Durante años, buena parte de la batalla digital de las marcas pasó por Google. Estar bien posicionadas en buscadores podía definir cuántas visitas recibía una web, cuántos leads generaba una empresa y, en muchos casos, cuánto vendía. Pero ese escenario empezó a moverse.
A medida que herramientas como ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros motores de inteligencia artificial se vuelven parte de la vida cotidiana de millones de usuarios, también cambia la forma en la que las personas buscan información, comparan opciones y toman decisiones. En vez de entrar a Google, cada vez más usuarios hacen una pregunta directa y reciben una respuesta armada por una IA.
Ese cambio, que todavía muchos equipos de marketing están intentando dimensionar, abrió una nueva pregunta para las marcas: ¿están apareciendo en esas respuestas? Y si la respuesta es sí, ¿cómo están apareciendo?
Sobre esa transición hablamos con Nico Bignu, fundador y CEO de GEO Metrics, una startup creada para monitorear cómo aparecen las marcas en respuestas generadas por IA y ofrecer recomendaciones para mejorar ese posicionamiento en distintos modelos. Argentino y radicado en España, Bignu viene trabajando desde hace años en la intersección entre inteligencia artificial, datos y negocios.
Una señal que empezó como anomalía
La idea, según cuenta Bignu, no surgió de una intuición sobre el futuro, sino de un patrón concreto en los datos.
El equipo empezó a detectar que algunos clientes con posiciones sólidas en Google estaban perdiendo tráfico orgánico sin una razón técnica evidente. “Los rankings estaban estables, pero las visitas caían”. Esa aparente contradicción fue una de las primeras señales de que algo más profundo estaba ocurriendo.
Al cruzar ese comportamiento con el crecimiento de ChatGPT Search, Perplexity y los AI Overviews de Google, la hipótesis empezó a tomar forma. “Los usuarios estaban haciendo las preguntas en otro lado. Y ahí no había ningún dato. Eso es un mercado”.
Lo que GEO Metrics vio fue que el problema ya no era solo aparecer en Google, sino entender qué pasa cuando la decisión del usuario empieza a formarse dentro de un entorno conversacional.
La lógica detrás del GEO
En este nuevo escenario surgió una disciplina que empieza a ganar fuerza: GEO, o Generative Engine Optimization. El concepto funciona como una evolución del SEO tradicional, aunque con una diferencia central: ya no se trata solo de posicionar páginas en rankings, sino de lograr que una IA mencione, cite o recomiende una marca cuando alguien hace una consulta relevante.
Bignu lo resume así: “La diferencia fundamental con el SEO es esa: en Google rankeás una página. En IA, buscás que el modelo te cite como respuesta”.
La definición ayuda a entender por qué varias agencias, equipos de marketing y especialistas en SEO empezaron a mirar este terreno con más atención. Si el usuario ya no recorre una lista de resultados, sino que interactúa con una respuesta sintetizada, la disputa por visibilidad se corre a otro nivel.
GEO Metrics no plantea una ruptura total con la lógica anterior, sino una continuidad adaptada a otro canal. Como dice el fundador, “Los principios de fondo — ser relevante, ser autoridad, ser confiable — son los mismos”.
El nuevo punto ciego de las marcas
Una de las ideas más fuertes detrás de la startup es que, mientras el ecosistema de búsqueda cambia, muchas marcas siguen operando sin herramientas claras para medir qué lugar ocupan dentro de ese nuevo mapa.
En la etapa del SEO tradicional, plataformas como Google Search Console permitían seguir de cerca posiciones, clics, impresiones o CTR. En el mundo de las respuestas generadas por IA, ese tablero todavía no está tan estandarizado.
Ahí es donde GEO Metrics intenta posicionarse. La plataforma busca mostrar si una marca está siendo mencionada por distintos modelos, cómo es descrita, con qué competidores aparece asociada, qué sitios son citados como fuente y si hay errores o afirmaciones falsas en las respuestas.
Ese último punto no es menor. Según Bignu, uno de los riesgos que aparece en esta nueva capa del consumo de información son las llamadas alucinaciones, cuando un modelo inventa datos, mezcla atributos o presenta productos, precios o descripciones incorrectas. “Una alucinación negativa repetida en millones de respuestas es un problema de reputación de magnitud real”.
Una plataforma pensada también para agencias
Aunque GEO Metrics puede ser utilizada por marcas, una parte central de su propuesta está pensada para agencias y equipos de marketing, SEO o comunicación. No es casual.
Bignu explica que muchas de esas agencias ya empezaron a recibir preguntas de sus clientes sobre cómo aparecer en ChatGPT o qué estrategia seguir frente al crecimiento de estos motores, pero todavía no cuentan con herramientas sólidas para medir resultados y empaquetar el servicio.
“Sin medición, no podés vender un servicio”.
En lugar de competir con las agencias, GEO Metrics busca convertirse en la infraestructura que les permita ofrecer GEO como una nueva línea de negocio. “Las agencias no compran otra herramienta más — compran la posibilidad de facturar un servicio nuevo”.
