Resumen: Cómo ayudar a que sus libros sean encontrados por la IA. Reflexiones tras la Feria de Fráncfort 2026 sobre la encontrabilidad de los libros: cómo un título entra en una respuesta de IA, qué cambia cuando el lector no hace clic, por qué el sitio web y el ONIX de la editorial deben ser fuentes de verdad, y una guía de diagnóstico con diez libros del catálogo.
Volví de la Feria de Fráncfort con la cabeza llena de ideas. Todavía estoy digiriendo las conversaciones, las ponencias y los encuentros, intentando conectar todo eso con lo que vivimos en el mercado editorial brasileño. Una cuestión ha ocupado buena parte de esas reflexiones: la encontrabilidad de los libros.
La palabra es rara, pero la pregunta es sencilla. Publicamos, producimos, distribuimos y promocionamos. Aun así, ¿cómo encuentra el lector un libro que ni siquiera sabe que existe?
Parte de ese descubrimiento ya ocurre en conversaciones con asistentes de IA. La gente usa esos chats para investigar temas, comparar opciones y pedir recomendaciones, también de lectura. Eso pasa por ChatGPT, por Gemini, por Perplexity y por las experiencias conversacionales del propio buscador de Google. El lector puede explicar lo que busca, añadir preferencias y hacer nuevas preguntas hasta llegar a una sugerencia que le interese.
En ese contexto es donde el GEO cobra relevancia. La sigla apareció en muchas conversaciones sobre inteligencia artificial en Fráncfort, pero la pregunta que plantea a una editorial es sencilla: ¿cómo consigo que esos sistemas encuentren mi libro y entiendan cuándo puede ser una buena recomendación?
Llevé esa cuestión al LatAm Stage en la ponencia Metadata's new reader isn't human. It's AI. En español, el nuevo lector de los metadatos no es humano, es la inteligencia artificial. Antes incluso de que el lector abra la cubierta, un sistema puede haber consultado los datos del libro, comparado sus características con las de otras obras y decidido mencionarlo.
Por eso he insistido en cuidar el sitio web de la editorial y los metadatos que esta pone en circulación. La página presenta el libro al público; los metadatos llevan esa presentación a las distribuidoras, a las librerías y a los sistemas que ayudan en el descubrimiento. Los dos deben contar la misma historia, con información específica, fiable y actualizada.
Cómo entra un libro en una respuesta de IA
Imagine a alguien preguntando: “Quiero una novela brasileña ambientada en el campo, con relaciones familiares complejas, para debatir en un club de lectura”. La persona no citó título ni autor. Describió un deseo. Para que un libro entre en esa conversación, la información disponible sobre él tiene que permitir esa conexión.
De ese tipo de presencia trata el GEO, sigla de Generative Engine Optimization, u optimización para motores generativos. Cuando consultan la web, herramientas como ChatGPT, Gemini y Perplexity, además de las funciones de IA de Google, pueden reunir información de varias fuentes para construir una respuesta, a veces acompañada de enlaces. No toda respuesta de un chat implica una búsqueda web. Cuando esa consulta ocurre, sin embargo, el contenido público del sitio web y de otros canales puede ayudar a componer la respuesta. Por eso conviene distinguir si la herramienta está buscando fuentes o respondiendo sin consultar páginas en ese momento.
Ya conocemos el SEO, la optimización para motores de búsqueda, que ayuda a que una página sea encontrada en Google y en otros buscadores. También existe el AEO, orientado a las respuestas directas. Esos enfoques se mezclan, y el SEO sigue siendo necesario. Con el GEO cobra protagonismo otra preocupación: ¿cómo se entenderá y se usará la información sobre el libro dentro de una respuesta?
Aquí el trabajo editorial marca la diferencia. Una sinopsis vaga, una clasificación genérica y una página casi vacía ofrecen poco para esa asociación. Una descripción fiel a la obra, con contexto y coherencia entre los metadatos, permite entender mucho mejor qué ofrece ese libro.
Ser citado, recibir una visita y vender un libro son resultados distintos. Conviene hacer seguimiento de cada uno de ellos para entender qué está aportando esa presencia al catálogo.
Qué cambia cuando el lector no necesita hacer clic
Durante años nos acostumbramos a un recorrido: Google mostraba los resultados, la persona hacía clic y llegaba a un sitio web. Cuando la respuesta aparece en el propio buscador, parte de ese recorrido deja de producirse. Para quien produce contenido surge una pregunta difícil: ¿cómo sostener el trabajo si parte de la audiencia ya no llega a la página?
