Imagina que un día despiertas y te encuentras atrapado en una habitación llena de pantallas. En lugar de mostrar contenido de tu interés, cada pantalla reproduce anuncios sin fin. ¿Quieres saltarlos? Primero tienes que pagar una tarifa.
Este es el argumento de un episodio de "Black Mirror" emitido hace 15 años, y en cierta medida, ya se ha convertido en realidad.
La gran promoción del 618 de este año ha comenzado silenciosamente. Recientemente, la frecuencia con la que la gente se encuentra acosada por anuncios ocultos en ventanas emergentes, feeds de noticias y transmisiones en vivo ha aumentado considerablemente. Aunque resulta molesto, al menos la mayoría de las veces, la gente todavía sabe que está viendo publicidad.
Sin embargo, en las respuestas de la IA, la publicidad puede dejar de aparecer de una forma evidente.
Cuando le preguntas a una IA "qué tarjeta gráfica ofrece la mejor relación calidad-precio" o "qué suplemento tomar para reducir el cortisol", la IA te responde con una respuesta completa, fluida y aparentemente neutral. Incluso sin abrir los enlaces de referencia para verificar, decides creerla.
Pero, ¿y si esa respuesta ha sido "alimentada" previamente por algún vendedor?
El periodista de la BBC, Thomas Germain, una vez realizó un "experimento del perrito caliente". Escribió un artículo ficticio en su sitio web personal, afirmando ser "el periodista tecnológico más hábil comiendo perritos calientes" y haber ganado el primer lugar en una competición anual de perritos calientes que él mismo inventó. En las 24 horas posteriores a la publicación del artículo, los resultados de esta competición ficticia aparecieron en la sección de "AI Overview" (Resumen de IA) en la parte superior de la página de resultados de búsqueda de Google. ChatGPT también aceptó esta afirmación como cierta.
Sin embargo, después de que el caso fue reportado por los medios, el Resumen de IA de Google dejó de mostrar dicha información errónea, clasificándola como un caso en el que la IA fue engañada.
Este experimento expuso una debilidad en el contenido de búsqueda de la IA: siempre que la información parezca un hecho, la IA podría terminar contando a los usuarios una historia cuidadosamente fabricada como si fuera la verdad.
A mediados de mayo, Google actualizó su política de contenido basura para búsquedas, aclarando explícitamente que esta política no solo se aplica a los resultados de búsqueda tradicionales, sino que también define como "contenido basura" los intentos de influir en los contenidos generados por IA, como AI Overview, dentro de las páginas de resultados de búsqueda de Google. Google podría tomar medidas al respecto.
Según un reportaje de The Verge, esta actualización de política de Google cubre aspectos como las "listas de 'mejores' con sesgos evidentes" y el "envenenamiento de recomendaciones" que intenta contaminar los resultados de recomendación. Los sitios web involucrados podrían enfrentar sanciones como una caída en el ranking de resultados de búsqueda o incluso la eliminación de las respuestas generadas por IA.
Con esto, el cuestionamiento sobre la integridad de la IA ha salido a la luz.
01 Del SEO al GEO: los anunciantes inician una nueva batalla
Para comprender qué es el GEO, por qué se ha convertido en un nuevo campo de batalla en la publicidad y por qué Google ha intervenido para regularlo, es necesario repasar la historia de la publicidad y las búsquedas.
Los primeros anuncios eran como parches, colocados entre el contenido legítimo, lo suficientemente visibles pero también claramente diferenciados. Antes, los anuncios de televisión dividían cada episodio en segmentos de 20 minutos; ahora, se requiere ver anuncios para leer contenido gratuito.
Por supuesto, los usuarios se molestan, pero la mayoría de las veces, al menos tienen claro: esto es publicidad, quiere venderme algo.
Cuando el consumo pasó de satisfacer necesidades básicas a cultivar intereses, las marcas dejaron de gritar abiertamente "ven a comprarme" y optaron por hacer que las agencias evaluaran, los blogueros probaran y los usuarios compartieran. Lo que ven los consumidores ya no es publicidad descarada, sino contenido experiencial como "productos para el cuidado de la piel para pieles sensibles" y "listas de restaurantes imprescindibles en la ciudad".
Cada vez más, la publicidad no quiere parecer publicidad.
La búsqueda, como el eslabón más crucial en la cadena de conversión publicitaria, refleja necesidades más directas y explícitas del consumidor. Al desplazarse por videos cortos, los usuarios ven pasivamente un producto, y la cadena de decisión de compra es larga y compleja. Pero cuando alguien busca activamente "base de maquillaje para piel seca", ya está lo suficientemente cerca de tomar una decisión.
