LLMO y el futuro del SEO: Guía para posicionar en modelos de lenguaje

En 2025, aproximadamente un 15% de los usuarios digitales ya recurren regularmente a alternativas a Google como primera opción para realizar sus búsquedas. Según datos de Similarweb, en marzo de 2025, ChatGPT registró más de 4.548 millones de visitas, lo que representa un crecimiento interanual del 154 % y lo posiciona como el sexto sitio web más visitado del mundo, superando a plataformas como Amazon y acercándose a gigantes como YouTube.

Y no sólo sucede con ChatGPT, cada vez más usuarios prefieren usar herramientas similares como Perplexity, Claude, Gemini o Llama. Según Comscore Digital Trends 2024, entre un 10-15% de usuarios utilizan estas alternativas habitualmente para búsquedas generales, mientras que Pew Research Center indica que un 16-20% de personas han utilizado chatbots de IA para búsquedas al menos una vez en el último mes.

Infografía comparativa de búsquedas de Google vs modelos de lenguaje

Este cambio de comportamiento refleja una transformación profunda en la forma en que los usuarios acceden a la información online. Los consumidores prefieren plataformas que ofrecen resultados inmediatos, personalizados y conversacionales. Y eso es precisamente lo que ofrecen los grandes modelos de lenguaje (LLM).

Para las marcas y creadores de contenido, este giro no es una tendencia puntual, sino un punto de inflexión estratégico. Los canales clásicos de adquisición —basados en el posicionamiento en buscadores tradicionales— ya no garantizan la misma visibilidad ni conversión que antes. Y todo indica, que la tendencia irá a más en los próximos años. 

En su lugar, emerge una nueva disciplina: el LLMO (Language Learning Model Optimization), centrado en posicionar contenidos dentro del conocimiento interno de modelos como ChatGPT, Gemini o Claude y considerado como un nuevo estándar en la optimización de contenidos digitales.

Las organizaciones y profesionales que entiendan todo lo que está sucediendo con este cambio protegerán su presencia digital. Y además, tomarán la delantera en un entorno donde el tráfico y la autoridad cambia de manos rápidamente.

En esta guía, descubrirás cómo implementar una estrategia de LLMO eficaz: qué técnicas funcionan, qué herramientas utilizar y cómo preparar tu contenido para destacar en los motores de IA que están redefiniendo las reglas del juego en internet.

1 ¿Qué es LLMO y por qué importa en el sector SEO?

La nueva generación de inteligencias artificiales —como ChatGPT, Claude y Perplexity— no es una moda. Las interfaces conversacionales están captando una cuota creciente del mercado de búsquedas.

Perplexity AI supera los 170 millones de visitas mensuales, con un crecimiento trimestral del 30 %, según indica Semrush. Claude AI alcanza los 100 millones de usuarios activos, duplicando su base en solo unos meses, según datos de Anthropic. DeepSeek, centrado en búsqueda técnica y científica, creció un 210 % en seis meses, liderando en nichos profesionales.

Ahora bien, el dominio de Google sigue siendo abrumador. Según una reciente investigación de Sparktoro, Google continúa recibiendo 373 veces más búsquedas que ChatGPT, y su volumen total de consultas creció más de un 20 % solo en 2024.

No obstante, estos datos no se contradicen: lo que muestran es la aparición de una nueva forma de buscar, paralela y complementaria a la búsqueda tradicional. Las interfaces conversacionales están cambiando cómo, dónde y con qué expectativas los usuarios acceden a la información.

Pero la fragmentación de la búsqueda no se limita a las interfaces conversacionales. Las redes sociales se han convertido en potentes motores de búsqueda por derecho propio. Según datos recopilados por Forbes, el 24 % de los consumidores ya utilizan las redes sociales para buscar respuestas a sus preguntas. 

Este porcentaje aumenta en la Generación Z, con un 46 % de ellos prefiriendo las redes sociales sobre Google para descubrir nuevas marcas y productos .​

Las búsquedas en Tiktok un crecimiento del 85% en el último año según Reuters Institute Digital News Report (2024), mientras que Instagram procesa más de 2 mil millones de búsquedas mensuales de acuerdo con el Meta Earnings Report del primer trimestre de 2025.

La fragmentación se extiende incluso al comercio electrónico, donde aproximadamente el 61% de las búsquedas transaccionales de productos comienzan en Amazon y no en Google. Y no podemos olvidar que el 30% de todas las búsquedas ya se realizan sin pantalla, a través de asistentes de voz.

En general, la búsqueda se está fragmentando. Hoy, la realidad es otra. El antiguo paradigma centrado exclusivamente en Google ha cambiado y no sirve. Y es que estamos ante un punto de inflexión comparable al que supuso el nacimiento de los motores de búsqueda. 

El usuario actual quiere precisión, contexto y respuestas inmediatas, no listas de resultados, al menos para algunos tipos de búsqueda. La llegada de Google AI Overviews (Resúmenes creados con IA) o el AI Mode lo confirma y todo apunta a que Google irá en ese sentido. 

En este nuevo entorno, el SEO exige más que dominar algoritmos. Requiere entender la semántica, estructurar conocimiento y crear contenido que los LLM puedan interpretar y citar. Y, sobre todo, entender dónde está nuestro cliente y cómo busca.

Pero a medida que evoluciona esta disciplina, también surgen nuevos términos y enfoques que pueden parecer confusos: LLMO, GEO, GAIO, LSO, LEO… ¿Son lo mismo? ¿Se usan igual? ¿Cuál deberías aplicar?

Antes de seguir, toca aclarar estos conceptos para que tengas una base clara y sólida sobre la que construir tu estrategia de optimización generativa. 👇

1.1 LLMO, GEO, GAIO, LSO y LEO: ¿en qué se diferencian?

En este nuevo ecosistema de posicionamiento, los términos se multiplican casi tan rápido como las herramientas. A poco que te adentres en el mundo de la optimización para IA, empezarás a encontrarte con siglas como LLMO, GEO, GAIO, LSO o LEO.

Y claro, con todo este cambio de siglas y tecnologías, vuelve a aparecer una pregunta clásica del sector: ¿Está el SEO muerto?

 📌 Spoiler: sigue más vivo que nunca. De hecho, la aparición de estos acrónimos no es señal de su desaparición, sino todo lo contrario: es la prueba de que el SEO evoluciona, se adapta y se reinventa constantemente.

Y es que cambian los nombres, se modifican los entornos, pero la base sigue siendo la misma: entender cómo se procesa la información y cómo hacer que tu contenido sea visible, relevante y citado.

Definición de los nuevos términos de optimización similares al SEO.

Parecen similares —y en cierto modo lo son—, pero cada una refleja un enfoque ligeramente distinto dentro de la misma realidad: cómo hacer que el contenido sea comprendido, citado y reutilizado por modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Perplexity.

A continuación, tienes la definición y explicación de cada nombre. 

