La nueva visibilidad digital: descifrar de SEO, LLMO, GEO, AIO y AEO - SEO solo ya no es suficiente

El cambio de paradigma: de la optimización de motores de búsqueda a la optimización generativa del motor

La redefinición de la visibilidad digital en la era de la IA

El panorama de información digital está actualmente experimentando su transformación más profunda desde la introducción de sitios web gráficos. El mecanismo tradicional, en el que los motores de búsqueda presentan una lista de respuestas potenciales en forma de enlaces azules y deja que el usuario los vea, los compare y sintetiza la información relevante, se reemplaza cada vez más por un nuevo paradigma. Un modelo de "preguntar y recoger" toma su lugar, que es impulsado por sistemas de IA generativos. Estos sistemas se hacen cargo del trabajo de síntesis para el usuario y proporcionan una respuesta de lenguaje directo, curado y natural a una pregunta.

Este cambio fundamental tiene consecuencias de gran alcance para la definición de visibilidad digital. El éxito ya no solo significa aparecer en la primera página de resultados; Se define cada vez más al ser una parte integral de la respuesta generada por IA como una fuente directamente citada, como una marca mencionada o como base para la información sintetizada. Este desarrollo acelera la tendencia ya existente hacia las "búsquedas de clic cero", en la que los usuarios satisfacen sus necesidades de información directamente en la página de resultados de búsqueda sin tener que visitar un sitio web. Por lo tanto, es esencial para las empresas y los fabricantes de contenido comprender las nuevas reglas del juego y adaptar sus estrategias.

Adecuado para:

• Blog de Xpert: búsqueda de inteligencia artificial AIS / KIS-KI-Search / Neo SEO = NSEO (Optimización de motores de búsqueda de próxima generación)

El nuevo vocabulario de optimización: Deciphering SEO, LLMO, Geo, AIO y AEO

Con el advenimiento de estas nuevas tecnologías, se ha desarrollado un vocabulario complejo y a menudo confuso. Una clara delimitación de los términos es el requisito previo para una estrategia específica.

SEO (Optimización de motores de búsqueda): esta es la disciplina básica establecida para optimizar el contenido web para motores de búsqueda clásicos como Google y Bing. El objetivo principal es lograr altas clasificaciones en las listas tradicionales de resultados de búsqueda basadas en el enlace (SERPS). El SEO sigue siendo crucial en la edad de AI, ya que forma la base para cualquier optimización adicional.

LLMO (Optimización del modelo de lenguaje grande): este término técnico preciso describe la optimización del contenido en particular para poder comprender, procesar y citar de manera efectiva mediante modelos de voz grandes basados ​​en texto (modelos de idiomas grandes, LLM) como OpenAis Chatgpt o Gemini de Google. El objetivo ya no es la clasificación, sino la grabación como una fuente creíble en las respuestas generadas por AI.

GEO (Optimización generativa de motores): un término de gafas algo más amplio y a menudo sinónimo utilizado para LLMO. GEO se centra en la optimización para todo el sistema generativo o el "motor" (por ejemplo, perplejidad, descripciones de Google AI), que crea una respuesta, y no solo en el modelo de idioma en sí. Se trata de garantizar que el mensaje de una marca se presente correctamente y se distribuya a través de estos nuevos canales.

AIO (optimización de IA): este es un término paraguas con varios significados, lo que puede conducir a la confusión. En el contexto de la optimización de contenido, AIO describe la estrategia general para adaptar el contenido para cualquier tipo de sistemas de IA. Sin embargo, el término también puede referirse a la optimización técnica de los modelos AI en sí o al uso de IA para automatizar los procesos comerciales. Esta ambigüedad lo hace menos preciso para la estrategia de contenido específica.

AEO (optimización de motores de respuestas): un subárea especializado de Geo/LLMO que se centra en la optimización para las características de respuesta directa dentro de los sistemas de búsqueda, como las que se pueden encontrar en las descripciones de IA de Google.

Para los propósitos de este informe, Geo y LLMO se utilizan como términos principales para las nuevas estrategias de optimización de contenido, ya que se describen más acertadamente y se establecen cada vez más en la industria como estándar.

Por qué el SEO tradicional es fundamental pero ya no es suficiente

Un malentendido generalizado es que las nuevas disciplinas de optimización reemplazarán el SEO. De hecho, LLMO y Geo complementan y amplían la optimización clásica de motores de búsqueda. La relación es simbiótica: sin una base sólida de SEO, la optimización efectiva para la IA generativa es difícilmente posible.

SEO como base: los aspectos centrales del SEO técnico como un tiempo de carga rápido, una arquitectura del lado limpio y garantizar la capacidad de rastreo, es el requisito previo absoluto para que los sistemas de IA encuentren, lean y procesen un sitio web en primer lugar. Del mismo modo, las señales de calidad establecidas, como el contenido de alta calidad y los vínculos de retroceso relacionados con el tema, siguen siendo cruciales para ser clasificadas como una fuente confiable.

La conexión de RAG: muchos motores de búsqueda generativos utilizan una tecnología llamada Generación de recuperación acuática (RAG) para enriquecer sus respuestas con la información actual de la web. A menudo usan los mejores resultados de los motores de búsqueda clásicos. Una alta clasificación en la búsqueda tradicional aumenta la probabilidad de ser utilizada por una IA como fuente de una respuesta generada.

La brecha del único SEO: a pesar de su importancia fundamental, el SEO solo ya no es suficiente. Una clasificación superior ya no es una garantía de visibilidad o tráfico, ya que la respuesta generada por IA a menudo se entroniza con los resultados tradicionales y la solicitud del usuario responde directamente. El nuevo objetivo es mencionar y síntesis dentro de esta respuesta de AI. Esto requiere un nivel de optimización adicional que apunte a la legibilidad mecánica, la profundidad contextual y los aspectos de autoridad demostrables que van más allá de la optimización de palabras clave tradicionales.

La fragmentación de la terminología es más que un debate semántico; Es un síntoma para un cambio de paradigma en sus comienzos. Los diferentes acrónimos reflejan diferentes perspectivas que compensan para definir el nuevo campo, desde un técnico (AIO, LLMO) hasta una perspectiva orientada al marketing (GEO, AEO). Esta ambigüedad y la falta de un estándar establecido permanentemente crean una ventana de tiempo estratégica. Si bien las organizaciones más grandes que trabajan más en silos aún debaten sobre la terminología y la estrategia, las compañías ágiles pueden hacerse cargo de los principios centrales del contenido autorizado de la máquina y asegurar un liderazgo significativo como un "primer motor". La indefinencia actual no es una barrera, sino una oportunidad.