Esta es la razón por la cual el SEO se ha convertido en un negocio duradero.
SEO, acrónimo de Search Engine Optimization (Optimización para Motores de Búsqueda). En términos sencillos, consiste en hacer que un sitio web sea más fácil de rastrear y entender para los motores de búsqueda. Cuando un usuario busca una palabra clave en Baidu o Google, los sitios web con mejor SEO aparecen en posiciones más altas de los resultados de búsqueda.
Por ejemplo, un gimnasio nuevo que abre en el distrito financiero de una ciudad, si quiere ser visto por más usuarios en los resultados de búsqueda, necesita optimizar múltiples aspectos como el título de la página, las reseñas de usuarios y la velocidad de carga de la página.
El objetivo del SEO tradicional es claro: el sitio web que ocupa una posición más alta obtiene más clics y, por lo tanto, más pedidos.
Pero el GEO es completamente diferente.
GEO, acrónimo de Generative Engine Optimization (Optimización para Motores Generativos). Lo que optimiza no es el ranking de páginas en los resultados de búsqueda tradicionales, sino si la respuesta generada por la IA menciona un anuncio o marca relevante.
La guía de GEO publicada por Microsoft Advertising en 2026 distingue ambos: el SEO gana en el ranking, el GEO gana el favor de la IA: obtener una recomendación en la respuesta de la IA. Microsoft también enumera escenarios nuevos donde las marcas deben estar presentes, como asistentes de IA respondiendo preguntas y Agentes de IA completando compras directamente.
Puede parecer que el SEO y el GEO son solo nuevos carriles que surgen en diferentes contextos históricos, pero en realidad, el GEO es más atractivo y tiene mayor valor comercial para los anunciantes.
En el pasado, para ingresar en la mente del consumidor, una marca necesitaba una combinación de tácticas que incluían publicidad, recomendaciones de influencers, gestión de reseñas, etc. Las marcas luchaban en un campo de batalla de tráfico, invirtiendo grandes costos de marketing solo para obtener la oportunidad de ser vistas por los consumidores.
Ahora, la búsqueda por IA intercepta a usuarios con una intención aún más alta. Los usuarios acuden activamente, buscando activamente recomendaciones de la IA: qué producto ofrece la mejor relación calidad-precio. Para las marcas, esto equivale a la aparición de una nueva y más precisa super entrada de tráfico.
Al mismo tiempo, las respuestas de la IA acortan la ruta de conversión. En el pasado, una transacción requería una larga cadena de "exposición - clic - navegación - comparación - compra". Ahora podría ser "preguntar - recomendación de la IA - compra".
Lo más importante es que la recomendación de la IA puede "colocar" directamente a la marca en el grupo final de decisión del consumidor. Al comprar un producto, los usuarios a menudo no comparan todas las marcas del mercado, sino que preseleccionan algunas basadas en evaluaciones o recomendaciones de amigos antes de tomar la decisión final.
Ahora la IA se convierte en el nuevo filtro, diciéndote astutamente: "Si valoras la relación calidad-precio, considera A; si valoras la funcionalidad profesional, considera B; si eres principiante, C es más fácil de usar".
Los usuarios saben que las marcas pueden promocionarse a sí mismas, que los blogueros pueden tener intereses creados, pero las respuestas de la IA a menudo se visten con el manto de "sintetizar múltiples fuentes", dando sugerencias con un tono moderado y racional.
Este tipo de sugerencias genera más confianza y hace que las recomendaciones de la IA sean más valiosas.
El GEO coincide con las expectativas de los anunciantes: usuarios más precisos, rutas de conversión más cortas y una "colocación" directa en la final. Lo más importante es que, al esconderse en las recomendaciones de la IA, se parece aún menos a publicidad.
02 Envenenar el GEO: la credibilidad de Google se verá contaminada
En la era del SEO, para obtener un ranking más alto en los resultados de búsqueda, los anunciantes y proveedores de servicios contaminaban los resultados mediante "envenenamiento", un método común era el "relleno de palabras clave".
Esta práctica es omnipresente en las principales plataformas de comercio electrónico. Casi todos los productos tienen nombres de hasta una docena de palabras. El nombre de un vestido común podría ser "Vestido de verano de algodón puro con bordado, cintura entallada, estilo A, manga corta, estilo francés para vacaciones", abarcando múltiples palabras clave como estilo, material, diseño, etc. Esto permite que el sistema de búsqueda coincida con el mismo producto para usuarios con diferentes necesidades.
