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Los LLMs aparentemente han venido para quedarse. Y el tráfico que trae Google, a pesar de seguir siendo la principal fuente para muchos negocios, está cayendo en picado. Desde la llegada de las AI Overviews a Google esta tendencia se está acelerando brutalmente. Aquí nuestra gráfica de clics e impresiones:

Viendo esta gráfica, se puede ver en las últimas semanas las AI Overviews –esa respuesta a tu consulta que pone Google automáticamente en la parte de arriba– está haciendo estragos.

Uno de las principales novedades de este panorama es la fragmentación. Si echamos la vista atrás solamente 4 años había un único buscador, si dominábamos Google, fuera de manera orgánica o de pago, triunfábamos. La publicidad era el punto principal de la página de resultados, nadie salía por encima. Pero ahora sale por encima la AI Overview, Google ya no respeta ni al que le mantiene. Además hay muchísimos otros modelos diferentes que cada uno tiene una fuente de datos diferente. 

Una de las dudas que surgen cuando tienes una web llena de contenido es la de si deberíamos o no dar permiso a los LLM para que utilicen nuestro contenido para entrenarse o, quizás, deberíamos cerrarles el acceso. De momento algunos Chatbots están empezando a añadir enlaces para mostrar las fuentes de su contenido, pero el tráfico es mucho menor que el que proporcionaba Google.

Lo que yo pienso es que es difícil que los LLM dejen de existir y es muy probable que tengan que empezar a recompensar a los que traen el tráfico para alinear los objetivos con los de los que aportan el contenido. Y creo que estar bien posicionado para cuando esto suceda va a ser bastante importante. Por lo que yo apostaría por intentar aparecer ahí.  

Los chatbots tienen tres fuentes principales de información que para componer las respuestas a las preguntas que reciben: 

• El LLM (Large Language Model): a veces cometemos el error de confundir el modelo con el Chatbot. ChatGPT no es un modelo, es un Chatbot que utiliza modelos por debajo como o3 o GPT-4.5. Es importante esta distinción para entender que el LLM tiene un conocimiento prefijado que llega hasta el momento en el que terminó su entrenamiento. De hecho podemos preguntarle a un modelo cuál es su fecha de corte: la información con la que se le entrenó acaba en un punto del tiempo y el LLM no tiene conocimiento de los eventos posteriores. Pero, claro, esto haría que para muchas tareas el Chatbot fuera inútil. Y por eso añaden la segunda capa. 

• La búsqueda en internet. El Chatbot tiene la habilidad de buscar en Internet, analizar los resultados y utilizarlos para responderte. Ya entraremos más adelante en este tema, pero imagino que ya te habrás dado cuenta de la importancia de tener buen SEO para que esto tire. Aquí te dejo una lista con información de qué buscador utilizan los principales Chatbots. 

• El knowledge graph. Es una estructura que almacena entidades y las relaciones que hay entre ellas. Los nodos del grafo son cada una de las entidades y las conexiones entre ellas son las relaciones. Esta estructura de datos permite a los ChatBots conectar hechos y relacionarlos sin que aparezcan directamente en la información utilizada en su entrenamiento. Les proporciona la capacidad de inferir. Si pensamos en un elemento en el que están listadas un montón de entidades, lo primero que nos viene a la cabeza es la Wikipedia. Pero estos grafos son mucho mayores. Hay informaciones que indican que el knowledge graph de Google contiene 5000 millones de entidades. La Wikipedia “solamente” tiene 7 millones.

La combinación de estos tres elementos es lo que hace que funcione la aparente magia que ha cautivado a tantas personas. Y en estos tres elementos es en los que tenemos que intentar influir si queremos que nuestro contenido se repita en las respuestas relacionadas con nuestros productos. Si quieres una guía –muy– avanzada sobre el tema, aunque más centrada en el funcionamiento del chatbot que del LLM, yo te recomiendo ésta.

