Por qué la IA no cita tu empresa

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10 de noviembre | Por Juan Merodio

Hace un par de semanas, en un encuentro de empresarios en Valencia, una mujer que dirige una asesoría laboral con once personas en plantilla me enseñó en el móvil, con una mezcla de orgullo y cansancio que conozco muy bien, el blog que su equipo lleva alimentando desde hace cuatro años, con más de doscientos artículos publicados, uno cada semana sin fallar, sobre contratos, nóminas, bajas, despidos y todo lo que cualquier pyme necesita saber para no meterse en un lío con Trabajo, y me preguntó por qué, cuando le pide a ChatGPT que le recomiende una buena asesoría laboral en Valencia, su empresa no aparece nunca y sí aparece otra que, según ella, publica mucho menos.

Le pedí que me dejara hacer una prueba con uno de sus artículos.

Cogí el primero que salió, uno sobre cómo calcular el finiquito, y le fui leyendo párrafos en voz alta cambiando el nombre de su asesoría por el de su competencia. El texto seguía funcionando perfectamente. Probé con otro. Igual. Con un tercero. Lo mismo.

Se quedó callada.

La prueba que casi ningún negocio pasa

La prueba no es mía, y conviene decirlo, porque la he tomado de una conversación entre Michael Stelzner, de Social Media Examiner, y Liron Segev, un estratega que se dedica precisamente a ayudar a negocios a conseguir que la inteligencia artificial los recomiende, y la formula de una manera tan sencilla que duele: si alguien puede cambiar el nombre de tu empresa en un artículo por el de un competidor y el contenido sigue teniendo sentido, la IA no tiene ningún motivo para preferirte a ti.

Léelo otra vez, porque es demoledor.

La realidad es que la mayoría del contenido que publican las empresas españolas, y lo veo en las auditorías que hacemos con los alumnos de TEKDI prácticamente cada mes, es contenido intercambiable, correcto, bien escrito, con su palabra clave en el título, pero que podría firmar cualquiera del sector, y que durante años ha funcionado razonablemente bien porque Google lo posicionaba y la gente hacía clic. El problema es que ese acuerdo tácito se está rompiendo delante de nuestras narices, y los propios datos que maneja Segev lo cuentan sin adornos: aproximadamente el 68% de las búsquedas en Google ya no acaban en un clic hacia ninguna web, porque la respuesta se queda en la propia página de resultados o porque el usuario directamente se ha ido a preguntarle a una IA.

Y la IA, para bien y para mal, se ha convertido en ese amigo de confianza al que le preguntas antes de decidir.

Lo que cambió cuando murieron las Páginas Amarillas

Segev usa una comparación que a los que ya tenemos una edad nos toca de cerca, que es la de las Páginas Amarillas, cuando las empresas se ponían nombres que empezaban por «AAA» para salir las primeras en la lista alfabética de fontaneros o cerrajeros, una técnica ridícula vista hoy pero que funcionaba porque así era como la gente buscaba, y que dejó de servir de un día para otro cuando llegó Google y cambió la manera de encontrar las cosas.

Estamos exactamente en ese punto otra vez.

La diferencia es que ahora quien lee primero tu contenido no es una persona que va de arriba abajo siguiendo el hilo de tu historia, sino una máquina que, como dice Segev, no empieza por arriba y lee hasta el final, sino que salta, trocea, compara y se queda con los fragmentos que responden mejor a la pregunta que le han hecho, para luego devolvérselos al usuario citando de dónde los ha sacado. Si en tu texto no hay un fragmento que merezca ser citado, da igual lo bonito que sea el conjunto.

A todo esto se le está empezando a llamar GEO, siglas de Generative Engine Optimization, que dicho en cristiano consiste en preparar tu contenido para que ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude o los resúmenes que ya genera el propio Google lo elijan como fuente y lo citen cuando alguien les pregunta por lo que tú vendes, y conviene tener claro desde el principio que no viene a sustituir al SEO de toda la vida sino a sumarse a él como una capa nueva, hasta el punto de que Google tiene ya su propia guía para optimizar contenido pensando en la IA generativa, y si quieres empezar por lo básico, tienes mi introducción a ChatGPT y SEO.

El problema del contenido que suena a todos

Pensemos en un asesor financiero que escribe diez consejos generales sobre cómo preparar la jubilación, un artículo que compite con literalmente millones de artículos casi idénticos y que la propia IA podría escribir en cuatro segundos sin necesidad de leer a nadie, frente a otro asesor que cuenta lo que pasó cuando un cliente concreto, con nombres cambiados y cifras reales, decidió reestructurar su cartera en plena caída de los mercados, qué dudas tuvo, qué salió bien y qué salió peor de lo esperado. El primero es ruido. El segundo es algo que la IA no puede inventarse, y por eso lo cita.

Lo que la IA valora, y aquí Segev es muy claro, son las historias personales, los datos propios, los resultados concretos y la experiencia de primera mano, y esto no significa que no puedas usar la IA para ayudarte a escribir, que por supuesto puedes y yo lo hago a diario, sino que lo que sale de la máquina sin tu experiencia encima es exactamente el tipo de texto que la máquina no necesita volver a leer.

Es como mandarle a un periodista una nota de prensa que ya ha recibido de otras cuarenta empresas: la lee en diagonal y la tira.

Escribir en piezas que se sostienen solas

Aquí viene la parte que a muchos les cuesta aceptar, porque nos han enseñado durante años a escribir para personas con introducción, nudo y desenlace, y resulta que la IA trabaja con algo que en el sector se llama «chunking», que no es más que trocear el contenido en fragmentos autónomos y quedarse con el que responde directamente a lo que el usuario ha preguntado.

Eso obliga a que cada sección de tu contenido tenga sentido por sí misma, sin depender del párrafo anterior ni del siguiente, de manera que si la IA arranca dos o tres frases de en medio de tu artículo, esas dos o tres frases sean precisas, útiles y, sobre todo, tuyas. Es como un buen mueble de cajones hecho a medida, en el que cada cajón se puede sacar entero sin que se desmonte el resto: si tus cajones están pegados unos a otros, la máquina no puede sacar ninguno.

Segev recomienda algo muy concreto, que es trabajar con formato de pregunta y respuesta, con la respuesta clara dentro de las primeras cien palabras y escrita con el lenguaje exacto que usa tu cliente, no con el tuyo de experto. Y mira, esto que parece un detalle técnico cambia la forma de escribir de arriba abajo. Y si tu cliente es el directivo que delega la investigación en un agente, lo desarrollo en Tu contenido tiene que convencer también a la IA.

La consultora que se comió su categoría en tres semanas

El ejemplo que más me llamó la atención de todo lo que cuentan es el de una consultora que, en lugar de ponerse a producir contenido nuevo como loca, hizo algo mucho más inteligente: revisó el archivo de su newsletter, identificó los envíos que mejor habían funcionado según la respuesta real de sus suscriptores, los volvió a publicar en su web y creó versiones reestructuradas pensando en la lectura de la IA, con otros encabezados y otro formato, más contenido nuevo pensado desde el principio para las máquinas.

En tres semanas dominaba el 72% de su categoría en las recomendaciones de la IA.

Por delante de competidores con más seguidores y más años publicando. Y esto aplica a cualquier empresa. Incluida la tuya, porque casi todos tenemos un archivo de newsletters, de correos a clientes o de presentaciones que ya demostró que funciona con personas y que está durmiendo en una bandeja de entrada donde ninguna máquina lo va a encontrar nunca. Yo lo resolví montándome mi propio cerebro digital con IA, y cómo lo hice te lo cuento en este artículo.

Tus clientes ya te han escrito el calendario editorial

Una de las cosas que más repito en las conferencias es que la mayoría de las empresas se pasan el día buscando ideas de contenido cuando las tienen apiladas en el departamento de atención al cliente, y Segev lo formula de una manera que me gusta mucho: si una persona pregunta algo, decenas tenían la misma duda y no se atrevieron a preguntarlo.

Las incidencias de soporte te dicen cuáles son los problemas reales de tus clientes, no los que tú crees que tienen. Las llamadas de ventas te dicen qué preguntas se repiten justo antes de que alguien decida comprarte o irse con otro. Ahí está tu contenido.

Pero aquí viene lo interesante: la IA no responde solo a la pregunta que le haces, sino que lanza por su cuenta decenas de búsquedas relacionadas para construir una respuesta completa, lo que en inglés llaman «fan-out queries», y eso premia a quien ha cubierto todo el recorrido del cliente y no solo el momento de la compra. El ejemplo que ponen es el de una agente inmobiliaria especializada en compradores primerizos en Phoenix que no debería escribir solo sobre cómo comprar una casa, sino responder antes a lo que se pregunta cualquiera que está pensando en mudarse allí: si la ciudad es segura, cómo son los colegios, qué normas tienen las comunidades de propietarios, cuánto se paga de impuestos. Traducido a nuestra asesoría laboral de Valencia, significa escribir sobre qué pasa si contratas a tu primer empleado, cuánto cuesta de verdad, qué errores comete todo el mundo el primer año, mucho antes de escribir sobre por qué elegir su asesoría.

Cuando la IA tira una y otra vez del mismo negocio para responder a preguntas distintas, ese nombre se va convirtiendo en una recomendación, igual que cuando tres amigos distintos te hablan del mismo fontanero. De cómo se construye esa autoridad a base de menciones te hablé en Hice esto y ChatGPT empezó a recomendar mi negocio.

Las puertas que tienes cerradas sin saberlo

Todo lo anterior sirve de poco si la máquina no puede entrar en tu casa, y aquí me he encontrado situaciones que rozan lo cómico, como la de un cliente que llevaba meses desesperado porque ninguna IA mencionaba su tienda online y resultó que el archivo robots.txt de su web, configurado por una agencia hacía años, bloqueaba directamente a los rastreadores de inteligencia artificial.

Segev cuenta casos idénticos, y añade otro que merece una revisión hoy mismo: la función de bloqueo de IA de Cloudflare debería venir desactivada por defecto, pero hay usuarios que se la han encontrado activada sin haber tocado nada.

A partir de ahí, lo de siempre bien hecho. Páginas en HTML sencillo, sin depender de que el usuario haga scroll o pulse botones para que aparezca el contenido, porque lo que se carga de forma dinámica la IA muchas veces no lo ve. Un sitemap XML actualizado y, si puedes, uno en HTML, que le da a la máquina dos puertas de entrada. Datos estructurados con marcado schema para que entienda qué es cada cosa. Y un truco muy práctico para quien usa WordPress: publicar el archivo de la newsletter en páginas en lugar de entradas, para que sea rastreable sin llenar de ruido la navegación de la web.

«El SEO no ha muerto», dice Segev, «simplemente se siente distinto cuando el público incluye máquinas y no solo personas».

Estoy completamente de acuerdo.

Dos caminos para tu contenido

Lo que yo estoy viendo en las empresas con las que trabajo es que se están separando en dos grupos muy claros, y la diferencia no tiene nada que ver con el presupuesto ni con el tamaño del equipo de marketing, sino con una decisión mucho más incómoda, que es la de dejar de publicar por publicar y empezar a publicar solo lo que únicamente tú puedes contar.

Así que elige. O sigues produciendo artículos correctos que cualquiera de tu sector podría firmar, esperando a que el tráfico vuelva a ser lo que era, o coges esta tarde tus tres mejores historias de clientes, tus datos propios y las preguntas que te repiten cada semana y los conviertes en piezas que ninguna máquina pueda encontrar en otro sitio.

Haz la prueba del nombre con tu último artículo.

Si sobrevive al cambio, reescríbelo.

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