Publicado el 21 de julio de 2025 / Actualización del: 21 de julio de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Llmo / Geo | ¿Qué pasa con la optimización tradicional de motores de búsqueda para la visibilidad de la marca en la era de la IA? – Imagen: xpert.digital
Solo el 37.4% de las búsquedas de Google en los EE. UU. Resultan en clics en sitios web externos
Futuro de los resultados de búsqueda: ¿por qué las empresas tienen que repensar ahora?
La era del SEO clásico, en la que las empresas solo optimizan para Google, está llegando a su fin. El SEO tradicional se basó en la colocación de palabras clave, la estructura de vínculo de retroceso y la optimización técnica del sitio web durante décadas para clasificarse en los resultados de búsqueda. Pero con el advenimiento de los grandes modelos de idiomas (LLM) como ChatGPT, Perplexity y las descripciones de IA de Google, el marketing digital está cambiando fundamentalmente.
Los números hablan un lenguaje claro: solo el 37.4% de las búsquedas de Google en los EE. UU. Dan el resultado de los clics en sitios web externos. Al mismo tiempo, el 13.14% de todas las búsquedas ya están equipadas con descripciones de IA, y las empresas que optimizan las LLM muestran un crecimiento del 30-150% que optimizan LLM. Este desarrollo significa un cambio paradigmático desde la optimización de clasificación pura hacia la optimización para las respuestas basadas en IA.
¿Qué es exactamente la optimización de LLM y cómo se diferencia del SEO tradicional?
La optimización del modelo de lenguaje grande (LLMO), también denominado optimización generativa de motores (GEO) o optimización de motores de respuestas (AEO), describe la preparación estratégica de contenido digital para los sistemas de IA. Si bien el SEO tradicional tiene como objetivo generar el tráfico de sitios web a través de clasificaciones más altas, LLMO se concentra en el hecho de que el contenido se entiende, extrae, extrae y cita en respuestas generadas.
La diferencia fundamental está en el destino de optimización: el SEO se centra en las clasificaciones y clics de los sitios web, mientras que LLMO está orientado a las menciones y citas de incendios en respuestas de IA. Los LLM se basan en entidades como marcas, productos y temas – no en URL. Esto significa que la relevancia se crea por presencia en muchas plataformas, no solo en su propio sitio web.
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¿Por qué fallan las estrategias tradicionales de SEO en la búsqueda impulsada por la IA?
Los conceptos básicos del SEO tradicional son demasiado cortos para los sistemas de búsqueda basados en IA, ya que el tipo de procesamiento de contenido es fundamentalmente diferente. Si bien los motores de búsqueda califican los sitios web basados en palabras clave y vínculos de retroceso, los LLM analizan el contenido semánticamente y entienden el contexto, la intención y las relaciones temáticas.
Los LLM prefieren contenido estructurado y fácil de entender con respuestas claras a preguntas específicas. Adjuntan una importancia particular a la calidad y la autoridad de la fuente, prefiriendo fuentes como Wikipedia o registros de datos estructurados. La optimización de palabras clave tradicionales se reemplaza por un lenguaje natural y conversacional, ya que los usuarios con sistemas de IA tienen más probabilidades de comunicarse en oraciones enteras.
Además, el 95% del comportamiento de Citation AI no puede explicarse por las métricas de tráfico del sitio web, y el 97.2% no por perfiles de vínculo de retroceso. Esto significa que la autoridad tradicional de SEO señala en el mundo de la IA pierde importancia.
¿Qué estrategias específicas requieren el contenido optimizado LLM?
Las estrategias exitosas de LLMO se basan en varios principios básicos que van más allá de los enfoques de SEO tradicionales. En primer lugar, el contenido debe estructurarse de tal manera que sean fáciles de entender para los sistemas de IA. Esto incluye encabezados claros, respuestas concisas y premio de datos estructurados.
Estrategia de contenido para LLMS
Las empresas deben crear contenido detallado e integral que incluya al menos 1,500-2,000 palabras y responder completamente preguntas específicas. Es importante proporcionar contenido citado que esté bien estructurado, con fuentes y formulados de manera concisa. Las secciones de preguntas frecuentes y encabezados de conversación que suenan como solicitudes reales de usuarios aumentan la probabilidad de IA.
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Optimización técnica
A nivel técnico, los sitios web para rastreadores de IA deben optimizarse que a menudo sean "más fáciles" en movimiento que los bots tradicionales del motor de búsqueda. Las estructuras HTML estáticas y limpias sin contenido dependiente de JavaScript son ideales. El esquema-markup y los datos estructurados ayudan a LLM a "leer" sitios web como gráficos de conocimiento.
Presencia multiplataforma
Dado que LLMS agrega LLM de varias fuentes, una presencia consistente en varias plataformas es crucial. Esto no solo incluye su propio sitio web, sino que también se menciona en artículos, listas, foros temáticamente adecuados, foros como Reddit y Quora, así como presencia en plataformas como Wikipedia.
