Cómo hacer SEO para IA y aparecer en los LLM

El SEO ya no juega solo en Google. Lo que antes era una pelea por colarse entre los 10 enlaces azules, hoy es una batalla por aparecer en las respuestas que generan ChatGPT, Perplexity, Gemini o los AI Overviews de Google.
La pregunta ya no es “¿cómo salgo primero en el buscador?”, sino “¿cómo me convierto en la fuente que estas IAs citan cuando responden?”.

En este post te traigo las claves que compartí en mi charla sobre SEO para Inteligencia Artificial: qué ha cambiado en la forma en que buscamos, cómo funcionan los modelos de lenguaje al elegir fuentes y, sobre todo, qué tiene que hacer tu marca para seguir siendo visible en un mundo donde los clics se evaporan.

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De los 10 enlaces azules a las respuestas generadas por IA: el cambio de paradigma en la búsqueda

El motor de búsqueda tal y como lo conocíamos ha cambiado mucho…Antes nos ofrecía un listado de opciones, los famosos 10 links azules y con 4 cositas que hacíamos estábamos en primera posición porque eso era sinónimo de vender más.

Pero ahora, nos encontramos con un montón de cosas: fragmentos destacados como mapas, otras preguntas de los usuarios, paneles de conocimiento, reviews, imágenes…y con la llegada de los motores generativos los LLMs te ofreden una respuesta personalizada en función de su base de conocimiento o consultando fuentes externas de información,…ahora, ya no hay quién haga clic en un enlace.

Hoy tenemos que posicionar en Google, cht GPT, perplexite, AI Overview, AI mode y espérate que entre en juego Web guide…

Los usuarios no buscan pensando en los sistemas que usarán sino que solo quieren encontrar la respuetas a sus preguntas.

La IA cambia los hábitos de búsqueda de información porque ofrecen esa respuesta de una manera hiper ágil.

Digamos que son la version 2.0 de los rich snippets y los paneles de conocimiento que google y sus competidores implantarón en 2010.

Un estudio de nielsen group ha puesto de manifiesto que seguimos buscando, seguimos teniendo necesidad de informaicón, pero alternamos la manera de obtenerla entre IA y buscadores clásicos.

Cómo funciona la búsqueda con IA

Para mí la clave de hacer SEO para IA es entender, aunque sea Grosso modo, cómo funciona la búsqueda con IA y lo tenemos fastidiado porque las compañías de IA no revelan como los LLM seleccionan la fuentes por lo que es difícil saber como influir en sus resultados.

aquí estaba yo preparando la charla para explicaros esta parte…

Lo que sabemos es que existen tres tipos de búsqueda:

Busqueda léxica

Es la búsqueda tradicional., en la que introduzco una palabra y te muestra contenido que contenga esa palabra.

Búsqueda semántica

En este caso se divide la palabra en vectores numéricos y a partir de un cálculo de probabilidades nos muestra contenido relacionado con esa palabra.

Búsqueda híbrida

La búsqueda híbrida combina la búsqueda léxica (palabras exactas) y la búsqueda semántica (significado mediante vectores).

Es la base de los sistemas modernos de recuperación de información y del RAG (Retrieval Augmented Generation), que primero buscan en una base de datos antes de responder.

Google ya funciona así desde que introdujo RankBrain en 2015, añadiendo una capa semántica que le permite “entender” conexiones entre palabras y conceptos. Aquí es cuando empezamos a hablar de entidades.

El reto está en que los sistemas obtienen dos listas (léxica y semántica), y deben fusionarlas. Lo hacen con un método llamado Reciprocal Rank Fusion (RRF), que combina y ordena los resultados de manera eficiente.

Después, la IA aplica grounding: es decir, decide en qué fuentes externas apoyarse para basar la respuesta y evitar alucinaciones.

La búsqueda actual es una Búsqueda multietapa

La búsqueda moderna es multietapa. Tras fusionar resultados léxicos y semánticos: ahora hay dos fases muy claras.

Primero, la fase de retrieval: en milisegundos se localizan cientos de candidatos entre miles de millones, combinando búsquedas de palabras y de significado.

Después, la fase de reranking: esos candidatos se analizan con modelos más pesados —como BERT o MUM— que afinan el contexto, evalúan señales de calidad y priorizan qué mostrar.

👉 El resultado: velocidad en la primera fase y máxima precisión en la segunda.

Y lo más interesante es que no todas las preguntas se responden igual. A veces el modelo tira de lo que ya sabe, y otras veces tiene que salir a buscar fuera. Esa decisión la toma un clasificador interno, como un semáforo que dice: “esto lo sé” o “aquí necesito mirar fuera”.

La moraleja es clara: si tu marca no está en los resultados que la IA usa para grounding, no existes para esas preguntas.

La herramienta de Dan pretrovic pretende emular este proceso de búsqueda multi-etapa y haciendo una consulta podemos hacer una previsión de que consultas van a activar la búsqueda.

En esta herramientas nos encontramos los siguientes parámetros:

• Classification: Grounding → la consulta necesita estar anclada a fuentes, no vale solo con la “imaginación” del modelo.
• Grounding Score: 93% → altísima probabilidad de que la respuesta deba basarse en información factual (ejemplos reales, procesos, metodologías).
• No Grounding Score: 6% → muy baja probabilidad de que se pueda contestar sin referencias externas.

Si nos vamos a un asistente por Ia como es  Perplexity vemos que aparecemos como fuente, mencionados dentro del texto.

Y en la sección de recursos muestra todo lo relacionado semánticamente con este tema:

Pero claro Dirección estratégica SEO es el servicio estrella de Lucía y el SEO y, por tanto, es un término inventado. Podemos pensar que al tratarse de un término con una alta relación con mi marca es normal que aparezca mencionada luciayelseo.com en los asistentes de IA y AI Overviews. 

Buscamos otro término más competido para ver si aparecemos en el contenido generado por IA. Por ejemplo: como hacer un estudio de palabras clave.

En este caso aparece un post sobre este tema que tenemos en la página web y además aparecemos mencionados dentro del cuerpo del texto.

Vamos a buscar en otros asistentes de ia generativa con más base de conocimiento como puede ser Chat GPT. Ahí vemos que no aparece ninguna mención y es que con la base de conocimiento con la que ha sido entrenada, la IA puede crear contenido en base a su conocimiento actual sin necesidad de buscarlo fuera.

Vemos que cumple con la parte de la herramienta que establecía que el grounding score es muy bajo y por tanto no era necesario buscar información fuera.  

¿Cuál es la moraleja de esto?

A pesar de que la IA lo baña todo no es lo mismo un llm uq eotro, un assistente que otro y que en función del tipo de asistente la manera de extraer fuentes difiere.

👉 Si todo esto te suena complejo, no te preocupes: he preparado una checklist accionable para traducirlo en pasos claros. Descárgala aquí.

Qué valora la IA al citar fuentes 

la búsqueda con llm se refiere a cómo los modelos de lenguaje grande complialn y entregan información a los usuarios ya sea desde AI overviews de Google, perplexitiy o chatgpt.

Menciones de marca

En un estudio de Ahrefs dónde estudiaron 75000 marcas en millones de AI Overviews descubrieron que las menciones de marca en la web tienen una mayor correlación con lamenciones de marca en AI Overviews.

Y tiene su lógica porque cuanto más repites el mensaje, más espacio ocupa en la mente del cliente y búsqueda de LLM.

En definitiva es una manera de evitar el aplanamiento del LLM que se produce cuándo un asistente de IA no te cita porque no puede verificar que lo dices es cierto al no ser algo conmunmente aceptad0.

Contenido conciso

Sabemos que Los LLM dividen el contenido en pasajes (framgmentos o chuncks ) más pequeños para la inserción de unas 200 palabras aprox

Podemos decir que la estructura importa y es probable que cada sección se recupere de manera aislada pero esto no significa que tenemos que hacer chunking.

Hacer chunking significa que hacer que cada sección de tu contenido funcione como una idea independiente por si es citada.

No olvidemos que la inteligencia artifical está entrenada para procesar grandes volúmenes de informaicón y procesar la semántica, en vez de hacer chuncking es mejor agrupar lógicamennte los párrafos y desarrollar ideas de forma clara, papr que tenga sentido incluso si la dividen,

Todo lo que google no uede responder se lo preguntamos a la IA

Y kes que la inteligencia artificial es una gran asistente ya que puede manejar varios pasos, creear contenido de diferentes formatos, etc. es la reina para la ejecución de tareas.

Los prompts de los usuarios de IA son más largaos y coplejos que en la búsqueda tradicional.

Un estudio de Ads murai descubrió que la longitud promedio de los prompts son de 42 palabras.

Los asistentes de IA despliegan los prompts en numerosas subconsultas de long tail, deskpués las ejecutan a través de los motores de búsqueda para encontrar las mejores fuentes para citar.

En este punto es interesante un mapeo de acciones mediante el framework jobs to be done, que se trata de de laposibles tareas que tu cliente querrá completar y que de alguna manera involucra a tu marca y productos Una vez que sepasd cuáles son la acciones principales que quiere realizar tu audiencia, crea contenido para apoyar esos trabajos por hacer.

El 95% de los enlaces citados por la IA provienen de medios ganados,

Ese 95% pasa a un 49% si el contenido requiere del factor actualidad (como pueden ser los eventos recientes.).

En este punto debemos tener claro que según dónde realicemos la consulta beberá de unas fuentes u otras:

• Google se apoya en su propio ecosistema (p. ej., YouTube), además de contenido generado por usuarios, especialmente comunidades como Reddit y Quora.
• ChatGPT favorece a los editores y las alianzas con medios, particularmente agencias de noticias como Reuters y AP, por encima de Reddit o Quora.
• Y Perplexity prioriza fuentes diversas, especialmente sitios globales y de nicho, p. ej., sitios de salud o específicos de una región como tuasaude o alodokter.

la elección de esas fuentes también es un reflejo de los acuerdos de licencias previos y algunas de estas organizaciones tienen acuerdos comerciales con OpenAI lo que también va aa afechar o puede explicar su frecuencia de posicionamiento.

En el caso de GPT el 56% de sus citas periodísitcas fueron publicadas en el último año.

En Claude baja al 36% y esto nos lleva a la actualidad de publicación.

Y esto nos lleva a otro punto muy interesante…

La frescura del contenido

El freshness es algo que ha acompañado al SEO casi desde sus orígenes ya que los resultados más recientes son especialmente interesantes para Google.

los asistentes de IA prefieren contenido más reciente y el contenido fresco es un 25,7% más citado en la IA que en laconsultas tradicionales y los asistentes de IA prefieren 13, 1% el contenido actualizado más reciente.

Solapamiento de dominios

REspecto a la fuentes que aparecen citadas en los diferentes asistentes de IA vemos que

Los dominios más citados varían mucho entre las diferentes áreas de búsqueda con LLM. Ser un ganador en una no garantiza la presencia en otras.

De hecho, entre los 50 dominios más mencionados en Google AI Overviews, ChatGPT y Perplexity, encontramos que solo 7 dominios aparecían en las tres listas.

El 86% de la fuentes eran únicas para cada asistente.

El tipo de consulta también afecta a las fuentes que la IA decide citar.

Consultas enciclopédicas, explicaciones de hechos o análisis comparativos tienden a incluir más contenido periodísticos.

En el caso de pedir instrucciones paso a paso, consejos prácticos o ideas creativas, los modelos se vuelcan hacia blog corporativos y sitios de contenido propio . Fuente: https://generativepulse.ai/report/

Esto cambia cómo hemos abordado la estrategias SEO . Antes trabajábamos el funnel SEO de esta manera:

En esta manera de abordar la estrategia SEO según el Funnel trabajamos cada intención de búsqueda con un tipo de contenido y en una zona de la web de manera específica.

Hoy por hoy esto, aunque correcto, no es suficiente.

Ahora cada fase debemos trabajarla de manera omnicanla y multimodal, invertir en medios ganados (link building)

Es una Nueva lógica de visibilidad dónde todo no se reduce a una cuestión meramente técnica sino que también afecta a la línea editorial porque estamos en la era del SEO semántico. Estamos en ella desde hace años pero ahora somos consciente de ello.

Con todo esto podemos decir que:

• No existe una estrategia de citación universal → cada LLM bebe de fuentes distintas (ChatGPT ≈ medios, Gemini ≈ ecosistema Google, Claude ≈ papers/tech).
• La visibilidad no depende solo de Google → puedes no rankear top 3 en Google y aún así ser citado en ChatGPT si apareces en Reuters, El País o un blog sectorial.
• Necesitas una estrategia combinada:
  • Google AI Overviews → sigue siendo los fundamentos SEO + freshness + entidades.
  • ChatGPT → PR digital y presencia en medios de referencia.
  • Claude → artículos técnicos, académicos, papers, whitepapers.
  • Perplexity → diversidad y nicho (blogs especializados, regionales).

La conclusión es que tu SEO tiene que cubrir canales propios (tu web, tu blog, tus RRSS) y canales ganados (medios, comunidades, PR), porque son esos los que los asistentes de IA usan para grounding.

4. Estrategias de SEO para IA

En base a todo lo anterior, podemos decir que hacer SEO para IA implica:

1. Presencia omnicanal en buscadores IA

No basta con Google: hay que estar en ChatGPT, Perplexity, AI Overviews, AI Mode.

La estrategia SEO orientada a la IA consiste en asegurar que tu marca aparezca en las fuentes que estos modelos usan para grounding (noticias, medios, blogs técnicos, comunidades).

Por ejemplo, con dirección estratégica SEO aparezo en AI overviews por partida doble y en los primeros puestos de orgánico

Pero no se queda ahí la cosa, si nos vamos a la pestaña de Google imágenes también vemos que aparecemos en varios lugares y con diferentes fuentes:

Aparecen imágenes de la web, de instagram, de linkedin…

En la pestaña vídeos también aparecemos:

2. Autoridad temática y clusters

La fusión de resultados vía RRF (Reciprocal Rank Fusion) premia a quien aparece en muchas queries relacionadas, no solo en una. No se trata de crear contenidos hiper extensos que te cuenten la vida obra y milagros de lo que acontece en un área. 

