¿Necesitas una estrategia de IA única basada en cada modelo LLM? Optimización de la IA explicada por cada plataforma.
La llegada de los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) ha reconfigurado fundamentalmente el panorama de los contenidos digitales. Desde las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP) hasta las interfaces directas de IA conversacional, estos potentes modelos son cada vez más los guardianes de la información, influyendo en la forma en que los usuarios descubren, consumen e interactúan con el contenido. Para las empresas y las marcas, comprender cómo redactar contenidos eficaces para las principales plataformas LLM, como Gemini, ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews y Microsoft Copilot, ya no es una preocupación de nicho, sino un imperativo estratégico.
Este artículo ahondará en los matices de la optimización de contenidos para estas destacadas plataformas de LLM, examinando sus tipos de contenidos preferidos, identificando las tendencias emergentes y, en última instancia, evaluando si una estrategia de contenidos específica para cada plataforma es una evolución necesaria para las marcas que aspiran a tener visibilidad e impacto digitales.
El paisaje en evolución: Los LLM y el consumo de contenidos
El SEO tradicional se centraba en gran medida en las palabras clave, los vínculos de retroceso y la salud técnica del sitio para clasificarse en los resultados de búsqueda algorítmica. Aunque estos elementos fundamentales siguen siendo cruciales, los LLM introducen nuevas dimensiones en la evaluación de contenidos. Dan prioridad a la comprensión semántica, la relevancia contextual, la precisión y la capacidad de extraer respuestas concisas y directas. Este cambio requiere un enfoque dual: optimizar tanto la legibilidad humana como la interpretabilidad de la máquina.
En esencia, los LLM ingieren y procesan contenidos basándose en:
- Concordancia literal de términos a nivel superficial: las palabras clave siguen siendo importantes, pero su papel está evolucionando de la concordancia directa a la relevancia contextual.
- Indicaciones estructurales de formato: los títulos, subtítulos, viñetas, listas numeradas y párrafos claros señalan la organización del contenido y facilitan a los LLM la segmentación y extracción de la información.
- Claridad de ideas: El lenguaje conciso y directo, con una idea por párrafo o sección, mejora el análisis sintáctico.
- Alineación de las preguntas: Utilizar una terminología que refleje la forma en que los usuarios formulan sus preguntas y consultas.
- E-E-A-T (Experiencia, Pericia, Autoridad, Fiabilidad): Los LLM están formados en vastos conjuntos de datos y son cada vez más expertos en identificar fuentes creíbles y autorizadas. Demostrar una sólida E-E-A-T indica fiabilidad y relevancia.
En última instancia, los LLM favorecen los contenidos que lo son:
- Segmentado lógicamente
- Escrito en un lenguaje sencillo, directo y conversacional
- Sin jerga innecesaria ni “palabrería”.
- Respaldado por fuentes y datos creíbles
- Fresco y actualizado regularmente
Inmersión profunda: Preferencias de contenido de las principales plataformas LLM
Aunque los principios generales de la optimización del LLM se aplican en todos los casos, cada plataforma principal presenta preferencias sutiles y características únicas que merecen ser tenidas en cuenta.
Gemini (LLM de Google)
Gemini, profundamente integrado en el ecosistema de búsqueda de Google, está diseñado para proporcionar respuestas completas, conversacionales y, a menudo, personalizadas. Aprovecha el vasto índice de Google y pretende comprender la intención del usuario con gran precisión.
Preferencias y tendencias del tipo de contenido:
- Frases de conversación: A Géminis le gustan los contenidos que responden directamente a consultas conversacionales. Piensa en guías de “cómo hacerlo”, definiciones de “qué es” y explicaciones claras de conceptos.
- Legibilidad y estructura: Al igual que en la búsqueda tradicional en Google, se prefiere un contenido muy legible, con títulos claros (H1, H2, H3), párrafos cortos y ayudas visuales (tablas, listas). Esto ayuda tanto a la comprensión humana como a la capacidad de Géminis para analizar la información con eficacia.