Un estudio del Pew Research Center, publicado en julio de 2025 a partir de la navegación de 900 adultos en Estados Unidos, ayuda a dimensionar la cuestión. En las búsquedas con resumen de IA hubo clic en resultados tradicionales en el 8% de los casos. Sin el resumen, la tasa fue del 15%. El estudio retrata a ese grupo y ese periodo, pero da una buena razón para prestar atención al cambio.
Google presenta sus funciones de IA como nuevas posibilidades de descubrimiento y necesita acomodar la publicidad en esa experiencia. Los sitios web y los anunciantes también están intentando entender cómo quedan los caminos de la atención, de la compra y de la remuneración.
Para nosotros, los editores, eso trae una preocupación muy concreta. La presentación de un libro puede producirse antes de que el lector llegue al sitio web de la editorial o de la librería. ¿Qué información se está usando en esa presentación? ¿De dónde salió? ¿Representa bien la obra?
Lo que una librería pequeña puede enseñarnos
Una de las presentaciones que más me marcaron en Fráncfort tuvo lugar en el International Supply Chain Seminar, de EDItEUR, la organización responsable de ONIX y de Thema. Robin Fang, de Fox & Fable Booksellers, habló sobre el uso de IA para detectar demanda de libros.
El relato de una librería independiente hizo concreta una discusión que a veces parece lejana. Al poner a disposición de los sistemas información accesible, conseguía espacio en las respuestas junto a grandes minoristas. La cuestión era cómo convertirse en una fuente útil para quien recomienda y para quien compra.
Piense en el conocimiento que existe dentro de una editorial pequeña sobre un tema, un autor o una comunidad de lectores. Ese conocimiento tiene valor, pero necesita aparecer en las páginas y en los datos publicados. Si se queda solo en las conversaciones del equipo editorial, no llega a quien está buscando una lectura.
Los experimentos comentados en el encuentro, incluidos trabajos de Otterly.ai, reforzaron esa preocupación. Algunas pruebas encontraron diferencias notables en las citas de páginas completas frente a páginas poco informativas, además de mejoras asociadas a la información sobre premios y a direcciones de página más sencillas. Son resultados de situaciones concretas, no predicciones de lo que ocurrirá con cualquier catálogo. La lección que me llevo de ellos es el valor de poner a disposición lo que sabemos sobre los libros.
También afloraron los límites de soluciones presentadas como atajos. En uno de los experimentos citados, el llms.txt, archivo propuesto para presentar el contenido de sitios web a sistemas de IA, recibió solo 84 visitas entre más de 62 mil accesos de robots en 90 días. El resultado ayuda a poner su prioridad en perspectiva.
Los datos estructurados, como los que usan el vocabulario Schema.org para identificar libro, autor e ISBN, merecen atención técnica, pero su efecto varía de un sistema a otro. Del mismo modo, las páginas producidas en masa con IA se comportaron de forma distinta en Google y en otros asistentes. Ninguna de esas soluciones exime de una presentación fiable del catálogo.
Antes de nada, yo miraría su sitio web y haría algunas preguntas básicas. ¿La página explica el libro? ¿Los datos son correctos? ¿Hay información específica o solo adjetivos que servirían para cualquier título?
Los metadatos son una decisión editorial y comercial
Aquí es donde tenemos que cambiar nuestra manera de mirar los metadados. Deben dejar de verse como una tarea tediosa y burocrática, cumplida solo para dar de alta un registro, y pasar a formar parte de las decisiones editoriales y comerciales.
Cuando describimos un libro, estamos respondiendo a preguntas importantes: ¿quién es mi público? ¿Qué puede despertar su interés? ¿En qué situaciones tiene sentido esa lectura? ¿Qué temas, lugares y experiencias aborda la obra? ¿Qué la diferencia de otros títulos del catálogo?
En una obra de ficción, eso puede incluir el tono de la narración, los conflictos y la experiencia de lectura. En un libro de no ficción, puede ser la duda que ayuda a aclarar o el problema que enseña a afrontar. Es información que acerca el registro a la manera en que una persona pide una recomendación: “quiero una lectura ligera”, “necesito entender este tema” o “me gustó este autor, ¿qué puedo leer después?”.
Esas respuestas ayudan a construir la sinopsis, a definir la clasificación y a orientar la promoción. También dan al librero elementos para recomendar la obra y a los sistemas información para relacionarla con una búsqueda. Rellenar el registro pasa a ser una oportunidad de pensar cómo va a encontrar ese libro a sus lectores.
Eso exige conversación entre editorial, marketing, comercial y quien se ocupa de los sistemas. Quien leyó y acompañó la obra tiene mucho que aportar. Quien habla con libreros y lectores, también. El equipo responsable del registro tiene que ser capaz de transformar ese conocimiento en información útil y mantenerla actualizada.