Comparación de las disciplinas de optimización

Comparación de las disciplinas de optimización - Imagen: xpert.digital

Las diversas disciplinas de optimización persiguen diferentes objetivos y estrategias. El SEO se centra en las altas clasificaciones en motores de búsqueda clásicos como Google y Bing a través de la optimización de palabras clave, la estructura de enlaces y las mejoras técnicas, por lo que el éxito se mide utilizando clasificaciones de palabras clave y tráfico orgánico. LLMO, por otro lado, tiene como objetivo ser llamado o citado en respuestas de IA como ChatGPT o Gemini mediante la profundidad semántica, la optimización de entidad y el éxito de los factores EEET se muestra en marcas y citas. GEO se esfuerza por la representación correcta de la marca en respuestas generadas de motores como la perplejidad o las descripciones de la IA, por lo que el enfoque está en estructurar y construir la autoridad del tema y la parte de la voz sirve como una medición de éxito en las respuestas de IA. AIO persigue el objetivo más completo de visibilidad general para todos los sistemas de IA y combina SEO, GEO y LLMO con optimización adicional de modelos y procesos, medido por visibilidad en diferentes canales de IA. Finalmente, AEO se centra en la apariencia en fragmentos de respuesta directa de las máquinas de respuesta a través del formato de preguntas frecuentes y el marcado del esquema, con la presencia en los cuadros de respuesta definido el éxito.

La sala de máquinas: información sobre la tecnología detrás de la búsqueda de IA

Para optimizar efectivamente el contenido para los sistemas de IA, es esencial una comprensión fundamental de las tecnologías subyacentes. Estos sistemas no son cajas negras mágicas, pero se basan en principios técnicos específicos que determinan su funcionamiento y, por lo tanto, también los requisitos para procesar el contenido.

Modelos de voz grande (LLM): la mecánica central

En el centro de la IA generativa hay modelos de voz grandes (modelos de lenguaje grande, LLMS).

• Capacitación preliminar con grandes cantidades de datos: los LLM están capacitados sobre la base de enormes registros de texto que provienen de fuentes como Wikipedia, todo Internet de acceso público (por ejemplo, a través del conjunto de datos de rastreo común) y colecciones de libros digitales. Al analizar billones de palabras, estos modelos aprenden patrones estadísticos, estructuras gramaticales, conocimiento objetivo y relaciones semánticas del lenguaje humano.
• El problema del límite de conocimiento: una restricción crucial de LLM es que su conocimiento se congela en el estado de los datos de capacitación. Tiene una "fecha de corte de conocimiento" que se llama SO y no puede acceder a la información que se creó después de esta fecha. Un LLM que fue entrenado para 2023 no sabe qué sucedió ayer. Este es el problema fundamental que debe resolverse para las aplicaciones de búsqueda.
• Generación de tokens y probabilística: los LLM no procesan la palabra de texto para la palabra, sino que la desmonta en unidades más pequeñas, así que las "tokens". Su función central es predecir el siguiente token más probable en función del contexto anterior y generar un texto coherente. Son personas relacionadas con el patrón estadístico altamente desarrollado y no tienen conciencia o comprensión humana.

Recuperación de generación aumentada (RAG): The Bridge to Live Web

Recuperación de la generación de agosto (RAG) es la tecnología clave que permite a LLM actuar como motores de búsqueda actuales. Cierre la brecha entre el conocimiento estático y pre -entrenado del modelo y la información dinámica de Internet.

El proceso de trapo se puede dividir en cuatro pasos:

• Solicitud (consulta): un usuario hace una pregunta para el sistema.
• Apelación (recuperación): en lugar de responder de inmediato, el sistema activa un componente "Retriever". Este componente, a menudo un motor de búsqueda semántico, busca una base de conocimiento externa, generalmente el índice de un gran motor de búsqueda como Google o Bing, de acuerdo con los documentos que son relevantes para la solicitud. En este punto, la importancia de las altas clasificaciones de SEO tradicionales es obvia: los contenidos que están bien ubicados en la búsqueda clásica tienen una mayor probabilidad de ser encontrada por el sistema RAG y seleccionados como una fuente potencial.
• Enriquecimiento (aumento): la información más relevante de los documentos accedidos se extrae y se agrega a la solicitud del usuario original como un contexto adicional. Esto crea un "aviso enriquecido".
• Generación (Generación): este aviso enriquecido se reenvía a la LLM. El modelo ahora genera su respuesta, que ya no se basa en su conocimiento de capacitación anticuado, sino en los hechos actuales y accedidos.

Este proceso reduce el riesgo de "alucinaciones" (hechos inventando), permite especificar las fuentes y asegura que las respuestas sean más actuales y de hecho más precisas.

Búsqueda semántica e incrustaciones de vectores: el lenguaje de la IA

Para comprender cómo funciona el paso de "recuperación" en el trapo, debe comprender el concepto de la búsqueda semántica.

• Desde palabras clave hasta el significado: la búsqueda tradicional se basa en la comparación de palabras clave. La búsqueda semántica, por otro lado, tiene como objetivo comprender la intención (intención) y el contexto de una investigación. Una búsqueda de "guantes de invierno cálidos" también puede proporcionar resultados para "Woolfaefae" porque el sistema reconoce la relación semántica entre los conceptos.
• Ej. Un "modelo de incrustación" especial convierte unidades de texto (palabras, oraciones, documentos completos) en una representación numérica, un vector en un espacio altamente dimensional.
• Proximidad espacial como similitud semántica: en esta sala de vectores, conceptos similares se muestran como uno cerca de los demás. El vector, que representa al "rey", tiene una relación similar con el vector para "reina" como el vector para "hombre" al vector de "mujer".
• Aplicación en el proceso RAG: la solicitud de un usuario también se convierte en un vector. Luego, el sistema RAG busca su base de datos Vectord para encontrar los vectores de documentos que están más cerca del vector de consulta. De esta manera, se llama la información más semánticamente relevante para enriquecer el mensaje.

Modelos y pensamientos: el siguiente nivel evolutivo

En el frente principal del desarrollo de LLM, hay los llamados modelos de pensamiento que prometen una forma aún más progresiva de procesamiento de información.

