¿Qué es un motor generativo?
Un motor generativo es un sistema de búsqueda que combina varios modelos de lenguaje con un buscador: reformula la consulta, recupera páginas, las resume y redacta con ellas una respuesta propia, con citas a las fuentes usadas. El término lo formalizó en 2023 el artículo académico que dio nombre al GEO, y lo cumplen AI Overviews, Perplexity o ChatGPT con búsqueda.
Lo esencial
- Un motor generativo no es un modelo: es un sistema que junta modelos de lenguaje con un buscador que recupera páginas en el momento de responder.
- El artículo del GEO lo describe en tres pasos de modelo: convertir la consulta en varias búsquedas, resumir cada fuente y redactar una respuesta con citas.
- Cada motor recupera de un sitio distinto: Google, de su índice; ChatGPT y Perplexity, con sus propios rastreadores de búsqueda, que se permiten o se bloquean en robots.txt.
- Un LLM sin búsqueda no es un motor generativo: contesta con lo que aprendió al entrenarse y no puede citar tu página.
- Para una tienda, cada paso es una puerta distinta: ser recuperada, que su página se resuma bien y salir citada.
«Motor generativo» traduce generative engine, un término de investigación, y no tiene que ver con los generadores de imágenes ni con un motor de videojuegos. Nombra el sistema que hay detrás de una respuesta redactada en la búsqueda con IA: no el modelo que escribe, sino el conjunto de modelos y buscador que decide qué páginas leer y qué decir con ellas. Es una de las familias de motor de respuestas, la que redacta con páginas ajenas. A una tienda le importa porque cada pieza de ese sistema es un punto donde su ficha entra o se queda fuera, y conocer las piezas dice dónde mirar cuando no sale.
Cómo funciona
El término lo fijaron Pranjal Aggarwal y sus coautores en el artículo de 2023 que bautizó el GEO (Generative Engine Optimization). Lo presentan como un nuevo tipo de buscador que usa modelos generativos para reunir y resumir información, y lo formalizan bajo un marco único: un motor generativo recibe la consulta del usuario, más información personal del usuario, y devuelve una respuesta en lenguaje natural.[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization Por dentro tiene dos componentes: un conjunto de modelos generativos, cada uno con un propósito (reformular la consulta, resumir), y un buscador que devuelve fuentes para cada búsqueda.[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization
El flujo que proponen, que según los autores se parecía mucho al de Bing Chat cuando lo escribieron, tiene tres pasos de modelo:[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization
- Reformular. Un modelo descompone la consulta en varias búsquedas más simples, que el buscador entiende mejor.
- Recuperar y resumir. El buscador devuelve una lista ordenada de fuentes, y otro modelo resume cada una.
- Responder. Un tercer modelo redacta con esos resúmenes una respuesta única, normalmente un texto estructurado con citas dentro.
Las citas no son decoración: los autores las justifican por la tendencia de los modelos de lenguaje a inventar información, y piden a un motor ideal que todas las frases estén respaldadas por citas y que todas las citas respalden su frase.[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization Esos dos criterios vienen de una auditoría de 2023 que los midió en cuatro buscadores de este tipo y encontró respuestas fluidas con muchas afirmaciones sin respaldo.[2]arXiv (Nelson F. Liu, Tianyi Zhang y Percy Liang, 2023). Evaluating Verifiability in Generative Search Engines El artículo describe además una versión conversacional, de varios turnos, que encaja con los asistentes de hoy.[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization
Google describe la misma arquitectura con su vocabulario. Sus funciones de IA usan la generación aumentada por recuperación (RAG), que también llama grounding, con sus sistemas de clasificación trayendo páginas de su índice, y el query fan-out, un conjunto de consultas relacionadas que el modelo lanza a la vez.[3]Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search Es el paso 1 del artículo con otro nombre.