• Todos lo sabréis pero un LLM lo que hace es coger un corpus de datos gigante, lo tokeniza y lo utiliza para predecir cuál es el siguiente token (o palabra) que debe devolver al usuario. Algunas consideraciones:
• El corpus es estático y, como hemos visto antes, su conocimiento del mundo actual termina en la llamada fecha de corte. Se utiliza la búsqueda web para suplir esta falta de conocimiento pero el LLM puro no conoce los hechos sucedidos pasada su fecha de corte.
• Despídete del mito: no puedes hacer que un LLM hable de ti hablándole de ti. Existe la memoria, pero solamente para tu sesión o tu usuario, por lo que la memoria no es colectiva y las respuestas que recibas se pueden basar en tus preguntas, pero no modifican el LLM. Sí que es cierto que se puede proporcionar feedback que puede modificar las respuestas del LLM en el futuro, como las flechitas con las que proporcionamos si una respuesta nos parece buena o mala. Pero para que esto modifique el comportamiento del LLM tiene que recibirse mucho feedback en esta dirección. 
• Para entrar en el corpus del LLM deberíamos permitir que los distintos crawlers sean capaces de descubrir tu contenido, visitarlo y almacenarlo.  El paso obvio es verificar que nuestro Robots.txt no está bloqueando los bots, especialmente los de los LLMs
• Además del robots.txt, hay una propuesta de crear un estándar en el que incluyamos información estructurada para los LLM. Consiste en la creación de un fichero similar al robots.txt llamado llms.txt. En él la idea es incluir información que queremos de nuestra web que queramos que los LLM descubran rápidamente. Puede parecer una tontería pero ya hay cientos de webs que lo implementan, entre ellas la de la documentación de Anthropic, creadores de Claude. 

Una de las principales formas de aparecer habitualmente en los resultados que proporciona un Chatbot es tener buen SEO. Se habla de la muerte del SEO y hay que tener claro que está bastante vivo y que, ya veremos después, hay diversas prácticas típicas del SEO que son clave para tener buenos resultados aquí. Algunas consideraciones:

• Como veíamos arriba, cada uno de los Chatbots utiliza una fuente de información distinta. Hasta ahora todo lo que necesitábamos era estar posicionados en un buscador ya que Google tenía una cuota de mercado gigantesca. Pero ahora va a empezar a tener sentido intentar aparecer en la búsqueda de Bing o incluso de otros buscadores aún más minoritarios. 
  
• Ahora tenemos que tener en cuenta que el Chatbot va a buscar información sobre nosotros y la va a condensar en una respuesta. Por eso tenemos que ser cuidadosos con los mensajes que transmitimos y que transmiten de nosotros. Perfiles como las redes sociales o el propio Google Maps son importantes. Se acabó que nuestra web vaya por un lado y el resto de nuestros perfiles por otro. 
  
• También es muy importante ser cuidadoso con el UGC (User generated content), el contenido que los usuarios publican sobre nosotros. Es necesaria una monitorización constante de los sitios de reseñas o de lo que se habla sobre nosotros en las redes sociales. Y también es necesario intentar persuadir a los usuarios de que el mensaje que transmitan sobre nosotros sea el que queremos. 
  
• Es posible que una de las páginas que mejor definen quiénes somos es la página de about. Pon cuidado en hacerla bien y en que siga la misma línea de todo lo demás que cuentas. Probablemente sea más importante en páginas personales que en las empresariales. 
  
• EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness and Trustworthiness): la autoridad en un campo vuelve a ser muy importante. Si tu trabajo fuera elegir una única respuesta que dar sobre un tema, buscarías la opinión de la persona con más autoridad que conocieras. Pues ese es el trabajo del chatbot. Hay muchísimo escrito sobre este tema pero cosas que influyen: premios, certificaciones, publicaciones o contactos con las personas más influyentes del sector son buenas maneras de mostrar tu autoridad. No solamente basta con tenerlas, también tienes que mostrarlas en tu web y el resto de los canales con los que puedes compartir la información. 

