¿Cómo posicionar en las IAs? ¿Podemos conseguir que la IA recomiende tu empresa en sus respuestas?

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Hoy nos toca hablar sobre cómo posicionar en las IAs. ¿Será posible que tu empresa aparezca en las respuestas que ofrecen las Inteligencias Artificiales a sus usuarios? Me hago entender. Lo que en este artículo que vengo a contar es lo siguiente: hay gente haciendo consultas a ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Copilot, Claude… y al sursum corda tales como: «mejores dentistas en Málaga» o «qué abogados llevan casos de familia en Santander» o también «dónde venden los mejores pasteles de Madrid«. Y si tú eres dentista con clínica en Málaga, abogado en Santander o tienes una bendita pastelería en Madrid, querrás aparecer ahí, nada menos que recomendado por ChatGPT, que para la gente es algo así como el Oráculo de Delfos de hoy.

Y aquí es donde nos nace la pregunta esta de cómo posicionar en las IAs. ¿Es posible actuar en mi web para que la refieran estos nuevos cacharros que generan respuestas y que poco a poco utiliza todo el mundo? ¿Es sensato mirar para otro lado e ignorar el papel preponderante que está tomando esto en nuestro día a día?

Es conveniente decir que el SEO tradicional no ha muerto, para nada. Hay que seguir posicionando en Google. El SEO sigue siendo rentable, muy rentable. Lo que estamos diciendo es que ahora también hay que pelear en un nuevo ring. Por ahora, lo que estamos observando son dos realidades:

• Los usuarios realizan búsquedas en las IAs que tienen que ver con sus indagaciones previas a una compra (hace apenas unos días ChatGPT sacó su modo agente para asistir en la compra)
• Los usuarios siguen utilizando muy mayoritariamente Google para buscar negocios, proveedores, contrataciones…

Es decir, tenemos que estar en los dos lugares a la vez, porque además tiene pinta de que no se van a fagocitar sino a combinar. Van a coexistir en modelos híbridos y el usuario va a elegir en cada búsqueda cuál es su mejor respuesta.

De buscadores a respuestas: por qué las IAs alteran el juego del SEO

Las interfaces de búsqueda están virando del “diez enlaces azules” a respuestas sintéticas. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) —como ChatGPT, Gemini o Perplexity— reducen el número de clics y priorizan fuentes “citable-friendly”: claras, coherentes y con señales sólidas de calidad editorial. El objetivo deja de ser solo el ranking y pasa a ser la presencia en la respuesta: aparecer citado, recomendado o usado como fuente.
En ese contexto, el éxito depende de tres vectores: cobertura exhaustiva de entidades, claridad estructural y señales de confianza verificables.

Del clic al “cero clic”: cambios en el consumo informativo. ¿Cómo posicionar en las IAs?

Las respuestas generativas satisfacen parte de la intención sin abandonar la interfaz. Páginas que antes vivían del “how-to” genérico compiten ahora con resúmenes que integran varias fuentes. La diferenciación reside en aportar datos originales, metodologías replicables y evidencias fáciles de reutilizar por los modelos.

Intención mixta y nuevos objetivos: mención, cita y cobertura en respuestas

En la práctica, se trabaja por mención consistente en prompts variados, cita explícita cuando la IA incluye fuentes y share of answer (proporción de respuestas donde una marca/fuente aparece). Este marco convive con objetivos clásicos: tráfico, CTR, coberturas y conversiones.

Fundamentos para ser “citable” por un LLM

Los modelos priorizan señales que reduzcan la incertidumbre: quién dice qué, con qué soporte y desde cuándo. Digamos que lo que quieren ofrecer frente a las respuestas tradicionales de Google es una respuesta más elaborada y —suponen ellos— más fundada. Por eso dan mucha importancia a experiencia, autoridad del que habla, cifras comprobables, etc. Digamos que a partir de aquí establecen algo así como unos pilares para construir:

Entidades, EEAT y consistencia editorial

• Entidades: definir claramente personas, organizaciones, productos y conceptos clave.
• EEAT (Experiencia, Pericia, Autoridad y Confianza): autoría visible, fuentes verificables, política editorial, actualización de contenidos y trazabilidad de datos.
• Consistencia: nombre de marca, datos de contacto y descripciones alineadas en web, perfiles, directorios y medios.