La estrategia es claracrear topic clusters sólidos y mantener cobertura amplia en tu área.

Por ejemplo: En dirección estratégica SEO tenemos (de momento) la landing de servicio (intención transaccional) y el post pilar con la metodología. Es importante que creemos los clusters respondiendo BIEN a la intención de búsqueda.

Si buscamos dirección estratégica SEO, sin más, nos aparece la respuesta de AI Overviews y como fuentes en primer lugar el post y después el servicio. Sin embargo, los primeros links orgánicos aparece en primer lugar el servicio y después el post.

Sin embargo, si buscamos «qué es dirección estratégica SEO», una query informativa aparece en AI Overviews solo la sección de blog y en primer resultado orgánico el post de blog. Con lo cual, podemos decir que está entendiendo bien las intenciones de búsquedas.

Debemos prestar especial atención a la construcción de cluster y todo lo que eso conlleva: silos de contenido, enlazado interno, anchor text, intenciones de búsqueda claras…

4. Freshness como ventaja competitiva

El contenido reciente se cita un 25,7% más en IA que en búsquedas clásicas.

Esto no quiere decir que tengamos que crear contenido a cascoporro, quiere decir que tenemos que actualizar el contenido existente también .

Estrategia: mantener actualización constante, sobre todo en sectores sensibles al tiempo (eventos, datos).

7. Jobs to be Done + prompts largos

Empecemos a trabajar en estrategias más ricas como el sistema jobs to be done que va de manera resumida a acompañar al usuario durante todo su customer journey

y tengamos en cuenta que los usuarios preguntan con prompts más largos (42 palabras de media) y eso es porque tienen consultas sobre temas muy específicos. La clave de todo esto no es generar contenido, es conocer al usuario.

👉 Estrategia: diseñar contenidos que resuelvan acciones claras (cómo hacer, crear, generar) → Jobs To Be Done.

8. Estrategia editorial+ técnica

El SEO para IA exige alinear técnica + narrativa de marca: estructura semántica, claridad, tono conversacional, valor editorial.

Seguir los fundamentos del SEO tanto técnicos como los relacionados con la relevancia del contenido. No debemos separar el SEO técnico, del SEO On Page y del SEO Off Page. El SEO es como Dios, uno y trino, y de nada sirve trabajar la redacción SEO, responder la intención de búsqueda si no lo acompañamos con un correcto marcado de datos estructurados, una buena estrategia de distribución de autoridad dentro y fuera de la página.

La estrategia de SEO editorial y de SEO técnico, deben ir de la mano.

La búsqueda orgánica está fragmentada 

En el caso de búsquedas de información compleja los asistentes de LLM (chatGPT, gémini…) resultan más útiles. Aparecer en ellos es una manera de posicionarnos como fuente confiables y otra manera de alimentar el EEAT

Si quieres trabajar en el sector tecnológico pueden pensar que los usos de la IA son obvios, pera muchos consumidores no es así.

Es el cambio de una red de páginas a una red de entendimiento dónde la búsqueda semántica es clave.

Ahora tenemos AI Overview, AI Mode y Web Guide (a ver si llega) y lo único que podemos hacer en el SEO es ofrecer datos únicos que pueda atar, cubrir la amplitud de las intenciones y clasificar para la semilla y los fand outs.

O dicho de otra manera: EEAT, trabajar por silos de contenido, enlazado interno para distribuir la popularidad y marcado de datos estructurados para facilitar la comprensión a los crawlers.

Es decir te llevo hablando 20 minutos de que hacer SEO para IA es trabajar bien los pilares del SEO

👉 “El SEO para IA no es teoría, es dirección estratégica. Si quieres que tu negocio esté en las respuestas que tus clientes ya están leyendo en ChatGPT, agenda un diagnóstico boutique conmigo. Empieza aquí.

Conclusiones: el SEO frente a la IA

La búsqueda ya no es una lista de enlaces: es un filtro de confianza. La IA no se inventa reputación, la refleja. Si tu marca no está en los clusters, en los medios que cuentan ni en la conversación, no aparecerá en la respuesta.

El reto no es técnico, es estratégico. Los LLM han convertido el SEO en una disciplina de dirección y posicionamiento de marca, donde la semántica, las menciones y la frescura pesan más que los viejos trucos.

Hoy la pregunta no es “¿cómo rankeo en Google?”, sino “en qué IA quiero que mi marca sea la respuesta”. Eso exige dejar de medir solo clics y empezar a medir visibilidad real en los canales donde tu cliente toma decisiones.

La conclusión es brutal en su sencillez: si tu negocio no está preparado para aparecer en las respuestas de la IA, tu competencia ocupará tu lugar.

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