Optimización para modelos de lenguaje

La Optimización para modelos de lenguaje (LLM Optimization) es el proceso de optimizar un sitio web para que sea comprensible, fiable y accesible para la mayoría de los grandes modelos de lenguaje.

Como ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude, Grok, Perplexity y otros, de modo que el contenido del sitio web pueda utilizarse para generar respuestas.

¿Cómo conseguir que ChatGPT, Claude y Gemini recomienden tu marca?

Cada vez más usuarios ya no abren Google ni comparan decenas de sitios web. En su lugar, preguntan directamente a los sistemas de IA: ¿Qué herramienta de IA es mejor, Gemini o ChatGPT? ¿Qué servicio debería utilizar para la investigación de palabras clave? ¿Puedes recomendarme el mejor redactor de IA para SEO?

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En sus respuestas, ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity no muestran una lista de enlaces. En su lugar, recomiendan algunos productos y explican brevemente por qué merece la pena utilizarlos o tenerlos en cuenta.

Esto plantea una nueva pregunta para muchas empresas: ¿Por qué los sistemas de IA recomiendan algunas marcas y nunca mencionan otras?

Esto se denomina Optimización para modelos de lenguaje: una disciplina cuyo objetivo es aumentar la probabilidad de que los grandes modelos de lenguaje utilicen información sobre tu producto y lo recomienden en sus respuestas.

Si el SEO tradicional responde a la pregunta “¿cómo conseguir aparecer en los resultados de búsqueda?”, la optimización para IA responde a una pregunta diferente: ¿cómo conseguir que los sistemas de IA recomienden tu sitio web o tu marca?

Esta es una diferencia importante y fundamental porque, en la búsqueda tradicional, el usuario decide en qué enlace hacer clic. En la búsqueda basada en IA, esa decisión la toma el modelo de lenguaje.

Por eso ya no basta con optimizar únicamente las páginas de tu sitio web. También necesitas optimizar la presencia general de tu marca. Precisamente por eso la optimización para IA se está convirtiendo en un nuevo canal para captar tráfico.

Cada recomendación realizada por ChatGPT o Gemini es, en esencia, el equivalente digital de una recomendación personal. Si un usuario pregunta cuál es el mejor servicio para la investigación de palabras clave, espera recibir una lista seleccionada de soluciones fiables, no simplemente un directorio de herramientas con descripciones y características. Como resultado, los sistemas de IA proporcionan una respuesta completa sobre el producto recomendado.

¿En qué se diferencia la Optimización para modelos de lenguaje del SEO y la AEO?

Estas disciplinas están estrechamente relacionadas, pero resuelven problemas completamente diferentes. Veamos la siguiente comparación.

Ninguna de estas disciplinas compite con las demás. Al contrario, complementan una estrategia unificada para la presencia digital de una marca en la era de la inteligencia artificial.

¿GEO o LLMO? ¿Cuál es la diferencia?

Cuando apareció la búsqueda basada en IA, los profesionales del marketing adoptaron rápidamente dos nuevos términos: GEO (Generative Engine Optimization) y LLMO (Large Language Model Optimization).

Entonces, ¿cuál es la diferencia?

GEO (Optimización para motores generativos) se centra en motores de búsqueda basados en IA como Perplexity, Google AI Overviews y SearchGPT. El objetivo principal de GEO es conseguir que el algoritmo RAG (búsqueda + IA), que recupera información de Internet en tiempo real, encuentre tu sitio web, lo considere una fuente autorizada e incluya un enlace a él en la respuesta generada.

LLMO (Optimización para grandes modelos de lenguaje) adopta un enfoque más amplio. Se centra en la presencia de tu marca dentro del propio modelo de lenguaje. El objetivo de LLMO es crear asociaciones sólidas (embeddings) en la “memoria” de la red neuronal.

Si ChatGPT o Claude perdieran el acceso a Internet y un usuario preguntara: “¿Puedes recomendarme la mejor herramienta de investigación de palabras clave?”, el modelo debería seguir mencionando tu marca basándose en los conocimientos adquiridos durante su entrenamiento.

¿Por qué ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje recomiendan algunos productos e ignoran otros?

Esta es una de las preguntas más habituales entre los fundadores de empresas SaaS y los profesionales del marketing.

Las recomendaciones están influidas por muchos factores. Los grandes modelos de lenguaje analizan la cantidad de información disponible sobre diferentes fuentes para determinar qué empresas se mencionan con mayor frecuencia, cuáles tienen mayor autoridad y cómo las valoran los usuarios.

