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                                            [0] => The rapid growth of generative Artificial Intelligence (AI) and large-scale language models (LLMs) has transformed the way information is searched and retrieved on the web. It has shifted from traditional keyword matching and list-based results with site links to generating synthesized, conversational responses. This change presents a significant challenge to the traffic of academic digital repositories. In response, Generative Engine Optimization (GEO) emerges as a potential solution. Current SEO strategies are inadequate for ensuring that new generative engines effectively reference content. This article aims to present the first GEO strategic guidelines for institutional repositories to enhance their visibility. The methodology develops a theoretical framework that compares different search methods and adapts industry GEO strategies to repository management. Key strategies, including technical optimization, semantic structuring, metadata quality, content enhancement, interoperability, multilingual support, and new metric exploration, are identified and proposed. Ultimately, it is argued that a balanced adoption of GEO can increase the impact of repositories while maintaining their mission as user-focused public services that provide open access to scientific knowledge in the AI era.
                                            [1] => El auge exponencial de la Inteligencia Artificial (IA) generativa y los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) ha redefinido la búsqueda y recuperación de información en la web, migrando del enfoque tradicional de coincidencias de palabras clave y listas de resultados con enlaces a sitios, a la producción de respuestas sintetizadas y conversacionales. Esta transformación está representando un desafío crítico para el tráfico de los repositorios digitales académicos y la Generative Engine Optimization (GEO) surge como una posible respuesta. Las estrategias de optimización SEO actuales resultan insuficientes para que el contenido sea referenciado de manera efectiva por los nuevos motores generativos. El objetivo de este artículo es proponer los primeros lineamientos estratégicos de GEO aplicables a repositorios institucionales para maximizar su visibilidad. La metodología establece un marco teórico que contrasta los enfoques de búsqueda y extrapola las estrategias GEO de la industria a la gestión de repositorios. Se identifican y proponen estrategias como la optimización técnica, la estructura semántica, la calidad de los metadatos, la optimización del contenido, la interoperabilidad, el multilingüismo y la exploración de nuevas métricas. Como conclusión, se plantea que la adopción equilibrada de la GEO puede fortalecer el impacto de los repositorios sin desatender su misión de servicio público centrado en las personas usuarias y de acceso abierto a la producción científica en la era de la IA.
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