SEO para IA: cómo posicionarte en un mundo sin clics

El SEO cambia constantemente y desde la llegada de la inteligencia artificial a nuestras vidas, el SEO… ya no es lo que era.

Google ya no es solo un buscador. Es un asistente.

Y además, ya no es el único sitio desde dónde buscamos información. Tenemos modelos de lenguaje grande con los que interactuamos cuando necesitamos conocer o hacer algo. También tenemos modelos de búsqueda generativos que nos ofrecen respuestas creadas en base al contenido existente en Internet.

Es un entorno volátil y altamente cambiante para quienes trabajamos con negocios digitales a los que hacer crecer.

El SEO en la era de los motores de búsqueda generativos

Los motores de búsqueda generativos están transformando la manera en que los usuarios buscan información.

Cada vez contamos con más herramientas que van más allá del listado de enlaces o contenido para encontrar las respuestas a nuestras preguntas: ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Claude y otros modelos de lenguaje avanzado generan respuestas directas y conversacionales a partir de múltiples fuentes.

Es un cambio radical en la manera en la que buscamos, consumimos y nos relacionamos con la información. Este cambio exige que adaptemos nuestras estrategias de SEO para mantener la visibilidad de nuestros contenidos en estas nuevas plataformas.

Los motores de búsqueda generativos y los LLM (Large Language Model) son el nuevo “pan de cada día” para quienes buscamos que el canal orgánico sea otra palanca de crecimiento de los negocios digitales.

¿Qué son los motores de búsqueda generativos y por qué importan?

Los motores de búsqueda generativos son sistemas basados en modelos de lenguaje de IA que, ante una consulta del usuario, elaboran una respuesta propia en lenguaje natural en lugar de mostrar únicamente una lista de sitios web.

Un ejemplo es ChatGPT (en su modo con navegación web), asistentes como Bing Chat o Google Bard/SGE (Search Generative Experience), el motor conversacional de Perplexity AI y lanzamientos como Google Gemini.

Esto significa que un usuario puede preguntar directamente «¿Cuál es el mejor hosting para un eCommerce?» y la IA sintetizará información de varias fuentes para ofrecer una recomendación en párrafos conversacionales, a veces con citas o enlaces de referencia.

Para quienes nos dedicamos a gestionar negocios digitales, esto es un desafío: ya no se trata de aparecer en el top 10 de Google, ahora necesitamos conseguir que nuestra marca o contenido aparezca como fuente en esas respuestas generadas por Inteligencia Artificial. 

El nuevo posicionamiento orgánico es ser mencionado, citado o enlazado en la IA generativa. Estamos en la era del SEO para IA.

Esta situación afecta a los negocios digitales porque los hábitos de los consumidores están cambiando.

Cada vez más gente inicia sus búsquedas en plataformas de IA en lugar de los buscadores tradicionales. Durante 2024 se observó un crecimiento en el uso de buscadores con IA. Adobe Analytics reportó un aumento del 1200% en tráfico generado por IA a sitios web entre mediados de 2024 y principios de 2025. Fuente.

Google ha tomado nota de esta tendencia y lanzó sus primeros resúmenes con IA en las búsquedas (SGE) para mantener a los usuarios en su ecosistema ofreciendo respuestas directas en lo que conocemos hoy como AI Overviews.

AI Overviews es una respuesta creada por inteligencia artificial que muestra Google antes de los resultados orgánicos y que se genera tomando contenido de referencia que incluye enlazadas como fuentes.

En resumidas cuentas:  la forma de buscar está evolucionando y también lo debe hacer la manera en la que trabajamos el contenido de nuestras webs.

Antes de profundizar en tácticas, aclaremos conceptos clave como LLMO y GEO, y cómo se relacionan con el SEO de toda la vida.

Del SEO tradicional al SEO generativo (LLMO)

Nos podemos encontrar mil nombres para denominar el SEO para Inteligencia artificial: LLMO, GEO, AEO… Vamos a ver cada uno de ellos para tener un poco de contexto.

