Los LLM se están convirtiendo en una alternativa viable para las búsquedas, lo que los convierte en otro ámbito al que prestar atención. A partir de marzo de 2025, ChatGPT obtuvo 39,6 millones de clics., que puede que no rivalice con Google, pero que vale la pena tener en cuenta. Ahí es donde entra en juego la optimización de la búsqueda LLM, que le permite dirigir esos clics en su beneficio.

Diferencias clave entre la optimización de búsqueda LLM y el SEO tradicional

Aunque muchos aspectos de la optimización de búsquedas LLM son similares a los tradicionales SEO, otras partes no lo son. Veamos algunas diferencias:

• PlataformaEl SEO se posiciona en los motores de búsqueda, mientras que la optimización LLM coloca referencias en modelos de IA como ChatGPT o Gemini. En los sistemas de IA de Google o Perplexity, esto puede ser una cita que genere algunos clics. En ChatGPT, puede ser simplemente una referencia a su empresa, lo que puede que no aumente compromiso directamente, pero aumenta la visibilidad o el conocimiento.
• Palabras clave: En lugar de las consultas de búsqueda, la optimización LLM se centra en las relaciones semánticas entre palabras, indicaciones y preguntas. Los sinónimos y los términos relacionados desempeñan un papel fundamental, junto con la legibilidad, la autoridad temática y la estructura de la redacción.
• FormatoLos backlinks, las palabras clave y el SEO técnico son menos importantes para la optimización de los LLM. Los LLM prestan atención a la información digerible, estructurada y bien referenciada.
• Autoridad: Los LLM toman en cuenta las biografías de los autores, su autoridad y descripciones claras de lo que usted o su empresa hacen. La IA también considerará cuántas personas hacen referencia a su empresa en otros lugares para determinar si mencionarla o no.
• indicadores clave de rendimientoEl éxito de los LLM se basa en la inclusión en las respuestas de IA. Prueba con la recopilación de datos basada en patrones y pruebas.
• Actualidad de los datosUn buen SEO depende del rastreo y la indexación regulares de la web. Los LLM dependen de lo actualizados que estén sus datos de entrenamiento.
• Estilo de lecturaEl SEO sirve para navegar y comparar. Los usuarios de LLM esperan respuestas concisas y relevantes. En cierto modo, la redacción optimizada para LLM puede resultar liberadora, ya que ofrece formas más naturales de escribir y expresarse, sin tener que preocuparse por hacer coincidir las consultas de búsqueda.

Añadir formato compatible con LLM

El formato de optimización de búsqueda LLM suele funcionar de manera similar a la optimización de búsqueda estándar. Esto también significa que se deben añadir algunos elementos nuevos a las páginas, como un archivo llm.txt. El archivo llms.txt es un archivo de índice adicional que contiene enlaces con metadatos y descripciones de los contenido que un LLM o un agente pueden leer. Tiene enlaces que le permiten acceder a información detallada que se puede utilizar en la plataforma LLM.

Del mismo modo, también existe un archivo llms-full.txt que se puede utilizar como alternativa. Este incluye todo el contenido detallado en un único archivo, lo que minimiza la navegación para el LLM. Aunque es más fácil de leer, el archivo es mucho más pesado, lo que puede sobrecargar el proceso de lectura y puede que no quepa en la ventana de contexto del LLM. Básicamente, hay que aprovechar al máximo la información limitada que los LLM pueden leer dentro de su “capacidad de atención”.

En última instancia, los archivos de texto LLM más grandes pueden ser leídos por software de IA con límites de caracteres más amplios y más tokens disponibles. ChatGPT, Gemini y la IA de Meta tienen ventanas de contexto bastante grandes, lo que les permite absorber más datos.

Redacción para LLM Search

Muchos de los principios que se aplican a la búsqueda normal también se aplican a la optimización de la búsqueda LLM en lo que respecta al estilo de redacción. Aquí tienes una lista de verificación para la optimización de la búsqueda LLM que te ayudará a mantenerte en el buen camino:

• Mantenga las frases cortas y concisas.
• Utiliza encabezados claros (H1, H2 y H3).
• Asegúrate de que cada sección sea relevante, ya que los LLM detectan las relaciones entre las palabras.
• Utiliza ejemplos para ilustrar conceptos, ya que los LLM captan la estructura de la escritura.
• Utiliza estilos de redacción naturales y coloquiales.
• Destaca tus credenciales
• Utiliza fuentes fiables y de gran autoridad.

Estrategia de siembra y backlinks de LLM

En lugar de los backlinks tradicionales, los LLM se basan en el LLM seeding. Se trata de un nuevo campo de captura de prompts, en el que la información se escribe de tal manera que los LLM puedan captarla. El contenido escrito en este estilo debe redactarse de forma directa, con un lenguaje claro y con ejemplos. Todos estos son elementos que los LLM pueden captar. Backlinko tiene datos muy interesantes sobre cómo se puede utilizar el LLM seeding. para aparecer en las búsquedas de IA.

Esto es lo que puedes hacer además de los backlinks tradicionales:

• Tablas: Los LLM se inclinan por las tablas bien elaboradas, utilizando los datos que contienen para inferir información. Puedes añadir la información que deseas que recojan en las tablas. Por ejemplo, una tabla con “los mejores auriculares de 2025” podría ser recogida por consultas en ChatGPT sobre el mismo tema. En este sentido, los LLM funcionan de la misma manera que funcionaba la función de fragmentos destacados de Google.
• Preguntas frecuentes y consultas: Dado que los LLM han sido entrenados intensivamente en cosas como subreddits, Quora y publicaciones en foros, responden bien a los patrones de las preguntas frecuentes y las preguntas y respuestas. Aunque el esquema de preguntas frecuentes es menos favorecido por los motores de búsqueda, sigue siendo útil para los LLM.
• Descripciones clarasLas metadescripciones, los títulos de las imágenes, los encabezados de las tablas y las etiquetas alt contribuyen a que los modelos de lenguaje grande (LLM) recopilen la información que usted desea.
• Aparece en los lugares adecuadosLos LLM crean una red de conexiones. Esto significa que dan prioridad a fuentes altamente fiables, como enciclopedias, menciones de usuarios, reseñas, defensa del consumidor, etc., dependiendo del contexto de la solicitud.
• Aparece en nuestra sección Destacados: Escriba columnas como invitado para publicaciones oficiales e incluya un enlace a su sitio web o destaque su perfil. Esto ayudará al LLM a seleccionar su trabajo y tratarlo con autoridad.
• Generado por los usuarios Los centros de contenido son importantesEl contenido generado por los usuarios, como las publicaciones en Quora, Reddit o algunos foros especializados, puede generar opiniones que sirvan como indicadores de valor para los LLM.
• Plataformas sociales y sitios web de reseñasLas páginas de Reddit, los sitios de reseñas y las páginas de Facebook que ofrecen consejos sobre productos pueden ayudarte a impulsar tus servicios. Las valoraciones y reseñas en sitios web tecnológicos pueden ser muy útiles para consultas sobre tecnología, por ejemplo.

Optimización de imágenes y vídeos

Aunque, por lo general, añadir imágenes y vídeos mejora la experiencia del usuario, otra razón para inclinarse por lo visual puede ser proporcionar a los LLM más contexto sobre tu contenido. Aquí tienes algunas formas de hacerlo:

• Describe bien tu contenido.: Opte por leyendas completas que expliquen el contenido de las imágenes y los vídeos. Esto también puede ayudar a orientar a los LLM en la dirección correcta. Por ejemplo, en lugar de escribir “Máquina de corte industrial”, puede probar con “Máquina CNC industrial desarrollada por [nombre de la empresa], que corta piezas de cerámica con una tolerancia de 3 mm”. La segunda opción incluye estadísticas y ayuda a asociar el nombre de la empresa con ellas. El LLM puede recoger esta información cuando un consumidor pregunta: “¿Cuáles son las mejores empresas que producen máquinas de corte de cerámica?”.
• Conduzca a la información crucial: Utiliza tu texto para dirigir la atención de los LLM. Por ejemplo, presenta la imagen con un texto como “Como ilustra la imagen siguiente, la máquina CNC de [nombre de la empresa] puede funcionar con una precisión extremadamente definida’.”
• Añadir alt texto: que refleje tanto el tema como su importancia. Prueba con: “Galletas de melocotón en Good Cakes and Bakes, una popular panadería de Detroit conocida por sus postres de temporada”.”
• Presta atención a los nombres de los archivos.: Añade nombres de archivo que describan la imagen, similares al texto alternativo, para que también refuercen los rastreadores LLM.

