AEO: la verdad detrás del supuesto “nuevo SEO para ChatGPT”

1. Introducción

En la última década, el ecosistema digital ha experimentado transformaciones profundas impulsadas por la inteligencia artificial. Una de las más significativas ha sido la aparición de los llamados motores de respuesta (answer engines), sistemas capaces de generar explicaciones completas a partir de múltiples fuentes, en lugar de limitarse a mostrar una lista de enlaces como los buscadores tradicionales. Este cambio, aunque todavía incipiente, plantea un nuevo desafío para los profesionales del posicionamiento web.

En este contexto surge un nuevo término: AEO (Answer Engine Optimization). Se trata del intento de adaptar las estrategias clásicas de SEO a esta nueva realidad dominada por modelos de lenguaje y sistemas de generación de respuestas. Sin embargo, la confusión en torno al concepto ha crecido rápidamente. Algunos lo presentan como una revolución total del SEO, mientras que otros lo consideran simplemente una nueva etiqueta para prácticas que ya existían.

El objetivo de esta investigación es analizar de manera exhaustiva qué es realmente el AEO, cuál es su fundamento técnico, cómo se diferencia del SEO tradicional y hasta qué punto es posible “posicionar” en entornos como ChatGPT, Bing Copilot, Google AI Overviews o Perplexity. Se busca contrastar la narrativa comercial con los datos reales, los documentos técnicos publicados por las grandes plataformas y los estudios académicos disponibles hasta la fecha.

Más que definir una nueva técnica, este trabajo pretende aclarar los límites de lo posible y proponer una visión realista de cómo evolucionará la visibilidad digital en la era de la inteligencia artificial. El foco no está en los trucos ni en los algoritmos, sino en la comprensión del nuevo modelo de relación entre buscadores, usuarios y contenidos.

2. Marco teórico: del SEO al AEO

2.1 El SEO como base estructural

El Search Engine Optimization (SEO) se ha consolidado durante más de dos décadas como el conjunto de técnicas orientadas a mejorar la visibilidad de un sitio web en los resultados orgánicos de los motores de búsqueda. Su lógica se basa en un proceso de rastreo (crawling), indexación y ranking. Google y Bing construyen enormes índices de páginas, aplican algoritmos de relevancia y clasifican los resultados según múltiples señales: enlaces, contenido, autoridad, estructura y experiencia de usuario.

El SEO no es un sistema cerrado. Evoluciona cada año con actualizaciones de algoritmo (como Panda, Penguin, Hummingbird, Medic o Helpful Content) que buscan priorizar la calidad y la intención del usuario. En este modelo, el contenido visible depende de reglas relativamente transparentes, lo que permite a los profesionales medir, optimizar y comparar resultados.

2.2 La irrupción de los motores de respuesta

Los answer engines suponen una desviación radical del paradigma de los buscadores tradicionales. En lugar de ofrecer diez enlaces azules, devuelven una respuesta directa redactada en lenguaje natural, generada por un modelo de IA. Este modelo puede o no incluir citas o enlaces a las fuentes utilizadas. La experiencia del usuario pasa de “buscar” a “preguntar”, y la métrica de éxito deja de ser el clic para convertirse en la confianza y la utilidad de la respuesta.

El proceso técnico detrás de estos motores combina dos componentes clave:

• Recuperación (Retrieval): búsqueda de información relevante en fuentes externas (bases de datos, sitios web o APIs).
• Generación (Generation): redacción de una respuesta coherente basada en los fragmentos recuperados.

Este enfoque se conoce como Retrieval-Augmented Generation (RAG). Según OpenAI, RAG “inyecta contexto actualizado en el modelo en tiempo de ejecución para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas”. En la práctica, esto significa que los motores como ChatGPT o Bing Copilot no “rankean” páginas, sino que recuperan partes de ellas como apoyo para construir su respuesta final.

2.3 De la búsqueda informativa a la generación contextual

En el modelo tradicional de búsqueda, el usuario formula una consulta, el motor la interpreta y devuelve una lista jerarquizada. En el modelo de generación contextual, el sistema comprende la intención del usuario, busca evidencia y redacta una explicación. La relevancia deja de medirse en clics o posición, y pasa a depender de la veracidad, claridad y utilidad percibida de la respuesta.