• Más allá de las simples respuestas: mientras que los lelms estándar generan una respuesta en una sola pasada, piense que los modelos desmontan problemas complejos en una serie de pasos intermedios lógicos, una llamada "cadena de pensamiento" (cadena de swing).
• Cómo funciona: estos modelos se entrenan al fortalecer el aprendizaje (aprendizaje de refuerzo), con soluciones exitosas de niveles múltiples se recompensan. "Piensan" internamente, formulan y descartan varias soluciones antes de alcanzar una respuesta final, a menudo más robusta y más precisa.
• Implicaciones para la optimización: aunque esta tecnología aún está al principio, indica que los futuros motores de búsqueda podrán procesar consultas mucho más complejas y complejas. Contenido que ofrece instrucciones claras y lógicas paso a paso, descripciones de procesos detalladas o cadenas de argumentación bien estructuradas se posicionan idealmente para ser utilizados como una fuente de información de alta calidad por estos modelos avanzados.

La estructura tecnológica de las búsquedas modernas de IA, una combinación de LLM, RAG y la búsqueda semántica, crea un bucle fuerte y auto-reforzador entre la "Web antigua" de las páginas tanqueas y la "nueva red" de las respuestas generadas por IA. El contenido de alta calidad y autorizado que funciona bien en el SEO tradicional se indexan y clasifica prominentemente. Esta alta clasificación te convierte en un candidato de primera clase para llamar a través de sistemas RAG. Cuando una IA cita este contenido, esto a su vez fortalece su autoridad, lo que puede conducir a un mayor compromiso del usuario, más vínculos de retroceso y, en última instancia, a señales de SEO tradicionales aún más fuertes. Esto crea un "grupo de virtud de autoridad". Por el contrario, el contenido inferior es ignorado tanto por los sistemas tradicionales de búsqueda como por RAG y, por lo tanto, cada vez más invisible. La brecha entre los "tiene" digitales y "no tener" que no se expandirá exponencialmente. La consecuencia estratégica es que las inversiones en SEO fundamental y el establecimiento del contenido del contenido ya no apuntan a la clasificación; Asegura un lugar permanente en la mesa del futuro controlado por la IA de lectura de información.

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Los tres pilares de la optimización generativa de motores

La comprensión técnica de la Parte I forma la base de un marco estratégico concreto e implementable. Para tener éxito en la nueva era de la búsqueda de IA, los esfuerzos de optimización deben descansar en tres columnas centrales: contenido estratégico para la comprensión de la máquina, la optimización técnica avanzada para los rastreadores de IA y la gestión proactiva de la autoridad digital.

Adecuado para:

• Descripción general de la investigación integral de KI, SEO, AIO y LLMO

  

Pilar 1: Contenido estratégico para la comprensión de la máquina

La forma en que se crea y estructura el contenido debe cambiar fundamentalmente. El objetivo ya no es solo convencer a un lector humano, sino también ofrecer a una máquina la mejor base posible para la extracción y la síntesis de información.

Autoridad temática como una nueva frontera

El enfoque de la estrategia de contenido se pospone desde la optimización de palabras clave individuales hasta el establecimiento de la autoridad de tema integral (autoridad tópica).

• Construcción de centros de conocimiento: en lugar de crear elementos aislados para palabras clave individuales, el objetivo es crear "grupos temáticos" holísticos. Estos consisten en un "contenido de pilares" central e integral (contenido de columna), que cubre un tema amplio, y numerosos sub -items vinculados que se ocupan de aspectos de nicho específicos y preguntas detalladas. Dicha estructura indica que los sistemas AI son una fuente relevante y exhaustiva para un campo específico.
• Portada holística: LLMS Información del proceso en contextos semánticos. Un sitio web que cubre un tema de manera integral, incluidas todas las facetas relevantes, las preguntas del usuario y los conceptos relacionados, aumenta la probabilidad de ser utilizada por una IA como fuente primaria. El sistema encuentra toda la información que necesita en un solo lugar y no tiene que compilarla de varias fuentes menos completas.
• Aplicación práctica: la investigación de palabras clave ya no sirve para encontrar términos de búsqueda individuales, sino para mapear el universo completo de preguntas, aspectos parciales y temas relacionados que pertenecen a un área de competencia central.

Comer como una señal algorítmica

El concepto EAT de Google (experiencia, experiencia, centro autorizado, experiencia de confianza, experiencia, autoridad, trusatería) se desarrolla desde una guía pura para los probadores de calidad humana a un conjunto de señales legibles por máquina que se utilizan para evaluar las fuentes de contenido.

Trust de estructura: las empresas deben implementar activamente estas señales en sus sitios web y hacerlo visible:

• Experiencia y experiencia (experiencia y experiencia): los autores deben mostrarse claramente, idealmente con biografías detalladas que muestran sus calificaciones y experiencia práctica. El contenido debe contener ideas únicas de la práctica que van más allá del conocimiento de hecho puro.
• Autoridad (Autoridad): El establecimiento de vínculos de retroceso relevantes contextuales de otros sitios web respetados sigue siendo importante. Sin embargo, las marcas comerciales (menciones) no vinculadas en fuentes autorizadas también se están volviendo cada vez más importantes.
• Confía (confiabilidad): información de contacto clara y fácil de encontrar, la cita de fuentes creíbles, la publicación propia, datos o estudios originales y la actualización y corrección regular del contenido son señales cruciales.

Estrategia de contenido basada en entitäte: optimización para cosas, no para cuerdas

Los motores de búsqueda modernos construyen su comprensión del mundo en un "conocimiento del gráfico". Este gráfico no consiste en palabras, sino en entidades reales (personas, lugares, marcas, conceptos) y las relaciones entre ellas.

• Haga de su propia marca una entidad: el objetivo estratégico es establecer su propia marca como una entidad claramente definida y reconocida dentro de este gráfico, que está claramente asociado con un campo específico. Esto se logra a través de un nombre consistente, el uso de datos estructurados (ver Sección 4) y la mención común frecuente (coincidencia) con otras entidades relevantes.
• Aplicación práctica: el contenido debe estructurarse en las entidades claramente definidas. Términos técnicos importantes pueden explicarse en cajas de glosario o definición. El enlace a fuentes de entidades reconocidas como Wikipedia o Wikidata puede ayudar a Google a establecer las conexiones correctas y consolidar la clasificación temática.

El arte del fragmento: contenido de estructura para extracción directa

El formato del contenido debe hacerse de tal manera que las máquinas puedan desmantelarlas y reutilizarlas fácilmente.

