De 0 a 263 citaciones en IA en 90 días
Cómo Lumos aplicó su propio playbook de GEO y midió el resultado con su propio producto, día a día, durante 90 días.
Por Pablo Arroyo ·
Lumos nació el 8 de enero de 2026, y nuestro sitio salió a principios de febrero. Somos una plataforma de GEO, así que nuestro trabajo es lograr que las marcas sean referenciadas por los modelos de IA.
Por eso mismo, conseguir que a nosotros nos citen ChatGPT, Gemini y Claude no es un detalle: es la prueba más directa de que lo que hacemos funciona. Ha sido uno de los mayores desafíos de nuestros primeros cinco meses de vida, y esto es lo que aprendimos midiéndonos a nosotros mismos.
Lo esencial
- En 90 días, trylumos.ai pasó de 0 a un peak de 263 citaciones en un solo día dentro de respuestas de ChatGPT, Gemini y Claude.
- El punto de quiebre no fue gradual. Hubo una fecha exacta donde todo cambió: el 22 de mayo de 2026.
- No fue una sola página afortunada: pasamos de 1 página citada a 22 páginas distintas citadas en un mismo día.
- Lo logramos con el mismo playbook de GEO que aplicamos con nuestros clientes.
- Spoiler: Ojo con Reddit, YouTube, LinkedIn y el famoso Blog.
Por qué medimos esto en primer lugar
Cuando partió Lumos, teníamos una hipótesis incómoda: la mayoría de las marcas son invisibles para los modelos de IA. Le preguntas a ChatGPT "cuáles son las mejores plataformas de X" y tu empresa simplemente no está. No es que aparezca abajo. No aparece.
El problema es que casi nadie lo mide. Sabes tu ranking en Google, sabes tu tráfico, pero no tienes idea de cuántas veces una IA te cita cuando un comprador potencial le pregunta algo. Y ahí es donde se está tomando cada vez más decisiones.
Así que decidimos ser nuestro propio caso de estudio. Medimos cada citación de trylumos.ai en respuestas de IA, día por día, desde el 25 de marzo de 2026. Esto es lo que pasó.
La respuesta corta: qué cambió en 90 días
Entre el 25 de marzo y el 22 de junio de 2026, las citaciones de Lumos en respuestas de IA pasaron de prácticamente cero a 3.787 citaciones acumuladas en 90 días, con presencia en 61 de esos 90 días. Mayo generó 22,4 veces las citaciones de abril (1.119 frente a 50). Y en junio ya promediábamos 119 citaciones diarias, con varios días sobre 200.
No fue suerte. Fue la consecuencia directa de hacer que el contenido fuera citable para un modelo de lenguaje, que es algo distinto a hacerlo rankear en Google.
Las 4 fases del despegue
Cuando ordenas los datos por día, la historia se cuenta sola. Hubo cuatro etapas claras.
Fase 1: el silencio (25 de marzo al 21 de abril)
Casi un mes entero en cero. Días sueltos con 1 o 2 citaciones, nada más. Nuestra primera citación registrada fue el 7 de abril de 2026: una sola, perdida en un mar de ceros. Esta es la fase donde está la mayoría de las marcas hoy y ni lo saben.
Fase 2: las primeras señales (22 de abril al 13 de mayo)
Empezaron a aparecer días con 9, 11, 13 citaciones. Todavía irregular, con ceros de por medio, pero ya no era ruido. El contenido nuevo empezaba a ser indexado y referenciado por los modelos.
Fase 3: el calentamiento (14 al 21 de mayo)
Acá empezó lo bueno, aunque todavía con los nervios de punta. Durante una semana las citaciones se instalaron en los dos dígitos, pero de forma irregular: un día 23, al siguiente 11, después 6, luego de nuevo 15. Subía y bajaba sin un patrón claro.
Visto desde afuera parece poco. Pero lo que estaba pasando por debajo era lo importante: los modelos habían empezado a indexar cada vez más páginas nuestras y a probarnos como fuente. Cada vez que alguien hacía una pregunta de la categoría, había una chance real de que nos nombraran. Ya no era un accidente aislado, era una tendencia tomando forma.
La pregunta que nos hacíamos en esos días era simple: ¿va a aguantar o se va a desinflar? La base ya estaba construida, contenido citable, estructura clara y suficientes páginas en juego. Lo único que faltaba era que todo eso alcanzara masa crítica. Y faltaba poco.
Fase 4: la explosión (22 de mayo en adelante)
Faltaba poco, y llegó de golpe. El 22 de mayo las citaciones saltaron a 54 en un solo día y nunca más volvieron a un dígito. De ahí en adelante la curva se despegó: 127, 155, 174, hasta un peak histórico de 263 citaciones el 9 de junio.
Ese salto no fue casualidad de un día con suerte. Fue el momento en que todo lo que veníamos construyendo, el contenido citable, la estructura y las señales de confianza, se acumuló hasta que los modelos empezaron a tratarnos como una fuente confiable sobre el tema. Una vez que cruzas ese umbral, dejas de aparecer de a ratos y pasas a ser parte de la respuesta por defecto.
El dato que más importa: no fue una sola página
Es fácil tener suerte con una URL. Lo difícil, y lo que realmente indica que el GEO está funcionando, es la diversidad de páginas citadas.
Acá el cambio fue igual de claro. Partimos con 1 página citada por día. Para fines de mayo y junio, los modelos citaban entre 12 y 22 páginas distintas en una misma jornada, con el peak de 22 páginas el 22 de junio.