LLMO (Large Language Model Optimization) se refiere al conjunto de estrategias orientadas a que los modelos de lenguaje grande (como GPT-4, Claude, etc.) comprendan, prioricen y usen nuestro contenido en sus respuestas. Para que nos entendamos: es la optimización que hacemos en nuestra web para aparecer en los chats de Inteligencia Artificial (formato conversacional).

El GEO (Generative Engine Optimization) es el SEO adaptado a los motores de búsqueda basados en IA generativa. Es decir, se trata de la optimización que hacemos para aparecer en AI Overviews (por ejemplo).

Otros términos equivalentes que pueden aparecer son AI SEO o AEO (Answer Engine Optimization), pero en el fondo todos apuntan a lo mismo: lograr visibilidad dentro de las respuestas generadas por IA, del mismo modo que el SEO tradicional busca visibilidad en los resultados orgánicos de Google (famosos links azules).

¿En qué se parece y en qué difiere el SEO para la IA frente al SEO de buscadores clásicos?

El SEO tradicional se basa en tres pilares que siguen estando vigentes a la hora de hacer SEO para IA y son: rastreo e indexación, relevancia y autoridad.

Lo que cambia son la manera en la que trabajamos esas optimizaciones y los objetivos que perseguimos.

El SEO tradicional busca posicionar páginas web en los primeros resultados de Google para conseguir clics. Se enfoca en palabras clave, optimización técnica y enlaces. El éxito se mide por el tráfico que llega desde los buscadores.

El SEO para IA generativa (LLMO o GEO) no busca clics, sino que busca aparecer en las respuestas que dan las IAs como ChatGPT, Perplexity o Gemini. Lo importante es que tu contenido sea citado como fuente porque eso es una señal de autoridad. Se prioriza el contexto, la semántica y la autoridad del contenido, no solo las keywords.

En resumen: uno busca tráfico directo; el otro, reconocimiento en respuestas generadas por IA.

Para que lo tengas más claro, te muestro una tabla con las diferencias entre el SEO tradicional y el SEO para IA en lo referente a objetivos, aspecto, resultados, medición del éxito y adaptación:

Comparativa entre el SEO tradicional y la optimización para motores generativos de IA.

El SEO no ha muerto, por muchas publicaciones sensacionalistas que nos encontremos en redes sociales.

El SEO se ha profesionalizado más, ha ampliado su rango de acción, algo de lo que ya nos estaba dando pistas Google en muchas de sus publicaciones.

Otro aspecto que debemos tener en cuenta es que Google no es la única fuente de datos.

Los motores de búsqueda generativos también se alimentan de Bing (como es en el caso de ChatGPT). Esto nos lleva a tener claros dos aspectos muy importantes:

1. Bing también existe y debemos hacer por aparecer en él.
2. Si no posicionas en un buscador de siempre, es poco probable que aparezcas en los sistemas de búsqueda generativa.

Los sistemas de búsqueda generativa suelen usar motores de búsqueda para encontrar contenido útil (ej. los 5 primeros resultados) y luego pasan ese contenido al LLM. De ahí que nuestro primer objetivo siga siendo aparecer en esas búsquedas orgánicas de toda la vida y esto depende de una buena estrategia SEO. 

Sin embargo, sabemos que Google lleva aplicando inteligencia artificial en parte de su proceso de clasificación mucho tiempo.

Por ejemplo, su algoritmo Rankbrain es un algoritmo de aprendizaje automático que usa Google para comprender el significado de la consultas de búsqueda. Luego, Google usa esa información para determinar los módulos que deben dar forma a la hoja de resultados.

Ya se trate de un buscador “normal”, de uno generativo o de un LLM, sus bots rastreadores no leen las webs como las personas, si no que son interpretadas por algoritmos de lenguaje natural.

El contenido importa, su estructura también, pero sobre todo lo que más importa es que la IA pueda extraer una respuesta coherente porque tenga señales de confianza y autoridad.

Las buenas prácticas de siempre (contenido de calidad, enfoque en la intención del usuario, buen rendimiento web) siguen siendo válidas. Pero ahora debemos añadir una nueva capa de optimización enfocada a cómo los modelos de IA consumen y presentan la información.

