Curso Online en Posicionamiento SEO para IA (GEO)

De SEO a GEO: cambio de paradigma.

• Cómo los LLMs generan y seleccionan respuestas.
• Motores generativos (ChatGPT, Gemini, Perplexity, You.com, Copilot).
• Cómo se entrena un modelo y cómo “lee” el contenido web.
• Qué factores determinan la relevancia para un LLM.

Actividad: Auditoría inicial del posicionamiento de la marca en motores generativos.

Qué es GEO y cómo se diferencia del SEO tradicional.

• El nuevo ciclo de descubrimiento de información (no-link web).
• Factores clave: contexto, autoridad semántica y consistencia.
• Entity SEO, Knowledge Graphs y datos estructurados.
• Taxonomías y ontologías aplicadas al contenido.

Ejercicio: Creación de un mapa semántico de marca basado en entidades.

Procesamiento semántico y embedding vectors.

• Cómo los modelos interpretan relevancia, intención y autoridad.
• El papel de la consistencia terminológica y el tono.
• Limitaciones y sesgos de los modelos generativos.
• Diseño de contenido “legible por LLMs”.

Taller: Redacción optimizada para comprensión generativa.

Cómo ser “citado” o referenciado por modelos generativos.

• GEO para empresas B2B, B2C y organizaciones públicas.
• Integración con structured data, schemas, rich content y APIs.
• Estrategias de presencia en fuentes confiables y repositorios.
• Domain reputation y señales de confianza.

Caso: Cómo Perplexity y ChatGPT eligen sus fuentes.

Arquitectura de la información orientada a IA.

• Diseño de contenidos “context-rich”.
• Uso de microformatos, metadata y contexto jerárquico.
• Estrategias de multi-format GEO (texto, vídeo, imagen, código).
• Actualización y consistencia temporal (recency signals).

Workshop: Rediseño de contenidos web para maximizar relevancia generativa.

Integración de structured data (Schema.org, JSON-LD).

• Conexión con knowledge panels, Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, etc.
• Herramientas para medir visibilidad GEO (Analytics, SGE, Perplexity Stats).
• APIs y rastreadores IA.
• Técnicas para asegurar rastreabilidad y contexto.

Ejercicio: Implementación técnica de datos estructurados para LLM discovery.

Construcción de autoridad digital y confianza algorítmica.

• Estrategias de thought leadership en entornos generativos.
• Cómo posicionar expertos y voceros frente a los LLMs.
• Relevancia de fuentes, publicaciones y señales externas.
• Brand Knowledge Graph: cómo construirlo.

Actividad: Plan de posicionamiento experto basado en GEO.

Uso de IA generativa para diseñar contenido optimizado.

• Prompt engineering y diseño de contextos para testear visibilidad.
• Automatización de SEO semántico mediante IA.
• Testeo y simulación de respuestas de modelos generativos.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) y cómo aprovecharlo.

Taller: Laboratorio de prompts para probar visibilidad y contexto.

Cómo medir impacto y evolución en entornos sin enlaces.

• Nuevas métricas: visibility share, mention rate, contextual authority.
• Analítica combinada: SEO + GEO + IA.
• Monitorización de referencias en resultados generativos.
• Evaluación de impacto reputacional y de conversión.

Ejercicio: Diseño de un dashboard GEO Intelligence.

Elaboración de un plan GEO completo para una marca o producto.

• Auditoría de situación, diagnóstico, estrategia y acciones.
• Presentación ante panel de expertos IA/SEO.
• Retroalimentación y plan de implementación.