Answer Engine Optimization (AEO) es la práctica de optimizar contenidos digitales para que sean comprendidos y citados por motores de respuesta basados en inteligencia artificial, como asistentes virtuales o buscadores generativos. A diferencia del SEO clásico, que prioriza la posición en listados de resultados, el AEO busca estructurar la información de manera clara, precisa y semánticamente relevante, de modo que un modelo de lenguaje pueda interpretarla fácilmente. Funciona mediante el uso de formatos bien definidos (FAQ, esquemas, metadatos), lenguaje natural directo y autoridad temática, lo que aumenta las probabilidades de ser la fuente de la respuesta generada.
Answer Engine Optimization (AEO) es la práctica de optimizar contenidos digitales para que sean comprendidos y citados por motores de respuesta basados en inteligencia artificial, como asistentes virtuales o buscadores generativos. A diferencia del SEO clásico, que prioriza la posición en listados de resultados, el AEO busca estructurar la información de manera clara, precisa y semánticamente relevante, de modo que un modelo de lenguaje pueda interpretarla fácilmente. Funciona mediante el uso de formatos bien definidos (FAQ, esquemas, metadatos), lenguaje natural directo y autoridad temática, lo que aumenta las probabilidades de ser la fuente de la respuesta generada.
El SEO tradicional se centra en mejorar el ranking de un sitio web dentro de los resultados de los motores de búsqueda, trabajando con palabras clave, enlaces y experiencia de usuario. En cambio, el Answer Engine Optimization (AEO) busca que el contenido sea citado directamente como respuesta por sistemas de inteligencia artificial. Mientras el SEO prioriza la visibilidad dentro de páginas de resultados (SERPs), el AEO trabaja la legibilidad semántica y la estructuración de la información para que los modelos de lenguaje la seleccionen como respuesta confiable. En la práctica, ambos enfoques son complementarios y refuerzan la presencia digital.
Para optimizar contenidos hacia AEO se recomienda estructurar la información en formatos fáciles de interpretar por modelos de lenguaje, como preguntas frecuentes (FAQ), definiciones concisas y párrafos de respuesta directa. El uso de marcado semántico (Schema.org), metadatos claros y un lenguaje natural sencillo ayuda a mejorar la interpretación. También es clave ofrecer autoridad en el tema mediante fuentes verificables y actualizadas, evitando ambigüedades. Incluir ejemplos, listas y datos estructurados facilita que la IA los use como referencia. En conjunto, estas prácticas aumentan las probabilidades de que el contenido aparezca citado en respuestas generativas de buscadores o asistentes virtuales.
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