Diccionario de IA: glosario de búsqueda y GEO | SEOcrawl AI
Diccionario de IA: glosario de términos de búsqueda con IA y GEO
9 de junio de 2026
MCP, RAG, grounding, cuota de voz en IA… el lenguaje de la búsqueda con IA avanza rápido, y un término que no existía hace un año puede estar hoy en todas partes. Este glosario define los términos de IA y GEO que todo marketer y SEO necesita conocer.
Si nuestro diccionario SEO es el diccionario de la búsqueda clásica, piensa en este como su compañero para la era generativa: las palabras que necesitas para entender cómo ChatGPT, Gemini, Perplexity y las AI Overviews de Google encuentran, leen y citan contenido de verdad. Cada entrada es corta y práctica, y allí donde hemos escrito una guía completa enlazamos directamente a ella para que puedas profundizar.
El paso de posicionar enlaces a generar respuestas ha traído todo un vocabulario nuevo, buena parte de él heredado del machine learning. No hace falta una carrera en ciencia de datos para moverse en este terreno, pero sí saber a qué se refieren los demás cuando hablan de embeddings, grounding o query fan-out. Guarda esta página en favoritos y empieza a hablar el idioma de la búsqueda con IA con fluidez.
Este glosario lo mantienen David Kaufmann y el equipo de SEOcrawl, las personas que cada día monitorizan cómo los motores de IA citan a las marcas.
A
AEO (Answer Engine Optimization)
La Answer Engine Optimization es la práctica de optimizar el contenido para que los motores de respuesta con IA lo seleccionen como fuente de una respuesta directa. Está muy ligada al GEO, con el énfasis puesto en ser la respuesta en lugar de uno más de los diez enlaces azules.
SEO vs AEO vs GEO de un vistazo
Agente (IA)
Un agente de IA es un sistema que usa un modelo de lenguaje para realizar acciones —llamar a herramientas, navegar o completar tareas de varios pasos— en lugar de limitarse a devolver texto. Los agentes son la razón por la que protocolos como MCP importan: necesitan una forma segura y estándar de llegar a datos y servicios externos.
Cómo funciona un agente de IA
AI Mode
AI Mode es la experiencia de búsqueda conversacional y generada por IA de Google, donde una interfaz tipo chat responde directamente a las preguntas de seguimiento. Las apariciones dentro de AI Mode no pueden medirse como los rankings clásicos, aunque los clics que envía sí pueden seguirse en analítica.
AI Mode es una conversación
AI Overview
Una AI Overview es el resumen generado por IA que Google coloca en la parte superior de muchos resultados de búsqueda, tomando información de varias fuentes y citándolas. Ganar un lugar entre esas fuentes citadas es un objetivo central del GEO.
Anatomía de una AI Overview
Alucinación
Una alucinación es una afirmación segura pero falsa o inventada producida por un modelo de IA. Un contenido sólido, bien estructurado y citable reduce la probabilidad de que un motor invente detalles sobre tu marca en lugar de recuperar los datos correctos.
Cómo es una alucinación de IA
B
Base de datos vectorial
Una base de datos vectorial almacena embeddings y encuentra las coincidencias más próximas a una consulta por significado, en lugar de por palabras clave exactas. Es el motor de recuperación que hay detrás de la búsqueda semántica y de la mayoría de sistemas RAG.
Cómo encuentra coincidencias una base de datos vectorial
C
Chunking
El chunking es el proceso de dividir el contenido en pasajes más pequeños para que un sistema de recuperación pueda indexar y obtener la pieza más relevante. Una estructura clara —secciones cortas, encabezados descriptivos, párrafos autocontenidos— hace que el contenido sea más fácil de fragmentar y recuperar.
Cómo funciona el chunking
Citación
Una citación de IA es una referencia a tu sitio o a tu marca dentro de una respuesta generada por IA, mostrada como una fuente enlazada, una nota al pie o una mención en línea. Las citaciones son a la búsqueda con IA lo que los rankings son al SEO clásico: la unidad de visibilidad por la que compites.
Cómo ChatGPT recupera y cita fuentes
Cuota de voz en IA
La cuota de voz en IA es el porcentaje de respuestas de IA, para un tema o un conjunto de prompts, en las que aparece tu marca frente a la competencia. Es la métrica estrella para medir la visibilidad en IA y compararte con tus rivales.
Cuota de voz en IA frente a la competencia
D
Datos de entrenamiento
Los datos de entrenamiento son el conjunto de texto y otros contenidos a partir de los cuales un modelo aprendió antes de su despliegue. Si tu marca y tus datos están bien representados en la web, es más probable que se reflejen en lo que un modelo ya "sabe".
Cómo moldean los datos de entrenamiento lo que sabe un modelo
E
Embedding
Un embedding es una representación numérica de un texto (o de imágenes) que captura el significado como una lista de números, de modo que un modelo pueda medir cuán parecidos son dos contenidos. Los embeddings hacen posibles la búsqueda semántica y la recuperación dentro de los sistemas de IA.
Cómo capturan el significado los embeddings
Entidad
Una entidad es una cosa concreta e identificable —una persona, marca, producto o lugar— que los motores rastrean y conectan en un grafo de conocimiento. Que te reconozcan como una entidad clara ayuda a los motores de IA a asociar tu marca con los temas adecuados y a mencionarla con confianza.
Una entidad y sus atributos
F
Fine-tuning
El fine-tuning es el proceso de seguir entrenando un modelo base sobre un conjunto de datos acotado para especializar su comportamiento o su conocimiento. Es distinto de la recuperación: el fine-tuning incrusta la información en el modelo, mientras que la recuperación la obtiene en el momento de responder.
