ChatGPT, Gemini y Claude. ¿Están remodelando la forma en que las audiencias llegan a su contenido? Yo digo que sí.
por Bryan Cheung
- La esencia
- La nueva fundación: preguntas sobre palabras clave
- Creación de contenido en el que la IA puede confiar
- Creación de contenido que funciona en un mundo legible por máquina
- Priorice el contenido basado en preguntas
- Mejorar la estructura y la claridad
- Experiencia original y datos de respaldo
- Medir nuevas señales de conciencia
- Elevar las voces humanas
- Incorporar contenido multimodal
- Una estrategia basada en el valor
- Video sobre la optimización de la visibilidad de la IA: la próxima evolución del SEO
- Sobre el autor
La esencia
- El SEO entra en la era generativa. A medida que las herramientas de IA como ChatGPT y Gemini redefinen la búsqueda, la visibilidad ahora depende del contenido que los modelos de lenguaje reconocen como creíble y estructurado.
- Las preguntas reemplazan a las palabras clave. Las estrategias de contenido creadas en torno a preguntas reales de los clientes funcionan mejor en el descubrimiento impulsado por IA que las que se basan en tácticas tradicionales de palabras clave.
- La autoridad y la autenticidad ganan. La IA prioriza el contenido de expertos identificables, respaldado por datos reales, contexto multimedia y conocimiento humano, señales que refuerzan la confianza.
He pasado años viendo evolucionar el SEO. Lo que comenzó como un proceso de relleno de palabras clave ha madurado hasta convertirse en una disciplina más estratégica centrada en la intención del usuario, la calidad del contenido y la estructura técnica. Ahora, la introducción de la IA generativa está iniciando otro cambio importante que exige una mirada más profunda a cómo el contenido digital gana visibilidad.
Las herramientas impulsadas por IA como ChatGPT, Google Gemini y Claude están cambiando la forma en que las personas encuentran e interactúan con la información. Los usuarios llegan directamente a páginas con enlaces profundos, como detalles de productos individuales, en lugar de comenzar desde las páginas de inicio o navegación. Si bien esto interrumpe el flujo típico del sitio web, también crea oportunidades. Como observa James McCormick de IDC, el tráfico actual está cada vez más impulsado por la intención, y los visitantes llegan más tarde en el proceso de decisión y, a menudo, mucho más cerca de realizar una compra o completar una conversión.
Este cambio es significativo. Los especialistas en marketing ahora tienen el desafío de cumplir con las expectativas tanto de los motores de búsqueda tradicionales como de los modelos de lenguaje. Ya no basta con aparecer en los resultados de búsqueda. El contenido ahora debe ser reconocido por los sistemas de IA como una fuente de alta calidad digna de cita.
En este artículo, compartiré las mejores prácticas para la optimización de motores generativos, incluido el uso de HTML simple, con experiencia original, estructuración para la legibilidad e incorporación de contenido multimodal.
La nueva fundación: preguntas sobre palabras clave
Estrategia de contenido utilizada para comenzar con el mapeo de palabras clave. Ese enfoque está evolucionando. Hoy en día, un método más efectivo consiste en mapear las preguntas reales que hacen los clientes. Las herramientas de IA se basan en entradas de lenguaje natural. Muestran contenido que aborda esas consultas con claridad, relevancia e integridad.
Mapeo de palabras clave vs. mapeo de preguntas
Esta tabla contrasta las estrategias tradicionales de palabras clave de SEO con el enfoque emergente basado en preguntas utilizado en la optimización generativa de motores.
| Aspecto | Mapeo de palabras clave tradicional | Estrategia de contenido basada en preguntas |
|---|---|---|
| Centro de atención | Apuntar a términos de búsqueda específicos de alto volumen para mejorar las clasificaciones. | Responder preguntas reales de los clientes para demostrar relevancia y experiencia. |
| Intención de búsqueda | A menudo transaccional o de navegación, basado en coincidencias de palabras. | Contextual y conversacional, alineado con consultas en lenguaje natural. |
| Método de optimización | Se basa en la densidad, los vínculos de retroceso y la alineación de metadatos. | Utiliza claridad, integridad y estructura semántica para satisfacer la interpretación de la IA. |
| Medición del éxito | Clasificación de la página y volumen de tráfico. | Visibilidad en resúmenes de IA, participación del usuario y señales de autoridad de marca. |
| Herramientas principales | Plataformas de investigación de palabras clave como SEMrush, Ahrefs, Moz. | Herramientas de información conversacional como ChatGPT, Perplexity y AnswerThePublic. |
| Tono de contenido | Optimizado para algoritmos de búsqueda. | Optimizado para la comprensión humana y el razonamiento de IA. |
Desarrollar contenido en torno a preguntas bien investigadas ofrece una forma más significativa de conectarse con audiencias potenciales. Cambia el enfoque de las técnicas de optimización a una comprensión genuina de los desafíos, preocupaciones y decisiones que enfrentan los usuarios.
