Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros están transformando la manera en que los usuarios acceden a la información en la web. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que presentan una lista de enlaces, estos modelos ofrecen respuestas directas, condensando contenido de diversas fuentes. Para los creadores de contenido y profesionales del SEO, esto significa que las estrategias de optimización deben evolucionar para garantizar que la información sea interpretada y referenciada adecuadamente por estas IAs.
Adaptando el SEO tradicional para la era de la IA
El SEO clásico sigue siendo relevante, pero debe ajustarse a los nuevos criterios de selección que emplean los LLMs. Uno de los principales factores es el E-E-A-T (Experiencia, Experiencia, Autoridad y Confiabilidad), según lo establecido por Google en sus directrices de calidad. Esto implica que el contenido debe estar respaldado por fuentes confiables, ser preciso y estar escrito por expertos en la materia. En este contexto, las respuestas concisas y alineadas con la intención de búsqueda del usuario se vuelven fundamentales.
Los LLMs prefieren contenido estructurado que proporcione respuestas claras desde las primeras líneas, minimizando la necesidad de largas introducciones. Además, dado que los modelos de IA procesan el lenguaje de manera semántica, es importante enfocarse en la relevancia contextual en lugar de repetir palabras clave exactas. Incorporar sinónimos y términos relacionados mejora la comprensión del tema por parte de estos sistemas.
Por otro lado, la credibilidad del contenido sigue dependiendo en gran medida de los backlinks y menciones en sitios de autoridad. Los LLMs suelen apoyarse en datos de fuentes bien establecidas, por lo que figurar en listas, rankings y directorios del sector puede aumentar las probabilidades de ser referenciado.
Indexación y visibilidad en motores de búsqueda con IA
Para que un contenido sea considerado por un LLM, primero debe ser accesible y estar correctamente indexado. Una verificación clave es asegurarse de que el archivo robots.txt no bloquee a los bots de IA, permitiendo que estos puedan rastrear el contenido.
Otro aspecto crucial es garantizar que la información esté disponible en HTML estático, ya que los modelos de lenguaje no ejecutan JavaScript. El uso de renderizado del lado del servidor (SSR) o pre-renderizado es recomendable para asegurar que toda la información esté visible en el código fuente.
El uso de datos estructurados (schema markup) facilita que los motores de búsqueda comprendan mejor el contenido. Implementar etiquetas como FAQ, HowTo y Article puede mejorar la indexación y aumentar la probabilidad de que la información sea extraída por una IA en sus respuestas.
Además, estar presente en el Knowledge Graph de Google y en bases de datos públicas como Wikipedia puede incrementar la autoridad de una marca o persona en los resultados generados por IA. Mantener el contenido actualizado también es clave, ya que los LLMs buscan información fresca y relevante.
Creación de contenido estructurado y optimizado para LLMs
La forma en que se presenta la información puede marcar la diferencia en la visibilidad dentro de los resultados generativos. Una estructura jerárquica clara con encabezados bien definidos ayuda a los modelos de IA a desglosar y comprender el contenido.
El formato de preguntas y respuestas (FAQ) es especialmente efectivo, ya que permite a los LLMs identificar y extraer información de manera eficiente. Asimismo, la técnica de pirámide invertida, en la que se presentan los puntos clave primero y los detalles después, optimiza la comprensión del contenido por parte de estos sistemas.
Las listas y viñetas también facilitan la escaneabilidad, permitiendo que los modelos extraigan información relevante de manera más sencilla. La inclusión de datos, ejemplos y citas también puede aumentar las probabilidades de que un LLM utilice la información en sus respuestas, especialmente en plataformas como Copilot en Bing, que citan fuentes.
