Durante años nos obsesionamos con estar en la primera posición de Google. Hoy, esa “primera página” ya no es una lista de enlaces: es una respuesta generada por modelos de IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews de Google) que sintetizan la web y recomiendan marcas.
¿El SEO ha muerto? No. Ha evolucionado. Y el juego, aunque comparte reglas con el SEO tradicional, exige un enfoque más holístico: construir autoridad distribuida, diseñar contenido IA-friendly y participar donde estos modelos “beben” la información.
En consultoría veo un patrón claro: los leads que llegan tras interactuar con una IA suelen convertir mejor. ¿Por qué? Porque llegan educados. Han preguntado a la IA, han comparado opciones y han recibido contexto. Cuando aterrizan en tu web, no empiezan de cero: están más cerca de la decisión.
En este artículo te explico, paso a paso, cómo hacer que la IA te recomiende de forma consistente. Verás un método práctico, tácticas accionables, ejemplos de marcas conocidas y recursos para que empieces hoy mismo.
La búsqueda con IA (AI SEO o AI Discovery) cambia el punto de contacto:
Interacción conversacional: el usuario pregunta “¿Qué herramienta me recomiendas para X?” y espera una respuesta directa, no 10 enlaces.
Confianza delegada: la recomendación de la IA actúa como un “amigo experto”. Si no estás en ese bloque inicial, ya vas tarde.
Autoridad distribuida: la IA no solo usa tu web; también extrae señales de foros, prensa, repositorios públicos, Q&As… Tu reputación no vive en un solo sitio.
La ventaja: puedes controlar más tu narrativa si entiendes qué sabe la IA de tu marca, dónde la consulta y cómo “lee” tu contenido.
1) Mapea qué sabe la IA sobre ti (y por qué aún no te recomienda)
Antes de optimizar, diagnostica. Haz “entrevistas” a diferentes modelos (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude) en modo incógnito y, si puedes, desde distintos dispositivos/redes para reducir sesgos de memoria.
Prompt base de diagnóstico (cópialo y úsalo)
“¿Qué sabes de la marca [NOMBRE]? Resúmelo en 6 bullets.”
“¿Cuáles son sus 3 productos/servicios principales y para quién son?”
“Compárala con [competidor A] y [competidor B] en precio, funcionalidades y casos de uso.”
“¿En qué situaciones NO es la mejor opción?”
“¿Por qué no la incluiste en tu primera respuesta?” ← Oro puro. Te revelará huecos de autoridad, falta de evidencia, comparativas incompletas o señales externas insuficientes.
“¿Qué fuentes citas para tus afirmaciones sobre [NOMBRE]?”
Objetivo de esta fase
Identificar percepciones, vacíos de contenido, fuentes que sí te mencionan y razones de exclusión.
Detectar sesgos: si la IA no te cita, probablemente falte evidencia pública, contenido estructurado o presencia en canales que los modelos rastrean.
Registra todo en una hoja: preguntas, respuestas, fuentes citadas, “porqués” de exclusión. Será tu backlog de mejoras.
2) Monitoriza tus menciones en búsquedas con IA (sin perderte en el intento)
Hacerlo a mano es inviable. Existen herramientas que monitorizan tu presencia en resultados y respuestas de IA, como Peec, Trakkr y Mentions (esta última suele ser la más intuitiva para empezar).
Qué aprender con estas plataformas
Tasa de aparición por intención: de 50 consultas clave, ¿en cuántas te recomiendan?
Modelos que más te citan: típicamente ChatGPT y Perplexity lideran; Gemini a veces es más opaco por cómo maneja referencias.
URLs que “alimentan” a la IA: qué piezas de tu web (y de terceros) sirven de base.
Competidores con mayor share: quién domina por consulta y por modelo.
Limitaciones realistas
No hay herramienta 100% precisa, igual que en SEO tradicional.
Muchas miden versiones concretas de modelos (p.ej., “Claude Haiku 3.5”) que no son las más usadas.
La memoria de ChatGPT/Claude en cuentas personales no es auditable por terceros.
Para neutralizar sesgos: prueba en modo incógnito y con modelos gratuitos.