¿Cómo influye la era de la era cero con el clic del comportamiento del usuario y la visibilidad de la marca?
La era cero de clics cambió fundamentalmente el comportamiento de búsqueda. Alrededor del 80% de los consumidores confían en el "clic cero" en al menos el 40% de sus consultas de búsqueda. Esto lleva a una disminución estimada en el tráfico web orgánico en un 15-25%. Al mismo tiempo, el tráfico generativo de IA está creciendo en un impresionante 1.200% entre julio de 2024 y febrero de 2025.
Sin embargo, este desarrollo no significa el final de la visibilidad de la marca, sino que requiere una realineación de la estrategia. Las marcas registradas ahora son tan valiosas como los clics. Por ejemplo, si ChatGPT mencionó asana, lunes.com y notación directamente en la respuesta cuando se le preguntó sobre las "mejores herramientas de gestión de proyectos", estas marcas reciben visibilidad masiva sin que los usuarios visiten sus sitios web.
Edificio de autoridad de marca
En la era de la marca cero, la autoridad de la marca se convierte en la moneda más importante. Las empresas tienen que establecerse como fuentes confiables que se clasifican según lo citado por AI Systems. Esto requiere el establecimiento de experiencia real a través de investigaciones originales, estudios de casos y experiencias de primera mano.
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¿Qué industrias y empresas ya se benefician de las estrategias de LLMO?
Varias industrias ya muestran implementaciones exitosas de LLMO. La compañía de software LogikCull ya registró en junio de 2023 que el 5% de todos los clientes potenciales se generaron a través de ChatGPT, que corresponde a una facturación mensual de suscripción de casi $ 100,000. Empresas como Surfer SEO aparecen regularmente en LLM Answers cuando se les pregunta sobre las herramientas de optimización de contenido.
Sector B2B
Las empresas B2B en particular se benefician de LLMO, ya que hasta el 72% de los compradores B2B se encuentran con descripciones de IA durante su investigación. Al mismo tiempo, el 90% de los usuarios aún hacen clic en fuentes cotizadas para verificar la información de que las marcas B2B continúan ofreciendo oportunidades de tráfico.
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Comercio electrónico y minorista
En el sector de comercio electrónico, las plataformas como la perplejidad ya utilizan comparaciones de productos estructurados. Cuando los usuarios buscan cremas para los dientes de los niños, la perplejidad crea tablas de los mejores productos en función de los resultados de las pruebas. Las marcas que aparecen en tales descripción general se benefician del tráfico calificado con altas tasas de conversión.
¿Cómo pueden las empresas construir su presencia de marca en varias plataformas LLM?
El establecimiento de una presencia exitosa de LLM requiere una estrategia específica de la plataforma, ya que diferentes sistemas de IA tienen diferentes preferencias de origen. ChatGPT cita 47.9% de contenido de Wikipedia, así como sitios web tradicionales orientados a los medios y la tecnología. Las descripción general de la IA de Google usan contenido de 21% Reddit y videos de 18.8% en YouTube. La perplejidad muestra una distribución más equilibrada entre fuentes profesionales y orientadas al consumidor.
Optimización de Wikipedia
Wikipedia representa una parte significativa de los datos de entrenamiento de LLM. Las empresas deben asegurarse de que la información de su marca sobre Wikipedia sea precisa y útil. Cada LLM está capacitado en el contenido de Wikipedia, por lo que esta plataforma es decisiva para la visibilidad de la marca.
Plataformas de Reddit y Comunidad
El contenido generado por el usuario (UGC) en plataformas como Reddit y Quora está altamente calificada por LLMS. Las empresas deben asegurarse de que su marca se mencione en respuestas y discusiones útiles sin este correo electrónico ni forzamiento.
Medios ganados y relaciones públicas digitales
El uso estratégico de los medios ganados es crucial para el éxito de LLMO. El montaje en artículos temáticamente adecuados, publicaciones de la industria y foros confiables aumentan la visibilidad en el contexto de IA, mediante el cual la autoridad de dominio es secundaria.
¿Qué mediciones y KPI son relevantes para el éxito de LLMO?
La medición de éxito de LLMO requiere nuevas métricas que van más allá de los KPI de SEO tradicionales. En lugar de centrarse exclusivamente en clasificaciones de palabras clave y tráfico orgánico, las empresas tienen que implementar métricas específicas de IA.
Métricas primarias de LLMO
- AI menciona el monitoreo: persecución de la mención de marca en respuestas generadas por IA sobre herramientas como Profound, Oterlly y Scrunch
- Tráfico de referencia de herramientas de IA: Análisis del tráfico de sitios web de fuentes como Chatt, Perplexity y Claude a través de Google Analytics 4
- Participación de la marca de voz: medición del contenido de marca en resultados de búsqueda generativos en comparación con los competidores
- Frecuencia de citas: seguimiento, con qué frecuencia se cita el contenido en las respuestas de LLM
Indicadores secundarios
Dado que las mediciones directas de LLMO aún son limitadas, las empresas usan indicadores proxy, como el volumen de búsqueda de marca, el seguimiento de palabras clave de cola larga y las métricas de calidad de plomo. El crecimiento del perfil de vínculo de retroceso de las fuentes de entrenamiento de IA (Wikipedia, Reddit, Quora) y a la izquierda de los sitios web de la Autoridad Tópica también indican el éxito de LLMO.
