Glosario

Definiciones claras de visibilidad en IA: GEO, AEO, tasa de menciones, fan-out, grounding, earned media, llms.txt, cita, alucinación y más.

Por Dasha. Actualizado el 31 de octubre de 2026. https://heardofyou.io/es/glossary

Definiciones claras de los términos de este sitio y del trabajo de visibilidad en IA en general. De una a tres frases cortas cada una, con el origen cuando ayuda. ¿Falta una palabra? Escribe a hello@heardofyou.io y la añadimos.

| Término | Qué significa |
|---|---|
| AI visibility (visibilidad en IA) | Con qué frecuencia, y con qué acierto, un asistente de IA nombra tu producto cuando alguien hace una pregunta que deberías responder tú. En este sitio es siempre una tasa sobre muchas respuestas, nunca una posición en una sola. |
| GEO (generative engine optimisation, optimización para motores generativos) | Cambiar lo que publicas, dentro y fuera de tu sitio, para que los asistentes de IA tengan más probabilidades de citarte o recomendarte. El término viene de un artículo de 2024 (Aggarwal et al., KDD 2024). Las referencias, las citas textuales y las estadísticas subían la visibilidad. El relleno de palabras clave, no. Se vende a menudo como magia. En su mayor parte son pruebas corrientes. |
| AEO (answer engine optimisation, optimización para motores de respuesta) | El primo mayor del GEO: hacer que una página sea la respuesta directa a una pregunta, para que un buscador o un asistente pueda tomarla tal cual. En la práctica los dos términos se usan como sinónimos. |
| LLM (large language model, gran modelo de lenguaje) | El software que hay debajo de ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity. Predice texto a partir de patrones de sus datos de entrenamiento. Los modernos además leen resultados web en vivo antes de responder. |
| Answer engine (motor de respuestas) | Una herramienta de búsqueda que da una única respuesta redactada en lugar de una lista de enlaces. ChatGPT con búsqueda, Perplexity, los AI Overviews y el AI Mode de Google, Claude y Gemini con navegación. |
| Citation (cita) | Un enlace que el asistente muestra como fuente de su respuesta. Que te citen significa que leyó tu página, no que te recomendara. Un asistente puede citar tu página y aun así sugerir a un competidor. |
| Mention rate (tasa de menciones) | La proporción de respuestas de una prueba fija que nombran tu producto. Nuestra comprobación gratuita la da como "nombrado en X de 75 respuestas", y por asistente. Es nuestra cifra principal porque las respuestas sueltas no se repiten. |
| Share of voice (cuota de voz) | Tu parte de todas las menciones de marca en un conjunto de respuestas. Cinco productos nombrados y tú eres uno: una quinta parte de la voz en esa respuesta. En un estudio de proveedor, las marcas elegidas por los compradores tenían un 24% de cuota de voz, las descartadas un 11% (Profound). |
| Fan-out | Las búsquedas web que un asistente hace por su cuenta antes de responder a una sola pregunta. ChatGPT buscó en cerca del 31% de las preguntas, con unas 2.17 búsquedas cada vez, a menudo añadiendo "reseñas", "comparativa" o el año (Nectiv). Faltar en esas búsquedas suele significar faltar en la respuesta. |
| Grounding (búsqueda en vivo) | Leer páginas web reales antes de responder, en lugar de responder solo desde la memoria del entrenamiento. La mayoría de las recomendaciones de productos de hoy salen de respuestas con grounding. Por eso estar en los resultados en vivo importa más que estar en la memoria del modelo. |
| Earned media (medios ganados) | Páginas sobre ti que no escribiste ni pagaste: reseñas, listas de "los mejores X", artículos, hilos de Reddit, videos. En preguntas sobre software en EE. UU., el 72.7% de las fuentes que citó la búsqueda con IA eran medios ganados (Chen et al.). Es el principal ingrediente de las recomendaciones. |
| Listicle | Un artículo construido como lista: "Las 10 mejores apps de facturación para freelancers en 2026". Los listicles fueron el 43.8% de los tipos de página que ChatGPT citó en un estudio de 26,283 URL (Ahrefs). Entrar en los correctos, honestamente, es una parte grande de nuestro trabajo de proyecto. |
| llms.txt | Un archivo de texto plano en /llms.txt que enumera las páginas clave de un sitio con una descripción de una línea, propuesto como cortesía para los agentes de IA (llmstxt.org). No afecta a si los asistentes te recomiendan. Los estudios no encontraron correlación, y la mayoría de los archivos nunca se solicitan. Nosotros tenemos uno de todos modos, y lo decimos en él. |
| Structured data (datos estructurados, JSON-LD) | Un pequeño bloque de datos legibles por máquina en una página. Esto es un artículo, de esta autora, en esta fecha. Esto es una organización con este correo. Ayuda a las máquinas a entender una página. Debe coincidir con lo visible. Ninguna versión especial hace que los asistentes te citen. |
| Crawler (rastreador) | El programa que un buscador o una empresa de IA usa para descargar páginas web. Cada uno tiene un nombre que puedes permitir o bloquear en robots.txt: OAI-SearchBot (búsqueda de ChatGPT), GPTBot (entrenamiento de OpenAI), ClaudeBot y Claude-SearchBot (Anthropic), PerplexityBot, Google-Extended (entrenamiento de IA de Google). Bloquea un rastreador de búsqueda y desapareces de las respuestas en vivo de ese asistente. |
| Hallucination (alucinación) | Un asistente que afirma algo falso con total seguridad. Un precio que nunca cobraste, una función que no tienes, la descripción de un competidor con tu nombre. Suele venir de fuentes desactualizadas o inexistentes. Por eso las preguntas de marca ("qué es [marca]") forman parte de cada comprobación. |
| Re-check (nueva comprobación) | Volver a lanzar las mismas preguntas fijas, de la misma manera, en una fecha posterior, y comparar las tasas de menciones. Usamos los días 30, 60 y 90. Una nueva comprobación con preguntas cambiadas no es una comparación. |
| Fixed prompt set (conjunto fijo de preguntas) | La lista exacta de preguntas de compradores acordada antes de empezar cualquier trabajo, sin cambios para que las cifras de antes y después sean justas. Las preguntas nuevas reciben cifras nuevas. Las antiguas nunca se editan. |

Relacionado
- Cómo medimos (/es/how-we-measure): el método exacto detrás de la tasa de menciones.
- Cómo decide la IA qué recomendar (/guides/how-ai-decides-what-to-recommend): la explicación larga, con fuentes.
- Biblioteca de preguntas (/prompts): las preguntas detrás de un conjunto fijo.

Fuentes
- Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024 (origin of the term GEO) (https://arxiv.org/html/2311.09735v2)
- llms.txt proposal (https://llmstxt.org/)
- OpenAI, bots and crawlers documentation (https://platform.openai.com/docs/bots)
- Nectiv, ChatGPT search prompt data (fan-out), via Search Engine Land (https://searchengineland.com/chatgpt-search-prompts-data-463407)
- SparkToro, AIs are highly inconsistent when recommending brands (https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/)
- Chen et al., University of Toronto, earned media in AI search, 2025 (https://arxiv.org/html/2509.08919)
- Ahrefs, best lists research: 43.8% of cited page types (vendor) (https://ahrefs.com/blog/best-lists-research/)
- Google, structured data introduction (https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data)
- Profound, The shortlist is the new shelf (share of voice; vendor) (https://www.tryprofound.com/blog/the-shortlist-is-the-new-shelf)