GEO Benchmarks: Datos iniciales de más de 100 marcas

Introducción

La optimización generativa de motores (GEO) es todavía nueva, pero ya no es teórica. Entre 2024 y 2025, recopilamos y analizamos los primeros datos de rendimiento de GEO de más de 100 marcas de los sectores de SaaS, comercio electrónico, finanzas, salud, educación, hostelería y servicios profesionales.

El objetivo no era clasificar los sectores, sino identificar patrones en:

• con qué frecuencia aparecen las marcas en las respuestas generativas

• qué factores impulsan la inclusión

• cómo evalúan los motores la confianza

• cómo la IA malinterpreta ciertas marcas

• qué sectores ganan o pierden visibilidad

• cómo es actualmente un «buen» rendimiento GEO

Este informe revela el conjunto de datos más completo y temprano sobre la visibilidad de la GEO, y ofrece los primeros puntos de referencia prácticos para las empresas que se preparan para la era de la búsqueda basada en la inteligencia artificial.

Parte 1: La metodología detrás de los puntos de referencia

Para establecer puntos de referencia GEO fiables, analizamos:

• Más de 100 marcas

• Más de 12 000 consultas generativas

• en 7 motores generativos

• utilizando 5 categorías de intención

• más de 4 meses de muestreo longitudinal

Los motores generativos incluidos:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexidad

• Búsqueda Claude

• Brave Summaries

• You.com

Probamos:

• Consultas informativas

• consultas transaccionales

• consultas sobre marcas

• consultas comparativas

• consultas multimodales

• consultas de flujo de trabajo de agentes

• consultas de resolución de problemas

Para cada prueba, medimos:

• frecuencia de aparición (¿apareció la marca?)

• porcentaje de respuestas (¿con qué frecuencia apareció en comparación con la competencia?)

• estabilidad de las citas (¿se incluye de forma repetida o inconsistente?)

• precisión de la interpretación (¿la IA la describe correctamente?)

• confianza en la entidad (¿el motor «conoce» la marca?)

• Coherencia de los datos (¿los detalles son coherentes en todos los motores?)

• reconocimiento multimodal (éxito de la detección basada en imágenes/vídeos)

Estas métricas constituyen ahora la base de los puntos de referencia GEO.

Parte 2: Los tres niveles de rendimiento GEO (y lo que significan)

Entre más de 100 marcas, surgieron niveles de visibilidad claros.

Nivel 1: alta visibilidad GEO (aproximadamente el 15 % superior)

Las marcas de este nivel son sistemáticamente:

• citado en múltiples motores

• descripción precisa

• seleccionado en respuestas comparativas

• incluido en resúmenes de varios pasos

• reconocido en consultas multimodales

• referenciado en intenciones transaccionales e informativas

Características de las marcas del nivel 1:

• estructuras de entidades sólidas

• páginas de datos bien definidas

• nomenclatura coherente en todas las plataformas

• contenido de primera mano

• puntuaciones de confianza de alta autoridad

• flujos de trabajo de corrección activos

• formato estructurado en las páginas principales

Estas marcas dominan la visibilidad GEO incluso cuando no son las más importantes en SEO.

Nivel 2: visibilidad geográfica media (aproximadamente el 60 %)

Las marcas de este nivel aparecen:

• ocasionalmente

• inconsistente

• a menudo en respuestas largas

• rara vez en resúmenes de alto nivel

• a veces atribuido erróneamente

• no en todos los motores

Características:

• cierta claridad en cuanto a las entidades

• SEO razonablemente sólido

• datos estructurados inconsistentes

• contenido mínimo de primera fuente

• páginas obsoletas o definiciones poco claras

• baja cadencia de correcciones

Corren el riesgo de perder visibilidad a medida que los motores se vuelven más selectivos.

Nivel 3: visibilidad geográfica baja o nula (~25 %)

Las marcas de este grupo son:

• no visible

• no reconocido

• identificado erróneamente

• agrupado incorrectamente

• excluido de las comparaciones

• no referenciado en resúmenes

Características:

• nombres de marca inconsistentes

• datos contradictorios entre plataformas

• presencia débil de la entidad

• contenido desestructurado

• datos obsoletos o inexactos

• señales de baja autoridad

• ausencia de definiciones canónicas

Estas marcas son prácticamente invisibles en la capa generativa. El SEO por sí solo no las salvará.

Parte 3: Referencia n.º 1: índices de aparición en los motores generativos

En 12 000 consultas, las tasas medias de aparición de las marcas fueron las siguientes:

• Perplejidad: tasa de inclusión más alta

• Google SGE: altamente selectivo, baja inclusión

• ChatGPT Search: fuerte preferencia por fuentes estructuradas y autorizadas

• Brave Summaries: gran cantidad de citas, fácil de aparecer si es factual

• Bing Copilot: equilibrado pero inconsistente

• Claude Search: nivel muy alto de confianza en los datos

• You.com: cobertura diversa pero superficial

Ganadores iniciales: marcas con estructuras de entidades muy claras. Perdedores iniciales: marcas con descripciones ambiguas o confusión entre múltiples productos.