¿Qué requisitos técnicos se requieren para una optimización exitosa de LLM?
La infraestructura técnica para LLMO difiere significativamente de los requisitos de SEO tradicionales. Los rastreadores de IA a menudo trabajan con requisitos "más ligeros" que los bots tradicionales del motor de búsqueda, pero prefieren contenido claramente estructurado y semánticamente rico.
Marca de datos y esquema estructurados
El marcado integral del esquema es esencial para LLMO porque ayuda a los sistemas de IA a interpretar sitios web como el conocimiento del conocimiento. El negocio local, el servicio, el producto, las preguntas frecuentes y el esquema de cómo son particularmente valiosos para la visibilidad de la IA. Estos datos estructurados ofrecen un contexto que puede mejorar la visibilidad de las URL en los motores de AI-AI.
Arquitectura de contenido
Una arquitectura de contenido modular es crucial para los procesos de RAG (generación de recuperación acuática). El contenido debe estructurarse en bloques relacionados semánticamente que puedan extraer y citar sistemas de IA individualmente. Las jerarquías claras con encabezados H1-H6 y estructuras de contenido lógico mejoran significativamente la visibilidad.
Accesibilidad de API
La provisión de API públicas para el contenido del sitio web puede aumentar la visibilidad en los sistemas LLM. Las técnicas tradicionales de SEO, como las estructuras de URL limpias y los tiempos de carga optimizados, siguen siendo relevantes, ya que muchos LLM continúan teniendo en cuenta estas señales de calidad.
¿Cómo se desarrolla el paisaje LLM para 2026 y más allá?
El futuro de la optimización de LLM indica una mayor aceleración de la integración de IA en todos los aspectos del marketing digital. Los pronósticos del mercado muestran que LLMS conquistará el 15% del mercado de búsqueda para 2028, mientras que el mercado global de LLM debería crecer un 36% entre 2024 y 2030.
Desarrollos tecnológicos
La búsqueda profunda de Google en modo AI y la introducción de Gemini 2.5 muestran la dirección del desarrollo tecnológico. Estos sistemas pueden procesar cientos de consultas de búsqueda en paralelo y crear informes de nivel experto en minutos. El desarrollo de descripciones de IA personalizadas que se adaptan a las preferencias individuales del usuario requerirán nuevos enfoques de optimización.
Diversificación de plataforma
El futuro pertenece a un paisaje de búsqueda descentralizado en el que el descubrimiento se lleva a cabo a través de múltiples interfaces. Además de Google, plataformas como Tikok (40% de los encuestados) y ChatGPT (56% de los encuestados) se vuelven más importantes como canales de descubrimiento. Este desarrollo requiere estrategias de marketing omnicanal que cubran todos los puntos de contacto relevantes.
¿Qué significa esto específicamente para las estrategias de marketing y la asignación de presupuesto?
La transformación a la era de LLM requiere una realineación fundamental de los presupuestos y estrategias de marketing. Si bien el SEO tradicional sigue siendo relevante, las empresas tienen cada vez más que invertir en medidas específicas de LLMO.
Cambios de presupuesto
Las empresas deben reducir el 20-30% de sus presupuestos de SEO para las medidas de LLMO, incluida la estructura de contenido, la implementación del esquema y la estructura de presencia multiplataforma. Las inversiones en la construcción de la autoridad de marca a través de relaciones públicas digitales y la creación de contenido experto se están volviendo cada vez más importantes que las campañas de construcción de enlaces puros.
Desarrollo de habilidades
Los equipos de marketing tienen que desarrollar nuevas habilidades que van más allá de SEO tradicional. Esto incluye una comprensión de los sistemas de IA, la ingeniería rápida y la capacidad de optimizar el contenido para el procesamiento semántico. La cooperación entre los equipos de relaciones públicas, contenido y SEO se vuelve esencial porque los LLM aprenden de todos los rincones de la web.
Consideración de ROI
Las primeras implementaciones de LLMO muestran mejoras en el ROI del 20-30% de las empresas que integran la IA en sus decisiones de marketing. La inversión a largo plazo en autoridad de marca y reconocimiento de entidades vale la pena a través de una mejor visibilidad en el creciente panorama de búsqueda de IA.
La transformación de SEO a LLMO no es solo una adaptación técnica, sino un cambio de paradigma estratégico que define el futuro de la visibilidad de la marca digital. Las empresas que reconocen este desarrollo temprano y actúan en consecuencia mantendrán la ventaja en el futuro del marketing digital impulsado por la IA.
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