Cuando un inversor, un turista o cualquier persona le pregunta hoy a ChatGPT, Perplexity u otro modelo de IA cómo es la Argentina comparada con sus vecinos, el país queda último en "positividad": apenas 33% menciones favorables, contra 100% de Uruguay, 87% de Chile y 61% de Colombia. Así lo reflejó un informe de Urban Grupo de Comunicación en agosto de este año, sobre 212 respuestas generadas por los cuatro modelos de IA más usados, en un debate que surgió al calor del Mundial 2026 y la campaña "antiArgentina". Lo que insinúa el informe es que la disputa por el relato de un país, de una marca o de una persona ya no se juega solo en los medios o en las redes, sino también en la síntesis que arma una inteligencia artificial cada vez que se le pregunta algo.
Del SEO al GEO: cuando la pelea ya no es por el clic, sino por entrar en las respuestas de la inteligencia artificial
La llegada y masificación de los modelos de IA comienzan a provocar profundos cambios en los hábitos de los usuarios. Más allá de las prácticas comerciales, el desarrollo tecnológico abre una nueva discusión en el plano de la comunicación: ¿a quién cita la IA y por qué?
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La comunicación se enfrenta a un nuevo dilema: ¿cómo logramos que la IA nos cite?
Ese fenómeno tiene nombre: Generative Engine Optimization (GEO), una práctica que busca influir en qué dice un modelo de IA sobre una marca, persona o país, y en qué fuentes se apoya para decirlo. Es, en algún sentido, la evolución del viejo SEO, pero con una diferencia de fondo: ya no alcanza con aparecer primero en una lista de links. El objetivo ahora es ser la fuente que el modelo elige citar cuando sale a buscar información y que la propia narrativa quede ya grabada en el conocimiento de base de la IA.
Lo que parece un tecnicismo de nicho o una nueva práctica de relaciones públicas toma otra dimensión cuando se lo inscribe en un fenómeno mayor que refleja los cambios de hábitos de los usuarios: la proporción de búsquedas que terminan sin un clic a ningún sitio ya llega al 68% en Google. Cada vez menos gente llega hasta "la fuente". Ahí es donde el GEO deja de ser una curiosidad de marketing para volverse un debate válido
La llegada de la IA, la nueva “conversación” y la “deshonestidad” de los usuarios
La primera pregunta que podríamos hacernos al enfrentar este concepto es: ¿no es simplemente una nueva métrica que inventó el marketing para justificarse? Más allá de las sospechas, el GEO surge en un contexto real: el crecimiento de la IA como fuente de información -con la irrupción de su formato "resumen", en el caso de Google- y la caída del tráfico hacia los sitios web que ese cambio de hábito viene provocando, medida en el fenómeno del zero-click.
En detalle, la proporción de búsquedas sin clic en Google pasó de 60,45% a 68,01% entre 2024 y el primer cuatrimestre de 2026, según un informe de la consultora SparkToro. En paralelo, las AI Overviews (implementadas en 2024) ya aparecen en el 25,11% de los resultados de búsqueda en EEUU, según el último benchmark de la empresa de software Conductor sobre 21,9 millones de consultas durante el primer trimestre de 2026.
El zero-click no nace con la IA: Google lleva más de una década resolviendo búsquedas directamente en su buscador a través de fragmentos destacados, fichas de datos y widgets nativos. Los resúmenes de IA solo aceleraron una tendencia que ya venía en marcha.
Más allá de Google, el uso de chatbots para informarse también creció del 7% al 10% en el último año a nivel global, según un informe del Reuters Institute. El documento también reveló que la confianza en las respuestas de un chatbot es baja (20% a nivel global, contra 37% de confianza en las noticias, que está en su nivel más bajo desde 2015). Pero, entre quienes efectivamente los usan, esa confianza trepa al 44%.
Ahí aparece una paradoja: la desconfianza declarada parece chocar con el accionar de los usuarios. Según el centro de investigación independiente Pew Research, cuando aparece una respuesta resumida con IA, apenas el 1% de las visitas termina en un clic a alguna de las fuentes que el propio resumen cita.
En nuestro país, el informe de Reuters refleja que solo el 4% de quienes le preguntan algo a un chatbot vuelve a buscar la fuente original de esa respuesta, contra el 31% que sí lo hace cuando la información llegó por redes sociales. El único atenuante -para nada menor- es que solo el 1% de los encuestados por la agencia admitió tener a la IA como su canal principal de información.
