Optimización de motores de respuesta y menciones
Presentación
A continuación sigue una reflexión sobre el AEO (Answer Engine Optimization) referenciada y ampliada entorno a lo que se está publicando internacionalmente ahora (otoño 2025), entre quienes destacan Ethan Smith (Graphite), Josh Grant (Webflow).
Otoño 2025
En este momento concreto, diciembre de 2025 ya tenemos:
- Business value: los norteamericanos ya hablan de ingresos del 10% provenientes de haber influido a los LLMs, así que ya empieza a ser un canal de interés.
- Se están compartiendo casos de éxito de empresas valientes que están destinando recursos propios para que sus equipos aprendan a interferir en las respuestas de las IAs.
- Una adopción exponencial en el uso de los LLMs, sobre todo a partir de enero 2025;
- Los LLMs están en una mejora continua tanto de precisión en las respuestas como en atributos.
Todo esto suma un escenario más objetivo, definido y previsible, al menos, con respecto a lo que sabíamos hace un año.
Una definción: las grandes IAs conversacionales son Modelos de Lenguaje interactivos y me voy a referir a todos ellos (ChatGPT, Perplexity, Modo IA de Google y Claude) como LLMs: Large Language Models.
Vamos a ir acotando el interés del estudio y el propósito de esta publicación.
Recomendación de empresas, productos y servicios
Puesto que yo, Álvaro Pichó, llevo 16 años haciendo el SEO para empresas y profesionales, hago la investigación para seguir siendo de ayuda a mis clientes, por lo que dirijo toda mi atención a cómo los LLMs recomiendan una empresa, un producto o un servicio.
Todos los demás usos de los LLMs no son considerados en esta investigación.
¿Hasta dónde me ha llevado esto?
Hasta las Cadenas de preguntas (Follow-up question*), y aquí es donde me posiciono por el AEO: Answer Engine Optimization u Optimización de Motores de Respuesta.
* Follow-up question o preguntas encadenada:
es cuando la siguiente pregunta está condicionada por la respuesta anterior.
De esta forma, no me encuentro ante el dilema de: "¿Cómo se llama esta nueva disciplina: AEO o GEO?".
No, el GEO: Generative Engine Optimization, es otro uso de los LLMs para utilizar software, programar, realizar operaciones encadenadas, planificar acciones, consultas informativas, etc.
En el sector del SEO hay una discusión acalorada por los términos AEO o GEO, pero en cuanto te ubicas e interesas por la recomendación de empresas, productos y servicios, me posiciono por AEO.
Y esta recomendación de empresas, es la que tiene valor de negocio (Business value).
Una brevísima historia
Los LLMs son una capa de interacción (interfaz) sobre una Inteligencia Artificial que lleva desarrollándose desde mediados del siglo pasado.
El Boom que vivimos ahora de tantos Players por todos lados, se debe a esa capa (Layer) interactiva: lo nuevo es la interfaz, no la tecnología de base.
Esas Inteligencias Artificiales con capa interactiva, LLMs, empezaron siendo muy básicas y se basaban en la predicción de la siguiente palabra conforme escribías: next-word prediction.
© Copyright masteringllm.medium.com
Ejemplo de Graphite:
© Copyright Graphite
El RAG: Retrieval-Augmented Generation
Es en 2024 cuando los LLMs incorporan el RAG (Generación Aumentada con Recuperación) a su sistema, supuso que los LLMs incorporaron la búsqueda en internet para actualizar, fundamentar y precisar mejor su respuesta.
Además, se tiene ya muy comprobado que el LLM genera una serie de preguntas adyacentes a la consulta general (Query fan-out), y explora no solo un listado de resultados (SERP: Search Engine Results Page) sino varios y resume su respuesta.
Antes del empleo del RAG, los LLMs basaban sus respuestas en la consulta (Retrieval) a la información estática que tenían de su entrenamiento previo, que según he leído repetidamente en distintas fuentes, fundamentado en el Index de billions de páginas indexadas por CommonCrawl.
Ojalá sirva esta explicación para que el empresariado (Business men&women) entienda que la información obtenida por LLM + RAG se basa en las consultas en internet empezando su filtración de resultados por los primeros posicionados, es decir, por el SEO.
Por lo tanto, dejar de invertir en SEO es dispararse al pie.
