto alternativo a la imagen (que ayuda a los motores de búsqueda y a los usuarios a entender el contenido visual). Para más información sobre SEO de imágenes, consulte nuestra guía SEO de imágenes.
7. Datos estructurados
Estado: 📈 Probable
Impacto en las clasificaciones: 🌡️ Media
Resumen: Según Googlelos datos estructurados proporcionan "pistas explícitas sobre el significado de una página" y están referenciados por Google Shopping. Con los datos estructurados, los sitios web pueden proporcionar a las bases de datos y a los LLM de Google información más explícita sobre una página.
Dentro de los datos estructurados
Aunque no se ha confirmado que sean un factor de clasificación, los datos estructurados tienen un valor incalculable para los motores de búsqueda como Google a la hora de comprender una página. Con los datos estructurados, los sitios web pueden proporcionar más información sobre su contenido, productos o servicios y ofertas a Google y LLMs.
Si las empresas pueden ayudar a los LLM a comprender mejor sus contenidos y ofertas, los LLM podrán hacer mejor referencia a esos contenidos en los resúmenes de AI, lo que puede ayudar a su sitio a obtener una visibilidad inestimable.
Cómo optimizar este factor de clasificación
La optimización de este factor de posicionamiento de las fichas de resumen de IA gira en torno a la creación, la implementación y el mantenimiento del marcado de esquemas. Encontrarás muchas opciones de datos estructurados. Te recomendamos que empieces por estas opciones (si procede):
- Marcado de productos: Además de Google Merchant Center, Google utiliza información de todo su índice de búsqueda para crear Google Shopping Graph. Utilice el marcado de productos para proporcionar a Google información definitiva sobre sus ofertas, como el precio, la valoración, el inventario, etc.
- Marca LocalBusiness: Las descripciones generales de AI también están disponibles para las búsquedas locales. Utilice el marcado LocalBusiness para proporcionar a Google información explícita sobre el nombre, la dirección y el número de teléfono de su empresa.
- Marca de organización: Dado que AI Overviews hace hincapié en el contenido fidedigno y fiable, utiliza el marcado Organización para proporcionar información empresarial esencial, como el nombre, el número de teléfono y la URL del sitio web de tu empresa.
Otras opciones de marcado del esquema son
Para obtener más información sobre cómo generar datos estructurados, consulte nuestra guía de marcado schema.
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¿Cómo se determinaron los factores de clasificación de Google AI Overview?
Al igual que nuestra investigación sobre el algoritmo de búsqueda de Google, hemos analizado documentos oficiales, estudios académicos y experimentos para determinar qué es lo que impulsa los resúmenes de IA de Google. WebFX (el equipo detrás de SEO.com) también experimenta activamente con la optimización de estos factores para ver qué funciona y qué no.
Empieza a experimentar con las optimizaciones de AI Overview
Con el principal motor de búsqueda del mundo inclinándose hacia la IA generativa, se ha vuelto crítico para los SEO evaluar sus sitios desde una perspectiva de optimización de motores generativos (GEO) para experiencias como las Perspectivas Generales de IA de Google.
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