Resumen completo de la investigación sobre IA, SEO, AIO y LLMO – Imagen: Xpert.Digital
Optimización de modelos de lenguaje grandes: cómo la inteligencia artificial está cambiando fundamentalmente la industria del SEO
Optimización de modelos de lenguaje grandes: cómo la inteligencia artificial está cambiando fundamentalmente la industria del SEO
El panorama de investigación en torno a la optimización de motores de búsqueda con IA y la Optimización de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMO) está en rápido desarrollo. Este análisis exhaustivo ilustra el estado actual de la investigación en todos los aspectos relevantes de este campo emergente.
Adecuado para:
Conceptos básicos y terminología
LLMO, GEO y términos relacionados
La investigación revela diversos términos para optimizar contenido para sistemas de IA. La Optimización de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMO) se centra en la optimización para modelos de lenguaje grandes como GPT-4, Claude o Gemini. La Optimización de Motores Generativos (GEO) se centra en la optimización para motores de búsqueda generativos, mientras que la Optimización de IA (AIO) sirve como término general para todas las medidas de optimización de IA.
Un estudio pionero de la Universidad de Princeton introdujo el término "Optimización de Motores Generativos" en la literatura científica y demostró que las estrategias GEO pueden aumentar la visibilidad de las respuestas generadas por IA hasta en un 40 %. Esta investigación estableció, por primera vez, un marco sistemático para optimizar el contenido de los sistemas de IA generativa.
Cómo funcionan los modelos de IA modernos
Las investigaciones actuales demuestran que los modelos de IA funcionan mediante preentrenamiento, ajuste y recuperación de la generación aumentada (RAG). El proceso de puesta a tierra es especialmente relevante, ya que los sistemas de IA enriquecen sus respuestas con datos web en tiempo real mediante búsquedas en tiempo real. Google utiliza incrustaciones y cálculos de similitud semántica para evaluar el contenido paso a paso, en lugar de buscar palabras clave en páginas enteras.
Factores de clasificación y factores de visibilidad
Reseñas de Google AI sobre factores de clasificación
Estudios exhaustivos identificaron siete áreas principales que influyen en las descripciones generales de Google AI:
- Modelos de IA (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Sistemas de clasificación básicos (PageRank, BERT, contenido útil)
- Bases de datos (Gráfico de conocimiento, Gráfico de compras)
- Áreas temáticas (categorías YMYL)
- Intención de búsqueda (informativa, de navegación, transaccional)
- Elementos multimedia
- Datos estructurados
Las investigaciones muestran que los sitios web con mejor posicionamiento en Google tienen un 25 % de posibilidades de aparecer como fuente en las Reseñas de IA. Curiosamente, casi el 90 % de las citas de ChatGPT provienen de resultados de búsqueda fuera de los 20 primeros puestos.
Factores de visibilidad y mención de marca
Un análisis exhaustivo de 75.000 marcas realizado por Ahrefs reveló correlaciones significativas para la visibilidad en las descripciones generales de IA:
- Menciones de marca en la web: correlación más fuerte (0,664)
- Anclas de marca: segunda correlación más fuerte (0,527)
- Volumen de búsqueda de marca: tercera correlación más fuerte (0,392)
- Backlinks: correlación significativamente más débil (0,218)
Esta investigación demuestra que los factores externos son más importantes que las métricas SEO tradicionales. Las marcas con más menciones web reciben hasta 10 veces más menciones en las vistas generales de IA que el grupo del siguiente cuartil.
Conocimiento de marca y visibilidad LLM
Estudios de Seer Interactive demuestran una correlación de 0,18 entre el volumen de búsqueda de marca y las menciones de IA. Esta correlación es la segunda conexión más fuerte observada, después del Domain Rank (0,25). La investigación demuestra que el conocimiento de marca es relevante no solo para las personas, sino también para los LLM.
Enfoques de optimización técnica
Datos estructurados y marcado de esquema
Las investigaciones actuales muestran que los rastreadores de IA a menudo no reconocen los datos estructurados inyectados con JavaScript. GPTBot, ClaudeBot y PerplexityBot no pueden ejecutar JavaScript y, por lo tanto, no detectan el contenido generado dinámicamente. La representación del lado del servidor o el HTML estático son esenciales para la visibilidad de la IA.