• Optimización en el nivel de paso: los sistemas de IA a menudo no extraen elementos completos, sino "fragmentos" perfectamente formulados, perfectamente formulados o secciones, un párrafo, un punto de lista, una línea de tabla para responder una parte específica de una investigación. Por lo tanto, un sitio web debe diseñarse como una colección de tales SIP de información altamente extraíbles.
• Las mejores prácticas estructurales:
  • Ortografía del frente de la respuesta (redacción de la respuesta primero): los párrafos deben comenzar con una respuesta concisa y directa a una pregunta implícita, seguido de detalles explicativos.
  • Uso de listas y tablas: la información compleja debe prepararse en listas, listas numeradas y tablas, ya que estos formatos son particularmente fáciles para los sistemas de IA.
  • Uso estratégico de encabezados: los encabezados claros y descriptivos de H2 y H3, a menudo formulados como preguntas, deben estructurar el contenido lógicamente. Cada sección debe concentrarse en una sola idea enfocada.
  • Áreas de preguntas frecuentes: las secciones con preguntas frecuentes (preguntas frecuentes) son ideales porque refleja directamente el formato de respuesta de conversación de conversación de los chats AI.

Multimodalidad y lenguaje natural

• Tono de conversación: el contenido debe escribirse en un estilo humano natural. Los modelos de IA están entrenados con lenguaje humano auténtico y preferir textos que se leen como una conversación real.
• Optimización del contenido visual: la IA moderna también puede procesar información visual. Por lo tanto, las imágenes necesitan textos y gorros viejos significativos. Los videos deben proporcionarse con transcripciones. Esto hace que el contenido multimedia sea indexable y citado para la IA.

La convergencia de estas estrategias de contenido: la autoridad del tema, EEAT, la optimización de la entidad y los líderes de estructuración de fragmentos con un conocimiento profundo: el contenido más efectivo para la IA también es el contenido más útil, claro y confiable para los humanos. La era de "escribir para el algoritmo", que a menudo condujo a textos antinaturales, llega a su fin. El nuevo algoritmo requiere mejores prácticas centradas en humanos. La implicación estratégica es que las inversiones en conocimiento especializado real, redacción de alta calidad, diseño de información claro y fuentes transparentes ya no son solo "buenas prácticas", son la forma de optimización técnica más directa y sostenible para la edad generativa.

Pilar 2: Optimización técnica avanzada para rastreadores de IA

Si bien el contenido estratégico define el "qué" de la optimización, la optimización técnica garantiza "cómo", asegura que los sistemas de IA puedan acceder a este contenido, interpretarlo y procesarlos correctamente. Sin una base técnica sólida, incluso el mejor contenido permanece invisible.

SEO técnico recientemente considerado: la importancia continua del núcleo vital

Los conceptos básicos de la optimización de motores de búsqueda técnica no solo son relevantes para GEO, sino que también son más críticos.

• Cragabilidad de rastreo e indexabilidad: esta es la base absoluta. Si un Crawler AI es el conocido Googlebot o Bots especializados como Claudebot y Gptbot-Cannot llaman o renderizan una página, no existe para el sistema AI. Debe asegurarse de que las páginas relevantes devuelvan el código de estado HTTP 200 y no están bloqueadas (sin intencionalmente) por el archivo Robots.txt.
• Velocidad lateral y tiempo de renderizado: AI Crawler a menudo trabaja con ventanas de tiempo muy cortas para la representación de un lado, a veces solo 1-5 segundos. Las páginas de carga lenta, especialmente aquellas con alto contenido de JavaScript, ejecutan el riesgo, se saltan o solo procesan de manera incompleta. Por lo tanto, la optimización de los vitales de la red central y la velocidad de carga general (PageSpeed) es de importancia crucial.
• Renderización de JavaScript: Si bien Google Crawler ahora es muy bueno para representar páginas intensivas en JavaScript, esto no se aplica a muchos otros rastreadores de IA. Para garantizar la accesibilidad universal, el contenido crítico ya debe incluirse en el código HTML inicial de la página y no debe volver a cargar en el lado del cliente.

El imperativo estratégico de scheme.org: crear un diagrama de conocimiento en red

Scheme.org es un vocabulario estandarizado para datos estructurados. Permite a los operadores del sitio web informar explícitamente a los motores de búsqueda cuál es su contenido y cómo se relacionan los diferentes elementos de información. Un sitio web otorgado con esquema se convierte en una base de datos legible por máquina.

• Por qué el esquema es crucial para la IA: los datos estructurados eliminan la ambigüedad. Habilitan sistemas de IA, hechos como precios, datos, lugares, calificaciones o los pasos en una guía con un alto nivel de seguridad. Esto hace que el contenido sea una fuente mucho más confiable para la generación de respuestas como un texto de flujo no estructurado.
• Tipos de esquema clave para GEO:
  • Organización y persona: sobre la definición clara de su propia marca y los autores como entidades.
  • FAQPAGE y WOWTO: para la estructuración de contenido para respuestas directas e instrucciones paso a paso que prefieren los sistemas AI.
  • Artículo: para transmitir metadatos importantes como el autor y la fecha de lanzamiento y, por lo tanto, fortalecer las señales de EAT.
  • Producto: indispensable para el comercio electrónico para hacer que el precio, la disponibilidad y la evaluación de datos sean legibles a la máquina.
• Entidades de las mejores prácticas netadas: la optimización debe ir más allá de agregar bloques de esquema aislados. Al usar el atributo @ID, varias entidades se pueden vincular entre sí en un lado y en todo el sitio web (por ejemplo, el enlace de un artículo con su autor y su editor). De esta manera, se crea un gráfico de conocimiento interno coherente que explícitamente hace relaciones semánticas para las máquinas.

El estándar emergente de LLMS.TXT: una línea de comunicación directa a los modelos de IA

LLMS.TXT es un nuevo estándar propuesto que debería permitir la comunicación directa y eficiente con los modelos de IA.