"Declarativamente, mucha gente no confía en la IA. Pero a mucha gente que se acerca a la IA le resulta tan fácil que no va a contrastar las cosas. Hoy estamos en ese estado: lo que diga una IA de una marca o persona, para muchos es tomado por verdad”, explicó a Ámbito el jefe de datos regional de Urban, Gabriel Barasch.
El impacto en las entidades
En este escenario, la llegada de estas herramientas trajo un escenario nuevo en la comunicación: la pérdida de control sobre las propias narrativas.
En diálogo con este medio, el director de Inteligencia Artificial de Fardo, Nicolás Seguro, sintetizó: "El cambio más difícil de digerir para comunicación es que perdiste el control de la superficie. Antes escribías vos el título y la descripción. Ahora el modelo habla de tu marca con palabras que no escribiste, leyendo fuentes que no son tuyas".
Lo que para el usuario es una virtud de estos modelos -su capacidad de sostener una "conversación" fluida, con una redacción que se adapta a las preferencias de cada usuario- puede convertirse, para una entidad en un dolor de cabeza. El GEO surge, entonces, como una táctica más en el ecosistema de la comunicación para controlar qué dicen los modelos de IA y cómo.
Para entenderlo mejor, conviene presentar un caso de análisis concreto: la "campaña antiArgentina" ocurrida en redes sociales durante el Mundial 2026.
Según el relevamiento de Urban, la narrativa hostil que circuló principalmente en redes sociales no logró instalarse en las respuestas de los modelos. Ninguno reprodujo espontáneamente esos conceptos, porque las redes sociales no tienen tanto peso como fuente. Pero el análisis sí detectó otro problema: cuando se le pide a esas mismas IA que comparen a la Argentina con sus vecinos, el país pierde con gran parte de la región.
El problema se relaciona, en parte, con la falta de material citable por la IA. En comparaciones de inversión, por ejemplo, los sistemas recurrieron principalmente al ranking del Milken Institute a falta de un contrapeso argentino igual de robusto; en turismo, pesaron más las páginas de gobiernos extranjeros -mejor indexadas- que la información oficial local. La construcción de la narrativa, entonces, no solo impacta al ecosistema comercial: también define la imagen que un país puede proyectar.
Sobre el caso, Barasch amplió: “Tenemos cambios estructurales grandes en lo que hace a nuestras fuentes, nuestras webs institucionales de ‘marca país’, donde empezamos de cero cada ciertos ciclos. Esto definitivamente no puede ser nunca positivo. Cierta narrativa y, estructuralmente las páginas webs, se podrían mantener o progresar gradualmente en vez de una limpieza, que seguramente sería mucho más valioso”.
“Hoy, el daño más grande que puede hacer una IA se lo hace uno mismo con la ausencia. La IA puede alucinar, decir que no nos conoce, rellenar con versiones de terceros, o inclusive recomendar un competidor, porque no nos conoce bien”, alertó Barasch sobre los desafíos que plantea el nuevo actor en la comunicación.
¿Qué cambia en la construcción de narrativas?
Con el caso de Argentina relevado por Urban como ejemplo, vale preguntarse: ¿Cómo se podría cambiar esa narrativa?
Antes de entrar en el apartado "técnico", vale una advertencia: al igual que en el SEO, las "buenas prácticas" del GEO se verifican de forma empírica. La razón es el funcionamiento de "caja negra" que tienen los modelos, que impide conocer con certeza el proceso de inferencia que sigue cada IA para resolver una consulta.
“Yo lo explico como un cerebro con dos mitades”, simplificó a este medio el CEO de la agencia On The Rocks, Joaquín Tagle. “Una mitad es todo lo que el modelo incorporó durante su entrenamiento. Es la memoria de largo plazo, quedó grabada en los pesos y es estática. La otra mitad es el retrieval, o RAG, por generación aumentada por recuperación. Es lo que el modelo sale a buscar en el momento de responder, cuando lo que tiene guardado no le alcanza. Es dinámico y depende de qué fuentes rastrean los bots hoy. Una nota publicada esta semana puede aparecer citada mañana en Perplexity o en un AI Overview".
Las técnicas para controlar esas narrativas apuntan, entonces, a dos frentes: lograr entrar al corpus en la siguiente actualización del modelo, y sostener contenido actualizado para los casos en que la IA necesite salir a buscar en la web.
¿Cómo lograr que los modelos tomen a una marca, una persona o un país como fuente confiable? Entre las consultoras relevadas hay coincidencia en cuatro ejes de “buenas prácticas” de GEO que, si bien nacen de la práctica de marketing, son aplicables a distintos escenarios: autoridad temática, claridad, consistencia narrativa y recuperabilidad.
