Guía de marketing sobre términos de búsqueda por LLM: del SEO al AEO

El auge de la IA generativa está cambiando la forma en que la gente busca en línea: hoy en día, el 55% de las personas utiliza la búsqueda con IA para investigaciones generales. Incluso los usuarios que buscan en Google y otros motores de búsqueda ahora obtienen respuestas directamente en la página sin necesidad de hacer clic en tu sitio web.

Como resultado, los especialistas en marketing deben adaptar su estrategia para encontrarse con los usuarios donde realizan sus búsquedas, es decir, en los buscadores y los LLM. Pero entender este espacio requiere navegar por un mundo nuevo de jerga de IA —AIO, GEO, RAG— que puede resultar abrumador.

En este artículo, te explicaremos qué significa realmente cada uno de estos términos, cómo funcionan juntos y cómo adaptar tu estrategia de marketing para un mundo de búsqueda donde la IA es lo primero.

Los fundamentos del SEO

La búsqueda con IA no surgió de la nada; se basa en los mismos cimientos que el SEO. Antes de explorar el nuevo panorama, vamos a afianzarnos en los conceptos que ya conoces.

Optimización para motores de búsqueda (SEO)

El SEO es la ciencia de mejorar tu contenido para obtener una mejor posición en los resultados de los motores de búsqueda.

El manual tradicional de SEO era relativamente sencillo: investigar los términos que busca tu audiencia, crear contenido enfocado en esas palabras clave y convencer a otros sitios web de que enlacen al tuyo. Los motores de búsqueda como Google rastrean tu sitio, indexan tu contenido y determinan tu clasificación basándose en señales de relevancia y autoridad.

Página de resultados del motor de búsqueda (SERP)

La SERP es exactamente lo que parece: la página que ven los usuarios después de introducir una consulta de búsqueda. Durante años, las SERP siguieron un patrón predecible: anuncios pagados en la parte superior, seguidos de resultados orgánicos mostrados como enlaces azules, a menudo con fragmentos destacados o listados de empresas locales intercalados. Como resultado, los usuarios aprendieron a escanear los resultados, evaluar opciones y hacer clic para obtener respuestas. Los especialistas en marketing, por su parte, optimizaban para ganar visibilidad y competían por las primeras posiciones, ya que eran las que generaban más tráfico.

Pero a medida que la IA cambia la forma en que los motores de búsqueda entienden y clasifican el contenido, el futuro del SEO está cambiando. Las páginas de resultados actuales incluyen cada vez más contenido generado por IA que responde a las preguntas directamente, sin necesidad de que los usuarios hagan clic en un sitio web.

Entender los LLM y lo que ven los usuarios

Los sistemas de IA están leyendo tu contenido y utilizándolo para responder preguntas directamente en las páginas de resultados de búsqueda. Este cambio está transformando fundamentalmente lo que ven los usuarios al buscar y cómo debes optimizar tu contenido.

Modelo de lenguaje grande (LLM)

Un LLM es un sistema de IA entrenado con grandes cantidades de texto para comprender y generar respuestas similares a las humanas. Imagínalo como un programa informático que ha leído miles de millones de páginas web, artículos y foros, y que ha aprendido a predecir qué palabras deben seguir en cualquier contexto dado.

Los LLM como GPT-4, Claude y Gemini entienden el contexto, los matices y la intención de una forma que la coincidencia de palabras clave tradicional nunca podría. Pueden recibir una pregunta como "¿Cómo mido el ROI de mis esfuerzos de marketing de contenidos?" y generar una respuesta reflexiva y contextual en lugar de simplemente devolver una lista de enlaces.

Para los especialistas en marketing, tu contenido y tus páginas de destino ya no solo compiten por posicionarse para palabras clave específicas. Compiten por ser comprendidos, citados y referenciados por sistemas de IA que pueden leer y digerir tu contenido como lo haría un humano. Esto significa que debes optimizar tanto para los lectores humanos como para la comprensión de la IA.

Resúmenes de IA (AIO)

Los resúmenes con IA son las síntesis impulsadas por inteligencia artificial de Google que aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda, ofreciendo respuestas completas a las consultas de los usuarios antes de mostrar los resultados tradicionales. Cuando buscas algo como "cómo mejorar las tasas de apertura de correos electrónicos", es posible que veas una respuesta detallada que sintetiza información de varios sitios web de marketing en una única respuesta coherente.

