Lily AI. From SEO to GEO: The Role of Product Content in AI Search and Discovery. Lily AI, 2025.
la transformación profunda que está experimentando la búsqueda de productos en el comercio digital con la irrupción de los motores generativos de inteligencia artificial. Durante dos décadas, el SEO tradicional marcó las normas de visibilidad online, obligando tanto a usuarios como a minoristas a pensar en términos de palabras clave, enlaces y estructuras legibles para los algoritmos. Sin embargo, ese modelo se está desmoronando. Los motores de IA como Gemini, ChatGPT, Claude o Perplexity ya no se limitan a indexar páginas, sino que interpretan significados, contextos e intenciones. Este cambio está alterando de raíz el modo en que los consumidores descubren productos: más del 60% de las búsquedas terminan sin clic y se prevé un descenso del 50% del tráfico orgánico para 2028, al prevalecer las respuestas generadas directamente por IA. En este nuevo escenario, la cuestión clave no es si un producto “aparece”, sino si es correctamente comprendido por los sistemas generativos.
Se subraya además que los consumidores ya no buscan listados de enlaces, sino relevancia, precisión contextual y orientación personalizada. Las personas formulan peticiones en lenguaje natural, como “un vestido suave y fluido para unas vacaciones de verano”, y esperan que el sistema entienda matices de ocasión, clima, estilo o preferencia estética. Esto exige un nivel de comprensión semántica imposible de satisfacer con descripciones de producto pobres o centradas únicamente en palabras clave. Frente a ello surge el concepto de GEO (Generative Engine Optimization), entendido como la disciplina orientada a que los productos se representen adecuadamente en respuestas generadas por IA. Si el SEO decía a las máquinas “qué ver”, el GEO les enseña “qué significa” cada producto: qué es, para quién sirve, en qué contexto es adecuado y por qué debería recomendarse.
El documento sostiene que los catálogos ya no pueden ser inventarios estáticos, sino auténticas infraestructuras de datos. Los motores generativos funcionan relacionando atributos, imágenes, metadatos y descripciones para formar una representación coherente de cada artículo. Si faltan datos o contexto, la IA rellena los huecos de forma incorrecta, lo que compromete la relevancia. En cambio, un catálogo enriquecido —con taxonomías coherentes, atributos completos, descripciones en lenguaje natural y metadatos unificados— se convierte en un grafo de conocimiento vivo que facilita que la IA conecte productos con necesidades reales. El texto muestra cómo la falta de precisión puede provocar errores, como confundir un pintalabios rojo con tonos completamente distintos, mientras que un sistema de datos bien estructurado favorece recomendaciones fiables, personalizadas y consistentes.
Por último, el informe explica cómo los minoristas pueden prepararse para este nuevo entorno dominado por la IA. Propone acciones como enriquecer los datos de producto más allá de lo básico; optimizar descripciones para consultas naturales; unificar y automatizar los metadatos mediante esquemas y taxonomías; mantener la información constantemente actualizada; y adoptar nuevas métricas que midan la representación semántica en lugar del ranking tradicional. Según el documento, el éxito dependerá de comprender que el contenido de producto ya no es un elemento estático de merchandising, sino un lenguaje compartido entre consumidores, comerciantes, anunciantes y máquinas. Empresas como Lily AI ofrecen plataformas diseñadas para convertir catálogos en sistemas de información legibles por la IA, mejorando la precisión de las recomendaciones, la coherencia de los datos y, en última instancia, las ventas.
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