Particularmente eficaces son:
- Formato de preguntas frecuentes para responder preguntas directamente
- Diagrama de instrucciones paso a paso
- Esquema de producto para la optimización del comercio electrónico
- Esquema de artículos para etiquetado de contenido
llms.txt como el nuevo estándar
Las investigaciones identifican llms.txt como una guía importante para los rastreadores de IA. A diferencia de robots.txt, este archivo no se utiliza para bloquear, sino como un resumen estructurado de contenido importante, similar a un mapa del sitio XML para Google.
Herramientas de medición y seguimiento
Desarrollo de nuevos KPI
Las investigaciones muestran una transición de las clasificaciones tradicionales a las tasas de mención y de referencia. El éxito ya no se mide por las posiciones del 1 al 10, sino por la probabilidad de ser citado en las respuestas de IA.
Plataformas de monitoreo
Estudios recientes identifican varias herramientas especializadas para el seguimiento de la visibilidad de la IA:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Monitorea las menciones de marca en varias plataformas de IA.
- Clasificación web avanzada: proporciona información de visibilidad de marca mediante IA
- Marlon: Desarrollado específicamente para la visibilidad de marca LLM
- Métricas LLMO vs. Lorelight: Plataformas para la optimización de motores generativos
Estudios comparativos entre plataformas
ChatGPT frente a la Búsqueda de Google
Estudios experimentales muestran diferencias significativas en el comportamiento de los usuarios. Los usuarios de ChatGPT requieren menos tiempo, en promedio, para todas las tareas, sin diferencias significativas en el rendimiento. ChatGPT iguala el rendimiento de búsqueda en diferentes niveles educativos, mientras que la Búsqueda de Google muestra una correlación positiva entre la educación y el rendimiento de búsqueda.
Características específicas de la plataforma
Los resultados de la investigación muestran diferentes preferencias por las plataformas de IA:
- Búsqueda de ChatGPT: prefiere contenido extenso a páginas de productos de marca.
- Perplejidad: Tiende a utilizar fuentes autorizadas como Wikipedia y los principales sitios de noticias.
- Descripción general de Google AI: utiliza patrones de cocitación y señales de clasificación existentes
Tendencias y desarrollos futuros
Gestión de autoridad digital
Nuevos enfoques de investigación, como la Gestión de Autoridad Digital (GAD), están surgiendo como un campo interdisciplinario. Este enfoque holístico combina SEO, marketing de contenidos, relaciones públicas y branding para generar autoridad digital para los sistemas de IA. La Pirámide de Visibilidad de IA estructura las medidas de optimización en cinco niveles: calidad del contenido, optimización estructural, optimización semántica, desarrollo de autoridad y gestión del contexto.
Optimización basada en entidades
Las investigaciones demuestran la creciente importancia del SEO basado en entidades en comparación con la optimización pura de palabras clave. Los sistemas de IA trabajan cada vez más con entidades y sus relaciones, lo que implica una transición de las palabras clave a conceptos semánticos.
Adecuado para:
Desafíos y limitaciones
Determinismo y mensurabilidad
Las investigaciones actuales demuestran que las respuestas de la IA no son deterministas: las mismas preguntas pueden generar respuestas diferentes. Esto complica considerablemente la medición del éxito, ya que las métricas tradicionales de SEO ya no son aplicables.
Cambio tecnológico rápido
Las investigaciones advierten sobre la velocidad del cambio tecnológico. Las estrategias que funcionan hoy podrían quedar obsoletas rápidamente debido a las actualizaciones de los modelos. Esto requiere una adaptación continua y la disposición a experimentar.
Perspectivas prácticas
Estrategias de contenido
Las investigaciones demuestran que la cobertura temática, tanto integral como global, es crucial. Los modelos de IA priorizan el contenido que permite responder a múltiples subpreguntas de una consulta compleja mediante la ramificación de consultas.
EEAT en el contexto de la IA
Los estudios demuestran que la Experiencia, Pericia, Autoridad y Confiabilidad (EEAT) sigue siendo relevante para los sistemas de IA. Las plataformas de IA prefieren fuentes fiables y autorizadas para minimizar las alucinaciones.
La optimización de la IA se convierte en una ventaja competitiva: las inversiones tempranas en LLMO dan sus frutos.
Las investigaciones actuales demuestran que el SEO basado en IA y la optimización de motores de búsqueda (LLMO) se han consolidado como disciplinas independientes. Si bien muchos principios tradicionales del SEO siguen vigentes, los sistemas de IA requieren nuevos enfoques para la estructuración de contenido, el desarrollo de marca y la implementación técnica. La investigación aún se encuentra en fase experimental, pero las primeras inversiones en optimización con IA prometen ventajas competitivas a largo plazo.
Adecuado para:
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Konrad Wolfenstein
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