Esto a menudo elimina la necesidad de que los usuarios hagan clic en un sitio web, lo que se conoce como búsqueda de cero clics. Aunque los fragmentos destacados y los paneles de conocimiento han proporcionado respuestas directas durante años, los resúmenes con IA han hecho que las experiencias de cero clics sean mucho más comunes y sofisticadas.

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El sistema funciona recuperando información relevante de toda la web y utilizando modelos de lenguaje (LLM) para sintetizar un resumen coherente. En lugar de copiar de una sola fuente, recurre a múltiples materiales autorizados para generar explicaciones originales y con un tono natural. Los usuarios obtienen respuestas instantáneas y completas, y la IA se encarga del trabajo pesado de investigación y síntesis por ellos.

Para los especialistas en marketing, esto crea un nuevo panorama complejo. Incluso cuando tu contenido sirve como fuente para las respuestas generadas por IA, es posible que los usuarios nunca visiten tu sitio web, lo que lleva a una disminución del tráfico orgánico a pesar de la influencia de tu contenido. Las métricas tradicionales, como las tasas de clics y las conversiones directas, se vuelven indicadores menos fiables del rendimiento del contenido.

Sin embargo, ser citado constantemente por los sistemas de IA puede establecer a tu marca como una autoridad de confianza. Los usuarios ven a tu marca asociada con información útil y precisa, lo que genera reconocimiento y confianza con el tiempo, incluso si no se refleja inmediatamente en las métricas de tráfico. Con la búsqueda por IA, ser la fuente en la que los sistemas de IA confían y a la que hacen referencia podría ser más valioso que ocupar el primer puesto para una palabra clave específica.

Las nuevas estrategias de optimización

Aunque los principios tradicionales de SEO siguen siendo importantes, los especialistas en marketing deben incorporar estrategias diseñadas específicamente para las experiencias de búsqueda impulsadas por IA.

Búsqueda conversacional

La búsqueda conversacional representa el cambio de las consultas basadas en palabras clave a preguntas en lenguaje natural, lo que hace que la búsqueda sea más intuitiva. En lugar de escribir "mejores prácticas de email marketing", los usuarios ahora preguntan: "¿Cuál es la forma más efectiva de escribir correos electrónicos que la gente realmente quiera leer?"

En lugar de crear contenido en torno a palabras clave, los especialistas en marketing deben crear contenido que responda directamente a las preguntas que la gente realmente hace a los sistemas de IA y a los asistentes de voz. Considera la diferencia entre optimizar para "generación de leads B2B" frente a "¿Cómo consigo más leads cualificados para mi negocio B2B?"

Optimización para motores generativos (GEO)

La optimización para motores generativos es el proceso de optimizar el contenido para motores de búsqueda impulsados por IA que generan respuestas en lugar de solo devolver enlaces. A diferencia de la búsqueda tradicional, donde optimizas para aparecer primero, aquí optimizas para ser citado y referenciado por los sistemas de IA.

Los sistemas de IA son cada vez más sofisticados a la hora de identificar fuentes autorizadas, y es más probable que hagan referencia a contenido que demuestre un conocimiento y una experiencia genuinos. Para adaptarse a este nuevo cambio de paradigma, aquí tienes algunas tácticas a considerar:

• Céntrate en la profundidad y precisión del contenido,
• añade marcado de datos estructurados para ayudar a los sistemas de IA a entender tu contenido,
• construye una arquitectura de información lógica que sea fácil de seguir,
• crea secciones temáticas claras y encabezados descriptivos

Optimización para motores de respuesta (AEO)

La optimización para motores de respuesta se centra en redactar contenido para que sea elegido como fuente de las respuestas generadas por IA. Aunque a menudo se usa indistintamente con GEO, la AEO se centra más específicamente en crear contenido que responda directamente a preguntas concretas en un formato que los sistemas de IA puedan extraer y utilizar fácilmente.

En lugar de intentar posicionarte primero para términos amplios como "marketing de contenidos", podrías centrarte en ser la fuente definitiva para preguntas específicas, como "¿Con qué frecuencia debo publicar en LinkedIn para obtener la máxima interacción?". Esto requiere identificar las preguntas exactas que hace tu audiencia y crear contenido que proporcione respuestas claras y prácticas.

