SEO en la era de los LLMs (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini)

¿Estás preparado para el nuevo SEO? Descubre cómo posicionarte en ChatGPT, Perplexity y los nuevos buscadores impulsados por IA.

​La revolución de los buscadores ya está aquí, y no viene sola: ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini y compañía están cambiando las reglas del juego.

​Si eres CEO, CMO, SEO, marketer, creador de contenidos o trabajas el posicionamiento online de una marca, no te pierdas el webinar que tendrá lugar el próximo martes 1 de julio a las 18h.

​Ya no se trata solo de aparecer en Google… ahora debes asegurarte de ser citado, referenciado y elegido por los modelos de lenguaje más poderosos del mundo.

​📉 ¿Tu tráfico está cayendo con los AI Overviews?
📈 ¿Quieres entender cómo posicionarte en las respuestas de los LLMs?
​
Te enseñaré cómo funciona realmente este nuevo paradigma y qué hacer para seguir siendo relevante en un mundo gobernado por la inteligencia artificial.

1. Estado actual del SEO en LLMs

• Transición del SEO tradicional a un SEO conversacional e integrado.

• Aparición de funciones como:

  • AI Overviews (Google)

  • Respuestas directas en ChatGPT y Perplexity

  • Experiencias conversacionales personalizadas

• Impacto en el tráfico web: desplazamiento de clics hacia respuestas sin clic, menor visibilidad de resultados orgánicos clásicos.

• Nuevo objetivo: no solo rankear en Google, sino “ser citado” o “usado como fuente” por los LLMs.

2. Cómo funcionan los LLMs (en términos de SEO)

• Los LLMs no usan una base de datos en tiempo real, sino:

  • Entrenamiento con datasets masivos (hasta determinada fecha)

  • Plugins o navegación en algunos casos (Perplexity, ChatGPT con Browse)

  • Indexación semántica + capacidades RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Implicación SEO:

  • Necesidad de contenidos estructurados y semánticamente ricos

  • Dominio de entidades, relaciones y contexto

  • Visibilidad en fuentes que los LLMs consideren autoritativas

3. Correlaciones de factores en AI Overviews (y respuestas LLM)

• Factores comunes en respuestas generadas por LLMs:

  • Contenido bien estructurado, con lenguaje claro y confiable

  • Menciones cruzadas en medios de alta autoridad (Wikipedia, Forbes, WebMD…)

  • Datos actualizados y enlaces confiables

  • Uso frecuente de páginas con buenos datos de EEAT

• Lo que se está observando en AI Overviews:

  • Preferencia por fuentes reconocidas + contenido relevante y actualizado

  • Rol de los títulos, listas, esquema y lenguaje natural

4. Creación de contenidos para este nuevo paradigma

• Pensar en "preguntas" más que en keywords.

• Estructurar respuestas útiles, claras y completas.

• Usar técnicas de entrenamiento indirecto: crear contenido que pueda ser incluido en datasets o referenciado por otros que sí lo estén.

• Optimizar para RAG y semantic search:

  • FAQs

  • Tablas y esquemas

  • Enlaces internos contextuales

  • Vocabulario coherente y semántico

• Aprovechar herramientas como:

  • Schema markup (para facilitar parsing estructurado)

  • Datos propietarios (para destacar en respuestas AI)

5. Importancia de la autoridad externa de marca

• Construcción de autoridad no solo para Google, sino para:

  • Aparecer en datasets de entrenamiento

  • Ser referenciado por otros medios

  • Tener mayor probabilidad de ser incluido en respuestas LLM

• Acciones clave:

  • Linkbuilding estratégico (medios, menciones de marca, dominios con autoridad temática)

  • Participación en comunidades (Reddit, X, foros técnicos, etc.)

  • Publicaciones en sitios reconocidos y colaboraciones

  • Reputación digital: perfiles actualizados, apariciones consistentes, Wikipedia, etc.

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