“Ahora se escribe para dos lectores: una persona y un sistema que lee distinto. En concreto: la respuesta directa va arriba, porque el 44% de las citaciones sale del primer 30% del texto. Los datos tienen que ser verificables y con fuente. Los voceros, con nombre y cargo, no ‘fuentes de la compañía’. Y el marcado técnico (autor, fecha, organización) dejó de ser un detalle de SEO y pasó a ser lo que le permite al modelo validar frescura y autoría”, resumió Seguro.
El campo tiene una base académica real. El concepto de GEO se originó en el paper de Princeton que le dio origen (KDD 2024), donde se documentaron mejoras de hasta 41% en visibilidad, aunque ni ese estudio ni los que lo siguieron lograron probar un efecto sostenido sobre tráfico o conversiones reales fuera del laboratorio.
El rol del periodismo
Hay en esta nueva dimensión de la comunicación un eje interesante más: el rol de los medios. ¿Por qué? La razón aparece en 'What Is AI Reading?', el informe de la plataforma de comunicaciones y relaciones públicas Muck Rack que en su versión de mayo de 2026 analizó más de 25 millones de links citados por ChatGPT, Claude y Gemini en 17 industrias. Según los resultados, el 84% de esas citas provino de earned media -cobertura de prensa, menciones editoriales, backlinks-, contra apenas 0,3% de contenido publicitario pago.
“Durante años se dijo que los medios estaban muertos y que hacer prensa era algo del pasado. Lo que vemos es exactamente lo contrario: la cobertura de prensa es hoy el principal activo para posicionar a una marca o a una persona en un buscador de inteligencia artificial”, afirmó Joaquín Tagle
Sin embargo, el periodismo afronta una situación paradójica: “Los medios perdieron la visita directa, pero siguen siendo el principal activo sobre el cual la inteligencia artificial construye contexto y valida información”, agregó Tagle.
Pero esto es solo una simplificación; recordemos el carácter de "caja negra" sobre el que funcionan los modelos de IA. El fenómeno se complejiza al escarbar un poco.
En primer lugar, porque ser un medio de gran alcance no siempre se traduce en más citas por parte de la IA. Así lo explicó Tagle: “El Trade Press AI Index 2026, de la agencia 5WPR, muestra que dentro de su propia vertical el medio especializado genera más recall que el generalista. El modelo no premia tamaño, premia especificidad”.
En segundo lugar, porque los medios, como tantos otros actores, se encuentran en una disputa activa con los grandes desarrolladores de IA por la captura masiva de contenido que estos hicieron para entrenar sus modelos, sin acuerdos ni resarcimiento económico.
“Lo que juega a favor de los medios es que los laboratorios los necesitan. Un modelo sin una masa crítica de contenido validado empieza a decir cualquier cosa, y eso le rompe el producto y la legitimidad. La precisión de un sistema de inteligencia artificial depende de que exista una capa editorial que verifique, contextualice y actualice. Esa dependencia es estructural y les da a los medios un poder de negociación real", analizó Tagle.
Este punto es un conflicto clave que comienza a ganar terreno. Una auditoría del instituto Stanford HAI sobre seis chatbots encontró que Grok cita a la BBC en 28,5% de los casos, contra casi 0% de Claude y GPT-4o-mini, fenómeno que responde no a un mejor retrieval, sino a que la BBC bloquea el rastreo (robots.txt) y algunos proveedores lo respetan y otros no. La citación también pasa a responder a acuerdos legales, no solo a que tan bien esté “escrito” el contenido para lectura de la IA.
El problema pasa a ser, entonces, qué actores logran esos acuerdos y que dejará afuera la IA por no tenerlos. “Los que ya se firmaron en Estados Unidos los cerraron grandes grupos. Como marca el Center for Journalism & Liberty del Open Markets Institute, ese escenario puede consolidar un mercado de varios niveles, donde una parte del ecosistema accede a compensación y el resto queda afuera”, amplió Tagle.
“El rol del periodismo, además de incomodar al poder, es dar una noción de verdad y ayudar a discernir qué es cierto y qué no. Eso importa para la sociedad y también le importa a los laboratorios. Si esa capa se degrada porque nadie la financia, el que pierde no es solamente el medio”, concluyó Tagle.
Así, más allá del rol comercial, el GEO parece inaugurar una nueva etapa en la comunicación, con cambios en los hábitos de consumo, un nuevo actor en el ecosistema y un desafío para ganar relevancia o consolidar narrativas: que nos lea el lector, pero que también nos lea la IA.
