Abonnes-toi [gratis] RSS | Más
Lo que aprendí de una mesa redonda brutal sobre contenido, datos y modelos de lenguaje del ISS Barcelona con la participation de Nitin Manchanda, Mario Lenoci y Mark Williams-Cook
En la mesa redonda alguien dijo una frase que resume todo:
“AI will work if you infuse your knowledge… otherwise there’s no way to keep control.”
Y ahí está la clave: la IA no viene a salvarte de pensar, viene a amplificar lo que ya haces bien… o a multiplicar tu caos.
En este artículo te dejo los grandes aprendizajes de la conversación: cómo combinar IA, SEO, datos estructurados, marca y métricas sin volverte loco ni ser esclavo del último “panel AI” que te enseña tu jefe.
1. La IA no te arregla un mal brief
Sin criterio, solo generas ruido más rápido
Uno de los primeros mensajes fue demoledor:
“It doesn’t matter if it’s AI or not. If someone is not brief enough in that particular project, it could be human, it could be AI.”
Traducción libre:
Si tú no sabes lo que quieres, da igual quién escriba: un redactor senior, ChatGPT o tu primo.
Para que la IA funcione de verdad necesitas:
- Conocimiento experto sobre el tema.
- Ejemplos buenos de lo que es un output correcto.
- Estructura clara: objetivo, público, tono, canal, siguiente paso.
Sin eso, lo que hay es:
- Outputs bonitos pero vacíos.
- Sensación falsa de productividad.
- Cero control sobre el mensaje y la calidad.
Idea clave:
La ventaja competitiva no es “usar IA”.
La ventaja es tener mejores procesos, mejores briefs y mejor criterio que los demás… y luego amplificarlos con IA.
2. Antes de hablar de IA: pon en orden tus datos estructurados
Otro punto que se repitió: no construyas un castillo sobre barro.
“If you don’t have structured data, you need to create a dataset, training, prompts… you will waste a lot of human time and margin.”
Si tu casa digital está así:
- Contenidos sin taxonomía.
- Sin entidades claras.
- Sin schema, sin arquitectura decente.
- Datos de producto / servicio en cien excels diferentes…
…entonces cada proyecto de IA será:
- Caro de arrancar.
- Difícil de mantener.
- Muy poco reutilizable.
En cambio, si ya tienes datos estructurados:
- Ecommerce con categorías limpias.
- Contenidos etiquetados por tema, etapa, persona.
- CRM organizado.
- Logs y eventos bien definidos.
La IA puede:
- Reducir costes.
- Automatizar tareas repetitivas.
- Dar productividad real a tus equipos.
Palabra clave:
Antes de obsesionarte con el prompt, obsesiónate con el orden.
3. Pensar en procesos, no en páginas
IA + SEO serio = escala, no “posts sueltos”
En la mesa se habló de un site con más de 1 millón de páginas.
El enfoque NO fue:
“Vamos a optimizar 100 páginas clave con IA”.
Sino:
“We wanted to bring everything in one place so that we are solving problems for that one million+ pages and not for individual pages.”
Es otro nivel de mentalidad:
- Investigas qué problema real estás resolviendo.
- Centralizas el knowledge base.
- Diseñas procesos para que una mejora afecte a cientos o miles de URLs.
Conclusión:
Si tu estrategia es “generar más posts de blog con IA”, te estás quedando tremendamente corto.
Piensa en sistemas, no en “piezas sueltas de contenido”…¡como esta! :-P
4. El mito del “ahorro de tiempo”
No cambies tickets cerrados por relaciones rotas
El atajo mental fácil es:
“Si meto IA en soporte, ahorro tiempo = éxito”.
Pero uno de los ponentes lo enfocó muy bien:
“There are a few moments over the lifetime of a customer where they make 90% of how they feel about your brand.”
Y en esos momentos:
- Cobro incorrecto.
- Renovación errónea.
- Problema serio con el producto…
…si tu cliente solo ve un robot que no le entiende, el daño a la marca es brutal.
Por eso algunas empresas están:
- Clasificando conversaciones según carga emocional.
- Escalando automáticamente a humano cuando hay conflicto o frustración.
Lección importante:
Ahorrar tiempo es un indicador adelantado.
Pero el indicador que importa es:
- Retención.
- Recomendaciones.
- Valor de vida del cliente.
Y eso se gana muchas veces con una conversación humana en el momento adecuado.
5. SEO sigue en el centro… pero el escenario ha cambiado
La frase que más se repitió en el panel:
“SEO is still fundamental.”
Creo que no es postureo, es real:
- Fundamentos técnicos: rastreo, indexación, performance.
- Accesibilidad de contenido.
- Estructura semántica y marcado.
Pero lo que está cambiando es:
“What is changing is the way we consume information, and how information is being delivered.”
Ya no es solo:
SERP clásica → clic → web.
Ahora tenemos:
- AI Overviews.
- Chats integrados en navegador.
- Modelos que responden sin que el usuario vea tus resultados.