En el ámbito del GEO, el problema de la contaminación llega más rápido y de forma más desenfrenada. Esto no solo se debe a su mayor valor comercial, sino también a que el mecanismo de funcionamiento de la IA deja inherentemente una puerta abierta para el "envenenamiento".
Las respuestas de la IA parecen ser juicios sintetizados por el propio modelo de lenguaje extenso, pero dependen en gran medida de información externa: sitios web de marcas, reportajes de medios, artículos de evaluación, redes sociales, reseñas de comercio electrónico e informes del sector, etc.
Si esta información es cuidadosamente recortada y moldeada de antemano, la respuesta de la IA también se desviará sutilmente.
Si una marca de suplementos quiere que la IA la recomiende al responder "qué comer para reducir el cortisol", no necesariamente tiene que escribir "somos efectivos" en su sitio web. Una forma más inteligente es crear un conjunto completo de contenido periférico: un sitio web de evaluaciones escribe "Los 10 mejores suplementos para reducir el cortisol", aparecen publicaciones de experiencia que dicen "probado personalmente, efectivo" en plataformas de preguntas y respuestas, un creador de videos cortos comparte "lo que toman las personas con insomnio", en foros surgen repetidamente discusiones relevantes, y en las secciones de comentarios de comercio electrónico se enfatiza constantemente la "mejora del sueño" y el "alivio de la ansiedad".
Vistos por separado, estos contenidos pueden no parecer publicidad evidente. Pero cuando la IA los recupera, lo que ve es un entorno de información fabricado artificialmente: múltiples fuentes lo mencionan, múltiples usuarios lo recomiendan, múltiples escenarios demuestran su efectividad. Finalmente, la IA puede interpretar erróneamente esta repetición como un consenso real.
Lo más problemático es que la IA suaviza las diferencias entre estas fuentes.
El Tow Center de la Escuela de Periodismo de Columbia probó la capacidad de ChatGPT para identificar fuentes de noticias. Los investigadores seleccionaron 200 citas de artículos de 20 editoriales y pidieron a ChatGPT que juzgara la fuente. Descubrieron que en 153 ocasiones dio respuestas parcial o completamente incorrectas, y rara vez admitió que no podía confirmar la fuente de información.
En el contexto del GEO, no se trata solo de que "los malos engañen", sino de que incluso la IA misma no puede distinguir quién está engañando. Esto afectará en gran medida la credibilidad y neutralidad de las respuestas de la IA. Cuando los usuarios sufran eventos negativos debido al engaño de la IA, quienes carguen con la responsabilidad no serán los modelos de lenguaje extenso, sino las plataformas.
Esta es también la razón por la cual Google debe intervenir.
Durante los últimos veinte años, el imperio comercial de Google se ha construido sobre una premisa: la credibilidad.
Cuando los usuarios tienen una pregunta, primero acuden a Google en busca de respuestas; al mismo tiempo, Google es uno de los canales preferidos para la inversión publicitaria de los anunciantes.
Una vez que la credibilidad de la búsqueda se vea comprometida, el modelo de negocio publicitario será el primero en sufrir.
En 2011, Google también pagó un alto precio por los problemas de promoción médica en los anuncios de búsqueda. El Departamento de Justicia de EE. UU. reveló que Google permitió a farmacias en línea canadienses publicar anuncios a través de AdWords dirigidos a usuarios estadounidenses, promoviendo la venta de medicamentos recetados, involucrando la importación ilegal de medicamentos recetados controlados y no controlados. Finalmente, Google acordó pagar 500 millones de dólares al gobierno estadounidense. Esta cantidad incluía los ingresos que Google obtuvo de los anuncios relacionados y los ingresos de esas farmacias por la venta de medicamentos a consumidores estadounidenses.
Cuando un motor de búsqueda mezcla la promoción comercial y la confianza del usuario, la plataforma deja de ser solo un "intermediario de información" y se convierte en parte de la decisión del usuario.
La búsqueda por IA podría desinformar aún más a los usuarios. En los resultados de búsqueda tradicionales, los anuncios deben tener una identificación clara, y los usuarios pueden ver la fuente de información. Pero las respuestas de la IA a menudo comprimen múltiples fuentes en un solo párrafo. Cuando empaqueta información errónea, alimentación comercial o artículos promocionales como respuestas neutrales, es más difícil para los usuarios distinguir.
Esta actualización de política de Google puede considerarse una forma de "tratar antes de que aparezca la enfermedad". Después de integrar plenamente la experiencia del ámbito del SEO, Google ha establecido límites en el campo del GEO para la búsqueda por IA: fomenta la competencia publicitaria saludable, pero no permite que la IA se convierta en una nueva vulnerabilidad.