Creación de contenido en el que la IA puede confiar
Un concepto erróneo creciente es que las plataformas de IA se pueden jugar con contenido generado automáticamente. Sin embargo, los modelos de lenguaje ya están siendo entrenados para evaluar el contenido de manera más crítica. Indicadores como el tono, la autoridad y la especificidad pueden tener una influencia cada vez mayor con el tiempo. Estos factores reflejan los mismos principios que han definido durante mucho tiempo el marketing de contenidos efectivo.
Es más probable que se destaque el contenido reflexivo y profundo creado por profesionales experimentados. Por ejemplo, es probable que un video de un líder de producto discutiendo los desafíos de implementación o las lecciones aprendidas tenga más peso que una copia anónima que repite información general. El contenido que demuestra la experiencia del mundo real a menudo funciona mejor, no por el pulido, sino por la sustancia.
Creación de contenido que funciona en un mundo legible por máquina
A medida que los sistemas de IA continúan evolucionando, los especialistas en marketing pueden tomar medidas prácticas para fortalecer su visibilidad y autoridad. Los siguientes enfoques proporcionan una hoja de ruta para crear contenido que resuene tanto con los lectores humanos como con los modelos de lenguaje:
Priorice el contenido basado en preguntas
Las audiencias rara vez escriben palabras clave aisladas en herramientas de IA. Hacen preguntas como “¿Cuál es la mejor manera de reducir el riesgo de cumplimiento en los servicios financieros?” o “¿Cómo optimizan los fabricantes la capacitación de los empleados?” La creación de contenido que aborde directamente este tipo de consultas aumenta la probabilidad de aparecer en los resúmenes de IA. Un banco podría publicar una sección detallada de preguntas frecuentes que responda a las preocupaciones de los clientes sobre la seguridad digital. Un proveedor de atención médica puede producir una serie de blogs sobre preguntas comunes de los pacientes, respaldada con estudios de casos. Enmarcar el contenido de esta manera lo hace más conversacional y más alineado con la forma en que las personas buscan hoy.
Mejorar la estructura y la claridad
El texto limpio y estructurado brinda a los sistemas de IA la mejor oportunidad de interpretar su contenido. Muchos rastreadores manejan mal JavaScript, por lo que la organización lógica en HTML simple o markdown es ideal. Los encabezados claros y el formato coherente facilitan la extracción de la información clave. Los metadatos y la semántica también juegan un papel fundamental. Los títulos, las descripciones, las fechas y schema.org marcado señalan el contexto antes de analizar el texto completo.
Las listas con viñetas mejoran tanto la legibilidad como la comprensión de la máquina. Los motores generativos se basan en la estructura para identificar puntos clave, y las listas proporcionan señales visuales y semánticas claras. Dividen ideas complejas en elementos simples y escaneables, lo que ayuda a la IA a resumir la información con mayor precisión mientras guía a los lectores humanos a través de las principales conclusiones.
Lista de verificación de optimización de contenido legible por máquina
Esta tabla proporciona una guía estructurada para optimizar el contenido para que los sistemas de IA y los rastreadores de búsqueda puedan analizarlo y clasificarlo con precisión.
