AI-SEO Transformation: cómo funciona realmente la búsqueda con IA. De buscadores a sistemas inteligentes

Históricamente Google ha sido un buscador de palabras clave, y como tal hemos desarrollado nuestra estrategia de Content Marketing, especialmente cuando hacíamos SEO on-page. Y muchos de los que llevamos casi dos décadas “jugando” con el SEO, seguimos teniendo esa inercia.

Pero como vimos en el primer artículo, desde la irrupción de modelos como los primitivos MUM o BERT, a los ahora avanzados Gemini o similares (basados en eso que hemos llamado el SGE o Search Generative Experience), lo que hay detrás de la caja de búsqueda ya no es una base de datos con reglas, sino un modelo semántico y de lenguaje natural. Esto cambia las reglas del juego y del nuevo SEO con Inteligencia Artificial.

Ya no se trata de posicionar contenido. Se trata de enseñarle al algoritmo quién eres, qué sabes y por qué tu contenido merece ser elegido. Es decir, trabajar esa relevancia y autoridad de la que hablamos en el primer artículo y que hoy profundizaremos mucho más

Veremos cómo estructurar tu contenido para que sea interpretado, entendido y valorado por los buscadores y modelos de IA de nueva generación, asumiendo que la búsqueda en Google ya es AI-driven

Ya no escribes para un buscador, sino para un modelo de lenguaje

Google ya no “lee” tus palabras: interpreta intenciones y contexto. Su modelo no compara cadenas de texto, sino estructuras semánticas, lo que significa que el “keyword density”, sobre el que giraba nuestra estrategia de SEO On-page hasta no hace mucho, ha muerto como tal.

La pregunta no es “¿cuántes veces aparece la keyword?”, sino “¿entiende el modelo de qué hablo y respondo bien a la intención del usuario?”. “¿Tienen el dominio y el autor la autoridad suficiente para el contenido desarrollado?”

Ejemplo práctico:

• Antes: Posicionar con “mejor seguro de coche 2024” repitiendo la frase exacta.
• Ahora: Demostrar conocimiento, experiencia y resolver dudas asociadas al proceso de búsqueda y decisión (comparativas, factores de elección, simuladores, opiniones). Y aquí, tan importante es el contenido como quién lo desarrolla (autoridad)

Esto exige una forma distinta de redactar, más parecida a entrenar un modelo que a escribir un texto para el crawler de Google.

¿Cómo entrenar a Google para que te entienda (y te recomiende)?

Al hablar de SEO con Inteligencia Artificial, no debemos obviar las buenas prácticas de siempre. La optimización semántica se basa en construir contexto estructurado, y los basics hemos de seguir cumpliéndonos para evitar ser penalizados por contenido de baja calidad. Recuerda por tanto:

• Encabezados jerárquicos claros (H1-H6) que guíen la lógica del contenido.
• Preguntas como subtítulos para que el modelo entienda que estás resolviendo dudas.
• Enlaces internos con propósito; ayudan a construir relaciones temáticas entre páginas y refuerzan el EEAT.
• Marcado semántico; schema.org para FAQs, reviews, authorship...
• Tablas y listas; fáciles de procesar por modelos como SGE y útiles para obtener featured snippets.

No estás escribiendo solo para una persona, sino para un modelo capaz de clasificar, sintetizar y generar una respuesta ad-hoc basado en sus fuentes y el perfil del usuario.

Sobre este último punto durante la serie de artículos dedicados al SEO con Inteligencia Artificial o AI-SEO, abordaremos una serie de grandes problemáticas y preguntas de todos los negocios:

• ¿Qué gano como negocio (eCommerce, Publisher, media…) con que Google u otro motor de búsqueda basado en IA (ChatGPT-Search) se nutra de contenido para dar una respuesta sin obtener esa visita? ¿Es lo que queremos?
• ¿Cómo conseguir el click a mi site en la lista de fuentes?
• ¿De verdad tengo que entrenar a los modelos de IA con mi contenido para que se lleven el mérito?

Preguntas que no tienen fácil ni única respuesta, y que la propia evolución de los motores de búsqueda, losusuario y las prácticas de las empresas irán resolviendo, pero que desde esta serie de artículos daremos luz y nuestro enfoque (suscríbete a nuestra Newsletter para que no se te escape ninguno)

Los modelos de lenguaje actuales, incluido Gemini de Google que es quien nos da la primera respuesta, no realizan un análisis superficial basado en coincidencias léxicas o sinónimos, sino que ejecutan una interpretación avanzada centrada en la detección de entidades semánticas y su significado contextual.