Estructura del sitio, velocidad y búsqueda LLM

A continuación, te ofrecemos algunos consejos estructurales que ayudarán a los LLM a leer tu sitio web de forma rápida y eficaz:

• La velocidad de las páginas sigue siendo importante, especialmente para las páginas más importantes (las páginas lentas pueden no ser rastreadas por completo).
• Eliminar los errores 404 y corregir los enlaces rotos.
• Mantenga estructuras de URL limpias y lógicas para un rastreo óptimo.
• Actualiza tu mapa del sitio con regularidad.
• Coloque la información vital al principio con una jerarquía HTML bien gestionada.
• Operar con renderización del lado del servidor (SSR) para páginas principales.
• Rellene las descripciones y las etiquetas alt.
• Utilice robots.txt o llms.txt cuando sea necesario.
• Mantenga su contenido actualizado y fácil de leer.

Optimización de búsqueda LLM Investigación de palabras clave

Aunque hay poco consenso sobre las mejores prácticas para las palabras clave LLM, hay algunas cosas que podemos afirmar con certeza:

• Los LLM permiten consultas más largas.: La consulta LLM media (comparable a las palabras clave SEO) puede tener entre 14 y 30 palabras. Los términos «long tail» y «short tail» no son realmente relevantes aquí, a menos que añadan dimensiones a la indicación.
• Escritura conversacionalLas indicaciones son más coloquiales, y el LLM intentará adaptarse a la solicitud (para bien o para mal). El SEO suele requerir una coincidencia exacta con la pregunta, ya que el motor de búsqueda encuentra la coincidencia más cercana.
• El squatting de prompts funciona de manera diferente.: Busca preguntas que aún no tengan respuesta y añade contenido que responda a la pregunta con la mayor precisión posible. Para que tu respuesta sea referenciada en una pregunta muy competitiva, debes ser mencionado en el texto o en las reseñas, estar enlazado, basarte en contenido generado por los usuarios, etc. Las menciones y los textos de gran valor impulsan la autoridad.
• Las palabras clave LLM se basan en “grupos de entidades”.”: Dado que los LLM funcionan con palabras clave relacionadas semánticamente, lo mejor es abordarlos con sinónimos. Rellene su texto con palabras relacionadas y deje clara la intención del mismo. Escriba sobre un tema de forma clara y concisa, utilizando términos relacionados que indiquen al LLM que su texto es una fuente relevante.
• La intención importa: La IA se utiliza principalmente para consultas informativas (en este momento). Esto tiene sentido, ya que es mucho más directa y precisa (gramaticalmente, si no fácticamente) a la hora de responder preguntas. Si un usuario tiene una consulta de navegación, como encontrar el sitio web de una empresa, es mucho más fácil buscarlo en Google. Del mismo modo, los motores de búsqueda siguen siendo mejores para muchas consultas comerciales, como la búsqueda de productos.