- E-E-A-T: El énfasis de Google en E-E-A-T es primordial para Géminis. Se dará prioridad a los contenidos que demuestren una clara experiencia, pericia, autoridad y fiabilidad. Esto incluye citar fuentes creíbles, proporcionar biografías de los autores con sus cualificaciones y mostrar ejemplos del mundo real o casos prácticos.
- Esquema de marcado: La implementación de datos estructurados (marcado de esquemas), como el esquema de preguntas frecuentes, el esquema de instrucciones o el esquema de artículos, ayuda a Gemini a comprender el contexto y la finalidad de tu contenido, aumentando la probabilidad de que aparezca en las descripciones generales de la IA o en las respuestas directas.
- Frescura y valor: La actualización periódica de los contenidos, sobre todo de los temas perennes, es señal de relevancia y valor continuados para Géminis. Su objetivo es proporcionar la información más actual y precisa.
- Completo pero conciso: Aunque se valora la cobertura exhaustiva de un tema, Géminis también busca respuestas concisas y directas. Empezar por la respuesta principal, seguida de explicaciones detalladas, puede ser muy eficaz.
Pruebas/Tendencias: El continuo perfeccionamiento por parte de Google de sus algoritmos de búsqueda, junto con la introducción de los resúmenes de IA, apunta claramente hacia una preferencia por contenidos que puedan resumirse fácilmente y respondan directamente a las preguntas de los usuarios. La prominencia de las secciones “La gente también pregunta” y los fragmentos destacados en los resultados de búsqueda tradicionales sentaron las bases para ello, y la integración de Gemini lo amplifica. El contenido que se ajusta a estos elementos tiene más probabilidades de salir a la superficie.
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT, especialmente con sus capacidades de navegación web (por ejemplo, a través de plugins o de su versión Plus), puede acceder a la información de Internet y sintetizarla. Su punto fuerte es generar textos coherentes, creativos y conversacionales.
Preferencias y tendencias del tipo de contenido:
- Riqueza semántica y grupos temáticos: ChatGPT se basa menos en la densidad exacta de palabras clave y más en la comprensión semántica. El contenido que cubre un tema de forma exhaustiva, con subtemas relacionados y un vocabulario rico en términos semánticamente relevantes, tiende a obtener buenos resultados. Es beneficioso crear grupos temáticos, en los que una página pilar central se apoya en varios artículos interrelacionados.
- Contenido estructurado y fácil de comprender: Al igual que en Géminis, los títulos claros, los subtítulos y los resúmenes concisos (por ejemplo, “Puntos clave” al final de las secciones) ayudan a ChatGPT a comprender la jerarquía del contenido y a extraer la información clave.
- Tono y fluidez conversacional: ChatGPT destaca en las interacciones conversacionales. El contenido que se escribe en un tono natural y conversacional, imitando la forma en que se comunican los seres humanos, tiene más probabilidades de ser procesado eficazmente y potencialmente utilizado en las respuestas generadas. Evita frases demasiado formales o robóticas.
- Respuestas directas y preguntas frecuentes: El ChatGPT a menudo trata de ofrecer respuestas directas a las preguntas de los usuarios. Incorporar secciones explícitas de preguntas frecuentes o incrustar preguntas comunes y sus respuestas concisas dentro del texto puede aumentar las posibilidades de que tu contenido sea utilizado.
- Claridad y concisión: Aunque puede tratar temas complejos, dividirlos en trozos digeribles con una redacción sencilla mejora la capacidad de ChatGPT para interpretar y reproducir la información con precisión.
Pruebas/Tendencias: En su evolución, ChatGPT ha pasado de un modelo puramente generativo a otro que puede aprovechar la información en tiempo real. Su preferencia por contenidos bien estructurados, semánticamente ricos y con un tono conversacional es evidente en la calidad de sus respuestas generadas, que a menudo reflejan estas características de sus datos de entrenamiento. El énfasis en “comprender la intención del usuario” también es primordial, ya que ChatGPT pretende satisfacer la necesidad subyacente a una consulta.
Perplejidad IA
Perplexity AI se posiciona como un “motor de respuestas”, centrado en proporcionar respuestas directas y con fuentes a preguntas complejas. Enfatiza la transparencia citando sus fuentes, lo que hace que la credibilidad de la fuente sea un factor crítico.