Cuando una IA cita 22 páginas tuyas distintas en un día, ya no eres "esa empresa que salió una vez". Eres una fuente de referencia sobre tu categoría.
Eso es lo que mueve ventas: no aparecer una vez, sino ser la respuesta consistente cuando alguien pregunta.
Y no solo en IA: Google también se movió
El mismo contenido que escribimos para ser citable por la IA empezó a generar presencia en la búsqueda tradicional. Lo medimos en Google Search Console y el patrón es el mismo: las impresiones venían planas durante semanas y pegaron un alza fuerte hacia fines de junio, justo cuando explotaron las citaciones en IA.
Google Search Console, trylumos.ai. La misma curva del dashboard de citaciones.
| Métrica | Crecimiento |
|---|---|
| Clics totales | x5 |
| Impresiones totales | x8 |
| CTR promedio | x2 |
| Posición promedio | +14 |
Todavía no estamos peleando los primeros lugares en Google, hay harta cancha por delante. Pero el punto es otro: GEO y SEO no son cajas separadas. El contenido citable por la IA es el mismo que empieza a subir en búsqueda. Cuando lo haces bien, ganas en los dos frentes con una sola jugada.
Qué movió la aguja
No hay un truco, hay un sistema. Esto es lo que de verdad hicimos con nosotros mismos.
- Reddit, YouTube, LinkedIn y blog: la combinación ganadora en Latam. En mercados más desarrollados, las marcas ya tienen la costumbre de escribir mucho contenido único para posicionarse en SEO y en GEO. En Latam vimos una diferencia gigantesca: ese hábito casi no existe, y eso deja el terreno mucho más libre. Lo que mejor nos funcionó fue combinar cuatro frentes que los modelos leen y citan todo el rato: Reddit, YouTube, LinkedIn y un blog propio. Esa mezcla es la que de verdad mueve la visibilidad en IA en la región.
- Escribimos sobre lo que sabemos. Suena obvio, pero casi nadie lo respeta y para mí es lo más importante. A mí me encantan la Fórmula 1 y el tenis, pero si nuestro blog hablara de eso, los modelos no tendrían ninguna razón para asociar a Lumos con GEO. Tu sitio tiene que ser sobre lo tuyo: cada cosa que publicamos es sobre visibilidad en IA, búsqueda generativa o casos reales como este. Cuando tu contenido y tu producto apuntan al mismo tema, la IA te empieza a tratar como fuente de esa categoría y no como ruido.
- Escribimos para que nos citen, no solo para rankear. Los modelos levantan frases que se sostienen solas. Por eso nuestros artículos (qué es GEO, GEO vs SEO, cómo aparecer en ChatGPT) están armados con definiciones claras, cifras precisas y respuestas directas que un modelo puede tomar y atribuirnos tal cual.
- Le pusimos la estructura que la IA entiende. Encabezados jerárquicos, secciones de preguntas y respuestas y JSON-LD en cada página. Nos lo aplicamos a nosotros mismos: la metodología, el blog y este mismo caso llevan el mismo schema que les recomendamos a los clientes.
- Cubrimos la categoría entera, no un keyword. En vez de pelear por una sola frase, publicamos el embudo completo de GEO: la definición, las comparativas, cómo auditar tu visibilidad y casos reales. Por eso terminamos con 22 páginas distintas citadas en un mismo día, cada una respondiendo una pregunta diferente.
- Medimos todos los días, con nuestro propio producto. Lumos se mide a sí misma dentro de Lumos. Esa medición diaria fue la que nos mostró que el 22 de mayo era el punto de quiebre y la que nos dijo exactamente qué replicar.
Lo que esto significa para ti
Si vendes algo y tus compradores le preguntan a una IA antes de decidir, estás en una de dos posiciones: te citan o no te citan. Hoy, lo más probable es que estés en la Fase 1 sin saberlo.
La buena noticia es que la Fase 1 no es permanente. Nosotros tardamos cerca de 60 días en encontrar el punto de inflexión y otros 30 en escalarlo. Con un sistema claro, es replicable.
Preguntas frecuentes
¿Qué es GEO (Generative Engine Optimization)?
GEO es la práctica de optimizar tu contenido para que los modelos de IA generativa como ChatGPT, Gemini y Claude te citen en sus respuestas. A diferencia del SEO tradicional, que busca rankear en una lista de enlaces, el GEO busca ser la fuente que la IA usa y nombra cuando responde una pregunta.
¿Cuánto demora ver resultados en citaciones de IA?
En el caso de Lumos, la primera citación llegó a los 13 días, pero el despegue real tomó cerca de 60 días desde el inicio de la medición. Los resultados dependen de la cantidad de contenido citable que publiques y de qué tan competida esté tu categoría.
¿Por qué importa aparecer en respuestas de IA y no solo en Google?
Cada vez más compradores hacen su investigación inicial preguntándole directamente a una IA. Si la IA no te nombra, quedas fuera de la consideración antes de que el comprador siquiera llegue a Google. Aparecer en esas respuestas te pone dentro de la decisión desde el primer momento.
¿Cómo se mide la visibilidad en IA?
Se mide rastreando cuántas veces y en qué contextos los modelos de IA citan tu marca o tu contenido frente a preguntas reales de compradores. En Lumos medimos citaciones diarias y páginas distintas citadas para entender no solo el volumen sino la profundidad de la presencia.
En resumen
Pasamos de 0 a 263 citaciones diarias en 90 días, de 1 a 22 páginas citadas, y encontramos la fecha exacta donde todo cambió. No por un truco, sino por un sistema medido día a día.
El primer paso es saber si la IA te nombra o no.