• Propósito y función: es un archivo de texto simple escrito en el formato de Markdown, que se coloca en el directorio regular de un sitio web. Ofrece un "mapa" curado del contenido más importante de un sitio web, ajustado por molestos html, javascript y pancartas publicitarias. Esto hace que sea extremadamente eficiente que los modelos de IA encuentren y procesen la información más relevante.
• Diferenciación a robots.txt y siteMap.xml: mientras que los rastreadores de robots.txt informan qué áreas no deben visitar y siteMap.xml proporciona una lista no commentada de todas las URL, LLMS.TXT ofrece una guía estructurada y contextualizada para los recursos más valiosos de un sitio web.
• Especificación y formato: el archivo utiliza la sintaxis de Markdown simple. Por lo general, comienza con un encabezado H1 (título lateral), seguido de un breve resumen en un bloque de cotizaciones. Los encabezados de H2 luego enumeran los grupos de enlaces a recursos importantes, como documentación o pautas. También hay variantes como LLMS-Full.txt que resumen todo el contenido de texto de un sitio web en un solo archivo.
• Implementación y herramientas: la creación se puede hacer manualmente o compatible con un número creciente de herramientas generadoras como Firecrawl, Markdowns o complementos especializados para sistemas de gestión de contenido como WordPress y Shopify.
• El debate sobre la aceptación: es crucial comprender la controversia actual sobre este estándar. La documentación oficial de Google dice que dichos archivos no son necesarios para la visibilidad en las descripciones de la IA. Los principales expertos en Google como John Mueller fueron escépticos y compararon la utilidad con las palabras clave anticuadas meta día. Al mismo tiempo, sin embargo, otras compañías importantes de IA como Anthrope ya están utilizando el estándar para sus propios sitios web, y la aceptación en la comunidad de desarrolladores está creciendo.

El debate sobre las implementaciones de esquema LLMS.TXT y avanzada revela una tensión estratégica crítica: que entre la optimización para una sola plataforma dominante (Google) y la optimización para el ecosistema de IA más amplio y heterogéneo. Confiar exclusivamente en las pautas de Google ("No lo necesita") es una estrategia arriesgada que da control y visibilidad potencial en otras plataformas de rápido crecimiento como Chatt, Perlexidad y Claude. Una estrategia de optimización "poligámica" previa que sigue los principios centrales de Google, así como los estándares de todo el ecosistema, como LLMS.TXT y el esquema extenso es el enfoque más resistente. Trata a Google como el más importante, pero no el único consumidor mecánico de su propio contenido. Esta es una forma de diversificación estratégica y reducción de riesgos para los activos digitales de una empresa.

Pilar 3: Gestión de la autoridad digital

La aparición de una nueva disciplina

El tercer y quizás el pilar más estratégico de la optimización generativa de motores va más allá de la optimización de contenido puro y tecnología. Se ocupa de la estructura y gestión de la autoridad digital de una marca en su conjunto. En un mundo en el que los sistemas de IA intentan evaluar la confiabilidad de las fuentes, la autoridad algorítmicamente medible se convierte en un factor de clasificación decisivo.

El concepto de "gestión de autoridad digital" fue formado en gran medida por el experto de la industria Olaf Kopp y describe una disciplina nueva y necesaria en el marketing digital.

El puente entre los silos

En la era de la EEAT y la IA, las señales que construyen confianza algorítmica, como la reputación de la marca, las menciones en los medios de comunicación y la credibilidad de los autores, creará a través de actividades que se encuentran tradicionalmente en departamentos separados como relaciones públicas, marketing de marca y redes sociales. El SEO solo a menudo tiene una influencia limitada en estas áreas. La gestión de la autoridad digital cierra esta brecha al combinar estos esfuerzos con el SEO bajo un techo estratégico uniforme.

El objetivo general es la estructura consciente y proactiva de una entidad de marca digitalmente reconocible y autorizada, que puede ser fácilmente identificada por algoritmos y clasificados como confiables.

Más allá de los vínculos de retroceso: la moneda de las menciones y la concurrencia

• Montaje como señal: las marcas no elegidas en contextos autorizados se están volviendo masivamente más importantes. Los sistemas de IA agregan estas menciones de toda la web para evaluar la conciencia y la reputación de una marca.
• Co-Occurrencia y contexto: los sistemas de IA analizan qué entidades (marcas, personas, personas, temas) a menudo se mencionan juntas. El objetivo estratégico debe ser crear una asociación fuerte y consistente entre su propia marca y los temas principales de competencia en todo el espacio digital.

Construir una entidad de marca reconocible digitalmente

• La consistencia es la clave: una consistencia absoluta en la ortografía de la marca, los nombres de los autores y las descripciones corporativas en todos los puntos de contacto digitales es esencial, desde su propio sitio web hasta perfiles sociales hasta directorios de la industria. Las inconsistencias crean ambigüedad para los algoritmos y debilitan la entidad.
• Autoridad de plataforma cruzada: los motores generativos evalúan la presencia de una marca de manera integral. Una voz uniforme y mensajes consistentes en todos los canales (sitio web, LinkedIn, publicaciones de invitados, foros) fortalecen la autoridad percibida. La reutilización y adaptación de contenido exitoso para diferentes formatos y plataformas es una táctica central.

El papel de las relaciones públicas digitales y la gestión de la reputación

• Trabajo de relaciones públicas estratégicas: los esfuerzos de las relaciones públicas digitales tienen que concentrarse en lograr menciones en publicaciones que no solo son relevantes para el grupo objetivo, sino que también son clasificados por modelos de IA como fuentes autorizadas.
• Gestión de la reputación: es crucial promover y monitorear las revisiones activamente positivas en plataformas respetadas. La participación activa en las discusiones relevantes en plataformas comunitarias como Reddit y Quora es igual de importante, ya que a menudo son utilizadas por los sistemas de IA como fuentes de opiniones y experiencias auténticas.

El nuevo papel de SEO

• La gestión de la autoridad digital está cambiando fundamentalmente el papel de SEO dentro de una organización. Aumenta el SEO de una función táctica que se centra en optimizar un solo canal (el sitio web), una función estratégica que es responsable de la orquestación de toda la huella digital de una empresa para la interpretación algorítmica.
• Esto implica un cambio significativo en la estructura organizacional y las habilidades necesarias. El "Gerente de Autoridad Digital" es un nuevo papel híbrido que combina la rigor analítica del SEO con las habilidades narrativas y de construcción de relaciones de un estratega de marca y profesional de relaciones públicas. Las empresas que no crean esta función integrada encontrarán que sus señales digitales fragmentadas en competencia con los competidores que presentan una identidad uniforme y autorizada a los sistemas de IA no pueden existir.

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El panorama competitivo y la medición del éxito

Después de definir los pilares estratégicos de la optimización, está dirigido a la aplicación práctica en el entorno competitivo actual. Esto requiere un análisis basado en datos de las plataformas de búsqueda de IA más importantes, así como la introducción de nuevos métodos y herramientas para la medición del rendimiento.