Traducción brutal:
El SEO ya sabemos que no es solo “estar en el top 3”.
Es formar parte del conocimiento que usan los modelos para responder.
6. Los LLM son tus nuevos usuarios (y más exigentes que los humanos)
Hubo una idea que me enamoró:
“You need to understand your new user: the model. How it crawls, how it interprets, how it connects your brand as an entity with your content.”
Piensa así:
Tienes tres tipos de usuarios:
- Usuarios humanos → leen, comparan, compran.
- Bots de búsqueda clásicos → rastrean, indexan, rankean.
- Modelos de lenguaje (LLM) →
- Ingestan tu contenido.
- Lo resumen.
- Lo recombinan en respuestas.
¿Y qué necesitan los LLM para entenderte bien?
- Velocidad de carga decente.
- Estructura clara (H1, H2, listas, contexto).
- Schema y datos estructurados.
- Frases que conecten marca + tema:
- “En [Marca] ayudamos a [tipo de cliente] con [problema concreto]…”
Los ponentes contaban experimentos:
“We start content with ‘We at [Brand]…’ so that when tools digest the content, they understand the entity and connect it with what follows.”
Idea clave:
Cada texto que publicas es también una pieza de entrenamiento indirecto para modelos de IA.
No escribas solo para humanos, escribe también para cómo te leerá un modelo.
7. No basta con tu web: tienes que influir en las fuentes que consulta la IA
Otra pieza táctica muy fuerte que ya comente en mis conferencias de Paris (Versailles y Parque de los Principes):
“With ChatGPT and Gemini, you can see the web searches they do in the background for most queries.”
¿Y qué están haciendo algunos?
- Lanzan prompts tipo los que usaría su audiencia.
- Observan qué webs se consultan en background.
- Buscan estar presentes:
En esas webs.
En esos listados, comparadores, artículos, reviews.
Porque los modelos funcionan por consenso:
“If there’s a strong consensus in the first 20 Google results about your brand, that’s what will be surfaced.”
Juego nuevo:
- Ya no es solo “que tu dominio rankee”.
- Es conseguir que en el ecosistema de fuentes que ve la IA, tu marca salga asociada a lo que quieres representar.
8. Marca 3.0: de lo que dices, a lo que la IA cree de ti
La evolución la resumieron de forma casi histórica:
- Ayer: la marca era lo que tú contabas en tus anuncios.
- Luego: la marca era lo que la gente decía de ti (reviews, redes, foros).
- Ahora: la marca será lo que la IA cree que eres.
“Your brand will be how AI understands you. What you do. What you’re good at. What your reputation is.”
Eso incluye:
- ¿Para qué problemas te recomienda la IA?
- ¿Con qué atributos te asocia?
- ¿Confunde tu marca con otra?
- ¿Te ignora completamente?
Conclusión incómoda:
Tu branding ya no es solo diseño + copy + campañas.
Es también tu “perfil” en la memoria de modelos como GPT, Gemini, Claude, etc.
9. Métricas en la era IA: deja de construir tu dashboard sobre arenas movedizas
Alguien preguntó:
“What metrics are you using for LLM visibility and what tools?”
Y la respuesta fue honesta:
“I’m not a fan of massive prompt tracking… it’s a lot of effort for not great information.”
Problemas del “prompt tracking” puro:
- Los modelos no son deterministas:
- Hoy responden A, mañana B.
- Cambian constantemente.
- Te puedes pasar meses optimizando para un entorno inestable.
Ademas nos acordamos del cierre de Lorelight:
¿Qué alternativas se mencionaron?
a) Herramientas que preguntan a los modelos por tu marca
“They interrogate all the base models about your brand and generate a knowledge graph of what AI knows about you.”
Te devuelven:
- Hechos correctos.
- Errores.
- Lagunas importantes.
Y puedes compararlo con:
Lo que tú quieres que represente tu marca.
b) Métricas que siguen importando
- Conversiones (ventas, leads, registros).
- Menciones de marca y branded search.
- Tráfico directo.
- Logs:
- Cómo rastrean los bots.
- Cómo navegan los usuarios.
c) Tu propio sistema de scoring
“You should build your own score. There’s no one metric formula that can justify everything.”
En resumen:
Deja de buscar “el nuevo CTR de los AI Overviews”.
Usa la IA como una capa más de visibilidad, pero mide el éxito con:
- Negocio.
- Percepción de marca.
- Presencia en fuentes relevantes.
- Alineación entre “lo que quieres ser” y “lo que los modelos dicen de ti”.
Yo te sugiero echarun vistazo al indice de Visibilidad en IA de Sistrix
10. Personalización brutal: personas + prompts + futuro de pago
La última parte giró en torno a la personalización.
“Results with AI will be even more personalized than previous search results.”
Lo que implica:
- No podrás garantizar:
- “Estoy siempre visible para esta consulta.”
- Dependerá de:
- Historial del usuario.
- Contexto.
- Preferencias inferidas.
