A principios de los años 2010, los profesionales de SEO se basaron en los rankings de palabras clave y los informes de tráfico de Google Analytics como la estrella del norte del rendimiento digital. En los años 2020, el enfoque se cambió a la búsqueda basada en entidades, la relevancia semántica, E-E-A-T y los resultados ricos. una disciplina que desafía a los KPIs fundamentales en los que hemos confiado durante décadas. Large Language Model Optimization (LLMO) Con las herramientas generativas de IA como ChatGPT, Perplexity, Gemini y Microsoft Copilot convirtiéndose en las capas de descubrimiento preferidas, las marcas deben adaptarse.Estos sistemas resumen, citan y recomiendan contenido basado en datos de formación y resultados web en vivo, pero a menudo eligen los motores de búsqueda tradicionales y eliminan la necesidad de clics. Hay que evolucionar. LLMO-specific KPIs Este artículo introduce un marco KPI moderno para medir el éxito de SEO en este mundo de IA-primero, basado en casos de uso en el mundo real, herramientas para el futuro y una visión que trasciende el tráfico y el ranking. El problema: viejas métricas, nuevas realidades El éxito tradicional de SEO a menudo se define por el crecimiento de tráfico orgánico, el ranking de palabras clave, los CTR y las tasas de conversión.Pero cuando los usuarios reciben respuestas directas de los LLM, sin visitar su sitio, estas métricas ofrecen una imagen incompleta. Tenga en cuenta: su contenido puede ser (por ejemplo, Perplexity o Gemini AI Overviews), sin embargo, Google Search Console y GA4 no reflejarán esta exposición. summarized or quoted in an LLM answer It’s a visibility win—but invisibly tracked. El aumento de Necesitamos nuevas formas de responder: zero-click discovery 
 
 
 
 ¿Estamos siendo referidos por los modelos AI? ¿Estamos influyendo en las respuestas que la gente recibe de los LLM? ¿Cuántas veces somos mencionados, citados o resumidos, incluso sin un backlink? De SEO a LLMO: una nueva capa de optimización es el arte y la ciencia de asegurar que su marca, contenido y experiencia sean descubiertos y favorecidos en las respuestas generadas por IA. Mientras está enraizado en SEO, considera nuevas capas de optimización, incluyendo: LLMO (Large Language Model Optimization) 
 
 
 
 
 Proximidad semántica en embeddings Reconocimiento de entidades en los índices AI Influencia en la salida de IA y resultados rápidos Frecuencia de citas en las respuestas El objetivo ya no es sólo clasificar, sino . exist and persist in the AI layer of search Un marco de KPI de 3 niveles para medir la visibilidad de SEO en el mundo de los LLMs A medida que la búsqueda continúa evolucionando más allá de los enlaces azules y en respuestas generadas por la IA, los KPIs tradicionales simplemente no lo cortan más. Para ayudar a los comercializadores a adaptarse, he reunido un marco práctico de 3 niveles basado en insights de las notas de arquitectura LLM de Iguazio, el análisis de KPI de Jim Wang y las observaciones del mundo real de plataformas de SEO como Search Engine Land. Vamos a romperlo: Level 1: What You Can Track Today – The Application-Level KPIs Estos KPIs son su punto de partida. son tangibles, a menudo soportados por herramientas, y se vinculan directamente a cómo su marca está siendo representada (o no) en todas las plataformas de IA. 
 
 Menciones y citas Siga cuándo su marca o contenido aparece en las respuestas de LLM en plataformas como Perplexity, You.com o incluso Bing Chat. KPI para rastrear: “Mentiras mensuales de IA” o “Mentiras por tema” 
 
 Snippets citados en respuestas de AI Los LLM a menudo parafrasean o extraen directamente contenido estructurado, especialmente listas o definiciones. KPI: “AI Snippet Frequency” 
 
 Asistente de voz de visibilidad ¿Siri, Alexa o Google Assistant se refieren a tu sitio cuando la gente hace preguntas? ¿Puedes probar manualmente las advertencias como: “¿Qué es [tema] según [marca]?” KPI: Tasa de inclusión de asistentes de voz 
 
 LLM Compartir la voz por tema Benchmark cuántas veces se menciona su marca en comparación con los competidores en los anuncios dentro de su nicho. Esto le da una sensación de dominación de la visibilidad de IA. KPI: “LLMO Share of Voice (Cluster de temas)” 
 
 La referencia al tráfico Sí, algunas herramientas de IA realmente impulsan el tráfico, especialmente Perplexity y Bing Chat. KPI: Sesións originadas por IA Level 2: Going Deeper – The Model-Level Influence KPIs Estas métricas miran debajo del capó para evaluar lo bien que su contenido la arquitectura del conocimiento de los modelos de IA, incluso si aún no se ha citado visiblemente. Siguiente 
 
 Aproximación a los temas clave En términos de NLP, ¿cuán cerca está tu contenido de los grupos de sujetos dominantes?Es una señal semántica que puede afectar a la inclusión. KPI: Escala de proximidad de temas semánticos 
 