Simplemente el SEO ya no es el proceso completo, sino que se ha convertido en parte de un proceso mayor y más sofisticado.
Diferencias clave entre LLMs y buscadores
Los LLMs no clasifican los sitios web, los interpretan.
Pasamos de los resultados de los buscadores, a las respuestas de los LLMs.
Las consultas de los usuarios no son nada generalizadas: son muy específicas y personalizadas.
El Big data falla, por lo que nos encontramos en un escenario impredecible casi imposible de anticipar estratégicamente. Nos podemos aproximar solo con probabilidades (estocástica).
Los LLMs guardan el histórico personal y puedes realizar consultas sucesivas sin tener que recontextualizar cada nueva consulta: preguntas encadenadas o Follow-up questions.
Las preguntas encadenadas van de lo genérico a lo cada vez más específico: ERP / pequeña empresa / 20 empleados / integración CRM / pago de nóminas / ... / suscripción inferior a 300€/mes.
Advertencia: no serás la fuente de la respuesta si no atiendes hasta el final, y serán otros los que responderán por el objeto de tu empresa.
Ante una consulta muy similar, las respuestas de los LLMs varían tanto en un usuario que la repite como entre usuarios distintos.
Esto lo vuelve imprevisible.
Los LLMs premian (1) la Interpretabilidad; los buscadores premian la Autoridad del Sitio.
Véase esto como una oportunidad de pequeños contra grandes.
Hay empresas y sitios web que gozan de una gran autoridad SEO casi imposible de vulnerar si eres un competidor mucho menor, pero si en vez de luchar por posiciones orgánicas SEO (buscadores), luchas en mejor Interpretabilidad, puedes alcanzarles e incluso superarles en el escenario de la especificidad en los LLMs.
Abordo más ampliamente el tema de la Interpretabilidad más abajo.
Los LLMs premian (2) el mayor número de menciones (a una empresa, su producto o su servicio); los buscadores premian los enlaces externos o backlinks.
Abordo más abajo las diferencias entre menciones y enlaces externos.
La disposición del usuario en los LLMs
Antes de seguir desgranando este nuevo canal, veo muy pertinente sobreponer lo anterior sobre el Funnel de Conversión.
Por lo tanto, siguiendo el contexto que voy acotando:
- Preguntas de empresa;
- Consultas encadenadas o sucesivas;
- Interpretabilidad y Especificidad y
- Rodeado de menciones.
¿En qué estado dinámico se encuentra el usuario?
El usuario está tomando decisiones de compra.
Va creando su propio Funnel de Conversión.
Conforme va progresando en su cadena de preguntas, va eliminando dudas, temores, expectativas y, en consecuencia, la fricción de compra va reduciéndose.
De tal forma que está en una gran disposición de comprar y tiene una altísima tasa de conversión.
Josh Grant habla de un 6x de conversión por LLMs que por Google.
Intervención sobre los LLMs
Por lo leído y compartido hasta ahora en los casos de éxito publicados, se dan 2 grandes escenarios:
- Offsite, fuera de tu sitio web y
- Onsite, en tu mismo sitio web pero con una nueva forma (o sistematización) de mostrar a tu empresa y las bondades de tus productos o servicios.
Cada escenario, se sistematiza de manera distinta:
- Citation Optimization (CO): la pretendida intervención Offsite (fuera de tu sitio web) en las citas de los LLMs;
- Answer Engine Optimization (AEO): la anticipación de un mayor número de preguntas y más específicas.
Matices a CO frente a AEO:
- La mejor traducción al castellano de Citation sería Mención;
- Una mención CO es cuando alguien habla de la Empresa y el LLM referencia en sus fuentes a cualquier plataforma que no sea el sitio web de la empresa;
- Una mención AEO, sería cuando es la misma empresa mencionada y referenciada, y enlaza en sus fuentes al sitio web de la empresa.
Apropiación del trabajo
Son los SEOs a nivel mundial quienes se están haciendo cargo de estas nueva técnicas y estrategias.
Son los profesionales idóneos para esta nueva tarea.
Y es coherente con la esencia de la profesión SEO: llevar a las empresas allá donde se encuentren sus potenciales clientes.
Citation Optimization
La intervención en las citas de los LLMs
Lo primero que hay que tener en cuenta es que los LLMs están diseñados para extraer información sobre las empresas desde diferentes fuentes, ya sean otros sitios web, plataformas conversacionales o redes sociales.
