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Hace unos meses publiqué este video en TikTok hablando de un estudio que me pareció de los más sólidos que he visto circular en el mundo del SEO y el marketing digital en mucho tiempo. La respuesta fue buena, así que quise convertirlo en algo más completo, con los datos sobre la mesa y el análisis que merece.
La pregunta que dispara todo es simple: ¿qué tiene que pasar para que ChatGPT, Claude, Gemini o Perplexity te mencionen cuando alguien les pregunta algo relacionado con tu industria? No es una pregunta menor. Es, en la práctica, la nueva versión de la pregunta que llevamos años haciéndonos sobre cómo aparecer en los motores de búsqueda tradicionales.
El estudio que vale la pena conocer
Cyrus Shepard, fundador de Zyppy SEO, analizó junto a referentes como Rand Fishkin, Ann Smarty, Andrea Volpini, Dan Petrovic, Lily Ray y otros más, 54 experimentos, estudios y patentes publicados en los últimos años cubriendo entornos como ChatGPT, Gemini y Perplexity para identificar qué características tienen en común los contenidos que logran ser citados por la IA.
El resultado es una lista de 22 factores con puntaje, ordenados por su peso relativo sobre la decisión de cita. Lo puedes consultar completo en este enlace.
La conclusión que más resuena -y que el propio Shepard destaca- es que la gran mayoría de estos factores se alinean con las prácticas del SEO tradicional de toda la vida.
Ganar en SEO equivale, en la mayoría de los casos, a ganar en visibilidad ante la IA. No son dos disciplinas separadas sino más bien la misma disciplina (al menos con el mismo fin: ganar visibilidad en momentos de búsqueda) con una capa adicional de exigencia, lo que algunos ya están llamando GEO -Generative Engine Optimization-.
A mi modo de ver, esto debería ser entendido no como un reemplazo del SEO sino como su evolución natural hacia un entorno donde ser relevante y encontrable abarca, además de aparecer en Google y motores de búsqueda tradicionales, estar en los momentos en que alguien le pregunta algo a un sistema IA o modelo de lenguaje LLM.
Lo que más pesa y por qué no debería sorprender
Los cinco factores con mayor puntuación son accesibilidad de la URL, Search rank o la posición en búsqueda orgánica, Fan-out Rank y correspondencia entre el contenido y la intención de búsqueda.
Dicho de otra forma: que tu sitio sea rastreable, que tu contenido ranquee bien en Google (que tu web tenga buen SEO), que aparezcas también en las búsquedas relacionadas a partir de IA para complementar su respuesta (AEO) y que el formato de lo que publicas responda al tipo de pregunta que alguien está haciendo.
La plataforma Ahrefs encontró que el 38% de las citas en los AI Overviews de Google provienen de los primeros diez resultados de búsqueda orgánica.
Pero, más allá del top 10, el solapamiento entre ranking orgánico y citas de IA se incrementa todavía más y no parece una coincidencia: la IA no inventa sus fuentes desde cero, las recupera desde la web, y recupera principalmente lo que ya está bien posicionado.
En ese contexto, recuperar se refiere al proceso mediante el cual un sistema de IA busca y extrae información relevante desde una fuente externa -la web, una base de datos, un documento- para usarla como contexto antes de generar su respuesta.
El Fan-out Rank y su relación con la autoridad temática
Otro factor que merece atención especial es el Fan-out Rank... un estudio de AirOps, con más de 548.000 páginas analizadas, ayuda a entenderlo con precisión.
Cuando alguien le hace una pregunta a ChatGPT, el modelo no lanza una sola búsqueda para construir su respuesta: en el 89,6% de los casos genera dos o más consultas adicionales, expandiendo internamente el territorio de búsqueda muy por encima de lo que el usuario escribió.
Esas búsquedas derivadas son el Fan-out, y tienen una implicación directa sobre la visibilidad: el 32,9% de las páginas que terminaron citadas en la respuesta final aparecieron únicamente en los resultados de esas búsquedas secundarias, no en la consulta original.
Casi un tercio de las oportunidades de citación están en preguntas que ninguna herramienta de keywords tradicional rastrea, porque el 95% de esas consultas fan-out tienen volumen de búsqueda mensual de cero según las métricas convencionales.
Y no todas las consultas se expanden de la misma manera. Según el mismo estudio, el tipo de intención detrás de la búsqueda determina cómo ChatGPT, específicamente, ramifica sus consultas derivadas.
Mientras que las preguntas de definición o investigación tienden a mantenerse cerca del término original, las de comparación o evaluación se fragmentan en múltiples sub-consultas independientes, lo que significa que una estrategia de contenido que no contempla estos ángulos adyacentes está dejando visible solo una parte del territorio.
La IA las genera internamente, sin que nadie las haya buscado nunca en Google. Lo que esto le exige a una estrategia de contenido es que no basta con rankear o estar posicionado para el término o keyword principal sino que hay que cubrir el territorio temático con suficiente profundidad y amplitud como para aparecer también en las preguntas que el modelo construye por su cuenta mientras procesa lo que el usuario le pidió.
Mejor dicho, es demostrar que sabes todo lo que hay que saber sobre un tema y sus ángulos adyacentes. Y para mí, esto no es nada nuevo o diferente al concepto de Topical Authority o Autoridad Temática que todo buen SEO ya aplica desde antes de la llegada de la IA generativa, o que al menos personalmente aplico desde mi experiencia aplicando la metodología Inboud de Hubspot, ¡en 2018 y 2019!
Y me refiero a la idea de cubrir un dominio de conocimiento con suficiente amplitud y profundidad como para que tanto Google como los modelos de IA te reconozcan como la fuente más completa sobre ese territorio, no solo sobre una palabra clave específica.
La estructura del contenido importa más de lo que parece
Dos factores del listado que suelen subestimarse son la estructura AI-ready (similar al concepto SEO friendly que todo buen SEO ha tenido en cuenta) y la ubicación de la respuesta dentro de la página.
Los modelos de IA no recuperan la página completa: la dividen en secciones antes de procesarla, y el contenido ubicado cerca del inicio tiene significativamente más probabilidades de ser incluido en la respuesta.
Esto tiene implicaciones directas sobre cómo se debe estructurar un artículo, una página de producto o una página de servicio. La respuesta principal debe estar arriba, sin mucho rodeo, y el resto del contenido debe organizarse con encabezados claros que le permitan al modelo extraer información de manera autónoma.
Este proceso de extracción tiene un nombre técnico: chunking, que es la forma en que los sistemas de IA dividen una página en fragmentos independientes antes de procesarla. Es como si la IA "desmenuzara" el contenido para extraer lo que le sirve.
Cada sección de tu contenido se convierte entonces en una unidad que el modelo evalúa por separado, lo que significa que un bloque mal titulado, demasiado vago o sin una idea central clara tiene pocas probabilidades de ser recuperado y menos aún de ser citado, aunque el resto del artículo sea excelente.
La estructura no es un detalle estético... es la arquitectura que decide qué partes de tu contenido la IA puede leer, entender y usar.
A esto se suman dos factores adicionales que refuerzan la misma lógica: la especificidad factual y la redacción explícita. Los modelos prefieren afirmaciones concretas y verificables sobre declaraciones vagas o hedgeadas. "Esta estrategia puede mejorar los resultados" es mucho menos citable que "esta estrategia redujo el costo por adquisición en un 34% en seis meses".
La IA cita para soportar una afirmación específica, no para acompañar una idea general.
La autoridad de marca se convierte en un activo técnico
Uno de los puntos que más me interesa de este estudio es el peso que toma el Brand/Entity Trust, aunque su puntuación individual no sea la más alta de la lista.
Los motores de IA buscan fuentes más creíbles, lo que significa que lo que ya saben sobre tu marca puede influir en su nivel de confianza hacia tu contenido. Y aquí hay algo que me parece importante decir desde la experiencia y es que esto no es tan nuevo como parece (así muchos oportunistas lo presenten como algo súper novedoso).
Durante años, una de las prácticas más valiosas -y en mi opinión más complejas y más mal ejecutadas por cierto- del SEO tradicional fue el linkbuilding, la consecución de enlaces desde otros sitios web hacia el tuyo, especialmente cuando esos enlaces venían de páginas relevantes para tu sector o industria.
La lógica era simple: si sitios de autoridad en tu temática te enlazan, parte de esa autoridad se transfiere hacia ti y los motores de búsqueda lo interpretan como una señal de confianza.
Lo que describe el factor Brand/Entity Trust en el contexto de la Inteligencia Artificial es esencialmente la misma lógica pero evolucionada: ya no se trata solo de enlaces sino de menciones, citas y referencias en el ecosistema digital más amplio. En otras palabras, si antes buscabas sitios donde estuvieras mencionado pero sin un enlace a tu web para comprar el enlace o conseguirlo sin costo, ahora ya no es necesario el enlace como tal (aunque sirve, pues) sino que la mera mención funciona.
Entonces, si otros sitios relevantes hablan de ti, te citan en tus temas clave y te reconocen como referente, la IA incorpora esa señal de la misma manera en que Google incorporaba los backlinks de calidad.
La autoridad de marca deja de ser solo reputación para convertirse en una señal técnica de visibilidad construida de manera acumulativa a través del tiempo.
Generar presencia en medios especializados, conseguir menciones en publicaciones de tu sector y consolidar tu nombre alrededor de un territorio temático específico tiene ahora un retorno más medible y directo que antes: ser recomendado por un LLM o IA.
Esto conecta directamente con las menciones externas como factor de amplificación: el PR digital o las relaciones públicas digitales, bien ejecutado, no solo impacta en el branding o la imagen de tu marca o negocio, es algo así como la nueva forma de linkbuilding pero en el ecosistema donde la IA decide a quién citar, mencionar o recomendar.
Lo que está en juego
Un estudio de Seer Interactive encontró que aparecer citado en los AI Overviews de Google genera un 120% más de clics orgánicos por impresión y un 41% más en clics pagados frente a cuando la marca no es citada. Permítanme dudarlo, por lo que supone el panorama del Zero Click Searches, pero yo prefiero estar en resúmenes de IA a no aparecer.
No estar en esas citas no es neutro: tiene un costo directo y creciente sobre el tráfico pero sobre todo en la percepción de autoridad que tiene el mercado sobre tu marca.
La buena noticia es que no se necesita empezar desde cero. No es que haya que encontrar al experto en GEO con 10 años de experiencia cuando la IA generativa llegó hace poco más de dos años.
Las organizaciones que han trabajado el SEO con seriedad -con contenido relevante, arquitectura bien estructurada, implementaciones técnicas acordes a la tecnología usada y construcción sostenida de autoridad- ya tienen una base bastante sólida.
Lo que cambia es la exigencia de afinar algunos detalles: la estructura interna del contenido, la coherencia de la marca como entidad reconocible y la amplitud temática con la que se cubre un territorio, sin mencionar la importancia de las señales externas o de terceros.
Con todo, tenemos más razones para afirmar, los que creemos en la evolución que siempre ha tenido el SEO, que no murió para nada sino que se volvió, eso sí, más exigente y más estratégico.
Y quienes lo entendieron siempre como una disciplina de fondo, y no como un truco de último momento, están mejor posicionados para la nueva realidad de visibilidad en entornos de inteligencia artificial.