Datos estructurados y fuentes canónicas que los modelos prefieren

• Schema.org (Organization, Person, Article, Product, FAQ, Review) para describir con precisión.
• Fuentes canónicas: páginas “Sobre…” completas, perfiles de autor, whitepapers, estudios propios y documentos técnicos.
• Señales externas: aparición en medios relevantes, citas académicas, directorios profesionales y reseñas verificadas.

Arquitectura de contenidos orientada a respuesta

El contenido que más “permea” en los modelos combina una estructura clara con una cobertura temática profunda.

Te lo digo en pedestre: las IAs quieren webs con mucho contenido muy especializado. No quieren webs que hablen un poco de todo sino un mucho de poco.

Titulares, resúmenes ejecutivos y FAQs que alimentan a los modelos

• Titulares informativos + sumarios iniciales que definan el tema, aporten contexto y destaquen 2–3 cifras o conclusiones.
• Preguntas frecuentes con respuestas directas de 50–120 palabras, ideales para ser citadas.
• Glosarios de términos del sector y cuadros de decisión (si X → haz Y).

Páginas pilar y hubs temáticos con cobertura de entidad

• Páginas pilar que unifiquen el tema central (la “entidad madre”).
• Hubs con subtemas enlazados internamente (metodologías, casos, herramientas, métricas).
• Señales de refresco: actualizaciones fechadas, notas editoriales y comparativas periódicas.

Cómo posicionar en las IAs: Tácticas técnicas específicas para IA

Más allá del SEO clásico, aparecen activos nuevos que ayudan a los asistentes.

llms.txt, sitemaps y señales para asistentes de IA

• llms.txt: política de acceso para LLMs, con rutas preferentes (guías, estudios) y exclusiones sensibles (datos temporales o privados).
• Sitemaps limpios y, si procede, sitemaps por tipo (artículos, estudios, datos).
• Feeds de datos (CSV/JSON) accesibles para tablas, listados y comparativas.

Guardrails contra alucinaciones: grounding, citas y verificación factual

• Publicar fuentes primarias y explicar metodología.
• Añadir notas de verificación y enlaces a datasets.
• Incluir tablas comparativas con criterios claros (fecha, alcance, limitaciones).

Cómo “estar en las comparativas”: rank building más allá del link building

La vieja lógica de enlaces se amplía con una presencia sistemática en listados, reseñas y comparativas que los LLMs consultan para sintetizar.

Listados, glosarios y reseñas que consultan los modelos

• Entrar en directorios sectoriales reputados y reseñas editoriales con criterios explícitos.
• Crear listados neutrales (p. ej., “10 criterios para elegir…”) y guías de compra con metodología declarada.
• Mantener evidencias: casos, métricas, documentación pública.

Señales off-site y criterios editoriales de calidad

• Citas cruzadas en medios, informes y eventos.
• Autores con huella profesional (bio, presencia en conferencias, publicaciones).
• Coautorías con expertos externos y universidades.

Flujo de trabajo con IA (sin caer en thin content) o de cómo posicionar en las IAs sin ser cutres

Las IAs aceleran, pero la calidad se protege con un proceso editorial disciplinado. El thin content es contenido “pobre”: páginas con muy poco texto útil, duplicadas, generadas en masa o que no aportan nada nuevo frente a lo que ya existe. Suele verse en fichas casi vacías, categorías sin contexto, artículos que repiten generalidades o traducciones automáticas sin revisión.

Para el usuario, no resuelve la duda; para los buscadores y las IAs, carece de señales de calidad —experiencia, datos, ejemplos, fuentes— y por eso rinde mal: baja tiempo de permanencia, CTR y visibilidad. Evitarlo implica aportar información original y accionable (definiciones claras, procesos, comparativas, métricas, casos reales), estructurar bien con H2/H3 y FAQ, y actualizar con criterio editorial.

Research y clustering asistidos por IA

• Generar mapas temáticos y clústeres a partir de preguntas reales.
• Contrastar con datos de mercado y fuentes primarias para evitar sesgos.
• Priorizar subtemas con demanda sostenida y brechas de cobertura.

Briefings, estilo y controles de calidad antes de publicar. Cómo posicionar en las IAs tiene que ver con ser capaces de generar contenido de calidad, no más mugre en un mar sucio.

• Briefing por pieza con objetivo, ángulo, fuentes y “insight único”.
• Guía de estilo (longitud, tono, citas, disclaimers).
• Checklist de QA: verificación factual, plagio, originalidad, actualización y revisión legal.

Medición: presencia en IAs hoy

Medir en LLMs exige aproximaciones combinadas.

Share of answer, consistencia de cita y test cruzado

• Share of answer: porcentaje de prompts representativos donde se logra mención/cita.
• Consistencia de cita: si la IA nombra igual a la organización y enlaza correctamente.
• Test cruzado: panel de prompts en ChatGPT, Gemini y Perplexity, versionado por fecha.

Indicadores puente con SEO clásico (CTR, cobertura, CWV)

• Cobertura: número de URLs con estructura “citable” y datos estructurados correctos.
• CTR orgánico y Core Web Vitals como señales de experiencia.
• Evolución de reseñas y citas externas en medios y directorios.

Cómo posicionar en las IAs según mi sector. Casos y patrones sectoriales

Determinados verticales comparten rasgos que los modelos tienden a valorar.

Legal, salud y retail: señales que más funcionan

• Legal: guías procedimentales con referencias normativas y advertencias claras.
• Salud: revisión médica, bibliografía, limitaciones y lenguaje cuidadoso.
• Retail: comparativas metodológicas, política de devoluciones, fotos propias y fichas técnicas estandarizadas.

Resultados reportados por una agencia pionera en España

En España, Clipping una agencia SEO para IA y LLMs, ha reportado incrementos superiores al 65% del tráfico desde IAs en sectores como abogacía, clínicas de fisioterapia y dentales, e-commerce de cosmética, estudios de arquitectura y consultas de psicología. La cifra ilustra el potencial del canal cuando se combinan cobertura temática, señales de confianza y presencia en comparativas.

Riesgos y cumplimiento

Integrar IA exige criterios editoriales claros.

Detección de contenido generado por IA, duplicidad y sesgos

• Evitar contenido fino: piezas sin aportación original, listas genéricas o textos “spineados”.
• Controlar duplicidades internas y externas.
• Revisar sesgos y conflictos de interés; documentar fuentes y limitaciones.

Políticas editoriales y límites de uso responsable

• Declarar cuando procede el uso de IA en la producción.
• Establecer límites para contenidos sensibles (salud, legal, finanzas).
• Mantener ciclo de actualización y trazabilidad de cambios.

Checklist final (operativo) y plan de 30 días

Checklist “citable-ready”

• Página “Sobre…” y perfiles de autor completos, con datos verificables.
• Marcas y entidades definidas; Schema.org en Organization/Person/Article/FAQ/Review.
• Páginas pilar + hubs temáticos; glosario y FAQs con respuestas directas.
• Evidencias: estudios, metodologías, casos y tablas con criterios claros.
• llms.txt y sitemaps limpios; feeds de datos disponibles cuando aplique.
• Presencia en listados y comparativas de terceros relevantes.
• QA factual, control de sesgos y política editorial pública.
• Panel de prompts para medir share of answer y consistencia de cita.

Plan de 30 días

• Semana 1: Auditoría de entidades y EEAT; definición de hubs; diseño de llms.txt.
• Semana 2: Redacción/actualización de 2 páginas pilar + 6 FAQs; marcado de datos; publicación de un listado comparativo con metodología.
• Semana 3: Captación off-site: 3 listados/medios del sector; dossier de prensa y bio de autores; puesta en marcha de panel de prompts.
• Semana 4: QA editorial, corrección de sesgos, pruebas cruzadas en ChatGPT/Gemini/Perplexity, y primer informe de share of answer + plan de mejoras.

Conclusión: Cómo posicionar en las IAs

Con la transición del “resultado” a la “respuesta”, el SEO evoluciona hacia ser fuente citada. Un enfoque que combine arquitectura orientada a respuesta, señales de confianza y presencia en comparativas multiplica las opciones de que la IA recomiende una empresa en sus salidas. La evidencia reportada en España (crecimientos >65% desde IAs en varios verticales) apunta a una oportunidad real para quienes profesionalicen el proceso editorial, técnico y de medición.