Sin embargo, hay escenarios de alta y baja competitividad.
Cuando hay baja competitividad (poca demanda, nicho poco tensionado y empresas poco populares), los LLMs extraen lo que pueden de internet que suelen ser referencias a los propios sitios web de sus empresas y sus redes sociales.
Sin embargo, cuando hay alta competitividad los LLMs fundamentarán prioritariamente su respuesta a partir de la conversación que las personas tengan alrededor de las empresas.
Y favorecen a aquellas que parecen ser más apreciadas: incluyen, a su manera, la apreciación subjetiva, es decir, parametrizan la opinión.
Ves el alcance del LLM cuando entra en el fragor de la batalla.
Antecendentes
Esto de las menciones comparte la forma con las estrategias de LinkBuilding (compra o intercambio de enlaces), pero no la esencia.
Diferencias en Citation Optimization y LinkBuilding
En el LinkBuilding, lo más valioso no es el número de enlaces, sino del prestigio del sitio web (Domain Rate, Page Rank) del que viniera el enlace.
De hecho, en el mercado de enlaces siempre se referencia el Domain Rate y/o Page Rank del sitio que vende los enlaces como podéis comprobar en esta captura.
Con Citation Optimization, lo importante no es el prestigio de la web que te enlaza, sino el número de menciones a lo largo y ancho de la Open Web.
En resumen:
- LinkBuilding: prestigio del sitio web que te enlaza;
- Citation Optimization: número de menciones en muchos sitios web o plataformas.
— ¿Es justo al revés?
— Sí.
— ¿Es esto una mejora del sistema... O una propuesta diferencial con Google?
— No lo sé — contesta mientras esboza media sonrisa
Esto se infiere de la observación metódica del análisis de comportamiento de los LLMs y su preferencia observada
por referir a plataformas web de Contenido Generado por el Ususario (User Generated Content) como Reddit, Quora, LinkedIn, etc., sin enlaces.
Dónde se encuentran las menciones
Dónde se encuentran y dónde crearlas...
Antes, tenemos 2 escenarios posibles:
- Que se hable de tu empresa (productos y servicios inclusive);
- Que se hable de los productos o servicios que tú también ofreces sin mencionar tu empresa;
Y ahora vamos con el problema de escala.
Las diferencias de Escala
El SEO y el AEO son profesiones nacidas y desarrolladas en EEUU, les siguen muy de cerca los británicos y a los españoles los pondría los terceros*, o como poco entre los cinco primeros.
* Muchos de los SEOs actuales empezamos en plena crisis del 2008, y clasificar a nuestros clientes no era una cuestión de mejora sino de supervivencia empresarial, así que entramos, clientes y SEOs, con voracidad.
Menciono esto del origen estadounidense del SEO, porque sus estudios y ejemplos son casi siempre de gigantes empresariales, y las menciones de las que hablan se refieren siempre a Reddit, Quora, Stackoverflow...
Sin embargo, para elaborar mejor este artículo, hago pruebas en Modo IA (Google) y ChatGPT y les pido cosas más terrenales como:
- Hola, me recomiendas algunas empresas de cocinas en Valencia, por favor;
- Hola, qué empresa de cuarzos en Valencia me recomiendas para la bancada de mi cocina?
- Hola estoy buscando un ERP para mi empresa, soy un distribuidor e instalador de cocinas y tengo 24 empleados en mi empresa, qué me puedes recomendar?
Y ni Modo IA ni ChatGPT me referencian en los 3 casos anteriores, a Reddit, la plataforma más relevante en Norteamérica y UK.
Así que desde estas líneas animar a las empresas a ir todos corriendo a Reddit, es una errónea adecuación estratégica, de momento.
Dónde se referencia a mi empresa y competencia
Aquí consigo llevar al lector al precioso acantilado o al terrible abismo en el que nos encontramos los SEOs, reinventándonos en parte.
Lo que todos podemos hacer es dialogar intensamente con los LLMs sobre nuestra propia empresa, nicho y competencia.
A la hora de descubrir sitios web o plataformas donde se esté dando la conversación que nos interesa, el consejo es disfrazarse de cliente de tu propia empresa e iniciar un proceso de consulta como "qué empresas de cocina... de cuarzo... de ERP".