A continuación, te muestro estrategias prácticas para lograrlo.

Cómo trabajar el contenido en el SEO para IA

El SEO técnico es super importante, eso nadie lo cuestiona. Sin embargo, en un entorno dónde los motores de búsqueda generan respuestas nuevas en base a un contenido que toma como fuente, un entorno en el que puedo conversar con una Inteligencia Artificial como si estuviera hablando con mi vecino del sexto, el contenido y la semántica cobran vital importancia.

Estrategias de contenido para motores de búsqueda generativos

Veamos algunos aspectos que debemos trabajar para generar contenido para la respuestas que nos dan los motores de búsqueda (como AI overview).

1. Contenido claro, conciso y formateado para IA

Tanto a los usuarios como a los modelos de lenguaje les resulta más sencillo procesar contenido que esté bien estructurado y segmentado.Esto se traduce en:

• Párrafos cortos y directos
• Encabezados descriptivos
• Listas y viñetas
• Formato de Pregunta/Respuesta (Q&A)
• Resúmenes TL;DR

Este tipo de formateo “amigable para IA” no solo ayuda a las máquinas, también mejora la experiencia de los humanos, ya que produce contenido más escaneable y comprensible.

2. Enfoque semántico: entidades y contexto por encima de palabras clave

Hace tiempo, en el SEO se utilizaban las palabras clave exactas para mejorar en los rankings. Sin embargo, hace tiempo que no y  esto se ha visto acentuado cuando empezamos a hablar de Intención de búsqueda o Search Intent. 

La intención de búsqueda es lo que Google considera que quiere encontrar un usuario cuando hace una consulta en el buscador.

En base a ella, adapta la hoja de resultados: introduce mapas (si considera que quiere ir a un sitio físico ), imágenes o vídeos (si considera que es el tipo de contenido que le interesa más), etc.

La intención de búsqueda está muy relacionada con otro término SEO que los motores de búsqueda hace que entiendan mejor su significado: los embeddings semánticos .

Los embeddings son representaciones matemáticas que traducen palabras, frases o textos en vectores que captan su significado.

De esta manera la palabra “hosting” estará más cerca de “página web” que de “alta cocina”, aunque ninguna de esas palabras aparezca literalmente en el texto.

¿Cómo podemos mejorar el enfoque semántico de nuestra web?

• Incorpora entidades relevantes: Piensa en qué términos y conceptos son esenciales en tu nicho y cubre todos los necesarios.
• Cubre un tema en profundidad (topical authority): Construir autoridad temática significa crear varios contenidos relacionados entre sí que aborden diferentes ángulos de un mismo tema.
• Sinónimos y lenguaje natural: Escribe de forma natural, incluyendo variaciones lingüísticas. Usa sinónimos y expresiones equivalentes para cubrir la variedad de cómo la gente podría preguntar algo.
• Contexto contextual y jerarquía: Asegúrate de que cada sección de tu contenido se centre en un subtema claro. Los LLM valoran la integridad contextual: que cada parte del texto tenga un hilo conductor y se mantenga dentro de su tema. Mezclar muchos temas dispares en una misma página puede confundir al modelo (y al usuario).

Piensa en temas, no solo en keywords para que la IA “entienda” de qué trata tu contenido y en qué casos sería la mejor respuesta. La integridad temática y la claridad semántica pesan ahora más que la densidad de palabra clave.

3. Construye autoridad y credibilidad dentro del contenido

La parte de autoridad es algo de lo que Google nos ha hablado mucho en los últimos tiempos. ¿Has oído hablar del EEAT?

• Experience (Experiencia real)
• Expertise (Conocimiento experto)
• Authoritativeness (Autoridad percibida)
• Trustworthiness (Confianza)

Google lo menciona en las Quality Raters Guidelines, un documento creado para los evaluadores de calidad (personas físicas) que evalúan la confiabilidad de una web en base a unos preceptos.