Preferencias y tendencias del tipo de contenido:
- Respuestas directas e intención de búsqueda: La función principal de Perplexity es responder preguntas. Por lo tanto, se prefiere el contenido que responde directa y detalladamente a preguntas específicas de los usuarios, centrándose en aportar valor en lugar de palabrería.
- Formato estructurado: Los títulos claros, las viñetas, las listas numeradas y los párrafos cortos son cruciales para que Perplexity analice y extraiga fácilmente los fragmentos relevantes para sus resúmenes de respuestas. Las tablas comparativas o las instrucciones paso a paso también son muy eficaces.
- Fuentes y enlaces creíbles: Este es un factor diferenciador importante para Perplexity. Se favorece el contenido que enlaza con fuentes autorizadas y reputadas (estudios académicos, informes industriales, datos gubernamentales). Utilizar un texto de anclaje claro para las citas y proporcionar contexto o análisis junto al enlace aumenta la credibilidad.
- Preguntas frecuentes y relacionadas: La perplejidad tira con frecuencia de contenidos que abordan preguntas de seguimiento y variaciones sobre un tema central. Incluir secciones completas de preguntas frecuentes o incrustar preguntas comunes relacionadas dentro del artículo aumenta significativamente la probabilidad de ser citado.
- Exactitud de los hechos: Dado su énfasis en las respuestas con fuentes, la exactitud de los hechos es primordial. El contenido debe ser rigurosamente verificado y actualizado.
- Concisión en las respuestas: Aunque exhaustivas, las respuestas directas proporcionadas deben ser concisas, para que Perplexity pueda extraerlas y presentarlas con eficacia.
Pruebas/Tendencias: La interfaz de usuario de Perplexity, que muestra de forma destacada las fuentes de sus respuestas, incentiva directamente a los creadores de contenidos para que den prioridad a la exactitud de los hechos, la claridad de las fuentes y las respuestas estructuradas. La función “Haz un seguimiento” subraya aún más su preferencia por los contenidos que anticipan y abordan consultas relacionadas.
Perspectivas generales de la IA de Google
Los Resúmenes de IA de Google (antes Experiencia Generativa de Búsqueda o SGE) son resúmenes generados que aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda de Google, con el objetivo de proporcionar respuestas rápidas sin necesidad de que los usuarios hagan clic en un sitio web. Aunque están impulsados por los LLM de Google, son un formato de salida específico dentro de la experiencia de búsqueda más amplia de Google.
Preferencias y tendencias del tipo de contenido:
- Respuestas concisas y directas por adelantado: El objetivo principal de una Visión General de la IA es responder inmediatamente a la pregunta del usuario. Por tanto, se favorece mucho el contenido que presenta la respuesta principal o la conclusión clave justo al principio de una sección o artículo.
- E-E-A-T y fiabilidad: Como parte del ecosistema de Google, se aplican los mismos altos estándares de E-E-A-T. Los resúmenes de IA proceden de fuentes fiables y autorizadas. Demostrar experiencia y credibilidad mediante contenidos bien documentados, biografías de autores y citas externas es vital.
- Contenido estructurado para la extracción: Las viñetas, las listas numeradas y los títulos claros facilitan que la IA identifique y extraiga la información clave para formar su resumen. Con frecuencia aparecen guías de “cómo hacerlo”, definiciones, explicaciones y comparaciones.
- Información concreta y objetiva: Las Perspectivas Generales de la IA prefieren contenidos que proporcionen hechos concretos, cifras y consejos procesables. Evita el lenguaje vago o el contenido excesivamente promocional.
- Resolución de problemas e instrucciones paso a paso: Los contenidos que abordan problemas comunes o proporcionan instrucciones claras y secuenciales suelen ser buenos candidatos para los resúmenes de IA.
- Marcado Schema: De nuevo, un marcado de esquema relevante puede ayudar a Google a comprender la estructura y la intención de tu contenido, aumentando sus posibilidades de ser seleccionado para una Visión general.