KPIs que sí importan
AI Visibility Rate (AVR) = (Nº de respuestas donde apareces / Nº total de prompts testados) × 100
Share of Recommendation (SoR) = % de veces que te colocan entre las 3 primeras recomendaciones
AI Referral Lift = Variación mensual de tráfico/conversiones atribuidas a “direct/unknown” tras picos de visibilidad en IA
Prompt Coverage = Nº de intenciones cubiertas con contenido optimizado / Nº total de intenciones mapeadas
3) Optimiza tu contenido web para que la IA lo entienda (y lo use)
Si ya posicionas en Google, audita si ese contenido también aparece en respuestas de IA. Si no, toca “traducir” tu contenido al lenguaje que los modelos interpretan mejor.
7 ajustes concretos
Lenguaje claro y escaneable
Frases cortas, conceptos por bloque, ejemplos concretos.
Elimina jerga innecesaria y “fluff”.
Títulos en formato pregunta
Cambia “Servicios” por “¿Qué servicios ofrece [Tu Marca] y para quién?”.
Las IAs responden a preguntas: ayúdales a mapear intención.
TL;DR arriba del todo
4–6 bullets con: propuesta de valor, quién se beneficia, 3 ventajas, 1 limitación honesta.
Úsalo en post, landing, comparativas y páginas de producto.
Apoya con terceros: pide rectificaciones cuando proceda y busca cobertura equilibrada en medios.
Integra en tu FAQ: explica qué pasó, qué hiciste y qué aprendiste. Transparencia = confianza del modelo y del usuario.
7) Plan de ejecución 30/60/90 días
Días 1–30: Diagnóstico y quick wins
Ejecuta el mapa de percepción en 3–4 modelos (20 prompts críticos).
Implementa TL;DR y FAQ en tus 10 páginas con más tráfico.
Añade Schema (Organization, Product, HowTo, FAQ).
Publica 2 comparativas objetivas con datos verificables.
Abre hilos útiles en Reddit y Quora (sin autopromo).
Meta: AVR ≥ 15% en prompts críticos y 1–2 citas nuevas en terceros.
Días 31–60: Profundización y señales externas
Lanza 1 benchmark o estudio propio (aunque sea pequeño).
Consigue 3–5 menciones en medios o newsletters de nicho (HARO, periodistas sector).
Crea 1 árbol de decisión descargable y 1 plantilla.
Reoptimiza 10 posts legacy con estructura IA-nativa.
Meta: SoR ≥ 20% en consultas de comparación; +10% tráfico cualificado.
Días 61–90: Escala y gobernanza
Automatiza seguimiento con Mentions/Peec/Trakkr.
Diseña un playbook interno de contenidos IA-nativos.
Lanza 1 página de integridad y 1 caso de éxito verificable.
Cierra el loop con ventas: atributos “descubierto por IA”.
Meta: AVR ≥ 30% en prompts target; +15–25% en SQLs con mejor tasa de cierre.
8) Playbook de prompts para impulsar tu presencia
Para mejorar tus páginas
“Reescribe este artículo para que un modelo de IA pueda extraer 6 bullets clave. Incluye pros/contras, casos de uso y una sección ‘cuándo NO usarlo’. Mantén neutralidad.”
“Genera JSON-LD para Schema [HowTo/FAQ/Product] con estos datos: [pegar contenidos].”
Para detectar huecos
“Dame 10 preguntas que los usuarios hacen antes de comprar [categoría] y ordena por intención (descubrimiento, comparación, decisión).”
“¿Qué evidencia externa faltaría para recomendar [marca] con confianza? Enumera fuentes y cómo conseguirlas.”
Para comparativas
“Crea una tabla comparativa objetiva entre [Tu marca], [Competidor A], [Competidor B] con criterios: precio, implementación, integraciones, soporte, casos de uso, limitaciones. Sé imparcial.”
9) Métricas que conectan marketing con negocio
AI-Assisted Pipeline: oportunidades cuyo primer contacto declarado es “Me lo recomendó ChatGPT/Perplexity/Google AI”.
Lead Quality Index: % de SQLs provenientes de IA vs. otras fuentes (espera mayor conversión).
