SEO per a IA: què és el GEO i què funciona realment segons Google
Cada vegada es parla més de SEO per a IA, GEO, AI Overviews, ChatGPT o posicionament en LLMs. Amb aquest canvi també han aparegut noves recomanacions: crear fitxers llms.txt, escriure d’una manera concreta perquè una IA ens pugui citar, dividir els continguts en blocs molt petits o treballar una estratègia GEO completament separada del SEO.
Però no totes aquestes recomanacions tenen el mateix nivell d’evidència.
Google ha publicat durant el 2026 documentació específica sobre com optimitzar una web per a les seves experiències generatives i la seva posició és bastant clara: les bones pràctiques SEO continuen sent la base per aparèixer en funcionalitats com AI Overviews i AI Mode.
Això no significa que res hagi canviat. La manera com els usuaris busquen informació està evolucionant i, a més de posicionar una pàgina, ara també ens interessa que el nostre contingut pugui ser recuperat, entès i utilitzat com a font dins d’una resposta generativa.
La qüestió, per tant, no és substituir el SEO pel GEO, sinó entendre què canvia realment quan la cerca incorpora IA i quines accions tenen sentit treballar avui.
Què és el SEO per a IA?
En una cerca tradicional, l’objectiu habitual és aconseguir que una URL aparegui entre els resultats per a una consulta determinada. En una experiència generativa, el sistema també pot recuperar informació de diverses fonts, combinar-la i utilitzar-la per elaborar una resposta.
Això significa que la visibilitat orgànica ja no s’ha de mirar únicament des de la posició que ocupa una pàgina.
Una mateixa web pot:
- Aparèixer com a resultat orgànic tradicional.
- Ser utilitzada com a font dins d’un AI Overview.
- Aparèixer com a enllaç de suport dins d’AI Mode.
- Ser recuperada o citada per altres sistemes generatius.
En el cas concret de Google, aquesta nova capa no funciona al marge del SEO. Google explica que AI Overviews i AI Mode continuen utilitzant el seu índex i els seus sistemes principals de Search.
Què és el GEO i com funciona?
GEO són les sigles de Generative Engine Optimization, que podem traduir com a optimització per a motors generatius.
El concepte es va popularitzar a partir d’un estudi acadèmic publicat el 2024 per investigadors vinculats, entre altres institucions, a Princeton University.
El treball proposava el GEO com un marc per estudiar com els creadors de contingut podien millorar la seva visibilitat dins de respostes generades per sistemes basats en models de llenguatge.
La principal diferència respecte d’un cercador tradicional és la manera com es presenta la informació. En una cerca clàssica, Google ordena diferents resultats i l’usuari decideix quin visitar. En un motor generatiu, el procés pot ser més semblant a:
Consulta de l’usuari
Recuperació de diferents fonts
Interpretació de la informació
Generació d’una resposta
Fonts o enllaços de suport
SEO vs GEO: quina diferència hi ha realment?
El SEO treballa perquè una web sigui rastrejable, indexable, rellevant i competitiva dins dels resultats de cerca.
El GEO posa el focus en una capa addicional: aconseguir que la informació d’una web també pugui ser recuperada i utilitzada dins d’una resposta generativa.
Per això, Google considera que optimitzar per aquestes experiències continua sent SEO.
Busca que les pàgines apareguin i competeixin dins dels resultats orgànics.
Busca que la informació pugui ser recuperada i utilitzada dins d’una resposta generada.
Treballa els fonaments que permeten a una pàgina competir a Search.
Afegeix focus en com els sistemes generatius poden entendre i utilitzar la informació.
Són algunes de les mètriques habituals per analitzar el rendiment SEO.
També ens interessa observar si la marca o el contingut apareixen dins de respostes d’IA.
El cercador mostra diferents opcions i l’usuari decideix quina visitar.
La resposta pot integrar informació recuperada de diverses pàgines o fonts.
Com decideixen AI Overviews i AI Mode quines fonts utilitzar?
Per entendre per què una pàgina pot aparèixer dins d’una resposta generativa encara que no sigui el primer resultat per una consulta concreta, hi ha dos conceptes importants: RAG i query fan-out.
Google explica que les seves funcionalitats d’IA poden recuperar informació actualitzada del seu índex abans de generar una resposta. A més, quan una consulta necessita més context, el sistema pot generar diferents subcerques relacionades per aprofundir en aspectes concrets del tema.
Significa que Google pot recuperar informació rellevant a través de subconsultes i temes relacionats, no únicament mirant els deu primers resultats de la query original.
Com recupera informació abans de generar una resposta
Consulta
Recuperació d’informació
Selecció de contingut rellevant
Generació de la resposta
Una consulta pot obrir diferents subcerques
també apareixien al top 10 orgànic per aquella mateixa consulta, segons una anàlisi d’Ahrefs sobre aproximadament 4 milions d’URLs citades.
Què diu Google que funciona per fer SEO per a IA
La resposta de Google és menys espectacular del que podríem esperar: les pràctiques SEO continuen sent la base per guanyar visibilitat en experiències generatives.
No cal un sistema tècnic paral·lel.
Rastreig, indexació, arquitectura i contingut accessible.
Experiència, dades i informació que no podria publicar qualsevol web.
Respondre el que necessita l’usuari, no escriure pensant només en un LLM.
Fonts, dades i afirmacions que es puguin comprovar.
Utilitzar-les quan corresponen, sense buscar un suposat “schema GEO”.
Una base SEO tècnica sòlida
Perquè una pàgina pugui aparèixer com a font dins d’un AI Overview o d’AI Mode, primer ha d’estar indexada i ser apta per aparèixer a Google Search.
Per tant, continuen sent importants:
- Permetre correctament el rastreig.
- Evitar bloquejos involuntaris.
- Treballar una arquitectura web clara.
- Fer accessibles les pàgines importants mitjançant enllaçat intern.
- Tenir el contingut principal disponible en format textual.
- Oferir una bona experiència de pàgina.
No té gaire sentit intentar “optimitzar per GEO” una pàgina que Google encara té problemes per rastrejar, entendre o indexar.
Respondre millor a la intenció de cerca
Google no recomana començar a redactar cada pàgina pensant únicament en com la llegirà un LLM.
L’objectiu continua sent entendre: què intenta resoldre l’usuari i quina informació necessita.
Això sí que pot portar-nos a utilitzar:
- Definicions clares.
- Taules comparatives.
- Preguntes i respostes.
- Llistes.
- Exemples.
- Conclusions directes.
- Answer capsules quan ajuden a entendre ràpidament una idea.
Però aquests formats han de millorar la claredat, no complir una suposada regla de la IA.
Utilitzar dades estructurades quan corresponen
Les dades estructurades continuen sent útils, però Google deixa clar que no existeix cap schema específic per aparèixer en AI Overviews o AI Mode.
Per tant:
- Article, Product, LocalBusiness o altres tipus quan corresponen: sí.
- Afegir schema que no representa el contingut visible: no.
- Buscar un suposat “schema GEO”: no existeix.
Crear contingut original i no genèric
Google posa especial èmfasi en crear contingut únic, útil i no intercanviable. Això implica evitar articles que simplement reorganitzen el que ja expliquen deu resultats diferents.
Per exemple, davant d’un article sobre SEO local, podríem limitar-nos a dir: «Optimitza la fitxa de Google, aconsegueix ressenyes i utilitza paraules clau locals.»
És correcte, però pràcticament qualsevol web o model d’IA podria generar aquesta resposta.
Un contingut més diferencial podria incorporar:
- Experiències reals.
- Exemples concrets.
- Dades pròpies.
- Captures.
- Errors habituals.
- Comparacions basades en experiència.
- Decisions que hem pres i per què.
Si eliminem el nom de l’empresa i el mateix article podria aparèixer exactament igual en vint webs diferents, probablement encara és massa genèric.
Aportar informació verificable
En una resposta generativa, el sistema ha de poder recolzar la informació amb fonts.
Per això té sentit que les afirmacions importants siguin fàcils de comprovar.
Quan sigui possible, prioritzaríem:
- Documentació oficial.
- Fonts primàries.
- Estudis.
- Dades pròpies.
- Metodologies explicades.
- Exemples comprovables.
Això no significa que “posar més fonts” sigui un factor GEO confirmat.
Significa que una informació clara i verificable és una font més sòlida que una afirmació genèrica sense evidència.
Trucs GEO que Google diu que no necessites
A mesura que el GEO ha guanyat popularitat, també han aparegut moltes recomanacions que prometen millorar la visibilitat en sistemes generatius.
Google ja n’ha desmentit algunes de manera bastant clara.
No és necessari per posicionar a Google ni per aparèixer a AI Overviews o AI Mode.
No cal dividir el contingut en fragments d’una mida concreta perquè Google l’entengui.
No cal reescriure tot el contingut amb una fórmula especial pensada per a IA.
No existeix cap schema específic per posicionar en experiències generatives de Google.
Fabricar mencions amb l’únic objectiu d’influir en la IA no és una estratègia sòlida.
llms.txt: serveix per posicionar a Google?
No. Google Search no utilitza llms.txt.
Crear-lo no perjudica la web, però tampoc millora la seva visibilitat ni el seu posicionament a Google, incloses funcionalitats com AI Overviews o AI Mode. Això no significa que llms.txt no pugui tenir utilitat en altres plataformes.
Significa simplement que: Per Google, llms.txt no és un factor GEO ni SEO.
Cal reescriure el contingut específicament per a la IA?
Tampoc. Google pot entendre sinònims i diferents formes d’expressar una mateixa necessitat.
Per això no necessitem crear continguts diferents per a consultes si comparteixen la mateixa intenció.
Existeix un schema específic per GEO?
No. Les dades estructurades segueixen sent útils per explicar determinats tipus de contingut a Google, però no existeix un schema especial per “posicionar a la IA”.
Cal fragmentar el contingut en blocs petits perquè la IA l’entengui?
Google diu que no és necessari. Els seus sistemes poden entendre diferents temes i matisos dins d’una mateixa pàgina i recuperar la part que considerin rellevant.
Utilitzar:
- Paràgrafs curts.
- H2 i H3 descriptius.
- Taules.
- Llistes.
- Definicions.
- Answer capsules.
Continua sent útil perquè millora la lectura i la comprensió. Però no perquè existeixi una mida màgica que la IA necessiti.
Aconseguir mencions artificials ajuda?
Google diferencia entre tenir una presència real a Internet i buscar mencions inautèntiques amb l’únic objectiu d’influir en la IA.
Què diuen els estudis sobre GEO?
La documentació oficial ens explica què recomana Google, però la recerca ens ajuda a entendre si determinades característiques del contingut poden influir en la citabilitat.
L’estudi original de GEO
El treball acadèmic que va popularitzar el concepte GEO va provar diferents formes de modificar contingut dins d’un entorn experimental.
Entre les tècniques analitzades hi havia:
- Afegir citacions.
- Incorporar estadístiques.
- Utilitzar fonts.
- Millorar la claredat.
- Afegir informació més autoritativa.
En determinats escenaris, algunes d’aquestes tècniques van arribar a produir millores de visibilitat d’aproximadament un 40%. Però aquesta dada s’ha d’interpretar bé.
Què sabem el 2026?
Una revisió publicada el 2026 va analitzar 45 estudis relacionats amb Generative Engine Optimization.
La conclusió és molt més prudent: l’evidència disponible continua sent heterogènia i encara és difícil demostrar causalitat de manera consistent entre plataformes.
Una de les distincions més importants és aquesta: aconseguir que un contingut sigui recuperat no és el mateix que aconseguir que, una vegada recuperat, sigui seleccionat o citat.
Algunes tècniques analitzades a l’estudi original de GEO van arribar a produir millores aproximades del 40% dins del seu entorn experimental.
SEO per a LLMs: és igual a Google, ChatGPT i Perplexity?
No. Cada sistema pot recuperar i seleccionar informació de manera diferent.
El que Google confirma per a AI Overviews o AI Mode no s’ha de convertir automàticament en una regla per ChatGPT, Perplexity o qualsevol altre LLM.
Per això, davant d’una pregunta com: “Com posicionar a ChatGPT?” la resposta més rigorosa avui és:
No existeix una recepta pública i confirmada equivalent al SEO tradicional.
- Pública.
- Clara.
- Coherent.
- Verificable.
- Fàcil de rastrejar.
- Present en fonts fiables.
Això no és una fórmula per posicionar en tots els LLMs, sinó una base raonable perquè diferents sistemes puguin entendre i recuperar millor la informació.
Com fer SEO per a IA avui
Si avui haguéssim de preparar una web perquè continuï guanyant visibilitat tant en cercadors com en experiències generatives, prioritzaríem sis coses.
La web ha de ser fàcil de rastrejar, indexar i entendre.
La keyword research ha de servir per entendre preguntes, necessitats, serveis, objeccions i subtemes relacionats.
Experiència pròpia, exemples reals, dades, captures, opinions argumentades, metodologies i casos pràctics.
Utilitzar answer capsules, taules, llistes o definicions quan ajuden i recolzar les afirmacions importants amb fonts fiables.
Fer clar qui és l’empresa, què ofereix, en què és especialista i reforçar una presència externa legítima.
Revisar quines pàgines i consultes guanyen visibilitat, què queda obsolet i quines accions generen negoci.
llms.txt esperant millorar Google.Com saber si el SEO per a IA està funcionant?
Quantes vegades el contingut guanya visibilitat dins de Search.
Quantes visites arriben a la web des dels resultats de Google.
Quines cerques estan generant visibilitat per al contingut.
Quins continguts guanyen o perden presència orgànica.
Analitzar tendències al llarg del temps en lloc de quedar-nos amb una única dada puntual.
Comprovar si la marca apareix en respostes relacionades amb el seu àmbit.
Analitzar si el sistema utilitza pàgines de la web com a font de suport.
Entendre quins tipus de webs i continguts acostuma a recuperar cada plataforma.
Observar si determinades pàgines o marques apareixen de manera repetida al llarg del temps.
En resum: el GEO amplia el SEO, no el substitueix
El GEO ens obliga a ampliar la manera com entenem la visibilitat orgànica, però no a començar de zero.
Google continua basant les seves experiències generatives en Search i, de moment, no existeix cap fórmula universal per “posicionar a la IA”.
Per això, abans de buscar el pròxim hack GEO, la pregunta que ens sembla més útil és una altra:
Què aporta el nostre contingut perquè un cercador o un sistema generatiu el consideri una bona font?
Aquests clients ja confien en nosaltres