Esto implica que el SEO clásico ya no basta. No porque haya dejado de ser útil, sino porque el entorno en el que opera se amplía. Aparece así el concepto de AEO: optimizar no solo para ser encontrado, sino para ser entendido, citado y utilizado como fuente dentro de un sistema de IA generativa.

2.4 Limitaciones conceptuales del AEO

La gran confusión en torno al AEO es pensar que se trata de una nueva forma de “ranking”. En realidad, los modelos de lenguaje no ordenan sitios ni calculan posiciones. Lo que hacen es evaluar, de manera probabilística, qué fragmentos son más útiles para construir una respuesta. Por tanto, el AEO no sustituye al SEO, sino que lo complementa desde una lógica semántica.

Por ejemplo, si un sitio ofrece contenido bien estructurado, actualizado, con datos verificables y es citado por otros medios, la probabilidad de que aparezca en una respuesta generada por IA aumenta. No porque ocupe una “posición superior”, sino porque cumple con los criterios de confianza que los modelos tienden a priorizar.

2.5 El rol de la reputación digital y la confianza

En este nuevo escenario, la autoridad percibida adquiere un valor aún mayor. Los modelos de IA buscan reducir el riesgo de ofrecer información errónea. Por eso tienden a basarse en fuentes ampliamente reconocidas, con señales de experiencia y consistencia. Conceptos como E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) pasan de ser una recomendación de Google a una necesidad transversal para toda la web.

De este modo, el AEO no solo depende de la optimización técnica del sitio, sino también de su reputación en el ecosistema digital: menciones en medios, enlaces de confianza, coherencia de marca, transparencia en la autoría y actualización de la información.

2.6 Un cambio en la métrica de éxito

Mientras el SEO se mide en impresiones, CTR y tráfico, el AEO requiere un cambio de mentalidad: el valor no está solo en cuántas personas llegan a una web, sino en cuántas veces la IA la reconoce como fuente válida. Esta métrica todavía no está formalmente definida, pero algunos laboratorios y startups ya trabajan en herramientas capaces de medir menciones o citas dentro de motores como Perplexity.

El AEO no es una sustitución del SEO, sino una ampliación de su alcance. Representa el paso de “optimizar para ser visto” a “optimizar para ser utilizado”.

3. Revisión de literatura y antecedentes

El fenómeno del AEO (Answer Engine Optimization) no ha surgido de la nada. En los últimos años, múltiples investigadores y empresas tecnológicas han explorado cómo los modelos de inteligencia artificial procesan información y cómo esto afecta al descubrimiento de contenido en línea. Esta revisión resume las principales fuentes disponibles hasta la fecha, tanto técnicas como periodísticas.

3.1 Documentación técnica de Google

En 2023 y 2024, Google publicó varias actualizaciones en su portal Search Central relacionadas con los llamados AI Overviews (anteriormente “Search Generative Experience”). En esos documentos, Google aclaró que los contenidos mostrados en los resúmenes de IA provienen del mismo índice de búsqueda que los resultados orgánicos tradicionales. No existen etiquetas, metadatos ni configuraciones especiales que permitan influir directamente en la aparición dentro de AI Overviews.

Google especifica que los criterios para ser elegible en esos módulos son los mismos que los del SEO convencional: contenido útil, accesible, bien estructurado y confiable. La compañía también enfatiza que los resúmenes generativos no reemplazan los resultados clásicos, sino que los complementan. Es decir, el AEO no se configura por separado, sino que es una consecuencia natural del buen SEO.

3.2 La perspectiva de Microsoft y Bing Copilot

En el caso de Bing, Microsoft ha integrado ChatGPT dentro de su motor de búsqueda, bajo el nombre de Copilot. La documentación oficial indica que las respuestas generadas por Copilot se apoyan en el índice de Bing y que las fuentes citadas se eligen en función de su relevancia, autoridad y actualidad. Microsoft tampoco ofrece ninguna herramienta ni etiqueta especial para “optimizar” hacia Copilot, reforzando así la idea de que el AEO depende del SEO técnico y de la reputación digital.

Al igual que Google, Bing mantiene un modelo híbrido: combina los resultados clásicos con un resumen generado, acompañado de enlaces a las fuentes. El usuario puede expandir la respuesta o explorar más resultados. Esto refuerza el principio de que el ecosistema de la web sigue siendo el punto de partida para la IA, no un sistema paralelo.