Time-to-Value: tiempo desde primera sesión hasta demo/registro en leads descubiertos por IA (debería ser menor).
Branded Demand Lift: aumento de búsquedas de marca tras acciones en IA (Google Trends + picos en “direct”).
Coste por Recomendación (CpR): inversión en contenidos/PR/monitorización dividido entre nº de veces que apareces como recomendación top-3.
10) Errores comunes que te alejan de las recomendaciones de IA
Autobombo sin evidencia: afirmaciones sin datos, sin fuentes ni casos.
Comparativas sesgadas: si todo te favorece, el modelo sospecha.
Ignorar foros y Q&A: Reddit/Quora pueden pesarte más que tu blog.
No admitir limitaciones: la transparencia gana a corto y largo plazo.
Contenido denso sin TL;DR ni estructura: difícil de “citar” por el modelo.
No medir: sin KPIs no sabrás qué mueve la aguja.
11) Cuándo tiene sentido invertir serio en “AI Discovery”
Ticket medio y LTV altos: leads más cualificados justifican la inversión.
Mercados con alta comparativa (software B2B, servicios profesionales, fintech, salud privada).
Categorías con mucha desinformación: oportunidad de liderar con evidencia.
Estrategias de expansión internacional: la IA reduce fricciones de descubrimiento en nuevos países.
FAQs
1) ¿Cómo sé si una recomendación de IA me está generando ventas si la analítica no lo atribuye bien?
Combina señales: picos en “direct/unknown”, aumento de búsquedas de marca (Google Trends), menciones en discovery calls (“me lo recomendó ChatGPT/Perplexity”) y correlación con mejoras en AVR/SoR. Añade un campo en tu CRM: “¿Dónde nos conociste? (Incluye IA)”.
2) ¿Debo crear comparativas donde salgo perdiendo?
Sí, cuando sea verdad para ciertos perfiles. Ser honesto aumenta la probabilidad de ser citado y genera confianza. Las IAs tienden a recomendar contenido equilibrado con criterios claros y limitaciones explícitas.
3) ¿Qué tan importante es el Schema realmente?
No es magia, pero ayuda a estructurar la información para modelos y buscadores. Combinado con TL;DR, FAQs y tablas comparativas, facilita que la IA “copie” tus puntos clave.
4) ¿Reddit y Quora no penalizan la autopromoción?
Correcto. Por eso debes aportar valor real, citar fuentes y evitar enlaces comerciales directos. El objetivo no es “spamear”, sino construir autoridad distribuida que la IA pueda recoger.
5) ¿Cuánto tiempo tarda en verse el impacto?
Depende de tu punto de partida y de la categoría. Con un plan 30/60/90 bien ejecutado, es razonable ver mejoras en visibilidad (AVR/SoR) en 4–8 semanas y en pipeline en 2–3 ciclos comerciales.
La búsqueda con IA no elimina el SEO: lo eleva. Si estructuras tus mensajes para que los modelos puedan entender, citar y confiar en tu marca, entrarás en la conversación donde hoy se toman decisiones. Empieza por auditar qué sabe la IA de ti, corrige sesgos con evidencia, y diseña contenido “IA-nativo” que te haga recomendable. Esa es la nueva primera página. Y sí, puedes ocuparla.
Juan Merodio es conferenciante y divulgador de IA y Marketing Digital. Emprendedor en serie que nunca se bajó del tren de la innovación.
Fundó su primera empresa en el 2004 y desde entonces no ha dejado de crear, transformar y liderar proyectos que han impactado sectores tan diversos como la tecnología, la educación, el real estate o la inteligencia artificial.
De startups digitales a compañías multimillonarias, pasando por TEKDI, su instituto online que ya ha formado a miles de personas en IA y marketing digital, Juan combina visión estratégica, pasión por enseñar y una obsesión sana por ayudar a otros a crecer. Con presencia en mercados como España, Estados Unidos, Japón o Latinoamérica, más de 1.000 conferencias impartidas y 16 libros publicados, es un divulgador nato.
Pero si algo lo define no es su currículum, sino su capacidad para ver lo que viene… y construirlo antes que nadie.
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