La ràpida aparició i integració de motors de cerca impulsats per la IA generativa com ChatGPT, Perplexity i Google Gemini han transformat fonamentalment la recuperació d'informació. A diferència dels motors de cerca tradicionals que presenten llistes classificades de pàgines web basades en la rellevància i els algoritmes, aquests sistemes impulsats per la IA ofereixen respostes concises i sintetitzades acompanyades de citacions d'origen autoritzat. Aquest canvi no només modifica l’experiència de l’usuari sinó que també interromp practiques de SEO (Ottimització per a motors de cerca) que s’havien consolidat durant anys. En resposta, ha sorgit un nou enfocament anomenat Ottimització del Motor Generador (GEO) per adaptar les estratègies a l'hora de millorar la visibilitat i l’autoritat del contingut dins dels entorns de cerca generats per IA. Un estudi recent i extens ofereix una anàlisi comparativa entre els motors de cerca tradicionals, com Google, i les plataformes impulsades per IA. Mitjançant experiments controlats que cobreixen diferents indústries, llengües i variacions de consultes, la recerca revela diferències clau en l’origen i el comportament de les respostes. Els motors de cerca amb IA mostren una forta preferència pel que es coneix com a “mitjans guanyats” – fonts autoritzades de tercers amb credibilitat establerta—, a diferència de Google, que combina contingut propi de marca i xarxes socials amb mitjans guanyats. Això indica que la visibilitat impulsada per IA depèn cada vegada més de la validació de tercers en lloc de la promoció directa de la marca o senyals socials. L’estudi també revela diferències importants entre les pròpies plataformes d’IA, destacant variacions en la diversitat de dominis, actualització del contingut, estabilitat multilingüe i sensibilitat a la formulació de la consulta.

Aquestes discrepàncies també posen de manifest la complexitat del paisatge de la cerca per IA i assenyalen que no existeix una estratègia d’optimització universal per a tots els motors generadors. Partint d’aquestes idees, l’estudi proposa un marc GEO amb recomanacions clau per a creadors de contingut, professional del màrqueting i especialistes en SEO: 1. **Disenyar contingut per a la llegibilitat i justificació automàtica:** estructurar i formatar el contingut de manera que els algoritmes d’IA puguin analitzar i verificar fàcilment la informació, utilitzant citacions clares, coherència semàntica i cobrir temes de manera completa per facilitar respostes confiades generades per IA. 2. **Dominar els mitjans guanyats per construir l’autoritat percebuda per IA:** com que la IA prefereix la validació de tercers, les organitzacions haurien d’aconseguir mencions i avals d’origen autoritzat de fonts externes a través de lideratge d’opinió, col·laboracions en el sector i publicacions de renom. 3. **ADFornar estratègies específiques per cada motor i llengua:** adaptar les tècniques d’optimització a cada plataforma d’IA i context lingüístic, tenint en compte els seus algorismes únics, preferències de contingut i comportament dels usuaris. 4. **Superar el biaix de grans marques per a actors de nicho:** donada la tendència de la IA a favor de marques consolidades amb gran quantitat de mitjans guanyats, les entitats més petites haurien d’enfocar-se en àrees poc ateses, contingut local o especialitzat, i aliances estratègiques per construir autoritat i visibilitat. Aquest anàlisi empíric pioner i aquest marc estratègic ofereixen un full de ruta fonamental per mantenir la visibilitat en un ecosistema de cerca impulsat per IA. Com que la IA generativa evoluciona i remodela l’accés a la informació, seguir els principis GEO permet als creadors de contingut i a les empreses mantenir-se competitius i amb influència. En resum, el canvi de resultats de cerca tradicionals a respostes sintetitzades generades per IA està revolucionant la recuperació d’informació. Per tenir èxit, les parts interessades haurien de reorientar les seves estratègies d’optimització per posar èmfasi en l’autoritat dels mitjans guanyats, capes de contingut optimitzades per a la màquina i les particularitats de cada motor, obrint noves oportunitats per a la rellevància digital i la participació en l’era de la cerca impulsada per IA.