Los LLM construyen representaciones abstractas o vectores de conocimiento (de ahí viene el knowledge graph del que hemos hablado en el artículo anterior) que permiten evaluar la coherencia, la profundidad y la interrelación de los conceptos de la búsqueda.

El contenido ha de verse natural y demostrar la autoridad del autor tanto por su histórico, como por su conocimiento del tema sobre el que está escribiendo o creando contenido

De hecho, plataformas como Surfer SEO, MarketMuse, Frase.io o NeuronWriter no se limitan a hacer un estudio de la keyword density. Incorporan módulos de análisis semántico que miden lo alineado que está el contenido con referencias consideradas como de autoridad según cada vertical o nicho.

Estas herramientas procesan frecuencias, relaciones conceptuales, cobertura temática y distancias semánticas entre términos y palabras clave para determinar si un contenido o texto cumple con la profundidad, complejidad y contexto esperados por el actual modelo de lenguaje del buscador de Google u otro LLM

Clústers temáticos y autoridad contextual

Google ya no valora ni posiciona contenido de forma aislada, sino que su sistema de se basa en la semántica y la autoridad del dominio, así como su capacidad para construir un ecosistema de contenido bien estructurado, donde cada pieza está conectada de forma lógica aportando valor con un contenido coherente y sostenido en el tiempo.

Esto es, en cierto modo, lo que estamos intentando construir con esta serie dedicada al SEO en la era de la Inteligencia Artificial, lo que hemos llamado como “AI-SEO Transformation” Aportar valor creando un contenido estructurado, conectado, que tenga un sentido y que sea coherente en el tiempo

Publicar un único artículo sobre "cómo funciona el algoritmo de Google" sin que exista un contexto ni una estructura, tanto relacional (artículos relacionados cubriendo varias áreas) y temática, y pretender posicionarse a la vez que aportar valor al usuario es tarea poco menos que imposible hoy en día.

Si el site incluye ese contenido estructurado, jerarquizado y categorizado, con referencias de autoridad y cruzadas (Internal y external linking), estaremos construyendo una red semántica densa, distribuida y de valor, interpretándolo Google como una señal de profundidad, fiabilidad y dominio en el campo en cuestión

En este contexto, la inteligencia artificial no penaliza el contenido nuevo, sino el que carece de este enfoque. Por eso, crear una landing page con un Exact-Match Domain y esperar a que se posicione solo, como ocurría hace un tiempo, es una técnica obsoleta

ChatGPT, Gemini, Perplexity y los LLMs con capacidades de búsqueda. Todo está cambiando

Según recientes estudios, algunos datos sobre la generación Z y Millenial (y no sólo ellos) son reveladores:

• El 82% hace búsquedas en modelos de lenguaje de IA generativa. Este dato es del 45% en los baby boomers (no dice nada de la generación X, la gran olvidada siempre)
• El 41% confía más en las respuestas generadas por IA que en los anuncios pagados. Un auténtico torpedo a la línea de flotación del negocio actual de Google

Es un cambio del concepto tradicional de lo que es la optimización y posicionamiento de contenidos. Ya no se trata de posicionarse en una página de resultados (SERP), sino de formar parte de esa fuente y autoridad con la que los LLMs generan sus respuestas. De ahí que por ejemplo, la propia OpenAI tenga acuerdos con el grupo PRISA en España, Le Monde en Francia o Associated Press como fuente principal y de autoridad para noticias y búsquedas de actualidad. Esa es la nueva estrategia de posicionamiento de estos medios

Pero de nuevo la pregunta que intentaremos resolver en próximos artículos es… ¿dónde está el negocio? Show me the money!

Las distintas plataformas de IA generativa (chatGPT, Claude, Perplexity o la propia Gemini), no disponen de plataformas tipo Search Console o Bing Webmaster Tools para notificar errores, validar sitemaps o seguir directrices de rastreo tradicionales, pero sí rastrean la web mediante procesos de scraping.

Los contenidos más relevantes, contextuales y bien estructurados son los que, como en todo buscador, tendrán mejor posicionamiento al activar el modelo de búsqueda y pedir referencias.