El contenido para AEO tiende a ser más estructurado y directo que las publicaciones de blog tradicionales. Piensa en formatos de preguntas frecuentes, guías paso a paso y contenido que vaya directo al grano. Estás creando recursos que los sistemas de IA pueden referenciar con confianza al generar respuestas.

Cómo funciona la base técnica de la IA

Entender la tecnología detrás de la búsqueda por IA te ayuda a optimizar con mayor eficacia. No hace falta que te conviertas en científico de datos, pero captar estos conceptos clave te hará un profesional del marketing más estratégico.

Generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación aumentada por recuperación combina la recuperación de información con la generación de texto para crear respuestas completas. Imagínalo como un proceso de dos pasos: primero, el sistema de IA busca información relevante en la web y, después, la utiliza para generar una respuesta coherente.

Por ejemplo, cuando alguien busca "mejores prácticas para asuntos de correo electrónico", el sistema de IA no se limita a sus datos de entrenamiento de hace meses o años. En su lugar, busca activamente información actual sobre email marketing, encuentra artículos y estudios relevantes, y sintetiza esa información fresca en una respuesta integral.

Para los profesionales del marketing, esto significa que cuanto mejor sea tu contenido para ser encontrado y comprendido durante el proceso de recuperación, más probable será que se incorpore a las respuestas generadas por IA. Además, el contenido confuso, desorganizado o que se va por las ramas tiene menos probabilidades de ser seleccionado durante la fase de recuperación o de utilizarse eficazmente durante la generación.

Por tanto, tu sitio web y tu contenido deben ser tanto localizables durante la recuperación como utilizables durante la generación. Esto implica tanto una optimización técnica, como un marcado adecuado y encabezados claros, como decisiones editoriales, incluyendo la redacción de declaraciones claras y basadas en hechos que los sistemas de IA puedan citar con confianza.

Protocolo de contexto de modelo (MCP)

El protocolo de contexto de modelo es un marco que permite a los modelos de IA acceder y utilizar fuentes de datos externas en tiempo real. Mientras que el RAG suele trabajar con contenido web, un MCP permite a los sistemas de IA conectarse directamente con bases de datos, API y otras fuentes de datos estructurados.

Si tu empresa cuenta con bases de datos de información de productos, datos de clientes o conocimientos del sector, el MCP podría permitir que los sistemas de IA accedan a esa información directamente al generar respuestas. Esto podría darte una ventaja competitiva en los resultados de búsqueda por IA al proporcionar información más actual y completa que la de los competidores que solo dependen del contenido web. El servidor MCP de Webflow, por ejemplo, cuenta con herramientas que permiten a los agentes de IA acceder a información en tiempo real sobre tus sitios, colecciones y otros objetos, lo que facilita sugerencias de código y resolución de problemas más precisas y contextuales.

Qué significa la búsqueda por LLM para tu estrategia de marketing

Tu estrategia de marketing debe tener en cuenta tanto a los lectores humanos que hacen clic en tu sitio web como a los sistemas de IA que podrían citar tu contenido. Aquí tienes algunos consejos prácticos para adaptarte a este cambio:

1. Audita tu contenido existente para comprobar si es apto para la IA y las consultas conversacionales. Revisa tu contenido de mejor rendimiento y pregúntate: ¿podría un sistema de IA extraer fácilmente la información clave de aquí? ¿Tus puntos principales están claramente expuestos y bien fundamentados? ¿Tu contenido responde a las preguntas reales que hace tu audiencia o solo se centra en palabras clave? Reestructura tu contenido para servir mejor tanto a los lectores humanos como a los sistemas de IA. Esto podría significar añadir secciones de preguntas frecuentes, ofrecer respuestas más directas a preguntas comunes y reorganizar la información para que sea más fácil de escanear. El objetivo es hacer que tu experiencia sea lo más accesible posible para los sistemas de IA que buscan fuentes autorizadas. Replantea el éxito, pasando de las métricas de conversión inmediata a tu influencia más amplia en el sector. Cambia las estrategias de SEO centradas en el tráfico por estrategias de contenido centradas en la autoridad. Aunque el tráfico web sigue siendo importante, generar autoridad ante los sistemas de IA que citan constantemente tu contenido puede ser más valioso a largo plazo.

Los profesionales del marketing que se adapten rápidamente a la búsqueda por IA mantendrán y aumentarán su influencia, mientras que aquellos que se aferren a enfoques anticuados se volverán cada vez más invisibles para su audiencia.