Cómo diseñar tu estrategia de SEO para modelos de lenguaje grande (LLM): ¿se puede utilizar la misma para todos los motores de búsqueda basados en IA?

Se ha publicado un estudio reciente que revela que las recomendaciones de marcas en las respuestas de búsqueda generadas por IA varían en el 62 % de los casos.

Esto significa que los motores de IA no seleccionan siempre a las mismas personas, marcas, empresas o productos en las búsquedas. Las respuestas pueden variar ligeramente en función del motor de IA e incluso de otros factores, como la ubicación.

Así que quizá te preguntes: ¿se puede aplicar una estrategia de SEO basada en modelos de lenguaje grande (LLM) que sirva para todo?

Hablemos de ello.

¿Se puede aplicar una estrategia de SEO LLM genérica?

Sí, hasta cierto punto.

En esencia, los motores de búsqueda basados en IA funcionan de manera muy similar. Su objetivo es procesar consultas, recuperar información, recopilarla y generar una respuesta.

Las diferencias se observan en aspectos como el contexto y los datos de entrenamiento.

Tomemos como ejemplo esta pregunta: «¿Quiénes fueron los mejores artistas musicales de principios de la década de 2000?»

Si le preguntas a ChatGPT, obtendrás listas ordenadas con viñetas de artistas y una breve explicación de por qué ese artista figura en la lista. Todas están organizadas por género (pop, hip-hop, etc.):

Ahora bien, si le haces exactamente la misma pregunta a Gemini, la estructura y la información que ofrece son muy diferentes:

Gemini, por su parte, clasifica los temas según los éxitos de las listas y los que marcan un género. Se trata de la misma consulta, pero con dos enfoques distintos en cuanto a la forma de presentar la información.

Basta con comparar estas dos consultas de ejemplo para darse cuenta de cómo difiere el proceso de «razonamiento». ChatGPT lo abordó desde el punto de vista de «quién es el mejor en cada género», mientras que Gemini se centró en los mejores artistas en general, señalando a una persona concreta como el artista que definió el género.

Por lo tanto, aunque hay artistas que se repiten y la información es similar, el formato y el enfoque son diferentes.

Si quieres conocer en profundidad cómo procesan los modelos de lenguaje grande (LLM) las mismas consultas, he realizado un análisis detallado de cómo responden los motores de búsqueda basados en IA a la misma consulta; allí podrás hacerte una idea más clara.

Sin embargo, con solo echar un vistazo a esta pequeña muestra, se puede ver que una estrategia general de SEO para modelos de lenguaje grande (LLM) es útil para sentar las bases, pero es posible que haya que ajustar ciertos enfoques en función de los LLM a los que te dirijas.

¿Por qué los modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen respuestas diferentes?

Como ya he mencionado, los modelos de lenguaje grande (LLM) tienen una estructura básica similar, pero por lo demás hay muchas variables.

Estos son factores que pueden influir en las respuestas que generan los modelos de lenguaje grande (LLM):

• Actualidad de los datos de entrenamiento: los modelos de lenguaje grande (LLM) varían en función de la actualidad de los datos con los que se han entrenado. Algunos LLM se entrenan con datos más recientes, lo que puede dar lugar a respuestas diferentes a las de un LLM entrenado con datos más antiguos.
• Método de recuperación: los modelos de lenguaje grande (LLM) suelen extraer información de sus datos de entrenamiento o de Internet. El método de recuperación que utilizan en primer lugar depende de la plataforma.
• Autoridad frente a actualidad: sabemosque tanto la autoridad como la actualidad son factores que influyen en las respuestas de los modelos de lenguaje grande (LLM), pero ¿en qué medida? Algunos LLM dan más peso ala autoridad que a la actualidad, y viceversa.
• Interpretación de la consulta:los motores de búsqueda basados en IAinterpretan la misma consulta de forma diferente, lo que da lugar a respuestas ligeramente distintas por parte de los distintos modelos de lenguaje grande (LLM).
• Relevancia de la ubicación: La ubicación del usuario puede influir en los resultados de determinadas búsquedas, especialmente cuando se trata de búsquedas locales.

La diferenciación en función de estos factores puede ayudar a explicar por qué una marca puede aparecer en una posición más alta en la respuesta de un modelo de lenguaje grande (LLM) que en la de otro, y por qué se mencionan unas marcas en lugar de otras.

Cuándo optar por una estrategia general de SEO con modelos de lenguaje grande (LLM) frente a optimizaciones específicas

A estas alturas, es posible que te sientas abrumado. La idea de tener que crear una estrategia específica para cada modelo de lenguaje grande (LLM) puede parecer una tarea titánica, y lo es. Por eso, lo importante es simplemente ser consciente de cuándo y dónde estás optimizando para modelos de lenguaje grandes concretos.

Una estrategia general de SEO para másteres en Derecho te servirá de buena base para empezar y ganar algo de visibilidad. Sigue prácticas como:

• Contar con contenido claro y fiable que ofrezca respuestas directas
• Mostrar sugerencias de segmentación relevantes para tu contenido
• Conseguir que la marca aparezca de forma constante en Internet
• Aprovechamiento de los datos de estructura
• Crear una estructura del sitio web fácil de consultar
• Contar con una identidad de marca clara y coherente en todas las menciones

Este enfoque general te proporciona una buena base para estar presente en los modelos de lenguaje grande (LLM).

Entonces, ¿cuándo empiezas a centrarte en optimizaciones más deliberadas?

A continuación se presentan dos situaciones clave en las que se justifica realizar optimizaciones deliberadas:

• Tu público se concentra en una plataforma concreta: si observas que la mayor parte de tu tráfico procede de un LLM específico, eso indica que deberías realizar algunas optimizaciones específicas para la plataforma en la que se concentra la mayor parte de tu público.
• Estás observando lagunas en tu visibilidad: siapareces en las respuestas de una plataforma, pero no en otra, es una señal de que necesitas realizar algunos ajustes específicos para cada plataforma a fin de garantizar tu visibilidad.

¿Te identificas con alguna de estas situaciones? Si es así, empieza a investigar la plataforma de LLM que hayas elegido para ver qué ajustes específicos debes realizar para aumentar tu visibilidad.

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