# Qué es LLMO (Large Language Model Optimization)

> Qué es el LLMO (optimización para modelos de lenguaje), en qué se diferencia del GEO y qué puede controlar una tienda de lo que ChatGPT dice de ella.

URL: https://clione.ai/es/glosario/llmo/
Lang: es

El LLMO, la optimización para un [LLM (modelo de lenguaje grande)](/es/glosario/llm/), suena a una disciplina nueva, pero describe casi el mismo trabajo que el [GEO (Generative Engine Optimization)](/es/glosario/geo/). La pregunta útil, entonces, no es qué es el LLMO en abstracto, sino **qué añade al GEO**. La respuesta corta es una: un asistente puede hablar de tus productos sin haber visitado tu web ese día, con lo que aprendió al entrenarse, y esa parte es la que el nombre LLMO pone en primer plano.

## Cómo llega una marca a una respuesta

Un modelo de lenguaje puede responder por dos vías, y a menudo usa las dos a la vez.

**Lo que aprendió al entrenarse.** Para reunir datos de entrenamiento, las empresas que hacen los modelos rastrean la web. OpenAI, por ejemplo, lo hace con [GPTBot](/es/glosario/gptbot/): rastrea contenido que puede usarse para entrenar sus modelos fundacionales, y bloquearlo en [robots.txt](/es/glosario/robots-txt/) indica que el contenido de tu sitio no debe usarse para ese entrenamiento.[^openai-bots] En Google, el control equivalente es [Google-Extended](/es/glosario/google-extended/), que sirve para limitar el entrenamiento y el [_grounding_](/es/glosario/grounding/) en algunos de sus otros sistemas.[^google-ai-features]

**Lo que busca en el momento.** ChatGPT puede buscar en la web de forma automática cuando la pregunta se beneficia de información actual, y entonces la respuesta puede llevar citas a sus fuentes. Para buscar, **reescribe tu pregunta en una o varias consultas más concretas** que envía a sus proveedores de búsqueda.[^openai-search-help] Las webs que muestra las rastrea otro agente, [OAI-SearchBot](/es/glosario/oai-searchbot/): si lo bloqueas, tu sitio no aparece en las respuestas de búsqueda de ChatGPT, aunque todavía puede salir como enlace de navegación.[^openai-bots]

Las dos vías se mezclan en las compras. Para decidir qué productos enseña, ChatGPT tiene en cuenta los metadatos estructurados de proveedores propios y de terceros, como el precio o la descripción, y también **las respuestas que el propio modelo genera antes de mirar resultados de búsqueda nuevos**.[^openai-shopping-help] Dicho de otro modo: lo que el modelo ya «cree» de un producto entra en la respuesta antes de que busque nada.

## Qué añade el LLMO al GEO

El GEO tiene un origen preciso: un artículo de investigación publicado en arXiv el 16 de noviembre de 2023 y aceptado en KDD 2024, que define los [motores generativos](/es/glosario/motor-generativo/) como sistemas que responden **sintetizando información de varias fuentes y resumiéndola con un LLM**.[^geo-paper] Es decir, el GEO nace pensando en la segunda vía, la de las fuentes que el motor recupera y cita.

El LLMO no tiene un documento equivalente. La guía de Google para optimizar en la búsqueda generativa nombra el [AEO (Answer Engine Optimization)](/es/glosario/aeo/) y el GEO como términos que se usan para el trabajo de mejorar la visibilidad en la [búsqueda con IA](/es/glosario/busqueda-con-ia/), y responde que, para la Búsqueda de Google, eso sigue siendo SEO; el LLMO no aparece.[^google-ai-guide] Lo que el LLMO tiene propio es la primera vía, el entrenamiento, y ahí **una tienda controla poco y tarde**: puede decidir si deja rastrear a los agentes de entrenamiento, pero ninguna de las páginas de OpenAI citadas aquí dice cada cuánto se entrenan sus modelos ni cómo entra en ellos una página concreta.[^openai-bots]

## En una tienda

El ajuste más concreto que separa el LLMO del GEO está en el `robots.txt`. OpenAI pone este caso como ejemplo: permitir OAI-SearchBot para aparecer en la búsqueda de ChatGPT y bloquear GPTBot para que lo rastreado no se use en el entrenamiento, porque **cada ajuste es independiente del otro**.[^openai-bots] En una tienda **ejemplo ficticio**, quedaría así:

```text
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: GPTBot
Disallow: /
```

Con este archivo, la tienda puede salir citada cuando ChatGPT busca, pero pide que su contenido no entre en el entrenamiento. Es una decisión de LLMO en estado puro: no cambia nada de lo que ChatGPT encuentra hoy al buscar, y decide si tus fichas pueden formar parte de lo que sus modelos sepan mañana. Para una pregunta de compra pesa más el primer bloque: ChatGPT busca en la web cuando la pregunta se beneficia de información actual, y el precio y las existencias de hoy solo llegan por esa vía.[^openai-search-help]


Que bloquear GPTBot saca tu tienda de ChatGPT. No es así: GPTBot es el [rastreador](/es/glosario/rastreador/) de entrenamiento, y lo que decide si sales en las respuestas de búsqueda de ChatGPT es OAI-SearchBot. OpenAI lo dice sin ambigüedad: **cada ajuste es independiente**, y puedes permitir uno y bloquear el otro.[^openai-bots] Al revés también falla: dejar pasar a GPTBot no te mete en las respuestas de búsqueda si bloqueas OAI-SearchBot.[^openai-bots]


## Cómo comprobarlo

1. **Abre tu `robots.txt`** y mira qué haces con GPTBot y con OAI-SearchBot por separado. Un cambio puede tardar unas 24 horas en notarse en la búsqueda de ChatGPT.[^openai-bots]
2. **Pregunta a ChatGPT por tu producto en un chat nuevo** y mira si la respuesta trae citas o fuentes. Las respuestas que usan la búsqueda pueden incluir citas; una respuesta sin ninguna probablemente salió de lo que el modelo ya sabía.[^openai-search-help]
3. **Repite la pregunta eligiendo la herramienta de búsqueda** y compara las dos respuestas con tu [ficha de producto](/es/glosario/ficha-de-producto/).[^openai-search-help]
4. **Revisa que tus [datos estructurados](/es/glosario/datos-estructurados/) de producto estén completos**: precio y descripción son parte de lo que ChatGPT tiene en cuenta para elegir productos.[^openai-shopping-help]
5. **Ante una propuesta de LLMO, pregunta qué vía trabaja** y cómo la va a medir. Google avisa de que ninguna herramienta de terceros tiene acceso a sus sistemas internos de clasificación ni de IA.[^google-ai-guide]

## Concepto cercano: GEO

El GEO tiene un artículo de origen y Google lo nombra en su guía;[^google-ai-guide] el LLMO es su variante centrada en el modelo. En la práctica comparten casi todo: que tu página se pueda rastrear, indexar y citar, y que diga algo propio. El GEO se mide en citas dentro de respuestas compuestas con fuentes recuperadas;[^geo-paper] el LLMO añade la pregunta de qué sabe el modelo de ti sin buscar, y esa no la responde ningún informe de las plataformas citadas aquí: se responde preguntando, como en el paso 2. Si una propuesta usa los dos nombres, lo que importa es si incluye esa segunda pregunta y cómo piensa responderla.

Para seguir, la comparativa [GEO, AEO y SEO: qué cambia para una tienda online](/es/comparativas/geo-aeo-seo/) pone los nombres uno al lado del otro, y la [ruta de lectura de búsqueda con IA](/es/aprender/busqueda-con-ia/) ordena el resto de términos.