Entonces, ¿qué haces?
a) Tomarte en serio las personas
No como PDF que nadie lee, sino como herramienta viva:
- Usarlas como entrada en prompts:
- “Actúa como [persona X] que tiene este problema…”
Ver cómo cambia:
- Qué pregunta.
- Qué responde la IA.
- Qué marcas recomienda.
“The conversation around personas and prompts aligned with them feels like a practical takeaway.”
b) Aceptar que parte de la visibilidad será de pago
En la mesa flotaba la idea:
“Search orgánico + AI + paid dentro de experiencias AI”.
No hay fecha exacta, pero el movimiento parece claro:
pagarás por estar en ciertas recomendaciones generadas por IA.
11. Vale, ¿y ahora qué?
10 acciones concretas para no quedarte mirando cómo cambia todo
Te lo dejo en modo checklist:
1. Ordena tu casa digital
- Taxonomías, categorías, etiquetas.
- Datos estructurados en producto, contenido y negocio.
2. Refuerza fundamentos de SEO técnico
- Velocidad, rastreo, indexación, arquitectura.
- Schema (FAQ, Product, Article, Organization, etc.).
3. Escribe pensando en humanos y modelos
- Contexto claro de marca en los primeros párrafos.
- Estructura limpia (H2, H3, listas, negritas).
4. Audita cómo te ve la IA
- Pregúntale a GPT/Gemini:
- “¿Quién es [tu marca]?”
- “¿Qué empresas recomiendas para [problema X]?”
- Detecta errores, omisiones y oportunidades.
5. Trabaja tu presencia en fuentes externas
- Medios, blogs sectoriales, directorios, reviews.
- Lugares que la IA consulta para “grounding”.
6. Deja de medir solo tráfico orgánico
Añade:
- Conversión.
- Menciones de marca.
- Engagement real.
- Soft KPIs cualitativos.
7. Diseña tu propio sistema de scoring AI+SEO
Para cada proyecto:
- Define qué significa “ganar”.
- Qué señales usarás.
- Cómo las seguirás en el tiempo.
8. Protege los momentos emocionales con humanos
- Define cuándo no debe responder la IA.
- Entrena al equipo para entrar justo en esos puntos de fricción.
9. Usa personas de verdad, no solo palabras bonitas
- Conecta personas → prompts → contenido → medición.
- Ajusta con feedback real de usuarios.
10. Acepta el caos… y úsalo a tu favor
Menos obsesión por controlar cada KPI.
Más foco en:
Entidad, reputación, creatividad, narrativa.
“There will be less measurement, but more branding… it’s a great time if you like being creative and want to stand out.”
Lo entendí. Y desde hoy, juego otro partido.
Si algo me llevo de esta mesa redonda es esto:
👉 El SEO ya no va solo de posiciones.
Va de percepción.
Va de entidad.
Va de cómo la IA entiende tu marca
y de cómo construyes confianza
en todos los puntos de contacto.
Y lo digo muy claro:
no pienso seguir haciendo SEO como en 2022.
Ni como en 2023.
Ni siquiera como hace 6 meses.
Desde hoy, mi trabajo…y mi compromiso…. es ayudar a que las marcas:
- Organicen sus datos y su conocimiento para que la IA pueda entenderlos,
- Construyan una identidad fuerte y reconocible que los modelos no puedan ignorar,
- Creen contenido con intención, que resuelva problemas reales y que funcione para humanos, buscadores y LLMs,
- Midan lo que importa de verdad: impacto, percepción y negocio, no solo tráfico.
Porque quien siga midiendo clics mientras otros construyen entidades y autoridad cognitiva, está jugando al ajedrez con reglas de damas.
🎯 El futuro no es “más contenido”.
El futuro es mejor contenido, mejor estructurado, mejor conectado, mejor entendido por humanos y por máquinas.
La pregunta ahora es simple:
¿Quieres ser parte de los que se adaptan y lideran o de los que se quejan y caen?
Si eres marca, agencia o e-commerce y quieres entender qué significa esto para tu negocio hoy, te ofrezco algo directo y sin humo:
📩 Análisis gratuito de tu situación actual en SEO & AI Visibility
- Cómo te entienden los modelos de IA.
- Dónde estás perdiendo autoridad o presencia.
- Oportunidades inmediatas de crecimiento.
Solo escríbeme “Quiero la auditoría AI”
por LinkedIn, email o aquí mismo,
y lo agendamos personalmente.
¡Cuentamelo Todo!
🔥 El futuro ya no se espera: SE CONSTRUYE.
Nos vemos dentro.
Nicolas Audemar es Strategic Visibility Advisor y consultor SEO internacional. Desde hace más de 15 años ayuda a empresas y directivos a convertirse en la referencia natural de su mercado combinando SEO, visibilidad en inteligencias artificiales, posicionamiento de marca y construcción de autoridad. Es Country Manager de SISTRIX en Francia, conferenciante y fundador de Hola Qué Tal.