Cómo garantizar la visibilidad. La importancia de la autoría

Como se ha hecho referencia, los basics del SEO siguen aplicándose, solo que ahora no es suficiente con eso.

• Configurar el archivo robots.txt; verificar que no se bloquea agentes como GPTBot, AnthropicBot o CCBot.
• Contenido relevante, bien enlazado y semánticamente relevante: los buscadores en los LLM privilegian fuentes con autoridad percibida, referencia a fuentes contrastables (igual que en el SEO tradicional y el valor del “link juice”)
• Estructura bien el contenido en jerarquías lógicas; la GenAI no buscan coincidencias literales, sino contexto y significado

Desde el primer artículo estamos haciendo referencia al EEAT (Experiencia, Expertise, Autoridad y Confianza/Trustworthiness). Uno de los aspectos más importantes es la autoridad y relevancia del autor del contenido. La reputación del autor se usa como señal de confianza

Para esto, hay que hacer demostrable que la identidad profesional (a través de LinkedIn principalmente) y la del autor del blog son la misma persona, y facilitar esa prueba a los rastreadores, tanto de los buscadores tradicionales como ahora, especialmente, de los LLM.

Como podemos inferir, tener un perfil cuidado, reputado y actualizado en LinkedIn es más importante que nunca

Por tanto, a la hora de transferir la autoridad a cualquier contenido relevante, es recomendable hacer lo siguiente:

Cómo transferimos la autoridad del autor a un artículo

A nivel código, hay que implementarlo de la siguiente manera. Supongamos un artículo llamado “Cómo medir el ROI en MarTech”, publicado un 15 de Julio de 2025 en el site imaginario www.aprende-seo-con-knowmad-mood.com/roi-martech .

El fragmento JSON-LD del artículo ha de ir en el

o antes del , y es el siguiente (resaltado lo que has de configurar cada vez)

En la página de autor, que sería siguiendo con el ejemplo la siguiente https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/autor/eduardo-cano, el código que debemos asegurarnos para asegurar la autenticidad del autor y transferir su dominio sería:

Con esto:

• “sameAs” apunta a tu LinkedIn real, la señal de identidad que Google puede comprobar.
• El atributo rel="me" en el enlace refuerza la verificación cruzada, siguiendo el ejemplo de Mastodon (no es obligatorio hacerlo pero muy recomendable).

No es necesario más redes si no aportan valor diferencial y, en entornos profesionales, LinkedIn es la red, aunque podría hacerse con otras siempre que se pueda verificar y sirva para transferir la autoridad. En “sameAs”, puedes añadir también el enlace a tu perfil de X, o de Strava si lo que eres es un deportista profesional, por ejemplo. Todo depende del contexto y la relevancia

A los más veteranos, todo este proceso nos recueda al el atributo rel=”author" que implementó Google+ hace ya casi 15 años (sí, el tiempo pasa muy rápido), precisamente para dar peso y autoridad a los contenidos basados en la autoridad del autor. Por desgracia, Google+ cayó en el olvido para, tres lustros más tarde y ante la necesidad de aplicar nuevas técnicas de SEO para la Inteligencia Artificial, el concepto vuelve a estar de actualidad

Reflexión Knowmad Mood

La visibilidad ya no se juega en una página de resultados, sino en la capacidad del contenido para ser interpretado por los buscadores basados en IA generativa.

Ya no podemos pensar en escribir para máquinas o para Google como antes. Como siempre, debemos escribir pensando en el usuario, y para los LLM, que son excelentes en identificar patrones y estructuras, entender la profundidad temática e identificar señales de autoridad. La pregunta ya no es si el contenido posiciona, sino si el contenido forma parte de las fuentes y algoritmos que construyen las respuestas de los LLM.

Los basics en el fondo no cambian. Hemos de lograrlo creando nuestro Marketing y Content Plan (¿qué no es, acaso, esta serie de artículos SEO para IA que estás leyendo?), con visión, estrategia, contenido estructurado y semánticamente relevante y rico, alineado con una temática coherente, profundizando en los detalles y, siempre, con el usuario final en mente de modo que le sea útil, relevante y asimilable.

Descárgate la guía con la lista de los principales DXP y CMS que permiten de forma intuitiva y en su interfaz de usuario la inclusión del autor del contenido para transferir su autoridad. También encontrarás la guía para implementar el código que asegura la relevancia y autoría del autor del contenido