Uno de esos preceptos es la Autoridad y aborda desde el contenido hasta la marca, la referencias que hay en internet de dicha marca y otros muchos aspectos.

Te muestro algunos puntos que podemos trabajar en nuestro contenido para potenciar su autoridad y credibilidad y que convenza a la IA de ser digna de aparecer en sus respuestas:

• Cita fuentes fiables. No Wikipedia. Estudios, papers, datos de verdad.
• Firma el contenido. Que se sepa quién lo escribe. Y si tienes experiencia en el tema, ponla.
• Muestra ejemplos reales. Casos de éxito, resultados, capturas. Enseña, no cuentes.
• Enlaza otros contenidos relevantes. Propios o ajenos, pero con criterio.
• Incluye estadísticas, gráficos, datos. Las IAs adoran los números con contexto.
• Cuida la estructura y el diseño. Si tu contenido parece sacado de los 2000, nadie te va a tomar en serio.
• Evita el humo. No prometas más de lo que puedes demostrar.

En definitiva, dentro de la medida de lo posible, haz que tu contenido se vea “digno de ser citado”. Igual que en el SEO clásico buscábamos ser la página digna de un featured snippet, ahora queremos ser el párrafo digno de ser reproducido por la IA en su respuesta.

4. Optimiza elementos no textuales para la IA

Cuando hablamos de contenido pensamos en contenido de texto, pero el contenido puede ser vídeo, imágenes o un podcast.

Los modelos de lenguaje actuales están centrados mayoritariamente en texto, pero centrarnos solo en el contenido textual omite la intención de búsqueda.

Cómo veíamos, la intención de búsqueda modifica la manera en la que se muestra la hoja de resultados y puede que una consulta tenga bloque de texto o imágenes. Los motores generativos pueden referenciar contenido no textual indirectamente, y es probable que en el futuro integren más capacidades visuales.

De cara a optimizar el contenido no textual y potenciar el SEO para IA, te dejo algunas recomendaciones:

• Atributos de imagen descriptivos: Asegura que todas tus imágenes tengan texto alternativo (alt text) descriptivo y relevante.Ojo, que no debe ser un texto lleno de keywords, debe ser descriptivo porque el atributo alt está orientado para facilitar la accesibilidad web.
• Contexto alrededor de medios: Cuando insertes una imagen o video, acompáñalos de leyendas o explicaciones en texto. Describe qué muestra la imagen o qué enseña el video.
• Transcripciones y subtítulos: Si ofreces contenido audiovisual (podcasts, webinars, videos), proporciona una transcripción o al menos un resumen escrito.
• Datos tabulares o estructurados: Si presentas datos en tablas o gráficos, acompáñalos de explicaciones en texto. Las tablas son geniales para humanos, pero un modelo de lenguaje quizá prefiera el texto que diga “En resumen, la Tabla 1 muestra que X es mayor que Y en un 20%”.

Todas estas acciones mejoran la accesibilidad para usuarios con discapacidades (recordemos que en junio entra en vigor la Ley Europea de accesibilidad) y, además, preparas el terreno para que la IA pueda entender y usar ese contenido.

Técnicas de LLMO para aparecer en respuestas de IA conversacionales

El SEO para IA tiene la vertiente de motores de búsqueda generativos, que hemos visto en el apartado anterior, y ahora nos vamos a enfocar en los chats de IA y ver cómo podemos hacer que nuestro contenido aparezca en las respuestas conversacionales. A esta optimización se la conoce como LLMO (Large Language Model Optimization)

Hay dos enfoques complementarios para lograrlo:

a) Influenciar el modelo en sí (a largo plazo):

Implica aportar contenido al pool de conocimiento con el que se entrenan los modelos de lenguaje. Lo podemos conseguir trabajando las relaciones públicas digitales (logrando menciones en Wikipedia, en sitios de alto perfil, en datasets públicos).

Lo de comprar enlaces al peso…no es una buena práctica (si es que alguna vez lo fue).

b) Influenciar la búsqueda y la respuesta del modelo (corto plazo):

Aquí es donde se cruzan SEO y LLMO de forma directa.

Como comentamos, muchos sistemas generativos buscan en la web en tiempo real o semirreal antes de responder (lo llaman RAG:Retrieval Augmented Generation). Entonces, debes estar entre lo que la IA encuentre en esa búsqueda inicial.

Esto regresa a fundamentos de SEO: investiga qué preguntas puede hacer un usuario que deberían llevar a tu contenido, y asegúrate de que tu página sea la mejor respuesta orgánica para esa pregunta.

Piensa en long-tails conversacionales.

Una vez la IA ha encontrado tu página y la está considerando junto a otras, entran en juego las optimizaciones on-page que hemos visto (citas, datos, claridad…).

Algunas técnicas LLMO concretas que puedes aplicar para aumentar tus probabilidades de aparecer de manera orgánica en respuestas de IA:

• Orienta el contenido a preguntas frecuentes y de nicho: Identifica las preguntas reales que haría tu público objetivo en foros, en Google o directamente a ChatGPT. Crea contenido en formato de respuesta para esas preguntas. Por ejemplo, en el blog de tu empresa de hosting, en lugar de un título genérico “Guía de seguridad web”, podrías tener “¿Cómo protejo mi web de ataques DDoS en un hosting compartido?” y brindar la respuesta clara.
• Incluye indicios de la pregunta en el contenido: Formatea parte de tu contenido en modo pregunta. Esto ayuda a que la IA detecte que ahí está la pregunta y la respuesta.
• Señales de marca y contexto corporativo: A los LLM les cuesta “inventarse” datos precisos, pero si les damos esos datos en nuestros textos, pueden replicarlos. Por eso, destaca hechos clave de tu marca: año de fundación, número de clientes, qué te distingue, testimonios breves, etc., de forma que si alguien pregunta “¿Qué es [Tu Marca]?” la IA tome tu propia descripción.
• Prueba y aprende mediante prompts: Al igual que en SEO hacemos búsquedas de prueba en Google para ver cómo aparecemos, haz lo mismo con ChatGPT (en modo web/browsing), con Bing Chat, Perplexity u otros. Pregunta cosas relacionadas con tu sector y analiza qué respuestas da la IA: ¿a quién cita, con qué información? Esto puede darte pistas.

Estructura de datos y señales técnicas para mejorar la visibilidad en IA

La estructura técnica del contenido y los datos adicionales que facilitamos sobre nuestro sitio marcan la diferencia la búsqueda generativa. Los datos estructurados (schema), metadatos semánticos y otras señales que ayudan a que las IAs comprendan y confíen en nuestro contenido.

Datos estructurados (Schema Markup) y metadata semántica

Implementar marcado estructurado proporcionan a los motores información no ambigua sobre el contenido: qué es un producto, quién es el autor, cuál es la calificación de un review, cuál es la fecha de un evento, etc.

En Google es un viejo conocido, porque gracias al marcado de datos estructurados podíasd aparecer como fragmentos enriquecidos (por ejemplo: estrellas de valoración de producto, recetas, direcciones…). En la era de la IA generativa, el schema es hacer entendible el contenido a la IA.

• Facilita la comprensión y el conocimiento contextual: Un marcado detallado permite a la IA construir una especie de grafo de conocimiento de tu sitio.
• Tipos de schema relevantes: Prioriza esquemas ligados a tu tipo de contenido.
• Conecta con gráficos de conocimiento externos: Usa identificadores y referencias cuando sea posible.

En definitiva, los datos estructurados actúan como señales de confianza y de contexto. A medida que los motores se vuelven más semánticos, es lógico pensar que se apoyarán en estas estructuras para decidir qué contenido es más relevante y exacto para una consulta.

Otras señales técnicas y de experiencia relevantes

• Performance y accesibilidad: Aunque los modelos de IA no “ven” tu velocidad de carga ni diseño, estas cosas importan indirectamente.
• Archivo robots y políticas para bots IA: Decide si permites o bloqueas ciertos bots de IA. Desde el punto de vista de LLMO, conviene permitir a los bots de IA indexar tu contenido, ya que eso amplía tus posibilidades de ser referenciado.
• Identidad del autor y EEAT: Los buscadores generativos buscan contenido confiable. Aunque una IA no “ve” la firma de tu autor, sí puede procesar textos que indiquen credenciales.
• Mantenimiento de contenido y frescura: Los modelos como Bing Chat tienden a preferir información actualizada.

Señales sociales y de interacción: No está del todo claro cuánto miran las IA métricas sociales, pero es posible que tengan en cuenta qué contenidos son populares o referenciados ampliamente. Todo ese eco digital alimenta la probabilidad de que tu marca sea reconocida y aparezca cuando la IA piense «¿de dónde saco la respuesta? Ah, este sitio es muy citado en este tema».

En síntesis, optimizar técnicamente para IA no se aleja de lo que ya conocemos: un sitio bien estructurado, rápido, accesible, con información clara y respaldada, será premiado tanto en SEO convencional como en la era de la búsqueda generativa.

La diferencia es que ahora debemos estar atentos a cómo nuevas señales pueden influir en la selección que hace un algoritmo generativo al armar sus respuestas.

¿Qué nos dice Google al respecto?

Google se ha manifestado en su blog, explicando las mejores maneras que garanticen que el contenido tiene un buen rendimiento en las experiencias de inteligencia artificial de Google en la búsqueda.

Eso sí, siempre recordando que el objetivo de Google es ser (hiper) usuario centrista y recordándonos que el contenido único (original) y que sea relevante para el usuario.

El objetivo principal de Google es “ayudar a los usuarios a encontrar contenido original y excepcional que aporte valor único”.

En ese objetivo no entra ayudar a las marcas y creadores de contenido que aparezcan en las SERP. Muchas veces confundimos su objetivo con el nuestro…

En estas recomendaciones que Google nos ha dado (y que puedes ver aquí), están alineadas con lo que hemos visto en este post. Te las resumo:

1. Centrarse en el contenido único y valiso para personas
2. Proporcionar una buena experiencia en página
3. Contenido accesible para los bots
4. Controla la visibilidad con los controles de vista previa
5. Los datos estructurados deben coincidir con el contenido visible.
6. Comprende mejor el valor total de tus visitas puesto que las visitas de AI Overview son de mayor calidad
7. Los usuarios evolucionan y tu marca debe evolucionar también

Conclusiones: Preparando tu estrategia SEO para la era de la IA

Bajo mi prisma y teniendo en cuenta la documentación que Google ha ido compartiendo a lo largo de los años, creo que el SEO sigue siendo igual. Lo que cambia es que está más profesionalizado.

Seguimos hablando de contenido que sea interesante para los usuarios y entendibles para los motores de búsqueda.

Seguimos hablando de reputación, autoridad, confiabilidad. De tener buena experiencia en página.

Seguimos teniendo en cuenta el contexto, las entidades y la semántica.

Es lo mismo de siempre, pero no nos vale la implementación de siempre. 

Ahora el SEO es mucho más profesionalizado.

Trabajar el SEO para IA requiere conocimientos avanzados y estratégicos que antes no eran tan importantes (porque no era necesario).

Teniendo en cuenta que aparecer en respuestas generadas por Inteligencia Artificial requiere de una buena optimización SEO “tradicional”, mi checklist para el SEO Generativo es:

• Continúa haciendo SEO técnico y de contenido de calidad: sin esto, no estarás en el radar de los LLM (siguen basándose en contenido indexado y rankeado).
• Adapta el formato de tus contenidos para que las IAs los consuman fácilmente: escribe claro, en partes, con secciones de preguntas, listas, etc.
• Enfatiza autoridad y confianza dentro de tus textos: cita fuentes, muestra tu expertise, actualiza datos.
• Estructura y etiqueta tus páginas para que las entiendan hasta las máquinas: schema, alt text, metadatos completos.

Monitoriza y experimenta: prueba hacerle preguntas a las IAs, observa qué responden, mejora en consecuencia. Es un terreno nuevo; la iteración y aprendizaje constante te darán ventaja.