Como ya hemos comentado antes, el Knowledge Graph es la red de entidades que utilizan los LLM internamente para entender qué son las cosas y cómo interactúan. Algunas recomendaciones:

• La forma más sencilla de comprobar si se está en el grafo de Google es ver si cuando buscas tu marca o tu nombre aparece un knowledge panel. Si quieres tener uno, aquí hay una guía sobre el tema. Lo que viene a ser esto: 

• También hay una API gratuita para consultar si estás en ese grafo, pero necesitas una key de Google. La API se llama Knowledge Graph API. Aquí podéis ver el resultado de Acumbamail y, como podéis comprobar, lo que sabe de nosotros es una puta mierda. 

• Si lo has comprobado y no estás en el grafo de publicaciones, el primer paso es tener un Google Business Profile actualizado. 
• Además, implementar correctamente el Schema Markup en tu página web, aquí tienes información de cómo implementarlo. Es recomendable implementarlo en cada uno de tus contenidos, no solamente en la home e indicar qué es cada cosa. Hay tropecientos tipos de marcados diferentes y aquí tienes un artículo bastante decente sobre el tema.
• Intentar tener enlaces y sitios en páginas de autoridad gorda. En todos sitios se recomienda la Wikipedia –es un puto dolor conseguir una página ahí–, Wikidata –más sencillo– u otras como Crunchbase o LinkedIn. 

Hay una cosa clara sobre toda esta revolución: las empresas con más marca van a ser las que salgan mejor paradas en este tipo de negocios. Y esto no es la mejor de las noticias para las empresas pequeñas o las que están empezando. Si ya era difícil entrar en una lista de diez resultados de la primera página de Google, imagínate entrar en una respuesta donde te van a hablar de dos o tres empresas. 

Tampoco es que esto sea una novedad frente al panorama actual del SEO, donde ya sabemos que Google está favoreciendo la reputación global más allá de la calidad del contenido. 

Cuanto más prominente sea una marca, más menciones tendrá en el corpus de entrenamiento del LLM. Por lo tanto, hay que intentar hacer marca y, sobre todo, hay que intentar que nuestra marca se relacione con otras parecidas. Si antes ya era importante realizar esfuerzos para que nuestra marca sea reconocida, ahora lo es mucho más. 

Además, con el descenso del tráfico relacionado con Google, relacionarse con las audiencias de otros va a convertirse en una de las tendencias para adquirir nuevos clientes.  

La forma más clara de mostrar una relación con otras entidades es mediante enlaces. Hay estudios que indican que hay poca correlación entre el número de Backlinks y las menciones en los LLM, como este:

Pero, personalmente, yo creo que va a haber mucha ganancia en conseguir enlaces de mucho valor para nuestra industria. Y me explico:

• Los LLM que buscan en la web –generalmente indican sus fuentes– van a seguir utilizando fuentes externas en las que, si conseguimos un enlace, conseguiremos que nuestra marca sea mencionada por el LLM. Ganancia directa. 
• Los knowledge graphs van a entender mejor qué somos si conseguimos que gente relevante de nuestro entorno nos enlace.
• Los enlaces nos van a proporcionar apariciones en los datasets de entrenamiento de los LLM. Sobre todo si aparecemos en los artículos que el LLM ya está utilizando como fuente de información y que nos muestra como fuente. 

Por estos motivos creo que va a haber un resurgir del linkbuilding pero menos basado en la calidad general de un dominio y más centrado en la autoridad que una web tiene en un campo concreto. Aparecer en las listas de herramientas más relevantes de tu sector en múltiples artículos va a ser muy importante. 

Por otro lado, algo que va a resultar muy interesante es tener un buen enlazado interno. Hablamos de enlazado interno cuando nos referimos a enlaces que se realizan entre dos páginas de nuestra propia web. Siempre ha sido importante para Google, pero ahora que los LLM utilizan tanto contexto, creo que va a tomar una especial importancia. 

Como yo empezaría a organizar este Link building interno es empezando por las páginas de tu dominio que ya aparecen como referencia del Chatbot cuando haces búsquedas, porque así sabrás que son páginas que ya conoce. Repasarlas y hacer una buena estrategia de enlazado de páginas claves desde ella. 

No se le pregunta igual a un Chatbot que a un buscador. Ya no estamos buscando diez resultados, estamos buscando una respuesta. Y eso hace que lo que tengamos que proporcionar al usuario sean respuestas a preguntas. 

Una buena idea puede ser preguntarle a tus usuarios dudas o cuestiones relacionadas con el dominio de conocimiento en el que se encuentra tu empresa e intentar crear páginas resolviéndolas. 

Hay otro punto interesante y es que cuando buscamos en Google generalmente utilizamos algo genérico y después investigamos sobre las respuestas. Pero cuando preguntamos a un Chatbot, como solamente vamos a recibir una respuesta, generalmente afinamos mucho más la búsqueda. Y, en muchas ocasiones, el Chatbot hace una búsqueda en Google citando nuestras palabras. Y esa búsqueda, mucho más específica, va a acabar en páginas más orientadas al llamado long tail, páginas que responden a una búsqueda muy concreta, que a búsquedas más genéricas. En resumen: muchas empresas ya lo hacen, pero centrar el tiro en keywords más concretas puede ser buena idea. 

Además, en el lenguaje natural aparecen más variaciones y sinónimos que en la búsqueda en Google, somos más naturales y conversacionales. Quizás haya que tenerlo en cuenta a la hora de crear el contenido y tratar de imitar cómo los usuarios preguntarían a la hora de crear nuestros títulos y cabeceras. 

La creación de contenido va a cambiar mucho pero creo que va a seguir siendo una pata importante como canal de adquisición orgánico. Algunas consideraciones para escribir mejor en la era de los chatbots:

• Los Chatbots, como ya hemos comentado anteriormente, reciben consultas mucho más concretas que los buscadores. Por eso deberíamos intentar tener artículos para cada uno de los enfoques  de un tema. La idea es tener una guía para principiantes, errores comunes, entrevistas o casos de uso todo sobre el mismo tema para así conseguir cubrir el mayor rango de preguntas posible. Una forma interesante de hacer esto es la construcción de Topic Clusters. 
• Algunos LLMs –ChatGPT sin ir más lejos– no ejecutan Javascript, por lo que es importante que nuestros artículos muestren bien el contenido en el caso de que éste esté desactivado.
• Aplicar la llamada escritura semántica. Suena muy  complejo pero básicamente consiste en utilizar correctamente el marcado en los bloques que tenemos. Esto hará que el contenido sea más digerible para los crawlers. Aquí hay información aplicable sobre el tema. 
• Es más importante que nunca que el contenido que crees en todos tus canales sea coherente. Tener al típico community manager que te lleva las redes sociales de forma independiente y publica un poco como quiere puede hacer que se confunda tu mensaje y lo que buscamos es alinear y no hacer cosas distintas en cada canal. 
• Hay que incluir datos originales. Además del contenido recauchutado que todo el mundo sabe hacer, hay que intentar incluir un punto de investigación o estadísticas o similar para que, si alguien busca datos relacionados el Chatbot acabe en tus artículos. Una buena forma de conseguir datos originales es lanzar encuestas a tu audiencia. 
• Si no tienes datos originales, al menos aporta una perspectiva propia. Si lo que quieres es repetir como un papagayo lo que ya está escrito, la propia IA lo va a hacer mejor que tú. Si aportas perspectivas distintas sin decir tonterías, probablemente te cite por tu originalidad ya que en muchas ocasiones intenta añadir distintos enfoques. 

Creo que intentar aparecer en las conversaciones que tienen los Chatbots con los usuarios es interesante. Mucho tráfico de búsqueda se va a derivar ahí, van a aparecer nuevas formas en las que los Chatbots van a enviar tráfico a los creadores del contenido y es interesante estar ahí desde el principio.

Además, casi cualquier cosa de las que hemos descrito aquí para mejorar la aparición en los LLMs repercutirá positivamente en muchos otros aspectos de marketing: mejor link building, mejor marcado on-page, mejor posicionamiento en buscadores e incluso mejor marca. 

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