Y observar las referencias que no sean sitios web propios de cada empresa.
Fuentes en ChatGPT:
Barra lateral en Modo IA de Google:
Cuanto más exhaustivo se sea en esta etapa, mejor será la muestra.
Si buscas por Valencia, luego busca por España, o Barcelona, Zaragoza... o no pongas zonas, incluye estilos, tamaños, tecnologías... Cada sector será particular.
Como consultor SEO, es exactamente lo que haría si un cliente quiere asegurarse el aparecer mencionado en los LLMs.
Una observación local y de mercado
Como ya he comentado más arriba en relación con la baja competencia y en esta adecuación de las estrategias de las más grandes empresas hacia los comunes mortales, he visto que muchas referencias de los LLMs son básicamente los perfiles de Google My Business y sitios web propios.
Se reafirma que:
- Hay sectores empresariales cuya conversación es escasa;
- A la vez, puede haber poca competencia y
- Además la batalla SEO está poco concurrida y es relativamente fácil estar.
Así que dependiendo de tu sector (p.e. cocinas) y tu nicho (p.e. Valencia) con un respetable trabajo de SEO puede ser suficiente para ser referido por los LLMs, además de por Google.
Es en estos casos donde tienen razón los SEOs que aseveran que hacer AEO es el SEO de siempre.
Sin embargo, yo me he disfrazado de cliente de mi propia empresa, y las referencias externas a los consultores SEO son un 10 a 1, con respecto a cocinas, cuarzos, etc.
Así que primero una valoración de dónde estamos y qué nos falta.
Un resumen de la Escala sería:
- Poca competencia, el SEO de siempre vale para todos los canales;
- Mucha competencia, pon en práctica el AEO.
Cierro el Citation Optimization y paso al AEO.
Answer Engine Optimization (AEO)
La anticipación de un mayor número de preguntas y más específicas
Sistematizamos este proceso en dos partes:
- Averiguar qué preguntas inéditas hace la gente y
- Cómo darles respuesta.
Pero estamos ante otra similitud o ambigüedad.
Si con Citation Optimization, estamos muy cerca del LinkBuilding pero se dan matices diferenciales, con las Preguntas inéditas, estamos muy cerca de las FAQs (Frequently Asked Questions).
Para matizar las cosas, ya podríamos enfrentar el término Inédito (nunca publicado y por lo tanto no dicho) contra Frecuentes (Frequently): los primeros no son comunes, los segundos sí.
Vale.
Ahora traigamos a:
- La memoria, y por lo tanto personalización, de las Gen AI y
- A su capacidad de dar respuesta a consultas sucesivas: Follow-up Questions — cuando la siguiente pregunta está condicionada por la respuesta anterior.
Así nos encontramos ante un nuevo estado de consulta (Query behavior) inusitado.
Por lo tanto el Citation Optimization se parece a LinkBuilding, pero no lo es.
Y el AEO se parece a las FAQ, pero no lo es.
El descubrimiento de las preguntas
A diferencia del SEO convencional pasamos de Palabras Clave a Preguntas Clave, del Keyword Research al Question Research.
¿Tenemos un término nuevo: KeyQuestions?
Aunque sí mantienen una equivalencia, y es que si hay:
- Preguntas principales: genéricas
- Preguntas de media longitud: específicas
- Preguntas de larga longitud (long tail): muy específicas.
Como hay Keywords genéricas, mid & long tail...
Cuenta Ethan que ante preguntas principales genéricas, no suelen salir empresas en los resultados, sino medios de comunicación.
Sirva esto de advertencia y consejo para centrar tus esfuerzos a partir de las preguntas de media y larga longitud (mid & long tail).
¿Por qué advertencia? Porque ante una pregunta genérica los buscadores prefieren dar como resultados sitios web con mucha autoridad y que, además, mencionen varios proveedores o soluciones.
Por lo tanto, es improbable que aún la mejor empresa con el mejor SEO se cuele entre los resultados de un sistema que prioriza la variedad al detectar una intención y estado exploratorio por parte del ususario.
Metodología
Hay dos métodos de descubrimiento de preguntas:
- Propio y apropiado
- Ajeno y exploratorio
Propio y apropiado
Extrae las palabras clave de tu Google Search Console y conviértelas en preguntas.