03 ¿Podrá Google realmente controlar a los "trolls" de la era de la IA?
Sin embargo, ¿realmente logrará esta intervención de Google que las respuestas de la IA sean "limpias"?
Es útil, pero no será una solución definitiva.
Por un lado, cuando aparece el "envenenamiento" en el ámbito del GEO, Google no necesita comenzar desde cero.
Ya sea el relleno de palabras clave y el texto oculto en los primeros días, o la generación a gran escala de contenido de baja calidad y la copia masiva más tarde, casi cada vez que aparece una nueva oportunidad de tráfico de búsqueda, surgen métodos de trampa correspondientes. Google ha podido mantener su ventaja en el mercado de búsquedas durante mucho tiempo, en gran parte porque, en su lucha continua contra las tácticas negras/grises del SEO, ha acumulado suficiente experiencia y ha establecido un conjunto completo de mecanismos para identificar contenido basura, combatir clasificaciones fraudulentas y penalizar páginas web de baja calidad.
La nueva guía de optimización para búsqueda generativa de IA publicada oficialmente por Google también aclara explícitamente que AI Overview y similares todavía se basan en los sistemas centrales de clasificación y calidad de búsqueda, y que las mejores prácticas de SEO siguen siendo aplicables. Por lo tanto, desde la perspectiva de Google, la gestión del contenido basura en GEO sigue siendo parte de la optimización de la experiencia de búsqueda.
Al mismo tiempo, las medidas punitivas que Google puede tomar son lo suficientemente directas: reducir el ranking del sitio web en los resultados de búsqueda, disminuir sus oportunidades de ser referenciado y mostrado, y en casos graves, incluso eliminarlo de los resultados de búsqueda.
Para los sitios web comunes de tácticas grises/negras, esto significa que el costo del envenenamiento aumentará notablemente; para las marcas, el riesgo de ser sancionadas por Google es mucho mayor que una ganancia de marketing a corto plazo. Una operación de envenenamiento a corto plazo podría aumentar la exposición en las respuestas de la IA, pero si es penalizada como contenido basura, las pérdidas podrían ser el tráfico orgánico a largo plazo y la reputación de la marca.
Google puede que no elimine de inmediato el envenenamiento en GEO, pero puede disuadir primero a los jugadores más ansiosos por obtener ganancias rápidas.
Pero lo más difícil de manejar es la zona gris: la alimentación avanzada.
Por ejemplo, evaluaciones de terceros financiadas por la marca, informes del sector y recomendaciones de influencers. Este tipo de contenido es inherente al marketing moderno. Por supuesto, las marcas pueden hacer relaciones públicas, evaluaciones e invitar a usuarios a escribir experiencias. El problema es: ¿cómo distinguir entre la construcción legítima de marca y la manipulación de la IA? Una vez que una marca crea deliberadamente tendencias y despliega masivamente este tipo de información, cubrirá sutilmente todas las voces del mercado, lo que podría hacer que la IA lo crea y, por lo tanto, sea recomendada en sus respuestas.
En múltiples sectores como el médico, el cosmético y los servicios locales, la promoción comercial, el empaquetado de artículos promocionales y las evaluaciones reales a menudo se mezclan. Cuando incluso para los humanos es difícil distinguir entre publicidad y recomendaciones reales, ¿cómo puede la IA ver a través del "empaquetado exquisito"?
Actualmente, los fabricantes de IA no han llegado a un consenso sobre el GEO.
La postura de Google ya es relativamente clara, mientras que la de Microsoft es más abierta. En su guía de GEO publicada en 2026, Microsoft Advertising ya ha incorporado el GEO en la metodología de los anunciantes, enfatizando cómo las marcas pueden obtener recomendaciones en el descubrimiento de información impulsado por la IA; también ha enumerado escenarios como asistentes de IA respondiendo preguntas, recomendaciones del navegador y Agentes completando compras directamente, como nuevas entradas que las marcas necesitan conquistar.
El discurso público de OpenAI se inclina más hacia reglas de rastreo y visualización, enfatizando más "cómo se descubre, indexa y referencia un sitio web", en lugar de colocar explícitamente la "manipulación de respuestas de IA" en la política de contenido basura de búsqueda como hace Google.
Google actúa primero porque es el que menos puede permitirse que se dañe la credibilidad de su búsqueda.
Sin embargo, mientras las IAs sigan desempeñando el papel de "resumir el mundo para los usuarios", todas las plataformas tarde o temprano tendrán que enfrentar la misma pregunta: ¿es confiable?
Este artículo proviene del WeChat Public Account "AI de Letras", autor: Pequeño Diente de Oro