¿Para qué modelos de lenguaje deberías optimizar?

Cuando hablamos de optimización para modelos de lenguaje, muchas personas piensan inmediatamente en ChatGPT porque es uno de los principales actores del mercado.

Sin embargo, existen muchos otros grandes modelos de lenguaje y cada uno tiene sus propias características. Así que veamos cada uno de ellos con más detalle.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT es uno de los asistentes de IA más populares del mundo. Originalmente se presentó como un modelo de generación de texto, pero hoy se ha convertido en uno de los ecosistemas más avanzados para el razonamiento complejo, la programación y el análisis en profundidad.

Recopila información sobre las marcas de archivos globales como Common Crawl, así como de bases de datos de reseñas fiables y de la búsqueda web en tiempo real proporcionada por Bing.

Gracias a su profunda integración con Apple Intelligence, el ecosistema de ChatGPT procesa los contextos de búsqueda sintetizados por Applebot, lo que permite que la documentación técnica de tu marca sea compatible con Apple.

Haz que tu contenido sea lo más específico posible: elimina el contenido superfluo y responde directamente a las preguntas de los usuarios. Como paso adicional, puedes crear un archivo llms.txt en la raíz de tu sitio web, un formato no oficial pero cada vez más popular.

Gemini (Google)

Gemini está profundamente integrado en el ecosistema de Google y se está convirtiendo en parte de la experiencia de búsqueda tradicional. Desarrollado por DeepMind, es un sistema multimodal que destaca en el análisis de imágenes, vídeos y código, así como en las búsquedas web rápidas.

Gemini recopila información sobre empresas de bases de datos de texto fiables, enciclopedias y documentación oficial. También obtiene información sobre las marcas directamente de Google Search, Google Maps, Google Business y los principales directorios empresariales.

Optimizar tu marca para Gemini requiere un SEO tradicional excelente, una presencia verificada en Google Maps, una optimización móvil impecable y la implementación de datos estructurados en JSON-LD.

Claude (Anthropic)

Claude se presenta como un modelo de lenguaje centrado en la precisión, la seguridad y el análisis profundo de la información.

Creado por antiguos empleados de OpenAI, Claude se utiliza ampliamente para el análisis profundo de textos, la creación de contenido extenso, el trabajo con documentos de gran tamaño y el desarrollo de software.

Los rastreadores ClaudeBot y Claude Search Bot recopilan información sobre las marcas de bases de datos de texto fiables, publicaciones científicas, Wikipedia y resultados de búsqueda en tiempo real basados en las consultas de los usuarios.

Permite el acceso de los bots de Anthropic en el archivo robots.txt estándar y céntrate en un análisis profundo del contenido sin contenido promocional innecesario. El archivo llms.txt puede utilizarse como herramienta auxiliar para ayudar a la IA a navegar rápidamente por tu sitio web.

Perplexity AI

Perplexity combina las capacidades de un gran modelo de lenguaje con la búsqueda web en tiempo real. Casi todas las respuestas incluyen citas de las fuentes utilizadas, lo que hace que Perplexity sea fundamentalmente diferente de los asistentes de IA tradicionales.

El rastreador PerplexityBot indexa Internet para crear su base de datos de búsqueda, mientras que Perplexity-User visita directamente los sitios web en respuesta a las consultas de los usuarios. Se utiliza ampliamente para búsquedas web instantáneas, investigaciones de mercado en profundidad y verificación de datos.

Para optimizar tu sitio web para Perplexity, permite estos agentes de usuario en tu archivo robots.txt, estructura el contenido en bloques breves y ricos en información e implementa el marcado Schema.org para ayudar a la IA a extraer los datos de forma más eficiente.

LLaMA (Meta AI)

LLaMA es un modelo de lenguaje de código abierto diseñado para implementar asistentes de IA locales en infraestructuras privadas.

Se entrena con instantáneas de Internet y grandes conjuntos de datos estadísticos. La información sobre las marcas se obtiene principalmente de fuentes consolidadas como Wikipedia, Crunchbase y las principales publicaciones de noticias.

Para optimizar tu marca para Meta AI, céntrate en las relaciones públicas digitales tradicionales, registra tu empresa en directorios fiables, mantén una presencia en plataformas basadas en wikis y fortalece tu reputación general en Internet.

Grok (xAI)

Desarrollado por xAI a finales de 2023, el modelo Grok se entrena en el superordenador Colossus y es conocido por su sentido del humor. Las versiones más recientes son muy competentes en programación, matemáticas y análisis de datos.