Eso también ayuda a explicar parte del posicionamiento de la empresa, que se presenta como una herramienta especialmente pensada para el mercado hispanohablante y para estructuras que trabajan con múltiples clientes, reportes white-label y esquemas de reventa.
A eso se agrega la conexión vía MCP, que permite analizar datos usando modelos como Claude, ChatGPT o Perplexity y suma una capa adicional de trabajo sobre la información que procesa la plataforma.
Medir un terreno fragmentado
Uno de los desafíos de este mercado es que, como plantea Bignu, no existe una sola IA ni una sola lógica de respuesta. “Las diferencias son enormes”, explica, porque “cada modelo tiene una dieta informacional distinta y prioridades diferentes”.
ChatGPT, por ejemplo, “tiende a favorecer contenido fresco, factual y con alta consistencia entre fuentes”. Gemini “integra datos del Knowledge Graph de Google y tiene acceso a información local y estructurada en tiempo real”. Perplexity, en cambio, “da mucho peso a Reddit, Wikipedia y papers académicos”, mientras que Claude “penaliza el sensacionalismo, prefiere contenido long-form con respaldo empírico, y domina entornos corporativos B2B”.
Para GEO Metrics, esa fragmentación vuelve insuficiente mirar un único motor. “Una marca puede tener 70% de Share of Model en Perplexity y 20% en ChatGPT. Si solo mirabas uno, tu estrategia está mal calibrada”.
La apuesta de la compañía es justamente ofrecer una visión más amplia de ese escenario, con monitoreo sobre múltiples modelos y medición diaria. En un entorno todavía cambiante, donde no hay estándares del todo consolidados, esa promesa de visibilidad aparece como uno de los activos más importantes para marcas y agencias.
Timing, educación y mercado
Como ocurre con muchas startups que nacen alrededor de una nueva categoría, GEO Metrics no solo busca vender un producto: también necesita explicar por qué ese producto importa.
Bignu reconoce que uno de los principales aprendizajes de esta etapa fue entender que en mercados emergentes la venta empieza mucho antes de la demo. “El aprendizaje más grande de vender una categoría nueva es que tenés que educar antes de vender”.
Ese esfuerzo por educar al mercado es parte del costo —y también de la oportunidad— de construir en una categoría que todavía se está formando. En este caso, además, con una dificultad adicional: el comportamiento del usuario cambia rápido, las plataformas también, y muchas empresas todavía no tienen claro cuánto de ese cambio ya está impactando en su negocio.
Por eso, para el fundador, el timing fue decisivo. “El aprendizaje más honesto es que el timing importa más que la perfección del producto”. Llegar demasiado temprano puede implicar gastar recursos explicando un problema que todavía nadie siente. Llegar tarde, en cambio, puede significar entrar a competir cuando otro ya educó al mercado y ganó escala.
El equipo detrás de GEO Metrics
Detrás de GEO Metrics hay también un equipo con historia compartida. Nico Bignu, Miguel Ángel Liebanas, Agus Bignu y Toni Parri se conocieron en el máster de IA de la Universidad de Granada y, según cuenta el fundador, desde 2020 vienen construyendo empresas juntos. “De ahí salió algo que va más allá de una sociedad: somos amigos”.
Para Bignu, esa dinámica también influye en cómo trabajan. “Cuando hay un problema difícil, no hay ego en la mesa. Hay cuatro personas que se conocen desde hace años y que tienen el mismo objetivo”. En esa estructura, él lidera la visión estratégica y el go-to-market; Miguel Ángel Liebanas está al frente de la arquitectura técnica y la integración con los modelos; Agus Bignu trabaja en el desarrollo de modelos de IA, scoring y análisis del embudo; y Toni Parri se enfoca en operación, ciclo de vida del cliente y dashboards. A ellos se suman Fermín, en growth, y Max y Polo, también cofundadores del proyecto, con foco en estrategia, branding y relación con clientes enterprise.
Una startup en una categoría que recién empieza
GEO Metrics ya alcanzó, según Bignu, seis cifras largas anuales, y hoy tiene el foco puesto en consolidar España y escalar en Latinoamérica, con Argentina como uno de sus mercados prioritarios. Pero más allá de la facturación, hay una métrica que el equipo sigue de cerca: cuántas agencias logran construir ingresos propios a partir del uso de la plataforma.
La definición vuelve a mostrar cómo se piensa la empresa a sí misma: no solo como software, sino como una capa que permite monetizar un nuevo servicio en un momento de transición para la industria.
En un ecosistema lleno de proyectos que giran alrededor de la IA, GEO Metrics eligió pararse en un lugar concreto: el del impacto que esa tecnología ya está teniendo en la visibilidad de las marcas. Y desde ahí intenta construir.
Al final, el consejo que deja Bignu también funciona como síntesis de esa lógica. “Andá al dolor, no a la tecnología”.