Adecuado para:

• Causa de pérdida de tráfico debido a la IA y una creciente competencia de contenido del 45% en los últimos dos años

Deconstrucción de la selección de fuente: un análisis comparativo

Las diversas plataformas de búsqueda de IA no funcionan idénticas. Utilizan diferentes fuentes de datos y algoritmos para generar sus respuestas. La comprensión de estas diferencias es crucial para la priorización de las medidas de optimización. El siguiente análisis se basa en una síntesis de estudios líderes de la industria, en particular el examen integral de la clasificación SE, complementado por análisis cualitativos y documentación de plataforma.

Descripción general de Google AI: la ventaja del sistema establecido

• Perfil de origen: Google sigue un enfoque más conservador. Las vistas generales de la IA dependen en gran medida del conocimiento existente del gráfico, las señales de EEAT establecidas y los resultados orgánicos de clasificación superior. Los estudios muestran una correlación significativa, si no completa, con las 10 posiciones principales de búsqueda clásica.
• Puntos de datos: Google cita un promedio de 9.26 enlaces por respuesta y tiene una alta diversidad con 2,909 dominios únicos en el estudio analizado. Existe una clara preferencia por los dominios más antiguos establecidos (49 % de los dominios citados tienen más de 15 años), mientras que los dominios muy jóvenes se tienen en cuenta con menos frecuencia.
• Implicación estratégica: el éxito en las descripciones de Google AI es inseparable de la fuerte autoridad de SEO tradicional. Es un ecosistema en el que el éxito conduce a un mayor éxito.

Búsqueda de chatgpt: el Challenger con un enfoque en el contenido y Bing generado por el usuario

• Perfil de origen: ChatGPT utiliza el índice de Microsoft Bing para su búsqueda web, pero usa su propia lógica para filtrar y organizar los resultados. La plataforma muestra una preferencia significativa por el contenido generado por el usuario (contenido generado por el usuario, UGC), especialmente de YouTube, que es una de las fuentes más frecuentemente citadas, así como para plataformas comunitarias como Reddit.
• Puntos de datos: ChatGPT cotiza con un promedio de 10.42 la mayoría de los enlaces y se refiere al mayor número de dominios únicos (4,034). Al mismo tiempo, la plataforma indica la tasa más alta de múltiples niones del mismo dominio dentro de una respuesta (71 %), lo que indica una estrategia de profundización por una sola fuente, considerada confiable.
• Implicación estratégica: la visibilidad en Chatt requiere una estrategia multiplataforma que, además de optimizar el índice Bing, también incluye la actividad de una presencia en importantes plataformas de contenido generadas por el usuario.

Perplejidad.ai: el investigador transparente en tiempo real

• Perfil de origen: la perplejidad está diseñada para llevar a cabo un sitio web en tiempo real para cada solicitud, lo que garantiza la actualidad de la información. La plataforma es extremadamente transparente y proporciona sus respuestas con citas claras en línea. Un punto de venta único es la función de "enfoque", que permite a los usuarios buscar una selección predefinida de fuentes (por ejemplo, solo papel científico, reddit o ciertos sitios web).
• Puntos de datos: la elección de las fuentes es muy consistente; Casi todas las respuestas contienen exactamente 5 enlaces. Las respuestas de Perplexity indican la mayor similitud semántica con las de ChatGPT (0.82), lo que indica preferencias similares al elegir contenido.
• Implicación estratégica: la clave para el éxito en la perplejidad es convertirse en una "fuente de destino", un sitio web que es tan autoritario que los usuarios los incluyen deliberadamente en sus búsquedas enfocadas. La naturaleza en tiempo real de la plataforma también recompensa un contenido particularmente actual y realmente preciso.

Las diferentes estrategias de abastecimiento de las grandes plataformas AI crean una nueva forma de "arbitraje algorítmico". Una marca que tiene dificultades para obtener un punto de apoyo en el ecosistema altamente competitivo y basado en la autoridad de las descripciones de Google AI podría encontrar una forma más fácil de visibilidad a través de Chatt concentrándose en Bing-Seo y una fuerte presencia en YouTube y Reddit. Del mismo modo, un experto en nicho puede evitar la competencia convencional al convertirse en una fuente indispensable para las búsquedas enfocadas en la perplejidad. El conocimiento estratégico no es liderar cada pelea en cada frente, sino analizar las diferentes "barreras de entrada al mercado" de cada plataforma de IA y alinear sus propias medidas de construcción de contenido y autoridad en la plataforma que mejor se adapte a las fortalezas de su propia marca.

Análisis comparativo de plataformas de búsqueda de IA

Análisis comparativo de plataformas de búsqueda de IA-Image: xpert.digital

El análisis comparativo de las plataformas de búsqueda de IA muestra diferencias significativas entre las descripciones de Google AI, la búsqueda de ChatGPT y la perplejidad. Como la fuente de datos principal, las descripciones de Google AI utiliza el índice de Google y el gráfico de conocimiento, ofrece un promedio de 9.26 citas y tiene una pequeña superposición con Bing y un moderado con Chatt. La plataforma muestra una preferencia moderada por el contenido generado por el usuario, como Reddit y Quora, pero prefiere dominios altamente establecidos con la vejez. El punto de venta único está en la integración en el motor de búsqueda dominante y la fuerte ponderación de EEAT, por el cual el enfoque estratégico está en construir EEET y una fuerte autoridad tradicional de SEO.

La búsqueda de ChatGPT se basa en el índice Bing como fuente de datos primario y genera la información más fuente con un promedio de 10.42 cotizaciones. La plataforma muestra una superposición de alta fuente con perplejidad y un moderado con Google. La alta preferencia por el contenido generado por el usuario, especialmente YouTube y Reddit, es particularmente sorprendente. Al evaluar la edad del dominio, se muestra el comportamiento mixto con la apertura para los dominios más jóvenes. El punto de venta único se encuentra en la gran cantidad de fuentes y una fuerte integración de UGC, mientras que el enfoque estratégico está en el SEO y la presencia de las plataformas UGC.

Perplexity.Ai difiere como una fuente de datos primaria mediante el uso de un sitio web en tiempo real y ofrece la menor cantidad de cotizaciones con un promedio de 5.01. La superposición de la fuente es alta con Chatt, pero baja con Google y Bing. La plataforma muestra una preferencia moderada por el contenido generado por el usuario, con Reddit y YouTube preferidos en el modo de enfoque. La edad del dominio juega un papel bajo porque el enfoque está en la relevancia en tiempo real. Como punto de venta único, Perplexity.Ai ofrece transparencia a través de citas en línea y selección de fuente personalizable a través de la función de enfoque. El enfoque estratégico está en construir autoridad de nicho y actualidad de contenido.