No se trata de inventar un público para ampliar el alcance ni de prometer lo que el libro no ofrece. La fuerza de ese trabajo está en representar bien la obra. Unos metadatos completos pero contradictorios pueden confundir tanto a una persona como a un sistema.
El sitio web tiene que mostrar lo que la editorial sabe
El sitio web de la editorial debe ser una referencia fiable sobre su propio catálogo. Lectores, libreros, periodistas y sistemas automatizados necesitan encontrar ahí información coherente con los metadatos distribuidos a los demás canales.
Imagine una página con solo la cubierta, el precio y dos frases genéricas. “Una narración emocionante que sorprenderá al lector.” Puede llamar la atención, pero informa poco. ¿De qué trata esa historia? ¿Dónde ocurre? ¿Por qué alguien se interesaría por ella?
No hace falta convertir la sinopsis en un tratado ni desvelar el final de la trama. Basta con dar al texto de presentación el mismo cuidado que damos al diseño gráfico o a la corrección. Y procurar que el resto de la página ayude a conocer y elegir el libro.
Algunas medidas ayudan bastante:
- Tenga una página para cada libro, con identificación clara de las ediciones y los formatos disponibles. Incluya sinopsis, autoría, traducción cuando la haya, los ISBN e información relevante para la elección.
- Publique la información como texto accesible. Una ficha escondida en una imagen o disponible solo después de varias interacciones puede no ser recuperada por algunos sistemas. El equipo técnico tiene que comprobar qué consiguen leer los robots.
- Conserve las direcciones de las páginas. Si un cambio de plataforma altera las URL, haga las redirecciones para mantener el camino hasta las obras.
- Presente premios, reseñas y menciones en prensa con contexto, fechas y enlaces que permitan comprobar la información.
- Informe de las funciones de accesibilidad antes de la compra. La navegación estructurada, las descripciones de imágenes y otras características del EPUB deben describirse con precisión.
- Compruebe la coherencia entre el sitio web, la distribuidora y las librerías. Los datos de una misma edición tienen que coincidir en todos esos lugares.
También conviene mostrar las relaciones dentro del catálogo: páginas de autores enlazadas con sus obras, series en orden de lectura, títulos relacionados por materia y fondo editorial todavía accesible. Esas conexiones ayudan a quien navega y hacen más explícito el contexto de cada obra para los sistemas que consultan el sitio web.
La propia orientación de Google sobre las funciones de IA en la búsqueda mantiene el foco en las buenas prácticas tradicionales, sin exigir un marcado especial que garantice presencia en las respuestas. Hay un trabajo consistente por hacer, empezando por la calidad y la disponibilidad de la información.
El ONIX pone ese conocimiento en circulación
Si el sitio web es la referencia pública de la editorial, el ONIX ayuda a llevar la información a la cadena del libro. Me gusta pensar en él como una ficha compartida, con campos y significados acordados. La editorial envía, la distribuidora recibe y la librería interpreta, sin que cada empresa tenga que adivinar qué quiso decir la otra.
Título, ISBN y precio reciben atención porque son esenciales para la venta. Pero hay otros datos que ayudan a explicar por qué alguien se interesaría por el libro, y conviene mirarlos con más cuidado.
Podemos empezar por el público. “Para profesores de primaria que quieren trabajar la educación financiera en el aula” dice mucho más que solo “educación”. En ONIX, esa descripción puede registrarse en AudienceDescription. Para rellenarla bien, tenemos que pensar en el lector y en el contenido que la obra ofrece realmente.
Los textos de presentación también tienen su sitio. TextContent reúne tipos de texto como la descripción, el índice y los materiales de apoyo. Otra información tiene campos propios, como la biografía vinculada al autor o a otro colaborador. Organizar cada contenido en el lugar adecuado ayuda a quien recibe los datos a utilizarlos.
Las reseñas y menciones de terceros pueden registrarse en CitedContent; los premios, en Prize. Si un libro ha sido premiado, esa información tiene que acompañarlo, con el nombre del premio, el año y el resultado correctos. No tiene sentido esperar a una reimpresión para actualizar el registro.
Thema, también mantenido por EDItEUR, organiza las materias y ofrece calificadores que añaden contexto. En una novela ambientada en Curitiba en los años 1970, el lugar y la época pueden ayudar a acercar la obra a un interés de lectura. Conviene usar la especificidad que la clasificación permite y que el contenido justifica.
En el día a día con catálogos, veo que el problema muchas veces está en la distancia entre lo que el equipo sabe sobre el libro y lo que llega al sistema. A veces el formulario no ayuda. Otras, la información se pierde por el camino hasta la tienda. Mejorar los metadatos exige mirar ese recorrido entero.