Gracias a su integración con la red social X (Twitter), la IA conoce inmediatamente los acontecimientos actuales y, para la búsqueda web clásica, se basa en datos de socios como Bing y Wikipedia.

Para que Grok recomiende tu producto, no basta con especificar un agente de usuario en robots.txt. Necesitas una presencia activa y menciones de tu marca en la propia red social X, así como un marcado técnico limpio de tu sitio web mediante JSON-LD, que permita a los rastreadores de búsqueda recopilar datos sobre tu empresa.

Principios generales de la Optimización para modelos de lenguaje

A pesar de las diferencias entre estos modelos de lenguaje, pueden identificarse varios principios de optimización comunes.

Todos los grandes modelos de lenguaje modernos intentan utilizar marcas conocidas y fiables, se basan en información procedente de múltiples fuentes independientes, dan prioridad al contenido especializado y actualizado, tienen en cuenta la reputación online de una empresa y evitan recomendar productos que carecen de información fiable para minimizar los errores.

Por este motivo, la optimización para modelos de lenguaje no debería construirse en torno a una única plataforma. En su lugar, debería centrarse en crear una presencia digital sólida para tu marca.

Cómo crear una estrategia de Optimización para modelos de lenguaje

Los grandes modelos de lenguaje evalúan todo el ecosistema digital de una marca: qué dice la gente sobre ella, quién la recomienda, hasta qué punto se presenta el proyecto de forma coherente y si la información disponible es fiable.

Veamos los elementos clave necesarios para crear una estrategia de optimización eficaz para tu marca.

Define la categoría de tu producto

El objetivo principal de los sistemas de IA es comprender qué es realmente tu producto. Puede parecerte obvio, pero muchas empresas describen el mismo producto de diferentes maneras.

Puedes encontrar descripciones como plataforma SEO, conjunto de herramientas de marketing, software de palabras clave, conjunto de herramientas de contenido o asistente SEO. Aunque esto resulta perfectamente natural para un lector humano, un modelo de lenguaje puede interpretar estas expresiones como categorías de productos completamente diferentes.

Por eso es mejor elegir una descripción principal y utilizarla de la forma más coherente posible.

Por ejemplo, KeywordStat es una plataforma de investigación, análisis y agrupación de palabras clave. Esta descripción debería repetirse de forma coherente en tu página de inicio, blog, documentación, comunicados de prensa, canal de YouTube, perfiles en redes sociales, descripciones del producto y cualquier otro punto de contacto de la marca.

Crea una página del producto

Para ayudar a un gran modelo de lenguaje a comprender claramente qué es tu producto, se recomienda crear una página Sobre nosotros que lo explique detalladamente.

Una página Sobre nosotros centrada en el producto debería incluir una breve descripción del producto, el problema que resuelve tu servicio, sus funciones principales, el público objetivo, sus ventajas frente a las soluciones de la competencia y casos de uso reales.

Esta página se convierte en la principal fuente de información sobre tu marca porque representa la primera y más autorizada fuente: la propia marca describiéndose a sí misma.

Publica investigaciones originales

No te limites a publicar artículos prácticos, tutoriales y guías. La mayoría de las empresas crean contenido educativo, pero muchas menos publican investigaciones originales.

Hoy las investigaciones originales se han vuelto especialmente importantes porque sirven como fuente de citas. Esta información nueva y original, conocida actualmente como Ganancia de información (Information Gain), crea un valor único que simplemente no puede obtenerse de otras fuentes.

Desarrolla la autoridad de tu marca

Los modelos de lenguaje confían en marcas consolidadas que son mencionadas por fuentes independientes. Por eso necesitas desarrollar la presencia de tu marca más allá de tu propio sitio web.

Esto incluye grandes medios de comunicación, blogs profesionales, directorios especializados, reseñas de productos, entrevistas con fundadores, investigaciones de terceros, redes sociales, YouTube, Medium, reseñas de clientes y mucho más.

Cada mención independiente fortalece la autoridad digital de tu marca, lo que resulta cada vez más importante para la Optimización para modelos de lenguaje.

Participa en comunidades especializadas

Los grandes modelos de lenguaje analizan no solo los sitios web, sino también las conversaciones que tienen lugar en comunidades online. Las plataformas en las que los usuarios recomiendan de forma natural herramientas, marcas y productos entre sí son especialmente valiosas.

Entre ellas se encuentran Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow para productos técnicos y otros foros especializados.

