¿Cómo posicionar tu contenido en las respuestas de inteligencia artificial?
Descubre el nuevo juego del posicionamiento online: formatos, plataformas y tácticas para que tu marca, tu empresa, tu contenido..., aparezca mencionada en ChatGPT, Gemini, Perplexity...
Imagina esto: llevas años creando contenido de calidad. Bien estructurado, bien investigado, bien escrito. Has hecho SEO. Has comprado tráfico. Has probado con redes sociales, con email marketing, con publicidad pagada. Pero hoy, alguien le pregunta a ChatGPT o Gemini:
“¿Cuál es la mejor herramienta para gestión de equipos en remoto?”
Y aparece tu competencia.
No porque tenga mejor contenido. Ni porque esté mejor posicionado en Google. Ni siquiera porque tenga más autoridad de dominio.
Aparece porque ha entendido una nueva realidad que tú aún no: el juego ha cambiado.
La visibilidad ya no se gana solamente a través de los clics. Ahora se gana a través de las menciones en respuestas generadas por inteligencia artificial.
Esto se llama LLM Seeding. Y si no lo conoces, probablemente estás ya quedándote atrás.
Porque los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Perplexity no están esperando a que te adaptes. Están respondiendo a millones de preguntas cada día y ya están eligiendo a quién citar (y a quién ignorar)
Y no, no siempre te van a enlazar. Pero eso no significa que no puedas ganar.
Porque ser mencionado, citado o incluido en una respuesta generada por IA es la nueva forma de autoridad digital.
Y hoy te vamos a enseñar cómo hacerlo.
Cómo posicionarte en esas respuestas, aunque no estés en la primera página de Google.
Cómo estructurar tu contenido para que la IA lo lea, lo entienda, lo procese y lo recomiende.
Cómo aparecer en las respuestas de tus clientes ideales antes que tu competencia.
Esto es lo que vas a aprender en este artículo:
Qué es exactamente el LLM Seeding y cómo funciona.
Cómo se diferencia del SEO clásico (y por qué no lo reemplaza, pero sí lo complementa)
Cuáles son los formatos que la IA adora y cita.
Dónde publicar tu contenido para ser visible para los LLMs.
Cómo medir si lo estás haciendo bien, aunque no tengas clics.
Un framework paso a paso para implementar esto en 7 días.
Y todo esto, como siempre, sin perder tiempo en teorías vacías. Vamos al grano. Y lo aplicas hoy mismo si quieres.
¿Qué es el LLM Seeding (y por qué te debería importar)?
Definición breve: LLM Seeding es publicar contenido en formatos y ubicaciones que los modelos como ChatGPT, Gemini o Perplexity acceden, comprenden y pueden citar en sus respuestas. En lugar de pelear solo por el #1 de Google, el objetivo es aparecer dentro de la respuesta que ve tu cliente, con o sin enlace.
Piensa en esto como autoridad utilitaria: la IA no elige al más famoso, elige al que mejor estructura, aclara y facilita la extracción de información fiable. Por eso es clave hablar en formato IA.
Ejemplo rápido: publicas una comparativa honesta y bien formateada sobre “Mejores herramientas de gestión de proyectos para equipos en remoto”. Un mes después, alguien hace esa pregunta a la IA y tu marca aparece citada en el resumen, aunque no estés en el top 3 orgánico de Google. Ganaste memoria de marca en el sitio exacto donde se forma la primera preferencia.
LLM Seeding vs SEO tradicional
El SEO busca que alguien busque en Google, te vea en la lista de resultados, haga clic, entre a tu web y lea tu artículo.
El LLM Seeding salta ese paso.
Busca que, cuando alguien le pregunte algo a la IA, esta conteste:
“Una buena opción es [tu marca] porque ofrece esto y aquello.”
Puede o no haber un enlace.
Puede o no haber tráfico directo.
Pero estás en la conversación.
SEO clásico: optimizas palabras clave, backlinks, velocidad. Buscas clics y sesiones.
LLM Seeding: optimizas estructura semántica, claridad y credibilidad, y publicas donde la IA rastrea con frecuencia (terceros, foros, reviews). Buscas menciones y citas en respuestas.
La clave: se complementan. El SEO te da activos que posicionan y convierten cuando hay clic. El LLM Seeding te da presencia dentro de respuestas sin clic. Si ignoras cualquiera de los dos, pierdes una parte del mercado.
Los formatos que los LLMs adoran (y cómo estructurarlos para ser citados)
Aquí no hay misterio. Si quieres que los modelos de IA te citen, tienes que hablar su idioma.
Y eso significa crear contenido que puedan entender fácilmente. No solo los humanos. Ellos también.
1. Listas y rankings
Ejemplo: “Las 10 mejores herramientas de email marketing para emprendedores”
Estructura que funciona:
Título claro con número
Subtítulo por herramienta
Descripción corta
Pro y contra
Veredicto tipo “mejor para X”
2. Secciones de FAQs
“¿Cuál es la diferencia entre ActiveCampaign y Mailchimp?”
Formato óptimo:
Subtítulo en forma de pregunta
Respuesta en 2-3 líneas, directa
Estilo Wikipedia + opinión real
3. Comparativas A vs B
“Notion vs ClickUp: ¿cuál es mejor para equipos remotos?”
Incluye:
Tabla comparativa
Categorías evaluadas (precio, facilidad, soporte)
Conclusión clara con “ganador”
4. Opiniones auténticas
“He probado 5 apps de organización personal. Esta es mi favorita.”