Hay además una decisión relacionada con el uso de esos contenidos. Permitir que una página sea encontrada en las búsquedas y autorizar su uso en el entrenamiento de IA son cuestiones distintas. Existen controles específicos por plataforma y avances en ONIX para señalar restricciones sobre los textos y las imágenes promocionales, debatidos por la International Publishers Association. Es una conversación en la que conviene implicar a los equipos responsables de derechos, sistemas y distribución, recordando que la señalización, por sí sola, no garantiza que todos los robots la respeten.
Una responsabilidad compartida
Una editorial puede elaborar un registro cuidadoso y descubrir que buena parte de él no aparece en el canal minorista. Por eso cada eslabón tiene que participar. Los sistemas de gestión deben hacer comprensibles los campos relevantes; agregadores y distribuidores tienen que transportar los datos sin pérdidas; las librerías tienen que presentarlos de forma útil.
Las entidades del sector también pueden contribuir con orientación, ejemplos e indicadores. Veo espacio para preguntas concretas: ¿cuántos títulos tienen una descripción de público útil? ¿Cuántos registran sus premios? ¿Cuánto de lo que envía la editorial llega realmente al lector?
No tengo esos números para Brasil. Me gustaría tenerlos. Nos ayudarían a definir prioridades y a seguir las mejoras, acercando tecnología, comercial y editorial a un problema que interesa a todos.
Por dónde empezaría yo
Mi sugerencia es elegir diez libros del catálogo. Pueden ser títulos importantes del fondo editorial, obras que siguen siendo relevantes pero reciben poca atención, o libros cuya presentación está incompleta.
Para cada uno, yo reuniría a quienes conocen la obra y empezaría por el público: ¿para quién es ese libro y qué puede llevar a esa persona a interesarse por él? Después revisaría la sinopsis, comprobaría la clasificación y reuniría premios y reseñas con sus fuentes. Compararía entonces el registro con la página del sitio web y con lo que aparece en las principales tiendas. Ese recorrido ya revela mucho.
Una lista de comprobación de Supadu, The Publisher AI Visibility Checklist, propone un ejercicio útil para ese diagnóstico. Primero, buscar el título exacto y el nombre del autor, verificando si el sistema identifica el libro correcto. Después, hacer preguntas como las de un lector que todavía no conoce la obra: “¿qué libro recomiendas sobre este tema para este público?” o “¿qué puedo leer después de un libro parecido a este?”. Yo repetiría el ejercicio en distintos asistentes, usando la búsqueda web cuando esté disponible.
No basta con anotar si el título apareció. Yo comprobaría si la descripción es correcta, qué edición se indicó, de dónde salió la información y si los enlaces llevan a las páginas correctas. Registraría las preguntas, las respuestas y la fecha para repetir la observación después de los ajustes. Las respuestas varían, y ese seguimiento no demuestra por sí solo la causa de un cambio, pero permite identificar carencias concretas en la presentación del catálogo.
Ya he escrito sobre los metadatos como el alma digital del libro. Sigo viendo en ese trabajo una oportunidad concreta para las editoriales. Hay demasiado conocimiento sobre los libros dentro de los equipos como para que internet reciba solo una cubierta y un párrafo genérico.
Esa es la reflexión que me traje de Fráncfort y que quiero seguir desarrollando. Usted, editor, conoce a los autores, sabe elegir qué publicar y sabe construir catálogos. Ese conocimiento tiene que circular con la misma calidad. Cuando alguien busque una lectura que su libro ofrece, la información que permite encontrarlo tiene que estar disponible.
El sitio web y los metadatos de la editorial son un excelente punto de partida.
Lecturas y referencias
- GEO: Generative Engine Optimization, artículo académico presentado en la KDD 2024.
- Funciones de IA y su sitio web, orientación de Google Search Central.
- Clics en búsquedas con y sin resúmenes de IA, estudio del Pew Research Center, julio de 2025.
- Experimentos públicos de GEO, Otterly.ai.
- I Ran 30+ GEO Experiments So You Don't Have To, presentación de Thomas Peham.
- International Supply Chain Seminar de EDItEUR, programa citado en el relato de Fráncfort.
- El impacto de la búsqueda con IA en la estrategia publicitaria, Brainlabs.
- Debate sobre IA y tráfico hacia los sitios web, AI Weekly.
- Actualizaciones de EDItEUR, ONIX y Thema, International Publishers Association.
- Los metadatos como el “alma digital”, Fernando Tavares, PublishNews.
- Quien lee hoy el metadato de su libro es una máquina, Fernando Tavares, Booknando.
- GEO: del buen metadato al libro que la IA encuentra, Fernando Tavares, Booknando.
- AI Mode, Google.
- How does Perplexity work?, Perplexity.
Texto publicado originalmente en LinkedIn el 20 de octubre de 2026.