| Área de optimización | Pasos de acción | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Estructura HTML | Utilice etiquetas HTML limpias y semánticas (H2, H3, UL, LI, etc.) en lugar de diseños con muchos scripts. | Garantiza que los rastreadores y los modelos de IA puedan interpretar la jerarquía lógica de su contenido. |
| Metadatos | Incluya títulos, meta descripciones, fechas de publicación y marcado schema.org precisos. | Proporciona señales contextuales que mejoran la búsqueda y la relevancia de las citas de IA. |
| Consistencia de formato | Mantenga tamaños de encabezado uniformes y estructuras de lista en todos los artículos. | Mejora la precisión del análisis automático y la comprensión del lector. |
| Listas legibles | Use viñetas para resaltar las principales conclusiones o acciones secuenciales. | Facilita una comprensión más rápida para los humanos y una extracción más clara para los sistemas de IA. |
| Elementos multimodales | Combina contenido escrito con imágenes etiquetadas, transcripciones y clips cortos. | Amplía los puntos de datos contextuales de la IA y aumenta la visibilidad en los resultados de búsqueda visual. |
| Accesibilidad | Utilice texto alternativo descriptivo y medios con subtítulos. | Fortalece el SEO al tiempo que respalda el diseño inclusivo y los estándares de cumplimiento. |
Juntos, una estructura limpia y metadatos sólidos mejoran la legibilidad de la máquina al tiempo que refuerzan la autoridad y la confianza con las audiencias humanas.
Experiencia original y datos de respaldo
El contenido vinculado a profesionales o eventos identificables indica autenticidad. Por ejemplo, un podcast en el que un ejecutivo de seguros discute los modelos de riesgo emergentes, o un seminario web en el que un CIO comparte lecciones de transformación digital, ofrece una credibilidad que el texto anónimo no puede. Estos formatos muestran la experiencia vivida y brindan una profundidad de conocimiento que los LLM están capacitados para reconocer como autorizada.
La combinación de información experta con datos confiables fortalece la visibilidad. Hacer referencia a estudios acreditados o resultados de encuestas brinda a los algoritmos un contexto verificable y ayuda a los lectores a confiar en la información. Las estadísticas agregan profundidad y demuestran que el contenido se basa en evidencia, no en opiniones. Cuando la experiencia y los datos aparecen juntos, es más probable que los sistemas de IA presenten el material como una fuente confiable, recompensando a las marcas que combinan voces auténticas con pruebas medibles.
Medir nuevas señales de conciencia
Las métricas tradicionales de SEO ya no son los únicos indicadores de éxito. Los especialistas en marketing deben comenzar a rastrear la frecuencia con la que los prospectos mencionan el descubrimiento de una marca a través de ChatGPT, Google Gemini u otras herramientas de IA. Estas anécdotas pueden proporcionar una idea temprana de cómo se representa el contenido en entornos impulsados por IA.
Elevar las voces humanas
Destacar a los expertos en la materia fortalece tanto la confianza en la marca como la capacidad de descubrimiento. Un fabricante podría filmar a los ingenieros que recorren las innovaciones de productos en video. Una agencia gubernamental podría presentar personal que explique las actualizaciones de políticas en un lenguaje sencillo. Estas voces auténticas brindan confianza a las audiencias al tiempo que refuerzan a los sistemas de IA que el contenido se origina en una experiencia real.
Incorporar contenido multimodal
La búsqueda impulsada por IA ya no se limita al texto. Plataformas como Google están habilitando consultas multimodales, donde alguien puede subir una foto, combinarla con una pregunta escrita y recibir una respuesta enriquecida. Para apoyar este tipo de interacción, las marcas deben combinar su contenido textual con imágenes, diagramas y videos de alta calidad.
Un minorista de mejoras para el hogar, por ejemplo, podría proporcionar instrucciones escritas paso a paso para instalar una lámpara junto con fotos anotadas de cada etapa. Estos elementos hacen que el contenido sea más útil para los lectores humanos y, al mismo tiempo, brindan a los sistemas de IA puntos de datos adicionales para interpretar, indexar y presentar en los resultados de búsqueda.
Una estrategia basada en el valor
La era de la búsqueda de IA recompensa la claridad, la credibilidad y la estructura. Los especialistas en marketing que se centren en esos fundamentos verán aumentar su contenido tanto en los resultados de búsqueda tradicionales como en los generativos. La clave es pensar menos en alimentar algoritmos y más en construir una autoridad genuina.
Para mantenerse visible y confiable en este nuevo entorno:
- Cree contenido en torno a preguntas reales, no palabras clave aisladas.
- Utilice HTML limpio, encabezados claros y metadatos completos para que los sistemas de IA puedan interpretar su contenido con precisión.
