Ya no basta con posicionar un artículo en Google: ahora hay que pensar en cómo aparecer en las respuestas de ChatGPT, Claude, Perplexity y otros modelos de lenguaje.

En este episodio me senté con Alejandro González, fundador de Ranki y uno de los mejores practitioners SEO en español, para entender cómo funcionan los LLMs, qué señales toman en cuenta, y qué podemos hacer para aparecer en este canal.

Hablamos de experimentos reales, herramientas emergentes como el llms.txt, cómo medir si tu marca está siendo mencionada por los modelos, y qué tipo de contenido sigue generando tráfico (y cuál te puede hundir).

Alejo nos compartió tácticas, errores que ya ha cometido (y medido), y cómo está construyendo herramientas para lo que viene en SEO. Así que si te interesa el futuro del SEO, este episodio es para ti.

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Lo que conversamos:

[00:00:00] Introducción: cómo está cambiando el tráfico de Google y qué pasa con los LLMs
[00:03:00] Qué tipo de sitios están cayendo y cuáles siguen creciendo
[00:06:00] Cómo funcionan los LLMs y por qué su lógica probabilística cambia el juego
[00:09:00] Qué señales usan los LLMs: menciones de marca, contexto y sentimiento
[00:11:30] Cómo alimentar a los LLMs con datos propios y mejorar tu presencia
[00:14:40] llms.txt: qué es, cómo nació la idea, y qué pasó al probarlo
[00:19:00] Casos prácticos: usar bases de datos privadas para contenido ganador
[00:21:30] Cómo medir visibilidad en GPT: uso de prompts, share of voice, scraping
[00:25:00] Qué herramientas están explorando para trackear menciones en LLMs
[00:28:00] La importancia del lenguaje semántico y los topic clusters
[00:32:00] Qué sigue funcionando y qué no: mitos y clickbait
[00:36:00] Tácticas que sí funcionan: menciones externas, documentación, contenido real
[00:39:00] Cómo no caer en trampas de generación automática de contenido