El nuevo análisis: medición y monitoreo de la visibilidad de LLM

El cambio del paradigma de la búsqueda a la respuesta requiere un ajuste igualmente fundamental de la medición del éxito. Los indicadores de SEO tradicionales pierden significado si el clic en el sitio web ya no es el objetivo principal. Se necesitan nuevas métricas y herramientas para cuantificar la influencia y la presencia de una marca en el panorama generativo de IA.

El cambio de paradigma en la medición: de hacer clic a la influencia

• Métricas antiguas: el éxito del SEO tradicional se evalúa principalmente mediante figuras clave directamente medibles, como clasificaciones de palabras clave, tráfico orgánico y tasas de clics (CTR).
• Nuevas métricas: el éxito de GEO/LLMO se mide por métricas de influencia y presencia que a menudo son de naturaleza indirecta:
  • Visibilidad / marcas de LLM (marca): mide la frecuencia con la que se menciona una marca en respuestas de IA relevantes. Esta es la nueva figura clave más básica.
  • Participación en la voz / participación del modelo: cuantifica el porcentaje de sus propios lugares de marca en comparación con los competidores para un grupo definido de consultas de búsqueda (aviso).
  • Citas (citas): llamado con qué frecuencia su propio sitio web está vinculado como fuente.
  • Sentimiento y calidad de las entradas: analiza el sonido (positivo, neutral, negativo) y la corrección objetiva de las menciones.

El conjunto de herramientas emergentes: plataformas para la persecución de la IA

• Cómo funciona: estas herramientas solicitan automáticamente varios modelos de IA con un aviso predefinido. Graban qué marcas y fuentes aparecen en las respuestas, analizan el sentimiento y persiguen el desarrollo a lo largo del tiempo.
• Herramientas principales: el mercado es joven y fragmentado, pero algunas plataformas especializadas ya se han establecido. Estos incluyen herramientas como Profound, PEEC.AI, RankScale y Otterly.ai, que difieren en el rango de funciones y el grupo objetivo (desde PYME hasta grandes empresas).
• Adaptación de herramientas tradicionales: los proveedores establecidos de software de monitoreo de incendios (por ejemplo, Sprout Social, Mención) y suites SEO integrales (por ejemplo, SEMRUSH, AHREFS) también comienzan a integrar funciones para analizar la visibilidad de AI en sus productos.

Cierre la brecha de atribución: integración de los análisis de LLM en los informes

Uno de los mayores desafíos es la tarea (atribución) de los resultados comerciales que se nombrarán en una respuesta de IA, ya que a menudo no conduce a un clic directo. Se requiere un método de análisis de múltiples etapas:

• Persecución del tráfico de referencia: el primer y más simple paso es el análisis del tráfico de referencia directa (tráfico de referencia) de las plataformas de IA en herramientas de análisis web como Google Analytics 4. Al crear grupos de canales definidos por el usuario en función de la referencia (por ejemplo, Perlexity.ai, Bing.com para las búsquedas Chattic) se puede aislar y evaluar.
• Monitoreo de señales indirectas: el enfoque más avanzado consiste en análisis de correlación. Los analistas deben observar las tendencias de indirectos indirectos, como un aumento en el tráfico directo del sitio web (tráfico directo) y un aumento en las búsquedas de marca (búsqueda de marca) en la consola de búsqueda de Google. Estas tendencias deben estar relacionadas con el desarrollo de la visibilidad de LLM, según lo medido por las nuevas herramientas de monitoreo.
• Análisis de los protocolos BOT: para los equipos con experiencia técnicamente, el análisis de los archivos de registro del servidor ofrece información valiosa. La identificación y monitoreo de las actividades de los rastreadores de IA (por ejemplo, GPTBOT, Claudebot) puede determinar qué páginas utilizan los sistemas AI para obtener información.

El desarrollo de indicadores de rendimiento

El desarrollo de indicadores de rendimiento - Imagen: xpert.digital

El desarrollo de indicadores de rendimiento muestra un cambio significativo desde las métricas de SEO tradicionales hacia figuras clave orientadas a AI. Durante la visibilidad, el enfoque se centra en la clasificación clásica de palabras clave a la parte de la voz y la parte del modelo, que se miden por herramientas especializadas de monitoreo de LLM como PEEC.AI o Profound. En el área del tráfico, el tráfico de referencia de las plataformas de IA complementa el tráfico orgánico y la tasa de clics, por lo que las herramientas de análisis web como GA4 se utilizan con grupos de alcantarillado personalizados. La autoridad de un sitio web ya no solo está determinada por la autoridad de dominio y los vínculos de retroceso, sino también por la cita y la calidad de las entradas en los sistemas de IA, medible por las herramientas de monitoreo de LLM y el análisis de vínculos de retroceso de las fuentes citadas. La percepción de la marca se amplía mediante búsquedas relacionadas con la marca al sentimiento de los nombres de IA, registrados por LLM Monitoring y herramientas de listado social. Además de la tasa de indexación tradicional, la tasa de llamada se produce a través de los bots de IA, que se determina utilizando un análisis de archivo de registro del servidor.

Liderar Herramientas de Monitoreo y Análisis de Geo/LLMO

Liderar Herramientas de Monitoreo y Análisis de Geo/LLMO- Imagen: xpert.digital

El panorama de las principales herramientas de análisis y análisis GEO/LLMO ofrece varias soluciones especializadas para diferentes grupos objetivo. Profound es una solución empresarial integral que ofrece monitoreo, participación en la voz, análisis de sentimientos y análisis de origen para Chatt, Copilot, Perplexity y Google AIO. PEEC.AI también está dirigido a equipos de marketing y clientes empresariales y ofrece un tablero de presencia de marca, evaluación comparativa de competencia y análisis de brecha de contenido para Chatt, Perplexity y Google AIO.

Para las pequeñas y medianas empresas, así como los profesionales de SEO, Rank Scale ofrece análisis de clasificación en tiempo real en respuestas de IA, análisis de sentimientos y análisis de citas sobre Chatt, perplejidad y chat de Bing. Otterly.AI se centra en entradas y vínculos de retroceso con alertas para los cambios y sirve a las PYME y agencias a través de Chatt, Claude y Gemini. Goodie AI se posiciona como una plataforma todo en uno para el monitoreo, la optimización y la creación de contenido en las mismas plataformas y está dirigida a empresas y agencias de tamaño mediano.