 Respuesta rápida Execute llamadas reales relevantes para su vertical y vea si aparece.Piensa: “Mejores plataformas FM Reino Unido” o “Mantenimiento predictivo en bienes raíces”. KPI: Tasa de apariencia rápida 
 
 Escala de confianza de la entidad Si su marca está estructurada como una entidad reconocida en herramientas como o la API de Google NLP, es más probable que se confíe en los LLM. Calicut Calicut KPI: Índice de confianza de entidades Level 3: The Long Game – Data-Level KPIs for Strategic Visibility Esta sección trata con la Cómo su presencia se incrusta en los datos de entrenamiento o en las superficies de los ecosistemas de una manera no obvia. Influencia invisible 
 
 Menciones de marca desconectadas a lo largo del tiempo Incluso sin un vínculo, las referencias de marca consistentes en fuentes de confianza construyen autoridad implícita. KPI: Velocidad de menciones no vinculadas 
 
 Citaciones Recurrencia ¿Con qué frecuencia se reutiliza o parafrasea la misma pieza de tu contenido en resúmenes o respuestas generadas por IA? KPI: tasa de reutilización de citas 
 
 Datos estructurados de salud El marcado de esquema hace que su contenido sea más legible por máquina y aumenta el potencial de ingestión. KPI: Escala de cobertura del esquema Este marco no se trata sólo de medir lo que está sucediendo; se trata de Cuanto más lo cuantifique, mejor puede posicionar su marca para Pero En este nuevo entorno de búsqueda. understanding your AI-era visibility footprint No sólo sobrevive Líderes ¿Quieres ayudar a configurar el seguimiento o construir tableros para estos KPI? Déjame saber —He construido soluciones personalizadas para marcas que se enfrentan al mismo cambio. Estudio de caso: La visibilidad de la marca Tech con sede en el Reino Unido en los LLM Déjame fundar esto con un ejemplo del mundo real de mi propia experiencia. en , una empresa de tecnología de construcción inteligente con sede en el Reino Unido, notamos un puzzle —aunque acabamos de lanzar una serie de artículos de alta calidad y de larga duración dirigidos a temas clave de la industria como el seguimiento de activos y el informe de cumplimiento. En directo Reducción del 15% en los clics orgánicos durante un período de tres meses En directo Reducción del 15% en los clics orgánicos durante un período de tres meses Al principio, no se sumó. pero cuando probamos manualmente las prompts en ChatGPT y otras herramientas alimentadas por LLM, encontramos algo interesante: nuestro contenido estaba siendo citado, palabra por palabra, en respuestas generadas por IA. En múltiples prompts alrededor de “herramienta de mantenimiento predictivo” y “informes de cumplimiento para instalaciones”, los mensajes y las ideas de DIREK estaban apareciendo, simplemente sin un backlink o cita. Esto se convirtió en un punto de inflexión. —Estábamos influyendo en la conversación, simplemente no viéndola reflejada en GA4 o GSC. Entonces nos dimos cuenta de que necesitábamos repensar cómo medimos el éxito en el ecosistema de búsqueda AI-first. While our traditional SEO metrics showed a decline, our LLM visibility was increasing En lugar de depender únicamente de los clics y los rankings de palabras clave, ampliamos nuestros KPIs para reflejar cómo nuestra marca estaba surgiendo en entornos impulsados por la IA. Mensajes mensuales de IA – con qué frecuencia se refería a DIREK en las respuestas generadas por IA Tasa de respuesta rápida – con qué frecuencia nuestra marca apareció en los conjuntos de respuestas a consultas relevantes de la industria Escala de Utilización de Datos Estructurados: asegurar que nuestra marca de esquema haga que nuestro contenido sea legible por máquina y amigable con la IA El impacto fue de apertura de ojos. En unas semanas,   No estaban haciendo clic en un resultado de Google, estaban viendo DIREK citado como una fuente dentro de los resúmenes de IA. we noticed a shift: 23% of new lead inquiries specifically mentioned finding us through AI tools como ChatGPT y Perplexidad Esto fue una señal clara: en el mundo de los LLMs, SEO no se trata sólo de impulsar el tráfico, sino de ganar presencia en las conversaciones generadas por la IA. Las métricas tradicionales por sí solas ya no cuentan la historia completa. Para los profesionales de SEO que piensan en el futuro, el mensaje es claro: es hora de ampliar la tabla de resultados. Herramientas que puedes empezar a usar hoy No tienes que esperar a que comience la plataforma de análisis de LLM perfecta – ya hay herramientas poderosas en tus dedos que pueden darte una visión temprana de cómo su marca está funcionando en el paisaje de búsqueda de primera generación de IA. Herramientas como Google Search Console todavía proporcionan una visión inestimable de las consultas de cola larga y de los fragmentos, que a menudo influyen en los datos de capacitación de LLM. Junta esto con los informes de exploración de GA4 para rastrear patrones de tráfico inusual que pueden indicar la exposición de LLM. Para un seguimiento más proactivo, plataformas como Brand24, Mention o Diffbot pueden alertarte cuando tu marca se cita en línea, incluso si no está conectada. Y si estás sintiendo más herramientas técnicas, como el seguimiento de la marca de SEMRush No necesita un equipo de ciencia de datos para comenzar a rastrear el rendimiento de LLMO. Aquí está una pila rápida: Consejo: Execute de 5 a 10 llamadas principales semanalmente en diferentes herramientas de LLM y grabe menciones manualmente. Mientras que algunos KPIs en la gestión de SEO moderna se pueden rastrear con herramientas avanzadas, algunas de las ideas más reveladoras todavía vienen de datos rastreados manualmente. no deje de lado el valor del rastreo manual, especialmente para las métricas que aún no son capturadas por el software. Por qué esto importa para el SEO global y el liderazgo digital Los líderes de SEO ya no están optimizando sólo para los motores de búsqueda - están optimizando para . generative knowledge systems Ya sea que estés liderando el marketing en una empresa de SaaS, publicando revistas digitales o guiando a un gigante del comercio electrónico, medir el éxito en 2025 significa saber: 
 
