AEO, GEO, LLMO, AI SEO: ¿es todo lo mismo?

Para quien contrata, AEO vs GEO vs LLMO es una cuestión de etiquetas y no de servicios distintos. Toda agencia que usa una de estas palabras vende el mismo resultado de fondo: cuando alguien pregunta a ChatGPT, Perplexity, Gemini o AI Overviews de Google algo de tu categoría, tu empresa aparece nombrada o tu página aparece citada. Lo que cambia es de dónde viene cada término, en qué servicios se centra y, la parte que importa cuando firmas, qué te permite medir.

La tabla siguiente resume las diferencias. El resto de la guía explica sus filas y termina con la pregunta práctica: qué palabra poner en el brief para recibir propuestas comparables.

Answer engine optimization frente a generative engine optimization es, sobre todo, una cuestión de fechas. AEO es el más antiguo. El primer uso que conocemos es un white paper de Trustpilot escrito con Jason Barnard, «The Rise of Voice and AEO», repartido en BrightonSEO en septiembre de 2017; Search Engine Watch cubrió el término en febrero de 2018 y Barnard presentó «A Universal Strategy for Answer Engine Optimisation (Beyond Position 0)» en BrightonSEO en abril de ese año. Los motores de respuesta que tenía en mente eran los fragmentos destacados de Google y los asistentes de voz de la época. Que el término se acuñó ahí lo afirma el propio Barnard; la fecha de la prensa del sector es independiente.

GEO tiene el rastro documental más claro. «GEO: Generative Engine Optimization», de Pranjal Aggarwal y colaboradores, apareció en arXiv en noviembre de 2023. Define un motor generativo como un sistema que recupera fuentes y sintetiza una respuesta con citas, propone GEO como la disciplina de aumentar la visibilidad de una fuente dentro de esas respuestas y prueba cambios de contenido contra su propio benchmark. Ese artículo es la razón por la que la mayoría de agencias, herramientas y este mismo sitio usan GEO como término paraguas.

Qué es LLMO no lo define ningún artículo académico ni ninguna conferencia fundacional, porque no existen. Aparece en textos de proveedores para referirse a la optimización de la capa del modelo: lo que un asistente dice de ti cuando no está buscando en la web. AI SEO y LLM SEO son lo que la gente teclea; sirven para encontrar un proveedor y son demasiado vagos para definir un alcance.

La mayor parte del trabajo es común. Texto renderizado en servidor que un rastreador pueda leer, un único host canónico (una sola dirección a la que redirigen todas las versiones del sitio), datos estructurados, una página por pregunta de comprador con la respuesta al principio y una misma descripción de tu empresa allí donde aparezca: cualquier programa competente de AEO, GEO o LLMO empieza por ahí. Si pusiéramos lado a lado las listas de tareas de nuestros proyectos, unas cuatro quintas partes de los puntos serían iguales bajo cualquiera de las tres etiquetas; es una estimación a partir de nuestros planes, no un estudio.

La quinta parte restante es donde se nota la etiqueta. AEO se apoya en el formato: titulares en forma de pregunta, pasajes de respuesta cortos (nosotros usamos 40–60 palabras), estructura de FAQ y HowTo, schema que refleje la página. Se diseñó para un sistema que extrae un único pasaje y sigue funcionando para AI Overviews, que beben del mismo índice; la documentación de Google afirma que no hay requisitos adicionales ni optimizaciones especiales para AI Overviews y AI Mode, y que no hacen falta archivos ni schema específicos de IA.

GEO añade lo que un modelo generativo comprueba antes de citar: corroboración (otros sitios que te describen como te describes tú), datos originales que solo tú puedes publicar y frescura. Ahrefs (octubre de 2025) analizó las 1.000 páginas más citadas por ChatGPT; de las 564 con fecha de actualización detectable, el 76,4 % se había actualizado en el mes anterior. Dos salvedades del mismo informe: más de la mitad de ese subconjunto es Wikipedia y las marcas de tiempo no son fiables. El propio artículo sobre GEO encontró que estadísticas, citas textuales y referencias a fuentes eran lo que más movía la visibilidad en su benchmark; el relleno de palabras clave, no.

LLMO es el más difícil de trabajar de forma directa, porque nadie fuera de los laboratorios decide qué entra en los datos de entrenamiento. Lo que sí puedes hacer es dejar la entidad sin ambigüedad (un nombre legal, una descripción y una línea sobre el fundador, iguales en el sitio, LinkedIn, perfiles de reseñas y datos estructurados) y acumular menciones independientes trimestre a trimestre. Es la capa de peso de marca de nuestra guía sobre cuánto tarda el GEO, y de las tres es la que avanza más despacio.

Esta es la diferencia práctica entre GEO y AEO, y el único motivo por el que las palabras nos importan. Una etiqueta sin una medición asociada es un contrato de contenidos con nombre nuevo.

Usa GEO en el brief y defínelo en una frase: «que los asistentes de IA nos nombren y nos citen en los prompts que de verdad escriben nuestros compradores, medido sobre un conjunto fijo de prompts». Es el término con definición académica (la explicamos en nuestra guía sobre qué es el GEO), es la palabra que usan las agencias especializadas y las herramientas de seguimiento que más vemos, y obliga a plantear la pregunta de la medición desde el principio. Añade AEO si los cuadros de respuesta de Google te importan, y dilo de forma explícita, porque un programa de fragmentos y un programa de citas se delimitan y se miden de forma distinta.

Después deja de lado la etiqueta de las propuestas y lee tres cosas: el conjunto de prompts que van a medir, con qué frecuencia y en qué asistentes; qué incluyen los primeros treinta días en la capa de acceso; y qué pasa si nada se mueve. Nuestra guía sobre qué preguntar a una agencia de GEO tiene la lista completa, y nuestra guía sobre precios del GEO muestra cómo quedan esas respuestas cuando las ponemos por escrito.