Y obviamente dale respuesta.
Estrategia de Ethan Smith © Copyright.
Y por obvio y SEO-ancestral que sea, no lo vamos a callar: pregunta a tu departamento de ventas y a los de Centro de soporte para recoger y coleccionar qué preguntas les hacen para incorporarlas a tu sitio web.
Muy seguramente, cualquiera desde un LLM formulará en algún momento una cuestión parecida.
Ajeno y exploratorio
Se puede hacer de manera automática o manual.
Automática
Aquí nos metemos de lleno en el mundo de las herramientas digitales de pago que hacen Answer tracking: rastreo de respuestas.
Josh Grant en su artículo a mitad camino entre lo informativo y lo comercial The Definitive 2026 Guide to AEO: The New Operating System for AI Search, apuesta decididamente por Profound — typeprofound — a 99$/mes.
Y Ethan tiene publicado un listado con hasta 60 herramientas de Answer Tracking en su web de Graphite.
Manual
Volvemos a estar en una diferencia de escala.
¿No puedo hacer nada si no contrato alta tecnología?
No, en absoluto.
Ya hemos hablado de mantener un diálogo intenso con los LLMs sobre tu empresa, sobre la competencia... Se recomienda usar varios LLMs y no quedarse en uno: haz lo mismo en distintos LLMs, ten en cuenta que son compañías distintas con patentes propias por lo que los resultados van a ser levemente distintos.
Y puedes ir profundizando y pedirle que te valore como ve este producto, o la explicación de este servicio, qué crees que le falta, si está claramente explicado, genera confianza, etc.
Seguramente te va a devolver multitud de sugerencias y carga de trabajo.
Y dales veracidad, por que es como le gusta.
Si desde hace 20 años, Google nos está diciendo como quiere que los SEOs hagamos los sitios web para clasificar en búsquedas, estamos ante el mismo escenario: lo que eche en falta el LLM, es lo que falta para jugar su juego. Punto.
Y luego tenemos el rastreo.
Los SEOs tenemos muchas estrategias de rastreo, una muy resultona es usar Comandos de Google, así se hacen llamar.
Pongamos que quiero buscar en Reddit la conversación sobre sillas de diseño.
Voy al buscador de Google y escribo:
- site:reddit.com ("sillas" AND "diseño")
Lo que me tiene que devolver todos reddits que combinen en sus textos "sillas" y "diseño", et voilá:
Seamos audaces, y no solo veamos la conversación, también veamos los Subreddits o comunidades como r/IndustrialDesign
Exactamente lo mismo puedo hacer con Arquitectura y diseño y rastrear "sillas" + "valencia" con:
- site:arquitecturaydiseno.es ("sillas" AND "valencia")
¡Cópialo y pruébalo!
Ante la idea feliz, de que SEO Levante, tú o tu equipo, nos hayamos puesto a trabajar en esto, llega el momento de dar respuesta.
De dar respuesta de tal manera que los LLMs te entiendan, y aquí pasamos primero por facilitar la interpretabilidad para lograr la comprensión.
La Interpretabilidad por la Comprensión
Una vez tengas localizada la oportunidad y te dispongas a atender la nueva forma de demandar, se ha de asumir una redacción más estructurada para lograr el flujo © Copyright Josh Grant:
- visibility → comprehension → conversion
Del libre albedrío a la sistematización
Josh lo dice impecablemente y es insuperable en su The Definite Guide...
© Copyright Josh Grant
Aquí va traducida:
- Respuestas claras y concisas, redactadas de la misma manera que los LLM analizan la información.
- Esquema limpio y consistente que estructura los modelos.
- Patrones de contenido predecibles que los modelos pueden ingerir al instante.
- Unidades de razonamiento reutilizables que los modelos pueden integrar en cientos de consultas.
- Profundidad estructurada que aumenta la confianza y la precisión del modelo.
Que en esencia sería como expone y vuelve a decir Josh:
Models consistently preferred content with:
- strong information gain
- predictable structure
- consistent schema
The exact signals that make content reusable across dozens of adjacent queries.
Vamos a desgranar estos conceptos
Information Gain
Information Gain (Ganancia de Información) es la pérdida de incertidumbre, o ganancia de certeza, al leer la información.
Escenario muy claro en las Follow-up questions o en casos de uso muy específicos.