- Utilice listas con viñetas para mejorar la legibilidad y facilitar el análisis de la información.
- Contar con experiencia original y expertos en la materia que demuestren experiencia vivida y credibilidad profesional.
- Combine texto con activos multimodales, como imágenes, diagramas y videos, que enriquecen tanto la comprensión humana como la interpretación automática.
- Realice un seguimiento de las nuevas señales de visibilidad, incluidas las menciones en resúmenes o conversaciones generados por IA.
- Incorpore datos para agregar profundidad y aumentar la credibilidad.
La búsqueda de IA está remodelando el descubrimiento, pero el camino hacia la visibilidad aún pasa por la relevancia, la confianza y la calidad. Los especialistas en marketing que crean contenido bien estructurado y dirigido por expertos obtendrán reconocimiento no solo de los algoritmos, sino también de las audiencias a las que sirven esos algoritmos.
Video sobre la optimización de la visibilidad de la IA: la próxima evolución del SEO
Nota del editor: Esta sección se basa en las ideas del Digital Experience Show de CMSWire con el editor en jefe Dom Nicastro y Luis Fernández, director ejecutivo de VML Enterprise Solutions. La discusión explora cómo el descubrimiento impulsado por IA está transformando la estrategia de búsqueda, visibilidad y marketing, y qué deben hacer las marcas para mantenerse relevantes en un mundo multimotor.
Esto es lo que aprendimos en CMSWire de esta conversación, acumulando la tesis central del autor de este artículo.
En su conversación, Nicastro y Fernández explicaron cómo el auge de la búsqueda generativa marca un cambio sísmico en la forma en que las audiencias encuentran y confían en el contenido en línea. El SEO tradicional, que alguna vez fue el alma de la visibilidad digital, está siendo superado por la optimización de la visibilidad de la IA (AIVO), una estrategia centrada no en las clasificaciones de búsqueda, sino en ser seleccionada y citada por bots de IA como ChatGPT, Gemini y Claude. Fernández argumenta que los especialistas en marketing deben repensar la visibilidad por completo, porque los sistemas de IA ahora determinan qué fuentes y voces entran en la conversación.
- El descubrimiento impulsado por IA reemplaza las clasificaciones estáticas. Los resultados de búsqueda ya no son listas de enlaces azules; en cambio, las herramientas de IA sintetizan y resumen información de múltiples fuentes. Las marcas deben asegurarse de que su contenido esté estructurado y tenga la autoridad suficiente para ser incluido en estas síntesis.
- Múltiples “guardianes” de IA dan forma a la exposición. A diferencia de la era dominada por Google, los especialistas en marketing ahora se enfrentan a diversos ecosistemas, cada uno con algoritmos, preferencias y sesgos únicos. La visibilidad depende de la comprensión y la adaptación a estas diferentes reglas de compromiso.
- AIVO enfatiza el contexto sobre los clics. Fernández señala que la relevancia de la IA no se mide por el tráfico o las visitas a la página, sino por si los bots hacen referencia constantemente a su experiencia al formar respuestas. Esto significa que la calidad y la credibilidad del contenido superan las métricas tradicionales de palabras clave.
- La autenticidad sigue siendo el diferenciador. Tanto Nicastro como Fernández enfatizan que los sistemas de IA están cada vez más entrenados para valorar la experiencia del mundo real, los datos verificables y la autoridad contextual, alineándose perfectamente con los principios de optimización de motores generativos discutidos en este artículo.
Esta conversación refuerza la tesis central de este artículo: la visibilidad en la era de la IA requiere más que la optimización de palabras clave: exige contenido diseñado para ganar confianza, inclusión y relevancia en el razonamiento automático. La próxima evolución del SEO no se trata de algoritmos de juego, sino de crear contenido estructurado, centrado en el ser humano y dirigido por expertos que tanto el público como los sistemas de IA reconozcan como valioso.
Sobre el autor
Bryan Cheung, cofundador de Liferay y su actual CMO, es un experimentado emprendedor y líder tecnológico con más de 20 años de experiencia. Impulsado por la pasión por comprender los desafíos comerciales que enfrentan las empresas de hoy, Bryan ayuda a Liferay a cumplir con su compromiso de ofrecer soluciones digitales personalizadas y efectivas a sus clientes.