Pruebas/Tendencias: La propia naturaleza de las Perspectivas Generales de la IA -que proporcionan respuestas inmediatas y resumidas- revela la preferencia de Google por un contenido fácilmente digerible y que responda directamente a la intención del usuario. El desarrollo continuado de esta función indica un fuerte movimiento hacia una experiencia de búsqueda “sin clic” para muchas consultas, lo que hace que la optimización de las respuestas directas sea fundamental.
Copiloto Microsoft
Microsoft Copilot integra las capacidades de LLM en varios productos de Microsoft, como Bing Search, las aplicaciones de Microsoft 365 y Windows. Sus preferencias de contenido están muy influenciadas por su dependencia del índice de búsqueda de Bing y su papel como asistente de productividad e información.
Preferencias y tendencias del tipo de contenido:
- SEO tradicional sólido: Copilot, a través de Bing, sigue basándose en prácticas fundamentales de SEO. Un contenido de alta calidad y autoridad que se posicione bien en la búsqueda de Bing es un requisito previo para ser referenciado por Copilot. Esto incluye SEO técnico, optimización para móviles y velocidades de carga rápidas.
- Respuestas conversacionales y directas: Copilot está diseñado para interacciones conversacionales, por lo que se prefieren contenidos que respondan a las preguntas de forma clara y concisa en un formato de lenguaje natural.
- Datos estructurados y preguntas frecuentes: Utilizar el marcado schema e incluir secciones de preguntas frecuentes bien estructuradas ayuda a Copilot a comprender el contexto del contenido y a extraer información de forma eficiente para sus respuestas.
- Información fresca y actual: Microsoft ha hecho hincapié en que Copilot dé prioridad a la información fresca y actual. Actualizar regularmente el contenido, especialmente en temas que evolucionan rápidamente, puede mejorar la visibilidad.
- Perspectivas equilibradas: Copilot pretende ofrecer perspectivas equilibradas. Por lo tanto, es más probable que se aproveche el contenido que es exhaustivo y presenta la información de forma objetiva, en lugar de ser abiertamente promocional.
- Completa, precisa y autorizada: Como asistente, Copilot debe proporcionar información fiable. Se valora mucho el contenido que demuestre un conocimiento profundo y que sea preciso en cuanto a los hechos, procedente de fuentes acreditadas.
- Pruebas/Tendencias: La integración de Copilot en todo el ecosistema de Microsoft sugiere una preferencia por contenidos no sólo informativos, sino también fácilmente integrables en diversos flujos de trabajo. Su dependencia del índice de Bing significa que la fuerza del SEO tradicional es un factor importante, pero la naturaleza conversacional de Copilot apunta a una necesidad de contenido que pueda interpretarse fácilmente y reutilizarse para respuestas directas y resúmenes dentro de su interfaz conversacional.
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¿Necesitan las marcas una estrategia para cada plataforma LLM?
La respuesta es un matizado “sí, pero con una base común”.
Aunque hay preferencias distintas para cada plataforma, una estrategia básica sólida para un contenido eficaz en LLM tiene muchos puntos en común:
- Contenido de alta calidad centrado en el usuario: Esta es la piedra angular. El contenido debe estar bien documentado, ser preciso, perspicaz y realmente útil para el usuario. No prosperarán los contenidos “superficiales”.
- Legibilidad y estructura excepcionales: Los títulos claros, los subtítulos, los párrafos cortos, las viñetas, las listas numeradas y los elementos visuales (tablas, imágenes, vídeos) son universalmente beneficiosos. Mejoran tanto la comprensión humana como el análisis mecánico.
- Demuestra E-E-A-T: Demostrar pericia, experiencia, autoridad y fiabilidad es crucial en todas las plataformas. Esto implica citar fuentes creíbles, proporcionar credenciales de autor y construir una sólida reputación de marca.
- Lenguaje conversacional y orientado a las respuestas: Céntrate en responder directamente a las preguntas de los usuarios y escribe en un tono natural y conversacional. Anticipa la intención del usuario y estructura tu contenido en función de sus necesidades.
- Uso estratégico de Schema Markup: Implementar datos estructurados relevantes ayuda a todos los LLM a comprender mejor tu contenido, mejorando sus posibilidades de ser utilizado en respuestas directas, fragmentos enriquecidos o resúmenes.