Cómo medir el éxito con la optimización de búsqueda LLM

• Frecuencia de recuperación de fragmentosEsta métrica mide la frecuencia con la que se recuperan bloques de contenido modulares y se convierten en respuestas rápidas de IA.
• Puntuación de relevancia integrada: Funciona como una puntuación de similitud entre una consulta de búsqueda y el contenido incrustado. Esto puede ser importante para comprender qué aspectos de su contenido se están seleccionando y cómo refinar sus respuestas para que se acerquen más a las necesidades de un LLM.
• Tasa de atribución en los resultados de la IA: Se trata de una puntuación de citas para respuestas de IA, estrechamente relacionada con la atribución en periodismo y análisis. Similar a una puntuación de backlinks, esto te ayuda a saber cuántas veces te mencionan los LLM.
• Recuento de citas de IA: Una puntuación del total de referencias a tu trabajo en todos los LLM.
• Frescura: La actualidad y frescura de los datos. Algunas solicitudes de información dependen en gran medida del momento en que se producen (como las estadísticas, las noticias de última hora y los estudios de investigación), por lo que es fundamental mantener el contenido actualizado.
• Índice vectorial de presencia: Un porcentaje que ilustra qué parte de tu contenido ha sido indexado por una IA, combinando la indexación estándar con la lógica vectorial de la base de datos.
• Puntuación de confianza en la recuperación: Una estimación de la probabilidad de que tu escrito sea seleccionado por un LLM.
• Contribución al rango RRF: Basado en los modelos de fusión de rangos recíprocos, esto determina en qué medida tu fragmento de contenido influyó en el resultado final.
• Cobertura de respuestas LLM: Mide el número exacto de indicaciones distintas que tu contenido ayuda a resolver o “cubre”.
• Tasa de éxito del rastreo del modelo de IA: Un porcentaje que ilustra la cantidad de tu sitio que los bots de IA pueden absorber con éxito.
• Puntuación de densidad semántica: Mide y puntúa el significado, las relaciones y los hechos por fragmento de contenido.
• Presencia superficial sin clics: Una medida de cuántas veces apareces en los LLM sin que se produzca un clic en tu sitio web. Ideal para medir cuántos clics estás perdiendo a favor de los LLM.
• Autoridad validada por máquina: Una alternativa a los enlaces y las puntuaciones de autoridad de búsqueda, adaptada a la IA.

Preguntas frecuentes sobre la búsqueda de LLM

• ¿La búsqueda LLM acaba con el tráfico orgánico? ¿Cómo se mide ahora el éxito?

La búsqueda LLM no ha acabado con el tráfico orgánico en todos los sectores, pero sí ha reducido ciertos tipos de consultas. Mientras que Google sigue siendo el rey, muchas consultas informativas han sido sustituidas por la IA.

• ¿Qué modelos de lenguaje grande (LLM) utilizan el contenido de mi sitio web para dar respuestas (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Claude)?

Todos los anteriores utilizan diferentes tipos de contenido web para su salida. Las diversas fuentes de datos de entrenamiento se superponen, por lo que varios modelos pueden utilizar su contenido. Para el contenido de vídeo, puede utilizar Prueba para comprobar si tu contenido está siendo utilizado por la IA. Otros Herramientas para verificar datos de entrenamiento para libros, imágenes y contenido escrito. también existen.

• ¿Un archivo llms.txt es lo mismo que un archivo robots.txt?

En general, funcionan de manera muy similar. Sin embargo, robots.txt difiere en que la IA tiene una ventana de contexto limitada, por lo que es mejor utilizarlo para indicar fragmentos importantes en lugar de toda la página.

• ¿Cómo utilizo el marcado de esquema para que mi contenido aparezca citado en una descripción general de IA?

Al insertar el tipo de esquema adecuado en tu contenido, puedes guiar a la IA hacia respuestas relevantes. El esquema puede ayudar a la IA a encontrar información sobre organizaciones, personas, productos, servicios, ubicaciones, preguntas frecuentes y reseñas. Cada uno de estos elementos tiene un código diferente, por lo que incluirlo puede ayudar a clasificar el contenido para mejorar las tasas de atribución y citación.

• ¿Cómo limita la ventana de contexto la cantidad de información que un LLM puede leer de mi sitio web?

Las ventanas de contexto limitan la cantidad de texto que puede leer un LLM. A medida que las indicaciones y el contenido se alargan, la inferencia que puede realizar el modelo se ralentiza, ya que el LLM tiene que establecer conexiones entre diferentes términos (representados como tokens). Por eso se prefiere un contenido compacto y conciso.

• ¿Por qué las consultas de cola larga y conversacionales funcionan mejor en la búsqueda LLM?

Los LLM se basan en el contexto gramatical de una frase, lo que les permite funcionar mejor con más información. La búsqueda tradicional a menudo puede desviarse por detalles adicionales, por lo que es más importante ser conciso.

• ¿Con qué frecuencia debo actualizar el contenido para garantizar que la IA lo considere “actualizado”?

El contenido es más visible para la IA en un plazo de 30 días y queda obsoleto tras 12 meses. Esto se aplica especialmente a las diferentes noticias sobre el mismo evento, investigación y estadísticas. Aunque las diferentes consultas tienen distintos niveles de sensibilidad al tiempo, siempre es buena idea mantener el contenido actualizado.