Cómo especializa un modelo el fine-tuning
G
GEO (Generative Engine Optimization)
La Generative Engine Optimization es la disciplina de optimizar tu contenido y la presencia de tu marca para que los motores de IA generativa te mencionen y te citen. Extiende el SEO a ChatGPT, Gemini, Perplexity y las AI Overviews.
A qué se dirige el GEO
Grafo de conocimiento
Un grafo de conocimiento es un mapa estructurado de entidades y de las relaciones entre ellas. Los motores de IA se apoyan en los grafos de conocimiento para desambiguar marcas y decidir qué datos creer sobre ti.
Un grafo de conocimiento de entidades y relaciones
Grounding
El grounding se produce cuando un motor de IA basa su respuesta en fuentes recuperadas y verificables, en lugar de basarse solo en sus parámetros entrenados. Las respuestas con grounding son las que tienen más probabilidades de incluir citaciones, y por eso ser una fuente recuperable y fiable importa tanto.
Respuestas sin grounding frente a respuestas con grounding
L
LLM (Large Language Model)
Un modelo de lenguaje de gran tamaño es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir y generar lenguaje: el motor que hay detrás de ChatGPT, Claude, Gemini y otros. Todo en la búsqueda con IA funciona, en última instancia, sobre uno de ellos.
Cómo genera texto un LLM
llms.txt
llms.txt es un archivo de texto plano propuesto que señala a los modelos de IA tu contenido más importante en una forma limpia y estructurada. Su adopción aún es incipiente y no sustituye a un contenido sólido y rastreable.
Qué hace un archivo llms.txt
M
MCP (Model Context Protocol)
El Model Context Protocol es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA conectarse a herramientas y fuentes de datos externas de forma consistente. Es la manera en que un modelo puede llamar de forma segura a un servicio como SEOcrawl para obtener datos SEO en vivo en lugar de adivinar a partir de su entrenamiento.
Cómo conecta herramientas el Model Context Protocol
Monitorización de menciones de marca
La monitorización de menciones de marca en la búsqueda con IA consiste en seguir cuándo, dónde y cómo nombran los motores de IA a tu marca en sus respuestas. Es la base de cualquier estrategia de visibilidad en IA, ya que no puedes mejorar lo que no puedes ver.
Monitorizar menciones de marca en los motores de IA
Motor de respuestas
Un motor de respuestas es cualquier sistema que responde a una consulta con una respuesta sintetizada en lugar de una lista de enlaces: ChatGPT, Perplexity, Gemini y las AI Overviews de Google cumplen esa definición. El término enmarca el cambio estratégico que hay detrás del AEO.
Motor de búsqueda frente a motor de respuestasLas plataformas a las que se dirige el GEO
Multimodal
Multimodal describe a un modelo capaz de procesar más de un tipo de entrada —texto, imágenes, audio o vídeo— dentro del mismo sistema. Es la razón por la que los motores de IA pueden ahora leer una captura de pantalla o un gráfico, y no solo palabras.
Qué puede leer un modelo multimodal
P
Prompt
Un prompt es la instrucción o pregunta que le das a un modelo de IA para que produzca una respuesta. En la búsqueda con IA, los prompts que escriben los usuarios reales son las consultas para las que intentas aparecer.
El prompt es la nueva consulta
Prompt tracking
El prompt tracking consiste en monitorizar cómo responden los motores de IA a un conjunto definido de prompts a lo largo del tiempo: qué marcas mencionan, qué fuentes citan y cómo cambia todo eso. Es el equivalente del seguimiento de rankings en la búsqueda con IA.
Prompt tracking, como el seguimiento de rankings para IA
Q
Query fan-out
El query fan-out es la técnica por la que un motor de IA descompone una pregunta del usuario en varias subconsultas, las ejecuta en paralelo y sintetiza los resultados en una única respuesta. Entenderlo explica por qué cubrir un tema a fondo gana a apuntar a una única frase exacta.
Cómo funciona el query fan-out
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG es una arquitectura en la que un modelo recupera documentos relevantes en el momento de responder y los usa para generar una respuesta fundamentada y con fuentes. La mayoría de experiencias de búsqueda con IA son alguna forma de RAG, y por eso ser recuperable lo es todo.
Cómo recuperan y citan fuentes los motores de IA
Rastreador de IA
Un rastreador de IA es un bot operado por una empresa de IA para recopilar contenido web con fines de entrenamiento o de recuperación en vivo —por ejemplo GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended o PerplexityBot—. Tu robots.txt controla a cuáles de ellos permites acceder a tu sitio.
Rastreadores de IA y robots.txt
Reranking
El reranking es un paso de segunda pasada que reordena por relevancia los pasajes recuperados antes de que el modelo escriba su respuesta. Es una de las razones por las que el pasaje más útil y mejor ajustado suele ganar al meramente popular.
Cómo reordena los pasajes el reranking
T
Token
Un token es la unidad de texto que un modelo lee y genera: aproximadamente una palabra o un fragmento de palabra. Los tokens importan porque definen los límites de contexto de un modelo y el coste de ejecutarlo.
Cómo se divide el texto en tokens
Z
Zero-click
Un resultado zero-click es aquel en el que el usuario obtiene su respuesta directamente en la interfaz y nunca visita una web. Las respuestas de IA han disparado las búsquedas zero-click, y por eso la visibilidad dentro de la respuesta —citaciones y menciones— importa ahora tanto como el clic.
Qué es un resultado zero-click