- Mantén la higiene técnica del SEO: Un sitio web rápido, apto para móviles y seguro, con una indexación adecuada, sigue siendo esencial para la descubribilidad en todas las plataformas, ya que los LLM a menudo dependen de los índices de búsqueda existentes.
Sin embargo, el “sí” entra en juego cuando se consideran los matices y el énfasis que cada plataforma pone en determinados atributos de contenido o casos de uso específicos:
- El fuerte énfasis de Perplexity en las fuentes citadas y la transparencia significa que las marcas deben enlazar proactivamente con datos y estudios fidedignos dentro de su contenido.
- El formato de respuesta inmediata de los resúmenes de Google AI exige contenidos muy resumidos y que presenten la información clave por adelantado. Las empresas deben dar prioridad a la optimización del contenido para obtener definiciones claras y concisas y guías paso a paso.
- La capacidad de ChatGPT para entablar conversaciones extensas sugiere que los grupos de temas más profundos y semánticamente ricos, con contenidos interrelacionados, pueden ser muy beneficiosos para la comprensión global.
- La integración de Microsoft Copilot en las herramientas de productividad implica que se dará prioridad a los contenidos procesables, que respondan directamente a las necesidades de la empresa y sean fáciles de digerir para obtener información rápida. Su dependencia de Bing también significa que las empresas no deben descuidar su SEO en Bing.
Implicaciones estratégicas para empresas y marcas:
- Optimización Fundamental Primero: Antes de sumergirte en tácticas específicas de cada plataforma, asegúrate de que tu estrategia de contenidos está en consonancia con las mejores prácticas universales para la comprensión del LLM. Esto incluye la calidad del contenido, la estructura, el E-E-A-T y el SEO técnico.
- Mapeo de contenidos centrado en el público: Comprende las preguntas y la intención de búsqueda de tu público objetivo. Mapea tu contenido para responder directamente a estas consultas de forma clara, concisa y completa. Esto se alinea de forma natural con el funcionamiento de los LLM.
- Prioriza el contenido “listo para responder”: Para las consultas informativas, estructura el contenido de modo que las respuestas directas sean fácilmente extraíbles. Piensa en un contenido al estilo de los “fragmentos destacados”, pero con un toque LLM.
- Adopta los datos estructurados: El marcado de esquemas ya no es un “bonito detalle”, sino una herramienta fundamental para señalar el significado del contenido a los LLM.
- Supervisa y adáptate: El panorama de los LLM evoluciona rápidamente. Las empresas tienen que supervisar cómo se utiliza (o no se utiliza) su contenido en las distintas plataformas, analizar las respuestas generadas por el LLM relacionadas con su marca/industria y adaptar su estrategia en consecuencia. Las herramientas que rastrean la visibilidad de la marca en las respuestas generadas por la IA serán cada vez más importantes.
- Considera los canales de distribución de contenidos: Asegúrate de que tu contenido de alta calidad es accesible en plataformas públicas y rastreables. Ser citado y referenciado por otros sitios de gran autoridad también puede influir indirectamente en los resultados de los LLM, ya que éstos suelen favorecer el contenido de fuentes reputadas.
- Invierte en experiencia y autoridad: El énfasis en E-E-A-T significa que construir una auténtica experiencia y demostrar autoridad en tu nicho será una ventaja competitiva significativa. Esto incluye invertir en escritores expertos, citar investigaciones y mostrar la experiencia del mundo real.
Conclusión
En conclusión, aunque una estrategia única y global de contenidos “aptos para LLM” constituye la base fundamental, las empresas y marcas inteligentes desarrollarán un agudo conocimiento de las sutiles preferencias y prioridades de cada una de las principales plataformas de LLM. Esto no significa necesariamente crear piezas de contenido totalmente separadas para cada una, sino optimizar el contenido existente y la futura creación de contenido teniendo en cuenta estos matices específicos. El objetivo es maximizar las posibilidades de que tu valioso contenido se descubra, se comprenda y, en última instancia, aparezca como la respuesta autorizada en el diverso y cambiante panorama de la recuperación de información impulsada por la IA. La era de escribir tanto para las máquinas como para los humanos ya está aquí, y el éxito depende de dominar esta doble perspectiva.
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