Parte 4: Referencia n.º 2: percentiles de participación en las respuestas

La cuota de respuestas mide la frecuencia con la que una marca aparece en las respuestas generativas en comparación con la competencia.

Entre más de 100 marcas:

• ~El 15 % tenía una cuota de respuestas superior al 60 % en su categoría

• ~El 35 % tenía entre el 20 % y el 60 %.

• ~El 50 % tenía menos del 20 %.

La conclusión más importante:

La fuerza del SEO no se correlacionó fuertemente con el porcentaje de respuestas.

La claridad de la entidad sí lo hizo.

Parte 5: Referencia n.º 3: estabilidad de las citas a lo largo del tiempo

Realizamos un seguimiento semanal de las consultas recurrentes.

Las marcas con mejor rendimiento mostraron:

• Inclusión estable semana tras semana

• descripciones correctas

• aumento de la precisión con el tiempo

Las marcas de nivel medio mostraron:

• fluctuación semanal

• presencia intermitente

• malinterpretación parcial

Las marcas de gama baja mostraron:

• sin mejoras

• resúmenes incorrectos

• hechos inconsistentes

• los motores los sustituyen por los de la competencia

Los motores generativos «aprenden» las marcas estables e ignoran las inestables.

Parte 6: Referencia n.º 4: precisión de la interpretación (riesgo de alucinación)

Probamos la frecuencia con la que los motores describían una marca de forma incorrecta.

En más de 100 marcas:

• ~20 % tenían una precisión casi perfecta

• ~50 % presentaba ligeras desviaciones fácticas

• ~30 % sufría alucinaciones importantes

Las alucinaciones incluían:

• características erróneas

• precios desactualizados

• reivindicaciones de productos inexistentes

• competidores confundidos

• Posicionamiento totalmente incorrecto

• atribuir características de otra marca

Las marcas con páginas de datos canónicos sólidas tenían un número considerablemente menor de alucinaciones.

Parte 7: Referencia n.º 5: reconocimiento multimodal

Probamos las consultas multimodales utilizando:

• imágenes de productos

• capturas de pantalla

• diseños de interfaz de usuario

• vídeos

• gráficos

Resultados:

• solo entre el 12 % y el 18 % de las marcas se reconocieron de forma fiable a través de capturas de pantalla

• solo entre el 15 % y el 20 % se reconoció a través de imágenes de productos

• <10 % fueron reconocidas a través de fotogramas de vídeo

• ~El 50 % tenía una marca «visualmente ambigua».

• ~El 70 % tenía documentación visual inconsistente o de baja calidad.

El GEO multimodal es actualmente la mayor brecha en todas las industrias.

Parte 8: Referencia n.º 6: puntuaciones de confianza de las entidades

La confianza en las entidades indica el grado de certeza del modelo sobre:

• qué es una marca

• qué hace

• A quién sirve

• qué productos le pertenecen

En más de 100 marcas:

• ~El 25 % tenía una alta confianza en la entidad

• ~El 40 % tenía una confianza moderada en la entidad

• ~El 35 % tenía perfiles bajos o contradictorios

La confusión de entidades es una de las principales razones por las que las marcas fracasan en los resúmenes de IA.

Parte 9: Referencia n.º 7: ponderación del contenido de primera mano

Probamos la frecuencia con la que los motores citaban marcas con datos originales (por ejemplo, investigaciones, encuestas, estudios).

Las marcas con contenido de primera fuente tenían:

• ~4 veces mayor proporción de respuestas

• ~3 veces mayor estabilidad de citas

• ~2 veces mayor precisión en la interpretación

Los motores prefieren claramente las marcas que producen:

• Estudios originales

• puntos de referencia

• informes estadísticos

• información privilegiada

Los motores de IA dan prioridad a los creadores de datos, no a los repetidores de datos.

Parte 10: Referencia n.º 8: diferencias a nivel sectorial

Algunas industrias ganaron visibilidad rápidamente; otras tuvieron dificultades.

Sectores con mayor visibilidad GEO

• SaaS

• comercio electrónico (categorías de alta estructura)

• finanzas (contenido regulado + estructurado)

• sitios web de información sanitaria (con datos claros sobre las entidades)

Sectores con menor visibilidad GEO

• hostelería

• viajes

• servicios para el hogar

• negocios locales

• servicios creativos

• empresas de servicios profesionales con un posicionamiento impreciso

Los sectores con una terminología coherente obtuvieron mejores resultados que los sectores con descripciones ambiguas o variables.

