LLMO. Incorpora tu marca a las respuestas de IA
La evolución de la inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) está transformando el panorama del marketing digital. Ahora, conceptos como la Optimización para Lenguajes de Gran Tamaño (LLMO) están emergiendo como pilares esenciales para que las marcas mantengan y amplíen su relevancia en el entorno digital. Este artículo explora en profundidad qué son los LLM, cómo funcionan, y de qué manera la optimización para estos modelos está revolucionando el SEO tradicional.
Ver SEO para IA: Optimización para Inteligencia Artificial Generativa(AIO). Guía completa
¿Qué son los modelos de lenguaje a gran escala (LLM)?
Los LLM son redes neuronales avanzadas diseñadas para comprender y generar texto de forma similar a un humano. Esto se debe a su entrenamiento en enormes volúmenes de datos, lo que les permite aprender patrones del lenguaje, interpretar contextos y realizar tareas como traducción, generación de contenido, y respuesta a preguntas.
Ejemplos notables de LLM incluyen:
- ChatGPT: Entrenado con más de 570GB de texto, es capaz de reproducir texto estructurado de alta calidad. Su evolución, GPT-4, añade capacidades multimodales al procesar tanto texto como imágenes.
- BERT: Desarrollado por Google, destaca por su capacidad de analizar el contexto bidireccional de las palabras, comprendiendo relaciones complejas en una oración.
- Turing NLG: Con 17.000 millones de parámetros, este modelo de Microsoft es conocido por completar oraciones, resumir textos y responder preguntas.
- Gopher: De DeepMind, cuenta con 280.000 millones de parámetros y sobresale en tareas multitarea de comprensión de lenguaje.
Estos modelos son versátiles, potentes y, lo que es más importante, están marcando un antes y un después en cómo las marcas deben posicionarse digitalmente.
Qué ventajas nos ofrecen los buscadores basados en IA
En la búsqueda tradicional, debes hacer clic en varios listados y tienes que almacenar y procesar mentalmente varias entradas (páginas web) y luego convertir todo ese aprendizaje rápido en una respuesta en tu cerebro.
Los buscadores basados en IA incorporan un componente conversacional que nos permite hacer consultas más extensas y precisas utilizando lenguaje natural, igual que introducimos un prompt enChat GPT.
Ver La revolución de los buscadores con IA en 2025: cómo adaptarte y optimizar tu SEO
La IA entiende más el concepto que hay tras la búsqueda, que algunas palabras clave, y nos aporta una solución. Si queremos ampliar la información podemos clicar en algunas de las sugerencias ( Ask a follow up) que se muestran al final de la respuesta.
Nos libera de una serie de tareas que aburren y que no tienen nada que ver con obtener la respuesta que necesitamos. Busca, escanea, haz clic, lee, procesa, haz clic en el botón Atrás, ir al listado 2, hacer clic, lee, procesa, nueva consulta, una y otra vez,…
Ahí, es donde tenemos nuestra oportunidad. Convertirnos en una fuente de referencia para respuestas generada por IA.
Hemos de tener en cuenta que estos LLM no siempre están actualizados, ChatGPT 4 está operando en una base de datos de abril de 2023, que tiene 8 meses de antigüedad. A veces, utilizan RAG (Retrieval Augmented Generation) para ayudar a obtener información más reciente, pero no siempre.
Hay 2 tipos de chatbots LLM.
1. LLM autónomos que se entrenan en un conjunto de datos históricos y fijos de gran tamaño (por ejemplo, Claude)
2. RAG o LLM de generación aumentada de recuperación , que recuperan información en vivo de Internet en tiempo real y tienen la capacidad de citar sus fuentes con enlaces y pueden enviar tráfico de referencia a distintos sitios (por ejemplo, Perplexity).
Ver SEO de entidades: Cómo estructurar el contenido en la era de la IA
Esto abre una posibilidad a el contenido de calidad que utiliza como fuente: podría convertirse en la respuesta durante meses en los motores de búsqueda de chat para consultas que no utilizan RAG, y esa clasificación hasta la próxima actualización, que podría estar a ocho meses de distancia.
Principales agentes de usuario de rastreadores de IA
Al configurar su archivo robots.txt, tenga en cuenta estos principales rastreadores de IA:
- OpenAI
- GPTBot
- ChatGPT-User
- OAI-SearchBot
- Google
- Google-Extended
- GoogleOther
- Anthropic: ClaudeBot
- Andi: AndiBot.
- Perplexity: PerplexityBot.
- You.com: YouBot.
- Phind: PhindBot.
- Exa: ExaBot.
- Firecrawl: FirecrawlAgent.
- Common Crawl: CCBot
Ver Por qué deberías dejar rastrear tu web por los boots de IA
En qué se diferencia la búsqueda con IA de los motores de búsqueda convencionales
Las herramientas de búsqueda basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT, Perplexity, Gemini,… funcionan de manera diferente a los motores de búsqueda tradicionales, como Google. En esencia, estas plataformas se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) para procesar consultas y generar resultados.
- Los motores de búsqueda rastrean y clasifican las páginas web en función de su relevancia, mientras que las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT utilizan LLM previamente entrenados para comprender la intención del usuario y generar respuestas.
- Google ofrece una lista de enlaces, fragmentos y resultados enriquecidos que animan a los usuarios a explorar. Las herramientas de inteligencia artificial ofrecen respuestas directas y conversacionales, lo que permite ahorrar tiempo a los usuarios y reducir la necesidad de hacer clic.
- Los motores de búsqueda actualizan continuamente su índice para reflejar el contenido más reciente. Las herramientas de búsqueda con inteligencia artificial, a menos que estén integradas con actualizaciones en tiempo real, dependen de los datos de sus LLM, lo que ocasionalmente puede generar información desactualizada.
- Los resultados de las herramientas de búsqueda de IA son dinámicos y cambian en función de:
- Cómo formulamos nuestra búsqueda.
- En las interacciones de un usaurio con la herramienta.
- El contenido constantemente actualizado en la web.
Optimizar para ambos mundos significa posicionarse en los primeros puestos de los motores de búsqueda y, al mismo tiempo, crear contenido que se ajuste a la forma en que los LLM interpretan y resumen la información. Esto requiere una redacción clara, autorizada y rica en contexto que la IA pueda procesar e incorporar fácilmente a sus resultados.
Ver La IA no nos quitará el trabajo. Será alguien que la use bien quien lo haga
¿Qué es la optimización para LLM (LLMO)?
La optimización para lenguajes de gran tamaño (LLMO) consiste en preparar la presencia digital de una marca para que sea visible y referenciada en las respuestas generadas por LLM. Esto incluye optimizar el contenido, las estadísticas, citas y cualquier dato que pueda ser recuperado o incorporado por los modelos en sus interacciones con los usuarios.
Mientras el SEO tradicional busca posicionar contenido en motores de búsqueda como Google, el LLMO o SEO para IA busca posicionar la marca directamente en las respuestas de los LLM, que cada vez se utilizan más como asistentes personales o plataformas de búsqueda.
Esta claro que las personas no buscamos de una misma manara, el autocompletado de Google muestra que las personas buscan un coche de muchas formas únicas, y todos tenemos necesidades únicas para nuestra situación; estas sugerencias «con» brindan contexto, pero observe todas las otras pistas de «contexto/rol» que quedaron atrás, lo que significa que tal vez tengamos algo de trabajo de creación de contenido por hacer.
Técnicamente, Google no logra realizar consultas complejas de roles y contextos en una sola consulta larga, pero es mejor que la alternativa (ir a un concesionario de autos y hablar con vendedores). Sin embargo, genera fricción y trabajo adicional para el buscador.
Los LLM desbloquean su capacidad de agregar múltiples roles y contextos para obtener un conjunto singular de respuestas sin tener que hacer entre 8 y 20 consultas, visitar 20 sitios, evitar anuncios y contenido superfluo, e intentar encontrar la respuesta.
Pero hemos de tener en cuenta que estos LLM no siempre están actualizados, ChatGPT 4 está operando en una base de datos de abril de 2023, que tiene 8 meses de antigüedad. A veces, utilizan RAG (Retrieval Augmented Generation) para ayudar a obtener información más reciente, pero no siempre.
Ver SEO para IA. 17 Estrategias para que tu contenido sea seleccionado por los LLM
LLMO: Beneficios para las marcas
Adoptar estrategias de LLMO ofrece varias ventajas clave:
- Visibilidad garantizada a futuro: Los LLM parece que son el futuro de la interacción digital ( habrá que ver) . Optimizar para ellos asegura que la marca esté alineada con las tendencias tecnológicas.
- Mayor control sobre menciones y referencias: Al optimizar contenido con datos y estadísticas, las marcas pueden incrementar la probabilidad de ser citadas en respuestas generadas por LLM.
- Tráfico de referencia: Los LLM con capacidades de generación aumentada por recuperación (RAG) como BingChat pueden enviar tráfico a sitios web, mejorando tanto el SEO como la visibilidad orgánica.
- Influencia en decisiones de compra: Los LLM actúan como asistentes personalizados que pueden recomendar productos y servicios, posicionando a las marcas como líderes en su nicho.
LLMO y SEO: Una relación simbiótica
La optimización de LLM no reemplaza al SEO, sino que lo complementa. Mientras que los motores de búsqueda tradicionales utilizan algoritmos para clasificar páginas web, los LLM generan contenido basado en asociaciones semánticas. Para que una marca tenga éxito en ambos frentes, necesita estrategias integradas que aborden tanto la optimización para buscadores como para modelos de lenguaje.
Lo más cercano a LLMO que tenemos en este momento es la optimización de la experiencia de búsqueda (SXO).
Ver Optimización de Motores Generativos (GEO): La Nueva Era del SEO en 2025
¿Es suficiente hacer SEO para que un chatbot de IA tenga visibilidad?
La industria está dividida por la mitad: la mitad cree que la optimización para modelos de lenguaje grandes (LLM) requiere nuevas estrategias, mientras que la otra mitad insiste en que un buen SEO ya lo soluciona.
Esta división ha generado la aparición de nuevas siglas como GEO (Optimización de motores generativos) y AEO (Optimización de motores de respuestas), términos que son igualmente amados y odiados por ambas partes.
Lo cierto es que los chatbots de IA gestionan solicitudes más largas, en las que los usuarios expresan una intención detallada, lo que requiere contenido más específico que aborde preguntas con matices. Google está avanzando en esta dirección con AI Overviews, pero aún atiende principalmente consultas más cortas.
Yo creo que hoy, es posible que tus esfuerzos de SEO ya te estén brindando la visibilidad que necesitas en ambos canales. Pero espero que con el tiempo GEO/AEO se separen más del SEO porque las señales que los buscadores de IA obtienen de la interacción con sus modelos y de la riqueza de las indicaciones de sus usuarios deberían permitirles desarrollar sus propias señales de ponderación para marcas y respuestas.
Ver Búsqueda con IA: Por qué los fundamentos SEO importan más que nunca
Cómo optimizar para LLM
Optimizar para LLM requiere un enfoque técnico y estratégico. Aquí hay algunas tácticas clave:
- Relaciones públicas y asociación temática: Las marcas deben fortalecer sus asociaciones con temas relevantes mediante contenido enfocado y colaboraciones estratégicas. Por ejemplo, si una marca desea posicionarse en ergonomía, debería generar contenido respaldado por expertos y aparecer en menciones relacionadas.
- Los chatbots de IA otorgan mucha más importancia a la popularidad general de la marca y al volumen de menciones. Google cuenta con métodos más robustos para medir e incorporar la satisfacción del usuario (datos de Chrome, patrones de clics, tasas de retorno a la búsqueda).
- Citas y estadísticas: Los LLM priorizan contenido que incluye datos creíbles y verificables. Incluir estudios, encuestas o cifras exclusivas aumenta las probabilidades de que tu marca sea referenciada. Según este estudio sobre 10.000 consultas de motores de búsqueda del mundo real (en Bing y Google) para descubrir qué técnicas tienen más probabilidades de aumentar la visibilidad en chatbots de RAG como Perplexity o BingChat. Los sitios web que incluían citas , estadísticas y referencias fueron los más comúnmente referenciados en los LLM con búsqueda aumentada, viéndose un aumento del 30-40% en el “recuento de palabras ajustado a la posición” (en otras palabras: visibilidad) en las respuestas de LLM.
- Investigación de entidades: Más allá de las palabras clave, los LLM utilizan «entidades» para mapear relaciones semánticas. Las marcas deben analizar cómo son percibidas actualmente y ajustar su contenido para alinearse con las asociaciones deseadas.
- Utiliza el marcado Schema: El uso de contenido enriquecido ayuda a los LLM a comprender y categorizar mejor los detalles clave sobre una marca, incluido su nombre, servicios, productos y reseñas.
- Contenido de calidad y actualizado: Los LLM autónomos dependen de conjuntos de datos históricos, mientras que los modelos RAG extraen información en tiempo real. Mantener contenido fresco y bien estructurado asegura relevancia en ambos tipos de sistemas. Actualmente, los LLM carecen de sistemas sofisticados de detección y penalización de spam
- Herramientas de auditoría: Plataformas como la API de lenguaje natural de Google o el analizador de entidades de Inlinks pueden ayudar a identificar cómo los modelos interpretan tu contenido y dónde puedes mejorar.
El futuro del marketing con LLMO
El LLMO no es solo una moda, sino posiblemente un cambio estructural en cómo las marcas interactúan con los consumidores. Según predicciones de expertos, la optimización para lenguajes de gran tamaño podría convertirse en una disciplina independiente dentro del marketing digital, con un impacto similar o incluso mayor al del SEO tradicional.
Invertir en LLMO o SEO para buscadores de IA ahora posicionará a tu marca como pionera, asegurando su relevancia en un panorama digital en constante evolución. La clave está en adoptar una mentalidad proactiva, adaptarse al cambio y aprovechar las oportunidades que ofrecen estos modelos de lenguaje avanzados.
Ver La revolución de los buscadores con IA en 2025: cómo adaptarte y optimizar tu SEO
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