Aparecer en Google, ChatGPT, Perplexity, TikTok e Instagram no es suerte: es SEO bien aplicado y adaptado a los nuevos patrones de búsqueda. El cambio no significa fin, significa evolución. Los fundamentos siguen vigentes: intención de búsqueda, calidad, estructura y originalidad. Lo nuevo llega con AI overviews, GEO y AEO, y con ello más fuentes de tráfico y la necesidad de ser citado por LLM y buscadores.
¿Por qué el SEO no ha muerto y qué cambió con los LLM?
La búsqueda ya no es solo enlaces azules. Con AI overviews, Google responde con resúmenes y reduce clics a páginas en primera posición entre 20 % y 40 %. A la vez, surgen nuevos canales de descubrimiento: respuestas directas de LLM y búsquedas en redes.
- Tres tipos de búsqueda: LLM y agentes, buscadores tradicionales, social search en redes como TikTok e Instagram.
- Tesis clave: el SEO evoluciona con GEO (Generative Engine Optimization) y AEO (Answer Engine Optimization), pero los fundamentos no cambian.
- Objetivo actual: ser citado por LLM y aparecer en todos los puntos de contacto.
¿Qué significan SEO, GEO y AEO?
- SEO: Search Engine Optimization. Contenido que responde la intención de búsqueda y se posiciona con técnica, estructura y enlaces.
- GEO: optimizar para motores generativos. Pide datos estructurados, contenido actualizado y relaciones semánticas claras.
- AEO: optimizar para respuestas. Demanda frases completas y extractos claros que los modelos puedan citar.
¿Cuáles son los fundamentos que siguen igual?
- Intención de búsqueda: prometer y cumplir. Nada de relleno.
- Calidad: contenido original, útil y 10x mejor que lo existente.
- Estructura: títulos, subtítulos y recursos que facilitan la lectura y la extracción.
¿Cómo rankear en búsqueda tradicional, AI search y social search?
La base es común: relevancia, estructura y claridad. Pero cada canal prioriza señales distintas.
¿Qué exige la búsqueda tradicional en Google o Bing?
- Técnico: sitio rápido y bien estructurado.
- On-page SEO: etiquetado correcto de HTML H1, H2, H3, FAQs, imágenes y videos.
- Contenido 10x: detectar gaps y aportar un punto de vista propio.
- Clusters de contenido: crear un topic cluster con páginas enlazadas internamente para cubrir un tema desde varios ángulos.
- Enlazado interno: conectar páginas para que los buscadores entiendan la relación temática.
¿Qué pide AI search en LLM?
- Datos estructurados: listas, tablas y fragmentos claros que sean fáciles de extraer.
- Actualidad y relevancia: contenido actualizado aparece más.
- Riqueza semántica: usar términos relacionados con la intención de búsqueda. Los LLM aprenden mediante tokens y embeddings, por eso la relación semántica ayuda.
- Menciones de terceros: prensa, sitios de creadores y marcas que citen tu marca dan credibilidad.
¿Cómo posicionar en social search?
- User engagement: contenido que motive interacción.
- Creadores: colaboraciones que multipliquen menciones.
- Tendencias: aprovechar picos, pero la base es relación con creadores y comunidad.
¿Qué refuerzos externos ayudan a posicionar?
- Menciones en medios y webs de terceros: alineadas a los temas objetivo.
- Redes sociales: se indexan y influyen en buscadores y LLM.
- UGC, reviews, foros y comunidades: prueba social que respalda autoridad.
¿Cómo aplicar un cluster real de demanda?
- Tema central: planeación de la demanda con una guía completa.
- Satélites: plantilla para planear la demanda, mejores herramientas, variaciones con inteligencia artificial, cómo estimar demanda de un producto nuevo.
- Prueba social: casos de estudio como empresas que mejoraron la planeación con Datop.
¿Cómo medir y optimizar con Anvil para LLM SEO?
Medir es clave para priorizar. Anvil permite ver share of voice, mention rate, ranking promedio y dominios citados por LLM como Perplexity, Gemini o ChatGPT, comparando además con la competencia.
¿Qué insights ofrece Anvil para accionar?
- Definir búsquedas objetivo y ver menciones por modelo.
- Detectar oportunidades: por ejemplo, si una consulta muestra oportunidad del 100 %, priorizar contenido y menciones externas.
- Analizar prompts reales: entender cómo pregunta la audiencia.
- Monitorear frecuencia histórica: asignar esfuerzos donde el interés se mantiene o crece.
¿Qué optimizar con base en datos?
- Contenido: mejorar claridad, actualización y riqueza semántica.
- Estructura: sumar listas, tablas y FAQs que se puedan citar.
- Autoridad: conseguir menciones de prensa y creadores alineados al tema.
- Cluster y enlaces internos: reforzar el mapa temático para competir en términos específicos como AI inventory management.
¿Te gustaría compartir cómo estás apareciendo en LLM o qué oportunidades encontraste con Anvil? Deja un comentario con tus hallazgos y la estrategia que vas a probar.