3.3 OpenAI y la técnica RAG

OpenAI, empresa desarrolladora de ChatGPT, documenta en su guía técnica el concepto de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Este enfoque permite que los modelos de lenguaje complementen su conocimiento interno con información externa recuperada en tiempo real. Según OpenAI, RAG “inyecta contexto semántico y factual en el modelo para mejorar la precisión y reducir alucinaciones”.

Sin embargo, la documentación también aclara que el modelo no clasifica ni jerarquiza sitios web. La recuperación de fuentes se basa en algoritmos de coincidencia semántica, no en rankings. Esto significa que el proceso de selección no es determinista ni replicable, por lo que no se puede garantizar que un mismo prompt produzca las mismas citas.

3.4 Estudios académicos sobre verifiabilidad

Uno de los trabajos más citados sobre este tema es el estudio de Liu, Zhang y Liang (Universidad de Stanford, 2023), titulado “Evaluating Verifiability in Generative Search Engines”. Los investigadores analizaron motores de búsqueda generativos como Bing Chat, Perplexity, NeevaAI y YouChat. Los resultados fueron reveladores:

• Solo el 51,5% de las afirmaciones estaban respaldadas por una cita completamente verificable.
• El 74,5% de las citas se consideraron relevantes, pero no siempre exactas.
• El 25% de las respuestas incluían errores o enlaces que no correspondían con la información mostrada.

El estudio concluye que los motores de respuesta aún presentan una veracidad limitada y que no existe una correlación clara entre optimización SEO y probabilidad de ser citado. La selección de fuentes sigue un patrón estadístico, no jerárquico.

3.5 Informes de la industria y publicaciones especializadas

Expertos como Lily Ray (Amsive), Marie Haynes o Rand Fishkin han abordado el tema desde una perspectiva de marketing. Coinciden en que el AEO debe entenderse como un enfoque holístico: “Las marcas deben centrarse en ser la fuente de confianza que las IA quieren citar”. Fishkin advierte que intentar manipular el comportamiento de un modelo generativo es una pérdida de tiempo: “Los algoritmos de IA no leen metatags, interpretan reputación”.

Por su parte, Search Engine Journal y Search Engine Land han publicado múltiples artículos que desmontan la idea de “posicionar en ChatGPT”. Ambos medios coinciden en que las tácticas que funcionan son las mismas de siempre: SEO técnico sólido, contenido de valor, autoridad de dominio y consistencia semántica.

3.6 Perplexity y la cita como nuevo estándar

El caso de Perplexity merece una mención especial. A diferencia de ChatGPT, Perplexity incluye siempre citas numeradas y permite a los usuarios verificar de dónde procede cada fragmento. Su filosofía es que la IA debe ser transparente respecto a las fuentes que utiliza. Esto lo convierte en el ejemplo más cercano a lo que podría considerarse un AEO medible.

Sin embargo, incluso en Perplexity la selección de fuentes no puede predecirse ni controlarse. La IA busca evidencia actual y la combina según la relevancia del contexto. Por tanto, aparecer citado depende de haber construido una presencia sólida y confiable en la web, no de ajustes específicos.

Tras revisar la documentación técnica y los estudios existentes, queda claro que el AEO no se apoya en un modelo de posicionamiento comparable al SEO tradicional. Sin embargo, sí es posible analizar cómo los motores de respuesta seleccionan la información y qué factores influyen en la aparición de determinadas fuentes. En lugar de hablar de una metodología experimental formal, resulta más útil plantear cómo puede observarse y evaluar de forma práctica el comportamiento de estos sistemas, tanto para comprenderlos como para orientar mejor las estrategias de contenido.

4. Cómo evaluar la optimización en motores de respuesta

En lugar de hablar de una metodología experimental formal, es más realista plantear cómo puede analizarse hoy el comportamiento de los motores de respuesta y el papel que desempeña el contenido web dentro de ellos. Aunque las inteligencias artificiales no utilizan un sistema de ranking como los buscadores clásicos, existen varias formas de observar cómo seleccionan y presentan la información.

4.1 Análisis comparativo entre motores

Una forma sencilla de entender el funcionamiento del AEO es comparar las respuestas que ofrecen diferentes motores —como ChatGPT, Bing Copilot y Perplexity— ante las mismas preguntas. Este tipo de análisis permite detectar patrones, como la frecuencia con la que citan fuentes, los tipos de dominios que utilizan o la manera en que reformulan la información original.

Por ejemplo, Perplexity suele incluir siempre referencias explícitas, mientras que ChatGPT prioriza la coherencia del texto aunque no muestre citas. Bing Copilot, en cambio, combina ambos enfoques. Esta comparación ayuda a comprender que la visibilidad de una marca no depende de “posicionarse”, sino de ser percibida como una fuente fiable y actual.

4.2 Señales observables de calidad

Aunque los algoritmos de IA son opacos, sí existen señales observables que influyen en qué tipo de contenido terminan utilizando:

• Claridad semántica: los textos estructurados por temas y redactados en lenguaje natural son más fáciles de procesar por los modelos de lenguaje.
• Verificabilidad: la presencia de datos, citas o fuentes contrastables aumenta la confianza del modelo al elegir un fragmento.
• Autoridad digital: los dominios con historial de reputación y enlaces de calidad tienden a ser más citados en motores como Perplexity o Bing.
• Actualización: la información reciente es preferida frente a contenido obsoleto, especialmente en temas técnicos o de tendencias.

Estas variables no constituyen un “ranking” como tal, pero ayudan a identificar por qué ciertos contenidos son más propensos a aparecer en los motores de respuesta que otros.

4.3 Enfoque práctico para las marcas

Las empresas que quieran entender su presencia dentro de los motores de respuesta pueden realizar una autoevaluación práctica siguiendo tres pasos:

1. Monitorizar consultas: buscar en ChatGPT, Bing Copilot o Perplexity las preguntas más comunes sobre su sector y analizar qué tipo de fuentes aparecen.
2. Analizar los patrones: observar si las respuestas provienen de sitios institucionales, blogs, foros o medios especializados, y qué rasgos tienen en común.
3. Optimizar hacia la credibilidad: actualizar su contenido para mejorar la claridad, estructura y fiabilidad percibida, en lugar de centrarse en palabras clave o posiciones.

De esta manera, el AEO se entiende no como un proceso técnico, sino como un ejercicio de observación continua y mejora editorial. No se trata de “posicionar” una página dentro de una IA, sino de construir una presencia digital sólida que la IA pueda reconocer como fuente confiable.

4.4 El papel del profesional del marketing

En este nuevo escenario, los profesionales del SEO y el marketing digital deben adoptar una visión más estratégica: pasar de optimizar para algoritmos a optimizar para inteligencias. Esto significa pensar el contenido como un recurso de conocimiento, no solo como una pieza para generar tráfico.

El papel del consultor o estratega es ahora ayudar a las marcas a construir autoridad, contexto y reputación. La visibilidad en motores de respuesta no se gana con ajustes técnicos, sino con una narrativa informativa coherente y confiable a largo plazo.

5. Implicaciones para las marcas y los consultores

La llegada del AEO (Answer Engine Optimization) no cambia las reglas del marketing digital, pero sí cambia el tablero. Las empresas que entiendan esta diferencia serán las que sigan siendo visibles en un entorno donde ya no basta con aparecer en un buscador, sino en las respuestas que las personas consumen directamente.

En la práctica, esto significa que el contenido deja de competir por clics y empieza a competir por credibilidad y relevancia semántica. Ya no gana el sitio más optimizado técnicamente, sino el que mejor explica, sintetiza y contextualiza una información.

5.1 La autoridad de marca se vuelve técnica

Hasta ahora, el SEO se dividía entre optimización on-page y autoridad off-page. En la era del AEO, surge un tercer eje: la autoridad cognitiva. Es la capacidad de una marca para ser entendida por una inteligencia artificial como fuente de confianza. Este tipo de autoridad no se construye con enlaces, sino con coherencia semántica, consistencia editorial y presencia transversal.

Los motores de respuesta no “leen” una web como un usuario. Procesan patrones, estructura y relaciones conceptuales. Si el contenido de una marca mantiene una narrativa sólida y coherente —en web, redes, prensa y documentación—, su probabilidad de ser citada por una IA aumenta exponencialmente. No porque el sistema la “prefiera”, sino porque la reconoce como una voz clara y confiable dentro del tema.

5.2 El papel del consultor digital

El papel del consultor o agencia cambia radicalmente. Ya no basta con medir posiciones o tráfico. Ahora hay que entender cómo los modelos de IA procesan información y cómo se entrena la confianza algorítmica. El trabajo del profesional del marketing pasa de “posicionar páginas” a construir reputación informativa.

Esto implica combinar disciplinas: SEO, comunicación, branding y relaciones públicas digitales. Las estrategias efectivas en la era del AEO no se basan en trucos, sino en estructuras narrativas consistentes. El consultor ya no es un optimizador técnico, sino un arquitecto de contexto.

5.3 El fin del contenido genérico

Durante años, muchas marcas se apoyaron en contenido superficial o automatizado para llenar blogs y captar tráfico. Esa era ha terminado. Las IAs son capaces de detectar redundancia, falta de valor o ausencia de expertise. En este nuevo escenario, solo sobrevivirá el contenido que aporte conocimiento real y verificable.

Las empresas deberán invertir en contenidos más elaborados: guías, análisis, casos prácticos, investigaciones y recursos útiles. No por SEO, sino por supervivencia. El AEO filtra el ruido y eleva lo que tiene sustancia. Y eso exige estrategia, no volumen.

5.4 El reto de la visibilidad sin clics

La paradoja del AEO es que puede aumentar la visibilidad de una marca sin generar visitas directas. Si una IA cita tu marca o utiliza tus datos para responder una pregunta, tu autoridad crece aunque no recibas tráfico inmediato. Esto obliga a cambiar las métricas de éxito: el valor ya no se mide solo en sesiones o conversiones, sino en presencia semántica.

En un futuro cercano, será tan importante aparecer citado por una IA como ocupar el primer resultado de Google. Los consultores deberán aprender a rastrear menciones dentro de motores de respuesta, igual que hoy analizan backlinks o menciones sociales. Las marcas más inteligentes serán las que entiendan que la visibilidad ya no es un lugar, sino una relación.

6. Cómo integrar el AEO en una estrategia de marketing omnicanal

El Answer Engine Optimization no sustituye al SEO, sino que lo expande. Es la evolución natural de una disciplina que siempre ha buscado lo mismo: conectar conocimiento con intención. La diferencia es que ahora ese proceso ya no ocurre solo en buscadores, sino en asistentes, chats, navegadores, móviles y dispositivos de voz. Por eso el AEO debe entenderse como una estrategia omnicanal de confianza.

6.1 El contenido como infraestructura informativa

Durante años, el contenido se trató como una herramienta de captación. En la era del AEO, el contenido se convierte en una infraestructura informativa: es lo que las IAs utilizan para aprender, sintetizar y ofrecer respuestas. Esto implica cambiar el enfoque editorial de muchas marcas. El contenido deja de ser marketing y pasa a ser documentación.

Una empresa que documenta lo que sabe, cómo trabaja y por qué lo hace así, está alimentando a las IAs con la versión más fiel de su mensaje. No es un post para atraer visitas; es un activo de conocimiento que define cómo será citada su marca en el futuro. Cuanto más estructurado, verificable y humano sea ese contenido, mayor será su valor a largo plazo.

6.2 Sincronizar SEO, branding y PR digital

El AEO exige una coordinación total entre tres pilares:

• SEO técnico: asegurar que el sitio sigue siendo rastreable, rápido y accesible. Los motores de respuesta siguen nutriéndose de índices de búsqueda, por lo que la base técnica sigue siendo crítica.
• Branding y narrativa: mantener un tono de voz coherente en todos los canales. Las IAs detectan consistencia de lenguaje y conceptos, lo que fortalece la percepción de autoridad.
• Relaciones públicas digitales: construir reputación externa mediante colaboraciones, menciones, prensa y participaciones en comunidades. La autoridad se transfiere semánticamente.

Cuando estas tres áreas trabajan juntas, el efecto es multiplicador. Las IAs no entienden de campañas aisladas, sino de contextos conectados. Si una marca mantiene coherencia entre su web, redes, medios y contenido educativo, aumenta su “rastro cognitivo” dentro del ecosistema informativo.

6.3 El diseño del conocimiento

Una de las claves más poderosas del AEO es aprender a diseñar conocimiento. No basta con tener un blog o una sección de preguntas frecuentes. El contenido debe estar estructurado como una base de datos semántica: encabezados claros, relaciones lógicas, lenguaje natural, fuentes verificables. Cuanto más inteligible sea un contenido para una persona, más fácil será para una IA procesarlo correctamente.