En lugar de publicar mensajes promocionales, participa en las conversaciones, ayuda a los usuarios a resolver problemas y comparte tus conocimientos. También es importante que diferentes personas aporten opiniones diferentes, en lugar de crear una conversación en la que tú mismo hagas y respondas tus propias preguntas.

Reseñas y reputación

Las reseñas dejaron de ser hace mucho tiempo una simple herramienta de optimización de conversiones. Hoy se han convertido en una parte importante de la Optimización para modelos de lenguaje.

Cuando muchos usuarios independientes describen de forma coherente las mismas fortalezas de un producto, los modelos de lenguaje empiezan a reconocer esas características como atributos estables de la marca y las incorporan a sus respuestas.

Por eso son tan valiosas las reseñas en plataformas independientes donde los usuarios comparten experiencias reales. Algunos ejemplos son Trustpilot, Sitejabber (ahora Smart Customer), ProvenExpert y otros sitios web de reseñas similares.

Crea contenido fácil de citar

Crea contenido que sea fácil de citar y utilizar como referencia. Incluye definiciones claras, tablas comparativas, listas de ventajas, instrucciones paso a paso, secciones de preguntas y respuestas, hojas de trabajo prácticas y listas de comprobación.

Los sistemas de IA rara vez utilizan párrafos largos y sin estructura. Les resulta mucho más fácil extraer fragmentos bien organizados, lo que aumenta la probabilidad de que tu contenido sea seleccionado por un modelo de lenguaje.

Desarrolla una voz de marca coherente

Cada empresa tiene su propia terminología.

Si tu producto ayuda a los usuarios a realizar una investigación de palabras clave, utiliza de forma coherente la misma terminología, como investigación de palabras clave, agrupación de palabras clave, análisis de la intención de búsqueda, dificultad de palabra clave y análisis de palabras clave.

Cuando estas expresiones aparecen de forma coherente en todo tu contenido, los modelos de lenguaje crean una asociación más sólida entre tu marca y tu área de especialización.

El lenguaje que utilizas para presentar tu marca también debe mantenerse coherente en todas las plataformas donde publiques contenido.

Desarrolla tu marca, no solo tu sitio web

Casi todos los especialistas en SEO se centran principalmente en su propio dominio. Probablemente yo no sea diferente.😉

Comprueban las posiciones, monitorizan el tráfico, realizan un seguimiento de las impresiones y pasan una cantidad considerable de tiempo en Google Search Console.

Sin embargo, hoy los modelos de lenguaje analizan toda la huella digital de una empresa.

Por eso es importante crear y mantener un canal de YouTube, publicar documentación del producto, crear una página de GitHub para productos técnicos, lanzar podcasts, preparar presentaciones, publicar investigaciones originales, mantener perfiles activos en redes sociales y proporcionar información sobre los fundadores de la empresa y sus presentaciones en conferencias.

Cada nuevo punto de contacto fortalece la confianza en tu marca porque los modelos de lenguaje crean conexiones lógicas entre toda esta información.

Crea tu propio ecosistema de información

Las empresas de éxito han dejado de crear páginas aisladas: construyen ecosistemas completos de contenido informativo.

Por ejemplo, como estoy desarrollando una plataforma SEO, he creado un Learning Center donde explico los conceptos de SEO más importantes y los temas relacionados con las palabras clave.

También puedes añadir a tu sitio web un blog, documentación, investigaciones, un glosario de términos, una biblioteca de plantillas, casos de estudio de clientes, comparativas con competidores, herramientas gratuitas y mucho más.

Este tipo de ecosistema demuestra que tu empresa tiene un conocimiento profundo de su sector y no se limita a ofrecer un único producto.

¿Cómo comprobar si tu sitio web o marca están optimizados?

A diferencia del SEO tradicional, la Optimización para modelos de lenguaje todavía no cuenta con una métrica universal, similar al Domain Rating, que indique hasta qué punto un sitio web está optimizado para los grandes modelos de lenguaje.

Muchas plataformas ya miden las citas y muestran con qué frecuencia se menciona tu marca para diferentes consultas. Sin embargo, estas métricas no proporcionan una puntuación general que indique hasta qué punto tu sitio web está optimizado para los grandes modelos de lenguaje.

He encontrado varios recursos que pueden ayudar a evaluarlo.

Por ejemplo, LLM Console mide hasta qué punto un sitio web está optimizado en las plataformas de grandes modelos de lenguaje más populares.

Orchestrik proporciona una lista de recomendaciones que deberías implementar para mejorar la optimización de tu sitio web.

Cuando estaba desarrollando KeywordStat, seguí exactamente el mismo enfoque. Visité varios servicios populares de comprobación de Optimización para modelos de lenguaje y también pregunté directamente a diferentes modelos de lenguaje cómo podía mejorar la visibilidad y la optimización de mi sitio web para los sistemas de grandes modelos de lenguaje.

Como resultado, recibí una lista de recomendaciones que posteriormente implementé en mi sitio web.

¿Qué más puedes utilizar?

El enfoque más sencillo es preguntar directamente a la IA.

Por ejemplo, eso es exactamente lo que hice cuando lanzamos KeywordStat por primera vez.

Abrí las principales plataformas de IA y pregunté: “Hay un sitio web llamado KeywordStat. ¿Qué hace? ¿Para qué se utiliza? ¿Se puede confiar en él?” y otras preguntas similares.

El modelo de lenguaje describe el sitio web porque ya dispone de cierta información sobre él. Explica qué es la marca y después puedes hacer preguntas de seguimiento, como quién está detrás de la marca, si es fiable, etc.

Esto te permite comprender exactamente qué necesitas optimizar.

Prueba las recomendaciones de productos

No tienes que preguntar únicamente sobre tu sitio web o tu marca. En su lugar, puedes hacer preguntas como “¿Cuál es la mejor herramienta de agrupación de palabras clave?” y comprobar si, por ejemplo, se recomienda mi servicio KeywordStat.

También puedes preguntar: “¿Cuál es la mejor herramienta de investigación de palabras clave?” y comprobar si tu producto aparece entre las opciones recomendadas.

Por supuesto, también puedes preguntar: “¿Qué opinas de esta marca?”. Sin embargo, si el gran modelo de lenguaje no la recomienda en primer lugar, lo más probable es que todavía no la haya incluido en su base de conocimientos.

Si la IA solo recomienda a tus competidores, deberías analizar las razones.

También puedes realizar un análisis inverso. Por ejemplo, pregunta: “¿Por qué este servicio concreto es más adecuado para estas tareas?”. Después analiza cómo describe el modelo de lenguaje la marca de tu competidor para identificar qué falta en tu propio producto.

Comprueba las fuentes

También puedes analizar qué fuentes citan ChatGPT o Perplexity en sus respuestas.

Observa los sitios web que mencionan con mayor frecuencia y las publicaciones en las que se basan. Estas pueden ser plataformas en las que tu marca también debería establecer una presencia.

Esto puede aumentar la probabilidad de que los sistemas de IA recomienden tu marca.

Lista de comprobación de Optimización para modelos de lenguaje

Antes de lanzar tu producto u optimizar tu marca, asegúrate de que cumple los requisitos fundamentales de la Optimización para modelos de lenguaje:

• Tu marca tiene un posicionamiento claro y coherente.
• Tu producto está claramente descrito en tu sitio web oficial.
• Tienes páginas de destino específicas que describen tu producto.
• Tu empresa publica periódicamente contenido especializado.
• Tu marca aparece mencionada en reseñas y publicaciones independientes.
• Tu empresa tiene perfiles en plataformas, directorios y redes sociales fiables.
• Los usuarios dejan reseñas auténticas sobre tu producto.
• Utilizas de forma coherente la misma terminología para describir tu producto.
• Tu empresa se está desarrollando como experta en el sector, no solo como proveedora de un producto.
• Existe una persona real detrás de la marca responsable tanto de crear el producto como del contenido publicado en el sitio web.

Conclusión

Los grandes modelos de lenguaje ya se han convertido en una nueva forma de descubrir información sobre productos.

En el pasado, las empresas competían por las posiciones en los resultados de búsqueda de Google. Hoy empiezan a competir por un lugar entre las recomendaciones generadas por los principales grandes modelos de lenguaje, como GPT, Gemini, Claude, Perplexity y otros asistentes de IA.

Esta transformación está cambiando el propio concepto de optimización para las búsquedas. Ya no basta con crear un sitio web de alta calidad o publicar artículos SEO.

Si quieres que los sistemas de IA recomienden tu producto, necesitas construir una presencia digital sólida para tu marca, ganarte la confianza de los usuarios y convertirte en una fuente de información autorizada dentro de tu sector.

Maxim Pavlov

Co-founder & Product

Especialista en SEO y product marketer con muchos años de experiencia en SEO y marketing digital. Es responsable de la visión del producto, los procesos de SEO, el marketing y el crecimiento de KeywordStat.

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