Hall ofrece una solución especializada para equipos empresariales y de productos con inteligencia de conversación, medición del tráfico de recomendaciones de IA y seguimiento de agentes para varios chatbots. Las herramientas gratuitas están disponibles para principiantes: el Gradador de AI Hubspot ofrece una verificación gratuita para la parte de la voz y el sentimiento en GPT-4 y la perplejidad, mientras que el Gradador de AI de Mangools ofrece una verificación gratuita de la visibilidad de la IA y la comparación de la competencia en Chatt, Google AIO y perplejidad para principiantes y SEO.

El marco completo de geo-acción: en 5 fases para una visibilidad de IA óptima

Autoridad de construcción para AI Future: por qué EEET es la clave del éxito

Después del análisis detallado de las bases tecnológicas, los pilares estratégicos y el panorama de la competencia, esta última parte resume los hallazgos en un marco práctico de acción y analiza el desarrollo futuro de la búsqueda.

Un marco implementable

La complejidad de la optimización generativa del motor requiere un enfoque estructurado e iterativo. La siguiente lista de verificación resume las recomendaciones de las secciones anteriores en un flujo de trabajo práctico, que puede servir como pautas para la implementación.

Fase 1: Auditoría y versión de referencia

• Llevar a cabo la auditoría técnica de SEO: verificar los requisitos técnicos básicos, como la capacidad de rastreo, la indexabilidad, la velocidad lateral (Core Web Vital) y la optimización móvil. Identificación de problemas que AI Crawler podría bloquear (por ejemplo, tiempos de carga lenta, dependencias de JavaScript).
• Verifique Scheme.org-Markup: Auditoría del margen de datos estructurado existente para verificar la integridad, la corrección y el uso de entidades en red (@ID).
• Realice la auditoría de contenido: Evaluación del contenido existente con respecto a las señales de EEAT (¿se muestran los autores, se citan las fuentes?), Profundidad semántica y autoridad temática. Identificación de huecos en los grupos temáticos.
• Determine la línea de base de la visibilidad de LLM: uso de herramientas de monitoreo especializadas o consultas manuales en las plataformas de IA relevantes (Google AIO, ChatGPT, Perpleidad) para capturar el status quo de la propia visibilidad de la marca y el de los competidores más importantes.

Fase 2: Estrategia y optimización de contenido

• Desarrolle una tarjeta de clúster de temas: según la investigación clave y la investigación del tema, cree un mapa estratégico de los temas para ser tratado y subtópicos que reflejen su propia experiencia.
• Cree y optimice el contenido: cree un nuevo contenido y revise el contenido existente, con un claro enfoque en la optimización para la extracción (estructura de fragmentos, listas, tablas, preguntas frecuentes) y la cobertura de las entidades.
• Fortalecer las señales de EEAT: implementación o mejora de páginas automáticas, agregando referencias y citas, instalación de informes de experiencia únicos y datos originales.

Fase 3: Implementación técnica

• Scheme.org-Markup: implementación de esquema relevante y en red en todas las páginas importantes, especialmente para productos, preguntas frecuentes, instrucciones y artículos.
• Cree y proporcione archivo LLMS.TXT: Creación de un archivo LLMS.TXT que se refiere al contenido más importante y más relevante para los sistemas de IA, y la colocación en el directorio regular del sitio web.
• Arreglar problemas de rendimiento: eliminación de los problemas con respecto al tiempo de carga y la representación identificada en la auditoría técnica.

Fase 4: Estructura y promoción de la autoridad

• Llevar a cabo relaciones públicas digitales: campañas específicas para la generación de vínculos de retroceso de alta calidad y, aún más importantes, marcas registradas no vinculadas en publicaciones autoritarias y relacionadas con el tema.
• Comunicarse en plataformas comunitarias: participación activa y útil en discusiones en plataformas como Reddit y Quora para posicionar la marca como una fuente útil y competente.

Fase 5: medir e iterar

• Configuración de análisis: Configuración de herramientas de análisis web para buscar tráfico de referencias de fuentes de IA y monitorear señales indirectas como el tráfico directo y la búsqueda de marca.
• Controle continuamente la visibilidad de LLM: uso regular de las herramientas de monitoreo para perseguir el desarrollo de la propia visibilidad y la de los competidores.
• Estrategia de ajuste: use los datos obtenidos para refinar continuamente la estrategia de contenido y autoridad y reaccionar a los cambios en el panorama de IA.

El futuro de la búsqueda: desde la adquisición de la información hasta la interacción del conocimiento

La integración de la IA generativa no es una tendencia temporal, sino el comienzo de una nueva era de interacción humana-computadora. El desarrollo irá más allá de los sistemas de hoy y la forma en que accedemos a la información continuará cambiando fundamentalmente.

El desarrollo de la IA en la búsqueda

• Hiperpersonalización: los futuros sistemas de IA no solo afectarán la solicitud explícita, sino también al contexto implícito del historial de búsqueda de usuarios, su ubicación, sus preferencias e incluso sus interacciones anteriores con el sistema.
• Flujos de trabajo agente: una respuesta pura se convertirá en un asistente proactivo que pueda llevar a cabo tareas de varios etapas en nombre del usuario, desde la investigación y el resumen hasta la reserva o la compra.
• El final de la "búsqueda" como una metáfora: el concepto de "búsqueda" activa se reemplaza cada vez más por una interacción continua y orientada al diálogo con un asistente ubicuo e inteligente. La búsqueda se convierte en una conversación.

Preparación para el futuro: construir una estrategia resistente y futura

El mensaje final es que los principios establecidos en este informe: el desarrollo de la autoridad real, la creación de alta calidad, contenido estructurado y la gestión de una presencia digital uniforme, no son tácticas a corto plazo para la generación actual de IA. Son los principios fundamentales para el establecimiento de una marca que puede tener éxito en cada panorama futuro en el que los sistemas inteligentes transmiten la información.

El enfoque debe estar en convertirse en una fuente de verdad que tanto los humanos como sus asistentes de IA quieren aprender. Las empresas que invierten en conocimiento, empatía y claridad no solo serán visibles en los resultados de búsqueda actuales, sino que también ayudarán significativamente a dar forma a la narrativa de su industria en el mundo controlado por la IA.

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Konrad Wolfenstein

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Estoy deseando que llegue nuestro proyecto conjunto.

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