Predictable structure
Estructura predecible.
Siempre el mismo esquema expositivo para escenarios similares: producto, servicio, artículo, bio...
Consistent Schema
Aquí se refiere los Datos Estructurados de Schema Markup, recomendados:
- FAQ Schema: preguntas y respuestas atomizadas, es decir, muchas y breves.
- HowTo Schema: pasos a seguir, muy cerca del Follow-up questions
- Article Schema: interpretabilidad. Los artículos siempre son informacionales.
- Product & Organization Schema: identidad. El principio de toda creación de sentido.
- Breadcrumb / Relationship Schema: otros contenidos próximos y su jerarquía. (Ejemplo) El SEO de entidades contiene el SEO Semántico, y no al revés.
Y por último
Content reusable across dozens of adjacent queries
No se trata de dar respuesta a las preguntas más imposibles.
Se trata de estructurar Grupos de información, para que luego las Gen AI monte una sintaxis propia.
Lo explico de manera práctica siguiendo el ejemplo que pongo en Diferencias clave entre LLMs y buscadores.
Tengo una consulta muy específica que busca un: ERP / pequeña empresa / 20 empleados / integración CRM / integración pago de nóminas / … / suscripción inferior a 300€/mes.
Atomizamos la consulta en:
- ERP: tipo de tecnología
- pequeña empresa: tipo de empresa
- 20 empleados: tamaño
- integración CRM y pago de nóminas: integraciones necesarias
- suscripción inferior a 300€/mes: presupuesto.
Creamos un bloque de información (content reusable) que hable y especifique:
- Tecnología;
- Tipo;
- Tamaño;
- Integraciones y
- Precios por suscripción.
Todo esto por separado, bien identificado e interpretable, será agrupado o desfragmentado por la IA en una nueva sintaxis y dará su respuesta precisa: make content reusable.
Estos bloques de información darán respuesta a multitud de preguntas distintas pero combinables: ERP / trabajadores en remoto / vídeo llamada integrada / CRM / integración Google Workspace / ...
Puede que se venga un nuevo término: Desfragmentación de la información, © Copyright Álvaro Pichó 3/12/2025.
Bonus y cierre
Similarweb acaba de publicar 2025 Generative AI Landscape: The State Of Gen AI, un informe global de grandes tendencias en Gen AI.
La diapositiva más contundente es esta:
Los LLMs extraen mayoritariamente el contenido de tercer nivel o de terceras carpetas.
Esto significa profundidad y especificidad.
Según aquella gráfica, extraen:
- Nada (0%) de la información que los sitios web tienen en su página de inicio;
- Una décima parte del primer nivel: sitioweb[]com/servicios/
- Casi un tercio (27%) de segundo nivel: sitioweb[]com/servicios/seo/
- Y más de un tercio (3%) de tercer nivel: sitioweb[]com/servicios/seo/schema-markup/
Despedida
Muchas gracias por leer, espero que hayan aportado algo de claridad las referencias usadas y los comentarios propios.
He de decir que por mucho que leamos y traigamos a España modelos más o menos consolidados, siempre empezaremos con la teoría y sin práctica.
Hacen falta empresas valientes que destinen tiempo y equipo a empezar a experimentar la anunciada y posible interveción sobre las IAs.
Todo se puede hacer con mesura y proporcionalidad.
Y si tienes la amabilidad, comparte este artículo entre la gente para que ahuyentemos entre todos los fantasmas y suspicacias que hay alrededor del SEO, las IAs y las empresas.
Álvaro Pichó, en Valencia el 5 de diciembre de 2025
Antecedentes
Este artículo le coge el relevo a otro anterior: Como hacer AEO según Ethan Smith que puedes leer aquí.
Por mi parte, en enero de 2025 ya recogí las primeras impresiones que venían del SEO internacional en la colección de artículos Abordaje sobre el SEO y LLMs, capítulos I, cap. II, cap. III y cap. IV.
Estos artículos son reflexiones de importantes SEOs internacionales, que echando la vista atrás, es admirable como anticiparon muchas de las cosas que ahora se consolidan.
En enero de 2024 lo llamábamos LLMO: Large Language Model Optimization.
Ahora se ha descompuesto en: AEO y GEO...
Sin embargo en esta guerra de términos, empieza a usarse mucho Gen AI: Generative AI.