De dónde recupera cada motor
El buscador del paso 2 no es el mismo en todos los servicios, y eso decide qué puerta tiene que tener abierta una tienda:
| Motor | De dónde recupera | Lo que necesita tu página |
|---|---|---|
| AI Overviews y el Modo IA | El índice de la Búsqueda de Google | Estar indexada y poder mostrarse con fragmento[4]Google Search Central. AI features and your website |
| ChatGPT con búsqueda | Las webs que muestra con OAI-SearchBot, su agente de búsqueda | No bloquear a OAI-SearchBot: los sitios que lo excluyen no salen en sus respuestas de búsqueda, salvo como enlaces de navegación[5]OpenAI. Overview of OpenAI Crawlers |
| Perplexity | Lo que rastrea PerplexityBot, y visitas que pide un usuario | Permitir a PerplexityBot; las visitas de Perplexity-User suelen ignorar robots.txt[6]Perplexity. Perplexity Crawlers |
| La búsqueda generativa de Bing | Los resultados de Bing, combinados con modelos de lenguaje | Estar en los resultados de Bing[7]Microsoft, blog de Bing Search (24 de julio de 2024). Introducing Bing generative search |
Cada uno, además, puede usar modelos y técnicas distintos para redactar. Google lo avisa incluso dentro de casa: AI Overviews y el Modo IA pueden dar respuestas y enlaces distintos porque no usan necesariamente los mismos modelos.[4]Google Search Central. AI features and your website
En una tienda
Un ejemplo ficticio: alguien pregunta «bolsa estanca de 20 litros para kayak que aguante una inmersión». Así pasa esa consulta por un motor generativo, y lo que decide en cada paso si entra una tienda que la vende:
| Paso | Qué hace el motor | Qué decide si entra tu ficha |
|---|---|---|
| Reformular | Lanza búsquedas como «bolsa estanca 20 l IPX7», «bolsa estanca kayak opiniones» o «diferencia IPX6 IPX7» | Que tu ficha responda a alguna de ellas, aunque no a la frase literal |
| Recuperar | Trae las fuentes mejor clasificadas de su índice | Que la ficha esté indexada y que su rastreador pueda leerla |
| Resumir | Condensa cada fuente | Que el grado de protección, la capacidad y el cierre estén en texto, no en una foto |
| Responder | Redacta y cita | Que tu ficha respalde mejor que otras la frase que la cita |
La primera fila es la que más sorprende. Tu ficha puede entrar por una búsqueda que nadie escribió, la que el motor generó al reformular, y quedarse fuera de la que sí escribió el comprador.
Lo que se suele confundir
Que el motor busca exactamente lo que escribió el comprador. El artículo del GEO describe un primer modelo que convierte la consulta en varias búsquedas más simples,[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization y Google dice que sus funciones de IA lanzan consultas relacionadas a la vez para traer más resultados.[3]Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search Medir solo la posición de tu ficha para la frase literal deja fuera las búsquedas por las que el motor la encuentra de verdad.
Cómo comprobarlo
- Abre tu
robots.txty confirma que dejas pasar a OAI-SearchBot y a PerplexityBot. Los cambios tardan hasta unas 24 horas en notarse en los dos.[5]OpenAI. Overview of OpenAI Crawlers[6]Perplexity. Perplexity Crawlers - Confirma en Search Console que tus fichas están indexadas y que nada les impide mostrar un fragmento, que es lo que Google pide para usarlas en AI Overviews y en el Modo IA.[4]Google Search Central. AI features and your website
- Busca en los registros del servidor las visitas de cada rastreador a tus fichas: si un motor no las visita, no puede recuperarlas.
- Escribe las búsquedas en las que se partiría la pregunta de tu cliente: la característica técnica, la comparación, las opiniones. Comprueba que alguna página tuya responde a cada una.[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization
- Lanza la misma pregunta en cada motor y anota las fuentes citadas, en chats nuevos y en días distintos: cada motor recupera de un sitio distinto y redacta con modelos distintos.[4]Google Search Central. AI features and your website
Concepto cercano: LLM
Un LLM (modelo de lenguaje grande) es una pieza; un motor generativo es el sistema que usa varias de esas piezas junto a un buscador.[1]arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization La diferencia se ve en el mismo producto: ChatGPT contestando sin buscar es un modelo que responde con lo que aprendió al entrenarse, sin fuentes; ChatGPT con búsqueda es un motor generativo, que recupera páginas y las cita. Solo en el segundo caso puede tu ficha ser la fuente, y solo ahí cuenta lo que tu ficha dice hoy.
Para seguir, el resumen generativo explica el texto que produce este sistema, y la ruta de lectura de búsqueda con IA ordena el resto de términos.
Sinónimos
- English
- generative engine, generative search engine
- Español
- motor de búsqueda generativo, buscador generativo
Fuentes
- [1] arXiv (Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan y Deshpande; KDD 2024). GEO: Generative Engine Optimization. Consultado el . ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑
- [2] arXiv (Nelson F. Liu, Tianyi Zhang y Percy Liang, 2023). Evaluating Verifiability in Generative Search Engines. Consultado el . ↑
- [3] Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search. Consultado el . ↑ ↑
- [4] Google Search Central. AI features and your website. Consultado el . ↑ ↑ ↑ ↑
- [5] OpenAI. Overview of OpenAI Crawlers. Consultado el . ↑ ↑
- [6] Perplexity. Perplexity Crawlers. Consultado el . ↑ ↑
- [7] Microsoft, blog de Bing Search (24 de julio de 2024). Introducing Bing generative search. Consultado el . ↑
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