Esto incluye usar esquemas (schema.org), FAQs bien redactadas, resúmenes ejecutivos y párrafos explicativos con contexto. No para engañar al algoritmo, sino para facilitarle el trabajo. En cierto modo, el AEO es un ejercicio de empatía: ayudar a las máquinas a entender lo que ya entienden las personas.

6.4 El ciclo de mejora continua

El AEO no se mide en posiciones, pero sí se puede auditar. Las marcas pueden establecer un ciclo de observación y mejora continua basado en tres niveles:

1. Observación: analizar de forma periódica cómo las IAs responden a preguntas sobre su sector o su marca.
2. Interpretación: identificar si las respuestas utilizan información alineada con su propuesta de valor o si reflejan mal su mensaje.
3. Optimización: ajustar el contenido, lenguaje y estructura para reforzar la precisión y relevancia semántica.

Este proceso no se basa en “trucos” ni en ingeniería inversa, sino en sentido común: si una IA no te entiende, probablemente tus clientes tampoco. Trabajar el AEO es, en realidad, mejorar la comunicación global de una marca.

6.5 Medir la influencia invisible

Una de las transformaciones más interesantes del AEO es la aparición de nuevas métricas. Ya no se trata solo de medir tráfico, sino de medir influencia. Esto implica monitorear menciones en motores de respuesta, analizar las citas en herramientas como Perplexity, y observar cómo evoluciona la presencia semántica de una marca en el tiempo.

En un futuro próximo, veremos dashboards que mostrarán cuántas veces una IA ha citado a una marca o ha usado su contenido como referencia. Esa será la métrica definitiva del nuevo marketing de confianza: la visibilidad invisible.

6.6 Prepararse para el próximo salto

La IA está integrándose en todos los canales: búsqueda, voz, chat, correo, atención al cliente y soporte interno. Optimizar para motores de respuesta no es una acción aislada, sino una inversión en el futuro del ecosistema digital. Las marcas que empiecen a trabajar su AEO hoy estarán adelantándose a un cambio que, en pocos años, será tan importante como el SEO móvil o la indexación semántica.

El siguiente paso no será “aparecer” en ChatGPT, sino ser parte de la memoria digital de la IA. Y eso se construye con conocimiento, transparencia y constancia.

7. Conclusión: el AEO como evolución natural del buen SEO

El Answer Engine Optimization no es una técnica ni una fórmula secreta. Es el resultado inevitable de una evolución. Durante años, el SEO ha sido el arte de ayudar a los buscadores a entender el contenido. El AEO, simplemente, lleva esa misión al siguiente nivel: ayudar a las inteligencias artificiales a comprender el conocimiento.

En el fondo, nada cambia. Los fundamentos siguen siendo los mismos: claridad, utilidad, estructura y confianza. Lo que cambia es el contexto. El clic deja de ser la meta y la comprensión se convierte en el nuevo KPI. Ya no se trata de estar arriba, sino de estar dentro: dentro de la conversación, de la memoria de la IA y del proceso de decisión de las personas.

El futuro del SEO no es competir contra la inteligencia artificial, sino entrenarla a tu favor. Cada artículo que publicas, cada definición clara que aportas y cada respuesta bien escrita alimenta a las máquinas que luego informarán al mundo. Si tu marca enseña con rigor, las IAs te recordarán.

Por eso, las empresas más inteligentes no están preguntándose cómo “posicionar en ChatGPT”. Están preguntándose cómo ser una fuente indispensable cuando ChatGPT —o cualquier otro modelo— necesite responder sobre su sector. Y eso no se logra con etiquetas ni metatags, sino con consistencia, reputación y conocimiento verdadero.

El AEO no es el fin del SEO. Es su madurez. El paso de optimizar para algoritmos a optimizar para inteligencias. Y como todo salto evolutivo, no lo sobrevivirán los más rápidos, sino los más claros. Las marcas que comunican bien, que documentan con rigor y que piensan en largo plazo serán las que definan la nueva era de la visibilidad digital.

En definitiva, el futuro del posicionamiento no se trata de aparecer. Se trata de permanecer. Permanecer en la mente de las personas, en la confianza de los motores de respuesta y en el conocimiento que las inteligencias artificiales transmiten. Porque al final, el mejor SEO de todos los tiempos sigue siendo el mismo: ser realmente útil.