Parte 11: Los 10 principales predictores GEO identificados en más de 100 marcas

En todas las pruebas, los siguientes factores se correlacionaron más fuertemente con un alto rendimiento GEO:

1. Definiciones canónicas

Los motores necesitan definiciones únicas y estables para evitar confusiones.

2. Claridad de las entidades

La asignación clara de categorías aumentó drásticamente la inclusión.

3. Contenido estructurado

Los motores incluyeron marcas con explicaciones basadas en viñetas con mucha más frecuencia.

4. Datos de primera mano

Los motores confían en las marcas que producen sus propios datos.

5. Actualidad

El contenido recién actualizado tenía mayores probabilidades de ser incluido.

6. Coherencia multimodal

Las marcas con capturas de pantalla y elementos visuales estables se reconocían correctamente con mayor frecuencia.

7. Señales de confianza

La autoría verificada, la procedencia y los enlaces autorizados influyeron en la inclusión.

8. Coherencia entre sitios web

Los motores descartan las marcas con información contradictoria en las distintas plataformas.

9. Facilidad de comparación

Los agentes de IA prefieren las marcas que facilitan la comparación.

10. Flujos de trabajo de corrección

Las marcas que enviaron solicitudes de corrección de IA mejoraron más rápidamente que las marcas pasivas.

Parte 12: Referencias geográficas: cómo será lo «bueno» en 2025

Estas son las primeras normas para los que obtienen buenos resultados:

Tasa de aparición

40-65 % en todos los motores

Porcentaje de respuestas

50-70 % en su categoría

Estabilidad de las citas

Inclusión semanal constante

Precisión de interpretación

90 % de precisión factual en todos los motores

Confianza en las entidades

Alta o muy alta

Reconocimiento multimodal

Imágenes → fiable Capturas de pantalla → parcial Vídeos → emergente

Puntuación de desviación de marca

Inconsistencias mínimas

Puntuación de frescura

Contenido actualizado en los últimos 90 días

Legibilidad estructurada por IA

Alta

Estos son los primeros indicadores de rendimiento del «percentil superior», y se consolidarán como estándares del sector entre 2026 y 2027.

Parte 13: Perspectivas estratégicas a partir de la evaluación comparativa de más de 100 marcas

En todos los datos, surgieron siete patrones generales.

1. GEO premia la claridad más que la escala

Las marcas más pequeñas con definiciones muy claras superaron a los sitios web masivos con identidades vagas.

2. GEO es más sensible a los errores que SEO

Un solo dato contradictorio puede hundir la puntuación de confianza de tu entidad.

3. Los motores prefieren grupos de contenido compactos

Los grupos de temas completamente mapeados mejoraron de manera consistente la cuota de respuestas.

4. El contenido de primera mano es el nuevo «link building»

Los motores de IA quieren el origen de los datos, no su repetición.

5. Los activos multimodales son ahora factores de clasificación

Las capturas de pantalla y las imágenes de los productos influyen en la inclusión.

6. La visibilidad generativa no está correlacionada con la calificación del dominio

Algunas marcas con DR 20 superaron a marcas con DR 80 gracias a una mejor estructura.

7. Los flujos de trabajo de corrección producen ganancias cuantificables

Las marcas que corrigieron activamente las imprecisiones de la IA observaron lo siguiente:

• menos alucinaciones

• resúmenes más precisos

• mayor inclusión estabilidad

Los motores generativos aprenden rápidamente de las correcciones.

Conclusión: los primeros benchmarks GEO revelan el futuro de la visibilidad

Los datos de más de 100 marcas ponen de manifiesto una verdad ineludible:

La visibilidad generativa se consigue a través de la claridad, la estructura, la confianza, la actualidad y la experiencia de primera mano, y no mediante el dominio tradicional del SEO.

Las marcas que obtienen buenos resultados en los motores generativos:

• se definen claramente

• mantienen datos precisos

• utilizan contenido estructurado

• publicar datos originales

• preservar la coherencia entre sitios web

• actualizar con frecuencia

• corregir los errores de IA de forma temprana

• ofrecer claridad multimodal

Las marcas que lo hagan ahora dominarán la capa de respuestas mucho antes de que GEO se convierta en la norma.

Las que no lo hagan pueden que nunca vuelvan a ver la visibilidad generativa, ya que los agentes de IA formarán suposiciones tempranas y persistentes que serán difíciles de corregir más adelante.

Los puntos de referencia de GEO en más de 100 marcas muestran sin lugar a dudas:

La optimización ha pasado de clasificar páginas a entrenar modelos.

Y las empresas que comprendan este cambio primero serán las que dominen el panorama de descubrimiento impulsado por la IA de la próxima década.