 
 
 Cómo tu contenido influye en la salida de IA Cuando usted es confiado como una fuente, incluso de forma invisible Qué acciones toman los usuarios después de un descubrimiento alimentado por IA These new KPIs are crucial for: 
 
 
 
 Informe de inversores y partes interesadas Medir la autoridad de la marca en un mundo de cero clics Impulsar el descubrimiento a largo plazo y el crecimiento de la huella digital Retos y limitaciones A pesar de las emocionantes posibilidades de SEO en la era LLM, el camino hacia adelante está lejos de ser sencillo. Los grandes modelos de idiomas como ChatGPT o Gemini no revelan públicamente las fuentes de datos exactas en las que están capacitados, ni proporcionan una metodología clara para cómo seleccionan, priorizan o parafrasean el contenido. o su marca está (o no está) siendo supervisada en respuestas generadas por IA. model opacity why how Otro tema importante es el A diferencia de las métricas SEO tradicionales rastreadas en Google Search Console o GA4, actualmente no hay una plataforma consolidada que le permita monitorear las menciones de marca o página en LLMs. Puede encontrar alguna señal en herramientas como Diffbot, Sentione o rascadores de LLM personalizados, pero nada coincide con la madurez de la analítica de SERP. lack of tooling También nos enfrentamos Si su marca, sitio o contenido no se ha establecido semánticamente como una entidad de confianza en los ecosistemas de datos estructurados (pensemos en la marcación de esquemas, las entradas de Wikipedia, Wikidata o enlaces de retroceso autorizados), existe un riesgo real de que la IA simplemente no “sabe” que existe. entity bias Por último, hay un crecimiento Incluso cuando los LLM se basan en su contenido, a menudo paráfrasean en lugar de enlazar, eliminando el pago SEO tradicional del tráfico de referencias y la visibilidad. Sin citas claras, el seguimiento del ROI se vuelve más complejo, y esto impulsa a los SEO a pensar más allá de los modelos de tráfico tradicionales hacia la visibilidad, la reputación y la fuerza de la entidad como las principales métricas de éxito. attribution gap No todo es una navegación suave. Los principales desafíos incluyen: 
 
 
 
 
 Modelos opacos: los LLM no revelan todas las fuentes de datos o la lógica de la cita Lagunas de herramientas: No hay plataforma unificada para rastrear todas las menciones de LLM Riesgos de bias: Si su entidad no es reconocida, usted puede ser excluido Gaps de atribución: AI puede parafrasear sin citar Dicho esto, los pioneros en este espacio que otros sigan.Cuanto antes te adaptes, mayor es tu ventaja. shape the standards Futuras perspectivas: Construir una estrategia de contenido AI-First En los próximos años podemos ver: 
 
 
 
 
 
 
 Google Search Console adding “AI Answer Visibility” as a native report 
 
 Brands bidding for  —a sponsored response in Gemini LLM Answer Ads 
 
 LLMs offering “Verified Source Panels” similar to featured snippets 
 
 
 AI content ranking algorithms rewarding  contextual accuracy over link authority Preparing for that future starts now—with KPIs that reflect it. Si quieres seguir adelante en la era de la búsqueda impulsada por la IA, no te pierdas mi artículo Describe cómo adaptar su juego de SEO a grandes modelos de idiomas y incluye una guía paso a paso sobre cómo rastrear el tráfico impulsado por LLM usando GA4. "Win SEO en la Era de los LLMs: Estrategias para la visibilidad de la IA. Ganar SEO en la Era de los LLM: Estrategias para la visibilidad de la IA. Ganar SEO en la Era de los LLM: Estrategias para la visibilidad de la IA. Pensamientos finales: Deja de contar clics. Comience a medir la influencia. En este ecosistema de búsqueda basado en la IA, la visibilidad ya no se limita al SERP. Su marca puede y debe existir en las respuestas de la IA, ser citada en la conversación e influir en las decisiones sin un solo clic. Medir el éxito de LLMO no se trata de reemplazar sus métricas de SEO actuales. 2025 y más allá. capture the full spectrum of discoverability “Si tu contenido forma las respuestas en las que las personas confían, estás ganando, incluso si nunca visitan tu sitio”.

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Las métricas de SEO que nadie rastrea en la era de la IA, pero deberían

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