1.2 LLMO (Language Learning Model Optimization)

Es el término más amplio y técnico y es lo que trata esta guía en su totalidad. Hace referencia a la optimización para grandes modelos de lenguaje (LLMs), como GPT-4.5, Claude 3, Llama 3 o Gemini, por citar algunos nombres. Incluye prácticas como:

• Redacción semánticamente clara.
• Contenido entrenable.
• Optimización para prompts conversacionales.
• Citabilidad en entornos IA.

Es el término que unifica el resto.

GEO (Generative Engine Optimization)

Se refiere a la optimización para motores de búsqueda generativos como ChatGPT Search o Perplexity.  Apunta al posicionamiento dentro de las respuestas generadas por IA, no en enlaces tradicionales.

Enfocado en cómo la IA presenta contenido, no cómo lo busca.

GAIO (Generative AI Optimization)

GAIO amplía el concepto más allá de motores de búsqueda. Incluye también optimización para:

• Agentes inteligentes.
• Flujos conversacionales en apps.
• Interfaces de voz.

Su enfoque es más amplio, abarcando todo el ecosistema de generación, no solo respuestas web.

LSO (Language Search Optimization)

LSO se usa para describir la optimización en motores de búsqueda que integran lenguaje natural o modelos LLM en su interfaz de búsqueda (como AI Overviews de Google).

Es un híbrido entre SEO clásico y generación de lenguaje, centrado en cómo la IA resume resultados.

LEO (LLM Engine Optimization)

LEO es una variante centrada específicamente en el motor interno del modelo: cómo se entrena, cómo prioriza fuentes y cómo decide qué citar. 

 Va más allá del contenido web: implica también la estructura de los datos, metainformación y contexto semántico que influye en el modelo.

1.3 LLMO: definición y funcionamiento

Una vez explicados los conceptos anteriores, toca analizar el nombre que los une. Se trata del LLMO (Language Learning Model Optimization). Este término es el conjunto de técnicas, estrategias y prácticas diseñadas para optimizar la visibilidad y representación de una marca o contenido en los grandes modelos de lenguaje y motores de búsqueda generativa como ChatGPT, Gemini o Claude.

Tal y como explica Natzir Turrado en su blog, el LLMO engloba los enfoques mencionados anteriormente que no dejan de ser distintas etiquetas para un mismo objetivo. Ser encontrados y estar presentes en las respuestas generadas por IA cuando tu público hace una consulta relevante.

Eso sí, la forma ha cambiado. Por ejemplo, los LLM no indexan ni rastrean como Googlebot. En su lugar, aprenden de corpus entrenados, utilizan embeddings, evalúan la semántica y extraen relaciones entre entidades.

🔍 Aquí es donde LLMO introduce una ruptura importante con el SEO clásico:

El SEO de toda la vida se basa en señales como la indexación, los backlinks o keywords, entre otras. Estas métricas siguen siendo relevantes, especialmente en contextos donde los modelos generativos emplean recuperación en tiempo real (como los sistemas RAG).

Sin embargo, el LLMO añade una capa adicional de optimización. Se enfoca en cómo los modelos de lenguaje comprenden, sintetizan y citan contenido. Aquí entran en juego elementos como:

• Claridad semántica y monosemanticidad.
• Estructura conversacional (formato pregunta-respuesta, encabezados naturales).
• Cobertura exhaustiva del tema.
• Capacidad de citación directa por parte del modelo.

Un estudio reciente de XFunnel.ai, basado en más de 768.000 citas generadas por modelos de lenguaje, lo demuestra: los contenidos más citados no eran los mejor posicionados en Google, sino los que tenían más profundidad temática, mejor estructura, lenguaje claro y cobertura integral del tema.

En pocas palabras: los modelos no premian al que mejor posiciona, sino al que mejor explica.

Este nuevo enfoque también plantea dudas dentro del sector. Una de las más habituales:

1.4 ¿Es el LLMO solo SEO con otro nombre?

La respuesta no es tan sencilla a simple vista. Sí, LLMO comparte bases con el SEO tradicional: contenido de calidad, arquitectura sólida, autoridad. Pero al mismo tiempo, introduce nuevas exigencias adaptadas a cómo los grandes modelos de lenguaje procesan la información.

Como apuntan desde Seer Interactive, muchos motores generativos requieren tácticas completamente distintas, y aplicar las reglas del SEO clásico no siempre garantiza visibilidad en estos nuevos entornos.

En este contexto han surgido debates —especialmente en Reddit, LinkedIn y GitHub— sobre herramientas como el llms.txt, propuesto como un “robots.txt para la IA”. Sin embargo, expertos como John Mueller (Google) han señalado que ningún modelo ha confirmado que use ese archivo recomendando el uso del robots.txt. 

Imagen del archivo LLmstxt desarrollado por dotenv:

Además, advierte sobre confiar en los LLM para tareas como el SEO técnico, debido a su propensión a aprender tanto lo bueno como lo erróneo de internet. Dicho lo cual, no quita que el directivo de Google lo use para otras tareas como programar y compilar. 

La forma en que los LLM procesan información varía según su diseño:

• Modelos basados en entrenamiento (Claude antiguo, Llama): Aprenden solo de corpus pre-entrenados sin acceso web en tiempo real.
• Modelos con RAG (Perplexity, ChatGPT+navegación): Complementan su conocimiento con búsquedas en tiempo real.
• Sistemas híbridos (Gemini, Copilot): Alternan entre conocimiento base y búsquedas según la consulta.

La optimización debe adaptarse al tipo específico de modelo que quieras priorizar.

Por eso, prácticas como el uso de schema markup, archivos como robots.txt y datos estructurados adquieren un nuevo papel estratégico: no basta con que tu contenido sea accesible, tiene que ser comprensible para máquinas que generan texto, no que lo enlazan.

Este nuevo enfoque no sustituye al SEO, pero sí lo redefine en profundidad.  La clave no está en abandonarlo, sino en evolucionarlo.

El LLMO exige nuevas habilidades: pensar en términos de intención semántica, diseñar contenidos entrenables y anticiparse a cómo una IA puede usar tus textos. En definitiva, supone un cambio de mentalidad: pasamos de escribir solo para posicionar… a escribir para ser comprendidos, recordados y citados.

Quienes entiendan esta lógica y sepan adaptarse, no solo sobrevivirán al cambio. Lo liderarán

1.5 ¿Por qué las marcas no pueden descartar los modelos de lenguaje?

Ignorar el cambio de tendencia producido por la llegada de los LLMs es quedar fuera de la conversación digital. Esta migración hacia entornos conversacionales ha dado lugar al “zero-click generativo”, donde los usuarios obtienen respuestas directas sin necesidad de visitar enlaces externos. 

Según Semrush, el 70% de las consultas en ChatGPT no tienen equivalente en Google, y muchas páginas web ya reciben más tráfico desde la IA que desde motores tradicionales.

Incluso con contenido excelente, la visibilidad depende ahora de cómo los modelos de lenguaje interpretan y citan tu información, ya que la generación de respuestas instantáneas reduce la necesidad de clics orgánicos.

Las marcas que entienden esta nueva dinámica lograrán:

• Mayor visibilidad en entornos generativos.
• Confianza del usuario.
• Tráfico más cualificado.
• Autoridad digital en respuestas sin clics (zero-click).

Por si fuera poco, Kevin Indiq realizó un estudio analizando más de 7 millones de sesiones de referencia de ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity con Google Search confirmando que el tráfico de los LLM convierte más y está en constante crecimiento. El resultado refuerza la importancia de preparar los sitios web para esta nueva realidad.

Saber cómo influir en estos modelos y optimizar tu contenido para este nuevo paradigma, primero hay que entender cómo funciona.

1.6 Fundamentos técnicos de los modelos de lenguaje

Para entender el LLMO, primero hay que comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje.

A diferencia de Googlebot, los LLM no funcionan como rastreadores clásicos que visitan e indexan páginas en tiempo real. Su conocimiento proviene principalmente de corpus masivos de entrenamiento, embeddings y representaciones vectoriales. 

Sin embargo, algunas versiones avanzadas —como las que integran sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation)— sí pueden realizar búsquedas en vivo para complementar sus respuestas con información más actual. Y este será el camino en el que avanzarán.

Este funcionamiento redefine la forma en la que se debe optimizar contenido.

La estrategia debe adaptarse a la arquitectura de cada modelo y a su lógica de citación.

2. ¿Qué son los LLM (Large Language Models)?  

Los Grandes Modelos de Lenguaje (en inglés, Large Language Models o LLM) son sistemas de IA entrenados con enormes volúmenes de texto para generar contenido coherente y relevante. Los seis modelos de lenguaje más populares y utilizados en 2025 son: GPT-4.5 de OpenAI, Claude 3.7 de Anthropic, Gemini Pro de Google, Llama 3 de Meta, DeepSeek V3 de DeepSeek y Mistral Large. 

A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales que indexan y clasifican páginas web, los LLM «comprenden» el lenguaje y generan respuestas basadas en su entrenamiento, anque cada uno ofrece capacidades y enfoques únicos.

Por ejemplo, GPT-4.5, ofrece mejoras significativas en velocidad, capacidad de razonamiento y manejo de contexto frente a su versión anterior, GPT-4o.

2.1 Arquitectura de Agentes de IA en modelos de lenguaje

La evolución de los modelos de lenguaje no se detiene en la generación de texto. Los avances más recientes han dado paso a agentes de inteligencia artificial, una capa superior en la arquitectura de los LLM que les permite ejecutar tareas complejas, razonar en varios pasos y adaptarse al contexto del usuario en tiempo real.

Un agente de IA no es solo un modelo que genera texto: es un sistema modular compuesto por varios componentes interconectados que amplían drásticamente su funcionalidad.

Componentes clave de un agente de IA:

• Sistema de razonamiento:  Permite al modelo descomponer problemas complejos, aplicar lógica paso a paso y mantener la coherencia argumentativa en respuestas largas o multietapa. Es lo que le permite «pensar» antes de responder.
• Memoria contextual (a corto y largo plazo):  La memoria a corto plazo permite mantener coherencia dentro de una conversación. La memoria a largo plazo, cada vez más presente, permite recuperar y reutilizar información de interacciones anteriores.
• Acceso a herramientas externas:  Los agentes pueden consultar APIs, bases de datos, navegadores o documentos específicos en tiempo real, enriqueciendo sus respuestas más allá del conocimiento con el que fueron entrenados.
• Planificación y ejecución de tareas:  Algunos agentes avanzados pueden establecer objetivos, tomar decisiones autónomas y ejecutar acciones en cadena, como programar una reunión, completar formularios o consultar varias fuentes antes de responder.

2.2 ¿Por qué importa esta arquitectura para el LLMO?

Comprender cómo están construidos los modelos de lenguaje es una necesidad real para cualquier profesional que quiera optimizar contenido y conseguir visibilidad en entornos de IA.

Los agentes de IA no funcionan como Googlebot. No se limitan a rastrear e indexar enlaces. Analizan el contexto semántico, reconocen entidades, evalúan relaciones entre conceptos y miden la fiabilidad de las fuentes.

Esto tiene implicaciones directas para el LLMO. El contenido optimizado para estos sistemas debe ser:

• Semánticamente claro: sin ambigüedades ni dobles interpretaciones.
• Contextualmente útil: debe responder a diferentes tipos de intención según el usuario y el momento.
• Rico en entidades y relaciones: las conexiones entre términos, marcas, productos y conceptos deben estar explícitas.
• Accesible y estructurado para integraciones con herramientas como RAGs, APIs y embeddings.

En otras palabras: los agentes no solo “leen”, sino que razonan, comparan y deciden qué citar. Y para que tu marca esté en sus respuestas, debes diseñar tu contenido para entrar en su lógica.

Comprender cómo están diseñados los modelos de lenguaje y cómo evolucionan es clave para saber cómo debemos estructurar nuestro contenido para que sea procesado, comprendido y citado correctamente.

Pero hay otro componente crítico en esta evolución: la capacidad de los modelos para combinar lo que saben (entrenamiento) con lo que buscan (recuperación externa). 

Aquí es donde entra en juego el modelo RAG: un sistema que transforma a los LLM en motores de búsqueda híbridos, capaces de generar respuestas no solo desde su memoria, sino también desde la web en tiempo real.

2.3 Interacción de agentes de IA con modelos RAG 

Uno de los avances más importantes en la evolución reciente de los modelos de lenguaje es la integración de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation). 

Este sistema permite a los LLM complementar su conocimiento entrenado con información externa, recuperada en tiempo real, y genera un nuevo tipo de comportamiento híbrido entre motor de búsqueda y sistema generativo.

Infografía del Gobierno de España explicando las arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation). 

Un modelo RAG combina varios procesos:

1. Retrieval (Recuperación): Antes de generar una respuesta, el modelo consulta una base de datos, una API o incluso indexa páginas web en tiempo real. Este proceso se basa en la intención del usuario y en embeddings semánticos que permiten encontrar documentos altamente relevantes.
2. Augmented (Aumento): La consulta del usuario se enriquece con los documentos relevantes recuperados. 
3. Generation (Generación): Una vez recuperada la información, el LLM la utiliza como contexto para generar una respuesta más precisa, actualizada y confiable. En muchos casos, también puede citar las fuentes consultadas directamente, como hace Perplexity o ChatGPT con función de navegación activada.

2.4 Qué implica esto para el LLMO y casos de uso de RAG

El modelo RAG cambia por completo la lógica de citación. Ya no es suficiente con tener contenido entrenado dentro del modelo; también es esencial asegurarse de que ese contenido sea:

• Fácilmente recuperable por motores semánticos:  Debe tener estructura clara, metadatos, y estar optimizado para queries conversacionales.
  
• Relevante en tiempo real:  Cuanto más actualizado y preciso sea tu contenido, más probabilidades tendrás de aparecer en respuestas con RAG activado.
  
• Citable y confiable: El modelo necesita extraer fragmentos textuales que pueda integrar fácilmente en una respuesta. Aquí, el estilo, la claridad y la estructura son decisivos.

Ejemplos de RAG:

• Perplexity: es el ejemplo más claro de RAG. Combina su entrenamiento con búsqueda web, ofrece respuestas con enlaces directos y cita de forma transparente las fuentes utilizadas.
  
• ChatGPT (modo con navegación activada): al activar el navegador en ChatGPT Plus, el modelo busca en tiempo real y genera respuestas basadas en documentos web, ideal para contenido actualizado.
  
• Claude y Gemini: también emplean formas híbridas, aunque con menos transparencia en la citación. Aun así, influyen cada vez más en cómo se consume y difunde la información online.

El RAG marca un antes y un después en cómo se optimiza para LLM. Ya no se trata solo de “estar entrenado” en el modelo, sino de ser accesible, relevante y fácilmente recuperable en el momento exacto en que el usuario lo necesita. 

“Si tu contenido no aparece, no se cita. Y si no se cita, no existe en el mundo de los motores generativos”.

2.5 Cómo interpretan y citan contenido los LLM

A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que clasifican páginas web según señales como backlinks o autoridad de dominio, los LLM procesan la información de una forma semánticamente mucho más compleja.

En lugar de «posicionar» enlaces, seleccionan fragmentos de información que consideran útiles, fiables y relevantes para una consulta dada. Pero este proceso no siempre es transparente ni predecible.

Los modelos de lenguaje interpretan contenido en función de varios factores, entre ellos:

Además, no todos los LLM citan fuentes de la misma manera. Algunos, como Perplexity, son más transparentes y propensos a incluir enlaces directos. Otros, como Claude o Gemini, pueden usar el contenido sin indicarlo de forma explícita, lo que hace aún más relevante estar presente dentro del conocimiento entrenado del modelo.

Esta lógica cambia por completo la estrategia de optimización: ya no basta con atraer al bot de Google, ahora hay que «entrenar» a los modelos de lenguaje para que nos reconozcan como fuente confiable.

3. Optimización técnica: estrategia y técnica

La infraestructura técnica determina cómo los modelos de lenguaje acceden, interpretan y utilizan tu información. A diferencia del SEO tradicional, el LLMO requiere una adaptación específica de los aspectos técnicos para facilitar que los modelos de lenguaje puedan procesar y citar correctamente tu contenido.

3.1 Arquitectura, Schema Markup, patrones y datos estructurados

Para que los modelos de lenguaje puedan procesar adecuadamente tu contenido:

• Implementa HTML semántico: Utiliza etiquetas HTML5 (<article>, <section>, <nav>, etc.) que ayuden a los LLMs a comprender la estructura del contenido.
• Optimiza la jerarquía de encabezados: Mantén una estructura lógica de H1-H6 que refleje verdaderamente la organización conceptual del contenido.
• Evita contenido inaccesible: No escondas información clave en imágenes sin etiquetas alt descriptivas, ni en scripts o elementos dinámicos que puedan no ser procesados correctamente.

Reconocimiento de patrones: 

Los sistemas de inteligencia artificial como SearchGPT utilizan reconocimiento de patrones para identificar información relevante según las consultas. Para facilitar que estas herramientas interpreten tu contenido, sigue estas pautas:

1. Diseño y navegación coherentes: Implementa una estructura visual clara y uniforme, con menús intuitivos que guíen tanto a usuarios como a algoritmos.
2. Seguimiento de indexación en Bing: Verifica que tu sitio esté registrado en Bing Webmaster Tools y asegúrate de que todas las páginas estén correctamente rastreadas e indexadas.
3. Simplifica la arquitectura: Evita estructuras complejas y prioriza la claridad en la disposición de textos, imágenes y enlaces para optimizar el análisis algorítmico

Otra cuestión importante es prestar atención a los datos estructurados. Estos son fundamentales para la optimización LLMO, especialmente para sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation):

• Implementa Schema.org: Este marcado ayuda a los modelos a comprender entidades, relaciones y propiedades de tu contenido. Los formatos más relevantes para LLMO son:
  • FAQPage ❓: Ideal para estructurar preguntas y respuestas, aumentando la probabilidad de aparecer en respuestas a consultas informativas.
  • HowTo 🔧: Óptimo para guías paso a paso, altamente valoradas para consultas procedimentales.
  • Article 📰: Proporciona contexto sobre autor, fecha y estructura del contenido.
  • Product 🛍️: Esencial para contenido comercial, facilitando la extracción de especificaciones y comparativas.
• Valida tu implementación: Utiliza herramientas como Rich Results Test o Schema Markup Validator para verificar la correcta implementación.
• Enriquece el contexto: No solo marques el contenido; añade propiedades adicionales como author, datePublished, publisher y otros metadatos contextuales.

✅ Recomendaciones prácticas:

• Asegúrate de que los datos estructurados estén bien implementados y validados con herramientas como el Rich Results Test.
• Usa el Markup Validator de Schema.org para verificar errores.
• Prioriza esquemas que aporten valor real a tus usuarios y al entendimiento del contenido por parte de la IA.
• Considera combinar datos estructurados con texto visible y accesible: los LLM no solo «leen el código», también analizan el contenido escrito.

3.2 Gestión de rastreo y acceso de bots de IA

Los modelos de lenguaje utilizan sistemas de rastreo que debemos gestionar:

• Optimiza robots.txt: Considera permitir explícitamente el acceso a agentes como ChatGPT-User, ClaudeBot o Google-Extended.

Imagen del manejo de robots.txt como parte de SEO para LLMO en la web de dcp.bio

• Monitoriza logs de servidor: Analiza regularmente el comportamiento de los bots de IA en tu sitio para identificar patrones de rastreo específicos.

Análisis de los logs puede revelar información valiosa sobre cómo los bots de IA interactúan con tu sitio, permitiéndote optimizar específicamente para sus patrones de rastreo.

3.3 Optimización para sistemas RAG

Los sistemas (RAG) representan un caso especial dentro de LLMO, ya que combinan la búsqueda en tiempo real con la generación basada en modelos:

• Fragmentación estratégica: Divide tu contenido en unidades semánticamente coherentes que puedan ser recuperadas de forma independiente.
• Optimiza metadatos de recuperación: Implementa metatags especiales como description, keywords, y og optimizados no solo para SEO tradicional sino para sistemas de recuperación semántica.
• Crea embeddings optimizados: Si ofreces una API o acceso programático a tu contenido, considera generar y proporcionar embeddings pre-calculados para facilitar su recuperación por sistemas RAG.

3.4 Optimización técnica de enlaces y referencias

Los enlaces siguen siendo importantes, pero su función cambia en el contexto de LLMO:

• Estructura de enlaces internos semánticos: Conecta contenido relacionado mediante enlaces descriptivos que reflejen relaciones conceptuales.
• Optimiza títulos de enlaces: Utiliza textos de anclaje semánticamente ricos que comuniquen el contexto y la relevancia del destino.
• Implementa citaciones estructuradas: Para contenido académico o de alta autoridad, utiliza formatos de citación estandarizados que los LLMs puedan reconocer fácilmente.

3.5 Métricas técnicas y monitorización

El seguimiento del rendimiento técnico es crucial para la optimización continua:

• Monitoriza el rastreo de bots IA: Implementa sistemas de análisis de logs para identificar patrones de rastreo de bots.
• Analiza patrones de recuperación: Estudia qué páginas y secciones específicas son más frecuentemente citadas o referenciadas por modelos de lenguaje.
• Configura GA4 para tráfico LLM: Utiliza expresiones regulares específicas para identificar tráfico proveniente de modelos de lenguaje:

Alguna de estas expresiones son:

^https:\/\/(www\.meta\.ai|www\.perplexity\.ai|chat\.openai\.com|claude\.ai|chat\

.mistral\.ai|gemini\.google\.com|bard\.google\.com|chatgpt\.com|copilot\.microsoft\.com)(\/.*)?$

Según Crystal Carter, podemos usar esta configuración para realizar un seguimiento específico del tráfico proveniente de LLMs, permitiendo evaluar el impacto real en nuestras métricas de negocio.

3.6 Aspectos técnicos de indexación y recuperación

La forma en que los LLM y los sistemas RAG indexan y recuperan información difiere significativamente de los motores de búsqueda tradicionales:

Diferencias con la indexación tradicional:

A diferencia de Googlebot, los LLM no «indexan» en el sentido clásico sino que construyen representaciones vectoriales (embeddings) del contenido. Ten en cuenta lo siguiente: 

• Coherencia semántica: Estructura el contenido para que segmentos cercanos mantengan coherencia temática, facilitando representaciones vectoriales más precisas.
• Densidad informativa: Equilibra la relación señal-ruido en tu contenido; los párrafos con alta densidad informativa generan mejores embeddings.
• Técnicas de dense retrieval: Implementa estrategias que favorezcan la recuperación por similitud semántica, no solo por coincidencia léxica.

Implementación técnica de archivos especializados:

Algunos enfoques experimentales están ganando atención:

• Sitemaps semánticos: Versiones enriquecidas de sitemaps XML que incorporan información contextual y relaciones temáticas entre páginas.
• Manifiestos de contenido: Archivos JSON-LD que definen la estructura conceptual y las relaciones entre las diferentes secciones de un sitio web.

3.7 Crawlabilidad de bots LLM

Permite el acceso a bots específicos de LLM y monitorea su actividad:

• Identifica los User-Agents relevantes: Bots como ChatGPT-User, ClaudeBot, Google-Extended tienen patrones específicos.
• Analiza logs del servidor: Utiliza herramientas como Peec.ai o análisis personalizados para confirmar y estudiar la actividad de estos crawlers.
• Gestiona el archivo robots.txt: Considera las implicaciones de permitir o restringir el acceso a estos bots específicos.

Una vez optimizada la parte técnica toca hacerse esta pregunta: ¿Cómo debe ser ese contenido para conectar realmente con los LLM? La respuesta en la siguiente sección. 

4. Optimización de contenido para modelos de lenguaje

El contenido sigue siendo el rey, pero las reglas para optimizarlo han cambiado sustancialmente en la era de los modelos de lenguaje. Ya no solo importa posicionar en Google, sino ser citado frecuentemente por ChatGPT, Claude, Gemini y otros LLMs. Esta sección detalla estrategias específicas para crear contenido que los modelos de lenguaje quieran citar.

Para entender cómo optimizar contenido para esta nueva era, debemos examinar tanto las estrategias específicas de citación como los factores de autoridad que influyen en la selección de fuentes por parte de los LLMs, donde la experiencia y fiabilidad juegan un papel tan crucial como en los algoritmos tradicionales.

4.1 EEAT y acuerdos con medios: factores clave en el LLMO

Un aspecto fundamental que no podemos ignorar al optimizar contenido para LLMs es el papel que juega la autoridad y fiabilidad de las fuentes. Google ha evolucionado su concepto de E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) a E-E-A-T, añadiendo la «Experiencia» como primer pilar. Los modelos de lenguaje parecen seguir un patrón similar al priorizar contenido que demuestra estos atributos.

Acuerdos estratégicos con editores y medios

Es evidente que estamos en un momento incipiente en esta tecnología y el uso del contenido, así como los derechos de autor, pero merece la pena pararse en este punto.

OpenAI ha establecido asociaciones estratégicas con importantes grupos editoriales como Axel Springer (propietario de Business Insider y BILD), Associated Press, News Corp (The Wall Street Journal, MarketWatch), Vox Media, y Financial Times, entre otros. Estos acuerdos permiten que ChatGPT utilice contenido de alta calidad para entrenar sus modelos y proporcionar respuestas más precisas.

Según un análisis de Semrush, los dominios con acuerdos directos con OpenAI tienen un 52% más de probabilidades de ser citados en ChatGPT que sitios similares sin estos acuerdos. Esto crea una importante ventaja competitiva para estas publicaciones en el ecosistema LLMO.

Otras empresas como Anthropic (Claude) y Google (Gemini) han seguido caminos similares, estableciendo colaboraciones con editores como TIME Magazine, Reuters o El País para mejorar la calidad y fiabilidad de sus respuestas.

Implicaciones para tu estrategia de contenido

Este nuevo paradigma refuerza la importancia de:

1. Demostrar experiencia real: Contenido creado por expertos verificables tiene mayor probabilidad de ser citado.
2. Construir autoridad por asociación: Obtener menciones o colaboraciones con medios que tengan acuerdos con LLMs puede aumentar tu visibilidad indirectamente.
3. Priorizar la transparencia: Citar fuentes confiables, mostrar metodologías claras y declarar conflictos de interés potenciales mejora la confiabilidad percibida por los modelos.
4. Buscar verificación externa: El contenido revisado, citado o avalado por terceros confiables tiene mayor peso en las decisiones de citación de los LLMs.

Esta evolución señala una tendencia clara: los modelos de lenguaje están construyendo su propio «grafo de conocimiento de confianza«, priorizando fuentes establecidas y verificadas sobre contenido no respaldado, independientemente de su optimización técnica.

4.2 Estrategias de contenido y estilos de conversación 

Para destacar en entornos dominados por modelos de lenguaje, no basta con tener un contenido bien estructurado. Es necesario hablar su idioma. Y ese idioma no es técnico ni robótico: es natural, fluido y centrado en el usuario.

De ahí que las estrategias de contenido para LLMO deban comenzar por entender cómo se comunican estos modelos y qué tipo de texto procesan mejor. Esto nos lleva al primer principio clave: el estilo conversacional y narrativo.

4.3 Estilo conversacional y narrativo

Los modelos de lenguaje se entrenaron principalmente con comunicaciones humanas naturales, y funcionan mejor con contenido que emula esta forma de expresión:

• 💬 Incorpora diálogo natural: Escribe como si mantuvieras una conversación directa con el lector. Según XFunnel.ai, el contenido conversacional tiene un 37% más de probabilidades de ser citado por LLMs.
• Utiliza pronombres personales: Frases con «tú», «nosotros», y «ustedes» generan mayor conexión tanto con lectores humanos como con modelos de lenguaje.
• Emplea formato pregunta-respuesta: Estructurar secciones clave como preguntas específicas seguidas de respuestas completas aumenta significativamente la probabilidad de ser citado.

Ejemplo: En vez de un encabezado genérico como «Introducción al LLMO», utiliza «¿Qué es LLMO y por qué es importante para el SEO en 2025?»

                        Imagen comparativa de varias búsquedas en Perplexity usando lenguaje natural adaptado

• Construye párrafos autosuficientes: Desarrolla unidades de información que funcionen de manera independiente. Los LLM suelen extraer fragmentos específicos, no páginas completas.

4.4 Profundidad semántica y contextual

El estudio de XFunnel.ai mencionado anteriormente analizó más de 768.000 citas generadas por modelos de lenguaje demostró que el contenido más citado no es necesariamente el mejor posicionado en Google, sino el que presenta mayor profundidad temática y cobertura integral.

• Desarrolla contexto enriquecido: No te limites a palabras clave; crea un ecosistema semántico rico que incluya:
  • Entidades relacionadas.
  • Conceptos vinculados.
  • Definiciones precisas.
  • Ejemplos ilustrativos.
• Establece conexiones explícitas entre conceptos: Ayuda a los modelos a comprender relaciones mediante frases como «A diferencia de B…» o «Similar a C, pero con estas diferencias…»
• Construye grafos de conocimiento: Estructura tu contenido como una red de conceptos interconectados, facilitando que los LLMs entiendan las relaciones semánticas.

4.5 Monosemanticidad, precisión informativa y Desambiguación

La claridad y la precisión son cruciales en LLMO, ya que los modelos de lenguaje pueden malinterpretar contenido ambiguo:

• Define términos técnicos: Para cada concepto especializado, proporciona una definición clara. Por ejemplo: «RAG (Retrieval Augmented Generation) es una técnica que permite a los modelos acceder a datos externos antes de generar respuestas».
• Evita ambigüedades y pronombres sin referente claro: Expresiones como «esto», «aquello» o «lo anterior» sin contexto específico pueden confundir a los LLMs.
• Reformula conceptos clave: Presenta la misma idea de diferentes formas para reforzar su comprensión semántica.
• Usa un lenguaje claro y directo: La legibilidad es esencial; según un análisis de Growth Memo, el contenido con puntuaciones Flesch más altas (más fácil de leer) tiene mayor probabilidad de ser citado.
• Contextualiza adecuadamente: Proporciona suficiente información de fondo antes de introducir conceptos especializados.

Técnicas para mejorar la claridad semántica

• Reformula ideas clave: Presenta el mismo concepto de diferentes maneras para reforzar su comprensión.
• Repite entidades principales con consistencia: Mantén referencias claras y explícitas a los sujetos principales de tu contenido.
• Aplica embeddings para validar la alineación semántica: Utiliza herramientas de análisis de embeddings para verificar la coherencia semántica de tu contenido.
• Usa herramientas de análisis semántico: Aprovecha plataformas como SEMrush o SISTRIX para identificar y cubrir todos los aspectos temáticos relevantes.

4.6 Cobertura exhaustiva y estructura jerárquica

Según indican los datos de Growth Memo, los contenidos más citados por LLMs son aquellos que abordan un tema de forma exhaustiva:

• Desarrolla contenido enciclopédico: Cubre todas las facetas relevantes del tema, anticipando y respondiendo posibles preguntas relacionadas.
• Estructura información jerárquicamente: Organiza el contenido en secciones y subsecciones claramente definidas con encabezados descriptivos.
• Balanza profundidad y amplitud: Proporciona tanto panoramas generales como detalles específicos sobre aspectos particulares del tema.
• Implementa formatos que faciliten la comprensión: Las estructuras como FAQs, guías paso a paso y comparativas facilitan la extracción de información por parte de LLMs.

4.7 CTR en motores generativos

La optimización para clics desde respuestas generativas difiere significativamente del SEO tradicional:

• Incluye triggers para citación: Frases como «Según un estudio de [tu marca]…» o «Como se detalla en [tu web]…» aumentan las probabilidades de citación con enlace.
• Posiciona información única y citada: Datos exclusivos, estadísticas propias o investigaciones originales tienen mayor probabilidad de generar atribución y enlaces.
• Crea hooks de atribución: Desarrolla frases memorizables y atribuibles que los LLMs puedan incluir fácilmente en sus respuestas.

Un análisis de Kevin Indig sobre más de 7 millones de sesiones de tráfico de referencia de ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity demostró que el tráfico de LLM convierte significativamente mejor que el tráfico orgánico tradicional, lo que hace que optimizar para estas fuentes sea especialmente valioso.

4.8 Tiempo de permanencia, visibilidad en IA y citación directa

La forma en que tu contenido persiste en la «memoria» de los LLMs y mantiene visibilidad constante es crucial:

• Desarrolla autoridad temática: Contenido exhaustivo y de alta calidad sobre temas específicos refuerza tu posición como referente para los LLMs.
• Actualiza regularmente información clave: La frecuencia de actualización influye en la persistencia de tu contenido en respuestas generativas.
• Establece un marco RAPP para evaluar tu contenido:
  • Regularidad: frecuencia con la que apareces en resultados
  • Atención (Precisión): exactitud de las menciones
  • Prominencia: posición dentro de las respuestas
  • Positividad: tono de las menciones

Contenido optimizado para citación directa

Diseña elementos específicamente pensados para ser citados:

• Crea resúmenes sintéticos: Al final de secciones importantes, incluye párrafos que condensen las ideas principales en 2-3 oraciones.
• Utiliza frases introductorias específicas: Expresiones como «En resumen,» o «La definición de LLMO es» funcionan como señales para los modelos sobre contenido altamente citable.
• Formula afirmaciones destacables: Presenta estadísticas, datos o conclusiones en formatos claros y directos que faciliten su extracción y citación.
• Diseña párrafos autónomos: Crea unidades de contenido que puedan funcionar de manera independiente, manteniendo contexto completo.

4.9 Tipos de contenido más efectivos para LLMs y ejemplos

La investigación de XFunnel.ai y los análisis de Growth Memo identifican formatos específicos que obtienen mejores resultados en entornos LLM:

• Artículos tipo enciclopedia: Contenido exhaustivo sobre un tema específico, con definiciones claras y explicaciones detalladas.
• Contenido instructivo paso a paso: Guías detalladas con procedimientos claros y resultados esperados.
• Reseñas comparativas estructuradas: Análisis sistemáticos que evalúan objetivamente diferentes opciones.
• Contenido tabular y estructurado: Información presentada en formatos organizados que facilitan la extracción de datos específicos.
• FAQs expandidas: Preguntas y respuestas desarrolladas con profundidad, no simplemente listadas.

Ejemplo de contenido optimizado para LLM

Para ilustrar, considera estos dos enfoques para el mismo tema:

• No optimizado para LLM: «LLMO es una estrategia importante para SEO moderno que todos deberían implementar.»
• Optimizado para LLM: «El LLMO (Language Learning Model Optimization) es una estrategia de optimización digital que busca mejorar la visibilidad de un sitio web o marca dentro de las respuestas generadas por modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude y Gemini. 

A diferencia del SEO tradicional, que se centra en posicionar páginas en motores de búsqueda, el LLMO trabaja para asegurar que el contenido sea citado, referenciado y utilizado correctamente por sistemas de IA generativa.»

La segunda versión ofrece una definición clara, contextualización, ejemplos específicos y diferenciación de conceptos relacionados, todos elementos que aumentan significativamente su probabilidad de ser citado por LLMs.

El análisis de contenido realizado por Crystal Carter muestra que los sitios web con contenido estructurado para facilitar la comprensión por parte de modelos de lenguaje experimentan hasta un 37% más de menciones en respuestas de LLMs en comparación con sitios similares no optimizados.

5. Herramientas de medición y auditoría

Optimizar sin medir es avanzar a ciegas: estas herramientas te permiten evaluar tu visibilidad en entornos LLM y afinar mejor tu estrategia para avanzar en los siguientes pasos. 

• XFunnel: Analiza cómo y cuándo aparece tu marca en las respuestas de modelos generativos como ChatGPT, Gemini y Perplexity. Ideal para detectar menciones, enlaces y presencia contextual.
  
• Peec.ai : Plataforma especializada en monitoreo de citaciones por parte de asistentes IA. Mide frecuencia, sentimiento y prominencia de tus menciones.
  
• DataForSEO + GA4 : Combinación potente para detectar tráfico desde entornos IA. Puedes visualizar picos de tráfico y aplicar filtros personalizados para aislar datos de bots conversacionales.
  
• AlsoAsked + AnswerThePublic : Herramientas para identificar preguntas frecuentes y temas relevantes que podrías usar como base para contenido conversacional y orientado a respuestas.
  
• ContentShake AI + Frase.io : Ideales para generar y auditar contenido desde un enfoque semántico, asegurando que responde a preguntas específicas y se adapta al lenguaje natural que prefieren los LLM.

Análisis de tráfico LLM

• Revisa logs del servidor para detectar referers sospechosos.
• Usa expresiones regulares en GA4 para aislar tráfico de asistentes.
• Diferencia entre visitas humanas y agentes IA. 🤖👥

Prompt testing manual

Haz pruebas directamente en modelos como ChatGPT, Gemini o Claude.
Usa preguntas como:

• “¿Qué dice dcp.bio sobre LLMO?”
• “¿Cuál es la diferencia entre LLMO y SEO tradicional?”
• “¿Quién es experto en optimización generativa?

Ya tienes contenido optimizado, técnicamente accesible y auditado con las herramientas adecuadas. Pero… ¿cómo saber si realmente estás impactando en los modelos de lenguaje? 

Aquí es donde entran en juego el siguiente apartado dedicado a las métricas 📈 y su rendimiento.

5.1 Métricas y medición del rendimiento en LLMO

En el universo de la Optimización para Modelos de Lenguaje (LLMO), el éxito no se mide con los mismos KPIs que en el SEO tradicional. Aquí los objetivos se centran en presencia, persistencia y precisión dentro de las respuestas generadas por IA.

En vez de escalar posiciones en los buscadores clásicos, el enfoque ahora está en entrenar a los modelos de IA para que reconozcan tu contenido como confiable y lo incorporen en sus respuestas.

5.2 KPIs relevantes para modelos de lenguaje

Los indicadores clave de rendimiento en LLMO van más allá del tráfico o el posicionamiento. Estos son algunos de los más relevantes para evaluar tu visibilidad y autoridad en entornos generativos:

🏷️ Menciones de marca: ¿Tu marca aparece como referencia cuando un modelo responde una pregunta relacionada con tu sector? Las menciones textuales explícitas en respuestas generativas indican autoridad.

🔗 Citas exactas: Una cita textual de tu contenido (con o sin enlace) es señal de que el modelo ha absorbido y validado la información como precisa. Idealmente, con atribución a tu dominio.

Visibilidad en respuestas: Haz pruebas manuales con prompts relevantes y evalúa:

• ¿Tu contenido se menciona?
• ¿Aparece de forma directa o parafraseada?
• ¿En qué parte de la respuesta se integra?

Esto se puede monitorear con herramientas como Peec.ai o XFunnel.

Calidad de tráfico y conversiones: Aunque los modelos no siempre generan clics, sí influyen en la decisión de compra. Analiza si hay correlación entre ciertas respuestas generativas y:

• Aumento en leads o suscripciones.
• Visitas directas a tu dominio.
• Mayor interacción post-conversacional.

Crystal Carter, en su análisis para Wix, propone una tabla comparativa de KPIs de LLM y sus KPIs de SEO análogos:

Estos nuevos KPIs redefinen cómo medimos el éxito digital. La clave: ocupar un espacio dentro del pensamiento de la IA. Cuanto más claro, confiable y citado sea tu contenido, mayor será tu huella en el universo generativo. 

5.3 Tiempo de permanencia y persistencia de marca en IA

No basta con aparecer una vez. En LLMO, lo fundamental consiste en mantenerse presente en las respuestas generadas a lo largo del tiempo. De esta forma, refuerzas la autoridad y ganas reconocimiento de marca dentro de este ecosistema digital protagonizado por las IA.

Visibilidad persistente en respuestas: Un contenido puede ser citado por un modelo un día… y desaparecer al siguiente. Analiza la frecuencia con la que tu información sigue apareciendo. Esto refleja que ha sido integrada en la base de conocimiento del modelo.

Sugerencia: crea un registro semanal de prompts y resultados para observar si tu visibilidad se mantiene o cae.

Comparativa con SERPs tradicionales: Compara tu rendimiento en motores de búsqueda tradicionales (Google, Bing) con tu presencia en respuestas generativas. A veces, una web con baja visibilidad en SERP puede tener gran autoridad en LLM gracias a su claridad y estructura.

Framework RAPP: Para evaluar tu presencia en IA generativa, aplica el modelo RAPP:

• Regularidad → ¿Con qué frecuencia apareces?
• Atención (Precisión) → ¿Qué tan exacto es lo que dice la IA sobre ti?
• Prominencia → ¿Qué lugar ocupa tu mención en la respuesta?
• Positividad → ¿El tono de la cita favorece tu marca o reputación?

 👉 Medir es esencial, pero también lo es entender los riesgos. Los modelos de lenguaje pueden alucinar, atribuir mal o deformar la información. A continuación, sabrás cómo identificar estos errores y qué hacer para mitigarlos.  

6. Retos, errores y cómo evitarlos

En LLMO no todo es control y estrategia. Como diría Natzir, los modelos de lenguaje son probabilísticos, no deterministas. Pueden interpretar mal, mezclar fuentes o incluso inventar datos. 

De hecho, lo advierten cada vez que se interactúa con ellas. Por eso, conocer sus limitaciones es tan importante como optimizar el contenido.

6.1 Alucinaciones y atribuciones erróneas: un reto constante

Los modelos de lenguaje, como GPT-4.5 de OpenAI, han avanzado significativamente en la generación de texto coherente y relevante. Sin embargo, persiste el problema de las «alucinaciones«, donde el modelo genera información incorrecta o inventada basada en inferencias, no en datos reales. 

¿Por qué ocurre?

• Entrenamiento incompleto o no actualizado.
• Ambigüedad semántica en los textos.
• Falta de autoridad clara (otras fuentes con más peso).

Esto puede derivar en:

• Alucinaciones: respuestas completamente falsas pero presentadas con seguridad.
• Atribuciones erróneas: información válida atribuida a la marca o fuente equivocada.

Ejemplo: un modelo puede citar a tu marca como fuente de una estadística… que nunca publicaste.

Para hacerte una idea del problema de este reto aquí van algunos números:

Datos recientes sobre alucinaciones:

• GPT-4.5: Según OpenAI, este modelo presenta una tasa de alucinaciones del 37.1% en el benchmark SimpleQA, una mejora respecto al 61.8% de GPT-4o .
  
• Comparación con otros modelos: A pesar de las mejoras, GPT-4.5 aún enfrenta desafíos en tareas que requieren razonamiento complejo, donde modelos como o3-mini pueden ofrecer un mejor desempeño.

6.2 Problemas en la citación de fuentes:

​El estudio del Tow Center for Digital Journalism, publicado en marzo de 2025, evaluó ocho motores de búsqueda generativos con funcionalidades de búsqueda en vivo, incluyendo ChatGPT Search, Gemini, Perplexity, Grok 3 y Copilot. La investigación reveló que estos sistemas presentan serias deficiencias en la precisión de las citas y en la veracidad de la información proporcionada.​

• Más del 60% de las respuestas contenían información incorrecta o enlaces inventados .
• Grok 3 presentó la tasa de error más alta, con un 94% de respuestas incorrectas.
• En cambio, Perplexity fue el más preciso, aunque aún cometió errores en el 37% de los casos
• Los modelos premium tendían a proporcionar respuestas incorrectas con mayor confianza que sus versiones gratuitas.
• Algunos modelos ignoraban las directrices de exclusión de robots, accediendo a contenido restringido por los medios.

Infografía de los datos extraídos por el informe de Tow Center for Digital Journalism.

Estos hallazgos resaltan la necesidad de desarrollar estrategias SEO que no solo optimicen la visibilidad, sino que también garanticen la precisión y la integridad de la información generada por los modelos de IA.

6.3 Cómo detectar fallos en motores generativos

Para mitigar estos errores, primero hay que saber identificarlos:

• Realiza búsquedas en herramientas como ChatGPT, Perplexity o Gemini con prompts relacionados con tu contenido.
• Revisa si tu marca aparece con datos incorrectos, citas distorsionadas o contexto mal interpretado.
• Usa logs, analítica y consultas conversacionales para detectar patrones extraños de tráfico o engagement.

Consejo: crea un sistema de monitoreo de citas con prompts tipo “¿Qué dice [marca] sobre X?” para identificar desajustes semánticos.

6.4 Estrategias para mitigar errores y mejorar citabilidad

Combatir errores requiere una doble estrategia de prevención y corrección:

Prevención: 

• Redacta con máxima monosemanticidad: define conceptos clave, estructura bien las frases y usa ejemplos.
• Refuerza tu autoridad digital mediante backlinks, menciones de terceros y datos verificables.
• Usa datos estructurados (schema.org) y páginas con contexto claro para cada tema.

Corrección reactiva

• Si detectas una alucinación relevante, publica contenido específico que desmienta o aclare.
• Contacta a las plataformas o modelos (ej. vía formulario de OpenAI o Perplexity) para solicitar revisión.
• Mejora la citabilidad incluyendo frases tipo “según [marca]…” y favoreciendo enunciados con potencial de respuesta directa.

Has aprendido a optimizar, medir y proteger tu contenido en entornos LLM. Ahora, toca ir hacia adelante: ¿cómo evoluciona el SEO con la llegada de la inteligencia artificial generativa? ¿Y cómo pueden convivir ambas disciplinas sin canibalizarse? 

Vamos al futuro del LLMO. 🚀

 7. El futuro del LLMO y el SEO generativo

LLMO no reemplaza al SEO tradicional, lo transforma. En lugar de competir, ambas disciplinas pueden coexistir y potenciarse mutuamente. 

Estamos en una nueva era del marketing digital, donde la información no solo debe ser visible en los buscadores, sino también útil, reutilizable y confiable para las IAs que responden en nombre de los buscadores.

Ambas metodologías comparten ciertas bases como: estructura, contenido útil y autoridad. Pero divergen en el propósito del contenido:

• El SEO lo busca para conseguir clics.
• El LLMO lo quiere para usar citas.

¿Dónde se encuentran?

• En el uso de datos estructurados, optimización semántica y experiencia de usuario.
• En la necesidad de construir contenido evergreen, enfocado en resolver dudas, no solo en atraer tráfico.
• En el aprovechamiento de contenidos para SERPs tradicionales y respuestas generativas simultáneamente.

Integrar ambas estrategias asegura presencia en motores clásicos y en interfaces conversacionales.

Si el contenido tradicional se escribía para posicionar, el de hoy debe también entrenar a las IAs. Esto implica:

• Incluir frases citables, definiciones claras y datos verificables.
• Crear contenido centrado en entidades y consultas conversacionales.
• Evitar “fluff” o relleno: los modelos no necesitan leerlo, y pueden descartarlo como ruido.

El nuevo contenido debe ser útil tanto para usuarios como para agentes inteligentes.

8. Preguntas frecuentes o FAQs

El mundo SEO está lleno de oportunidades, pero también de conceptos nuevos que generan dudas como el LLMO. En esta sección tienes respuesta a las preguntas más comunes para ayudarte a aplicar esta estrategia con claridad, evitando malentendidos y sacando el máximo provecho de tu contenido en entornos generativos.

¿Siguen siendo útiles los backlinks en LLMO? Sí, refuerzan la autoridad y fiabilidad del contenido ante los modelos de lenguaje. 

Si tienes en cuenta estas preguntas y aplicas una buena parte de las estrategias que hemos compartido, verás cómo tu marca no solo gana visibilidad en entornos de IA generativa, sino que también mejora su reputación, citabilidad y autoridad digital en 2024-2025.

Si estás buscando apoyo para implementar o mejorar tu estrategia de LLMO, como consultor SEO especializado en optimización para modelos de lenguaje, puedo ayudarte a desarrollar un enfoque personalizado adaptado a tu sector y objetivos.

A través de una auditoría semántica, análisis de visibilidad en LLMs y una hoja de ruta estratégica, podemos trabajar juntos para que tu contenido forme parte de las respuestas de la IA y conecte con nuevos canales de adquisición.