Los LLMs adoran lo personal:
Explica tu experiencia
Detalla el proceso
Muestra ventajas y defectos
No suenes como un vendedor
5. Herramientas y recursos
Checklists, plantillas, calculadoras
Cuanto más práctico, mejor
Cuanto más replicable, más usable por la IA
6. Semantic chunking (bloques semánticos)
Párrafos cortos, subtítulos frecuentes, bullets, cuadros de resumen.
Por qué funciona: mejora la capacidad de extracción. Si “se ve” ordenado para humanos, se lee mejor para la IA.
¿Dónde publicar para que los LLMs “te lean”?
Esto es crítico. No basta con poner tu artículo en tu web.
Tienes que estar donde la IA va a buscar.
Plataformas recomendadas:
Medium – Ideal por su formato limpio y autoridad general.
LinkedIn Articles – Vinculado a tu perfil personal = confianza.
Substack – Blogs personales con toque editorial.
Reddit / Quora – Las IA beben mucho contenido de aquí.
G2 / Capterra – Opiniones técnicas bien valoradas.
Foros nicho – Autenticidad por encima del diseño.
Microsites editoriales – Sitios informativos independientes.
Review hubs – Sitios de comparativas o rankings.
Medios de comunicación / HARO / Featured – Donde puedes ser citado por periodistas.
Comunidades y foros: Reddit, Quora y foros verticales (dev, audio, construcción, etc.). Responde con fondo y estructura.
Microsites editoriales: pequeños sitios de investigación/desgloses, menos comerciales, más confiables.
Social con estructura: LinkedIn/YouTube con descripciones ricas, timestamps, captions claros.
“Publica donde los LLMs merodean, no donde tú quieres estar cómodo.”
💡 Tip clave: crea variantes de tu pieza (resumen + tabla + FAQs) y distribúyelas en 2–3 de estos lugares. Multiplicas puntos de contacto para el rastreo.
Cómo medir si estás siendo citado (aunque no haya clics)
Visibilidad y menciones en IA
Pruebas manuales: en modo limpio, lanza prompts realistas de tu audiencia (“best [categoría] for [segmento]”) Anota si sales y cómo.
Herramientas: visibilidad en IA (por ejemplo Profound), citas de Perplexity, módulos AIO de suites SEO, etc.
Tráfico referido (cuando hay enlace)
GA4 → Reports > Acquisition > Traffic Acquisition → revisa source/medium.
Ojo: muchas veces no habrá enlace; el impacto aparece como búsqueda de marca.
“Unlinked mentions” (menciones sin enlace)
Google Alerts, monitoring de marca (Semrush/Similarweb/Serpstat).
Registra mención, contexto y sentimiento (positivo/neutral/negativo).
Dashboard casero de Visibilidad IA
Hoja mensual con: IA (ChatGPT/Gemini/Perplexity), prompt, resultado, mención (sí/no), texto exacto, sentimiento.
Cruza con GA4 (referrals + orgánico de marca) para ver correlaciones.
Errores comunes (y cómo evitarlos)
Hacer SEO como siempre y esperar el mismo resultado → Añade formatos IA-friendly y distribución externa.
Esconder criterios → Expón cómo evalúas; la transparencia gana confianza.
Reviews “de catálogo” → Cuenta experiencia real. ¿Qué te falló? ¿Qué atajo encontraste?
Piezas gigantes sin estructura → Chunking: subtítulos, tablas, FAQs, resúmenes.
Publicar solamente en tu web → Lleva variantes a Medium/LinkedIn/foros/reviews.
No medir → Sin dashboard, no hay mejora. Agenda tus pruebas mensuales de prompts.
Framework: 7 días de ejecución inmediata
Trabaja el LLM Seeding en 4 pasos:
Paso 1 — Formato que la IA entiende:
Acción: reescribe tus top 5 piezas en bloques semánticos: subtítulos, bullets, tablas, FAQs, veredictos.
Por qué: la IA extrae bloques claros mejor que párrafos densos.
Cómo: aplica las plantillas anteriores. Máximo 4 líneas por párrafo.
Paso 2 — Ubicación estratégica (no sólo tu web):
Acción: publica variantes en Medium/LinkedIn/Substack y al menos un foro/comunidad.
Conexión: multiplicas “puntos de rastreo”; los LLMs ven tus ideas en varios dominios.
Ejemplo: post largo en tu blog + resumen con tabla en Medium + Q&A en LinkedIn.
Paso 3 — Señales de autoridad visibles:
Acción: añade autoría (bio breve), fecha de actualización, metodología/criterios, fuentes, capturas.
Medición: registra cuántas menciones empiezan a aparecer en pruebas de prompts.
Ajustes: si no te citan, revisa claridad de criterios y veredictos.
Paso 4 — Medición y escalado:
Acción: crea dashboard mensual (IA usada, prompt, mención, texto), añade GA4 (referral + orgánico de marca) y alertas.
Escala: duplica formatos y plataformas que más menciones te traen.
Siguiente nivel: construye herramientas (calculadoras/plantillas) y microsites temáticos.
💡 La visibilidad ya no empieza en el clic. Empieza dentro de la respuesta de la IA. Si tu marca, tu proyecto, tu empresa, tu servicio, tu producto…, no vive ahí, no existe para una parte creciente de tu mercado. El LLM Seeding no es moda: es una ventaja acumulativa. Cada pieza bien estructurada, cada review honesta, cada tabla comparativa en el sitio adecuado… son semillas que te convierten en “la respuesta”.
Referencias: