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Un estudio reciente de Semrush -publicado por Rachel Handley- reveló algo que debería cambiar la conversación en cualquier equipo de estrategia digital: la mitad de los enlaces que ChatGPT incluye en sus respuestas no apuntan a Reddit, a medios de comunicación ni a marketplaces sino a sitios web corporativos de productos y servicios. A sitios como el tuyo.
La narrativa cómoda que este dato desmonta
Desde que los modelos de lenguaje o LLM empezaron a ganar protagonismo, se instaló una idea que se volvió peligrosamente cómoda: que el SEO tradicional ya no importa porque la IA responde todo.
Lo que este estudio muestra es exactamente lo contrario. Los LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity y los mismos AI Overviews de Google y el AI mode) consideran los sitios corporativos como fuentes confiables y válidas de información temática, lo que significa que tu sitio tiene un potencial real de aparecer citado en sus respuestas.
Pero ese potencial solo se activa si el contenido está bien construido, si el sitio está técnicamente preparado y si se ha ganado la autoridad temática suficiente para que un modelo de IA pueda leerlo, entenderlo y citarlo con confianza. Y si uno se pone a ver esto con seriedad, estamos hablando de SEO.
El momento en que los datos estructurados dejaron de ser opcionales
Aquí es donde entra algo que durante años vivió en la lista de "buenas prácticas pendientes": los datos estructurados. Implementar Schema siempre fue lo ideal, pero rara vez se priorizó porque su impacto no era inmediato ni fácil de medir, y casi siempre dependía de un desarrollador o equipo de IT del cual dependía con el backlog lleno.
Esa lógica ya no aplica. En un entorno donde los LLMs necesitan interpretar el contexto de tu negocio, tus productos, tus reseñas y tu propuesta de valor sin leer entre líneas, Schema Markup no es una optimización técnica de segundo nivel sino infraestructura básica de visibilidad en IA.
Ya no estamos hablando de una buena práctica sino de una práctica imprescindible. Y lo positivo es que ahora hay menos limitaciones y más facilidades para crear e implementar datos estructurados con Schema markup curiosamente usando LLMs como herramienta de trabajo y extensión de lo que podemos hacer en marketing digital y optimización web.
Las tres capas que ninguna estrategia puede ignorar
Conseguir este nivel de visibilidad (tanto en buscadores tradicionales como en respuestas generadas por IA) se resume en tres capas que deben trabajarse de forma simultánea: la técnica, el contenido y la autoridad.
Es como las variables que se evalúan para comprar un buen carro: evalúas la confiabilidad mecánica (de un Toyota), la comodidad y seguridad (de un Volvo) y la tecnología y reputación (de un Tesla). Las tres cosas al mismo tiempo... básicamente porque ninguna reemplaza a las otras dos.
Y las tres, en distintas proporciones, ya existían en el SEO que muchos siguen ignorando o aplazando o el que empiezan a subvalorar por darle prioridad al hype de conceptos como GEO o AEO.
La pregunta que hay que hacerse no es si tu empresa debería hacer GEO para aparecer en respuestas de IA.
Para mí es más simple. La pregunta es si tu sitio está construido de una manera que un motor de búsqueda, un modelo de lenguaje o un agente lo pueda acceder. leer y entender para luego mostrar, rankear, citar, mencionar o recomendar.
Es decir, si tu marca o empresa es conciente del proceso de optimización para ganar visibilidad independiente del entorno de búsqueda que hablemos.
Porque si la respuesta es no, el problema no empieza en la IA: empieza en el SEO que siempre se postergó.
