Está claro que los sistemas de Inteligencia Artificial han irrumpido en nuestra vida hasta en lugares que nadie sospechaba. Y era cuestión de tiempo para que llegara a los buscadores. Lo habrán notado de forma progresiva, buscamos algo en Google y antes de los resultados posicionados como era costumbre, tendremos un pequeño texto ampliable, autogenerado, por Gemini. Comento a Google por ser el buscador más famoso, pero ocurre incluso con agentes de conversación como ChatGPT o Claude, que hace un tiempo pueden buscar en internet e interpretar el contenido para dar una respuesta. Y esto nos abre la puerta a una nueva disciplina dentro del trabajo de posicionar un sitio web; si hace unos años la pregunta era "cómo quedar en el primer puesto" ahora la pregunta es "cómo hacer que la IA recomiende mi sitio".
El mundo del GEO
Si antes teníamos el SEO, ahora tenemos el GEO (Generative Engine Optimization), una serie de reglas, buenas prácticas y mejoras que todo sitio web tiene que llevar adelante si quiere que los agentes de IA los interpreten como contenido a recomendar. La idea de esta entrada es documentar de forma eficiente todos los nuevos métodos a tener en cuenta, ya sea mejoras del SEO original o cuestiones relativas al nuevo sistema GEO. Siempre teniendo en cuenta lo vertiginoso en estos cambios y que posiblemente en breve tendremos que actualizar la información.
El maquetado es más relevante
Siempre el SEO se caracterizó por necesitar un maquetado bien estructurado; desde HTML5 las distintas etiquetas web permiten organizar la información de otra manera, y está claro que esta información es la que leen los bots que luego van a posicionar el sitio. Esto siempre fue altamente importante, y lo normal sería pensar que ya no lo es pero es todo lo contrario. Los agentes de IA pueden llegar a ser extremadamente costosos en términos de energía, por lo tanto los agentes que se utilizan en buscadores no son especialmente felices leyendo un maquetado que tienen que procesar e interpretar. Esto termina produciendo que entre dos webs con contenido similar que quieran leer, terminen valorando mejor la que tiene su maquetado organizado. Sobretodo con los subtitulos, las clásicas tags H (H2, H3, H4, etc). En grandes extensiones de texto, un subtitulo bien maquetado ayuda a indicarle a un agente de IA que el contenido posterior se encuadra en un determinado tema, permitiendo generar un sistema simple de "palabras clave" pero para un bloque de contenido determinado. Siempre tuvo importancia, hoy es vital.
Contenido original y el lenguaje natural
A diferencia de lo que se suele pensar, el contenido producido por IA (textos, imágenes, videos, etc) no se considera contenido de calidad para los propios agentes. Esto tiene mucho sentido, un agente de IA necesita información original para poder construir lo que se le solicita, y detecta muy fácilmente el contenido que generan los agentes (muy común en la actualidad en blogs). Hace unos años la sugerencia para los portales webs era generar contenido de tendencia, en grandes cantidades y como sea; eso para elevar esos artículos en el posicionamiento SEO. Pero en la actualidad los agentes de IA suelen calificarlo como contenido de muy baja calidad, especialmente si es contenido repetido y que aporta poco. Esto significa que, si queremos publicar contenido en tendencia para aumentar impresiones, lo primero es buscar un tema que podamos extender y no información que ya se encuentre explicada en muchos lugares. Por ejemplo, si un objecto coleccionable está en tendencia y todos escriben de sus bondades y beneficios, pero pocos escriben una crítica, puede ser un buen momento para diferenciarse con eso; especialmente si nuestra web está relacionada con dicho objeto. Y es un gran ejemplo porque ante temas de tendencia, los agentes buscan dar una respuesta con argumentos y contra-argumentos.
¿Y las formas? Bueno, si hablamos de textos las formas deben ser reformuladas. Antes nos ocupábamos mucho de palabras clave muy bien pensadas, y no digo que no exista eso actualmente. Pero ahora lo que se busca es contenido en "lenguaje natural"; es decir, que se sienta que un ser humano está escribiendo esos textos, que no es algo artificial y forzado. Esto especialmente es material para las IA de chat conversacionales, las cuales se adaptan a nuestra forma de expresarnos y por lo tanto califican como "mejor" un texto que se siente escrito por una persona.
El contenido que no es texto
Seguramente muchos recuerden la era del SEO clásico y los atributos title o alt para las imágenes, casi obligatorio ya que los bots no sabían que era la imagen. Pero los agentes de IA si lo saben, lo saben muy bien así como el contenido de cada video embebido o indexado en un sitio web. Esto plantea una forma distinta de diagramar las páginas.
Para empezar, si a los agentes no les gusta el texto generado por IA, tampoco les gusta las imágenes generadas por IA, mismo para los videos. Recordemos que el análisis de multimedios de los agentes es muy veloz y certero respecto a lo que están buscando. Ese contenido que a veces ignoramos, como una imagen que ya está repetida en la web, ahora adquiere otro tipo de peso. Por ejemplo, si estoy escribiendo sobre un modelo de auto, "adornar" mi texto con la misma foto del auto que está en otro portal es irrelevante y le suma pocos puntos contra un agente. Utilizar una imagen original ya es mejor, pero ¿qué tal pensar en mostrar una foto del motor? Eso ya es contenido ampliado, es distinto y puede ayudar a un agente a sumarlo como parte de su información. Especialmente acá un nicho interesante para mejorar el posicionamiento de sitios de venta directa de productos, que pueden mostrarlo más allá de una simple descripción del fabricante.
A esto se le suma buscar canales de contenido diferenciado de redes como Instagram o TikTok. Esos portales muchas veces bloquean el contenido a bots, o tienen sus propios agentes de IA para posicionar información. Es importante, pero no porque esté en redes simplemente debemos replicar ese contenido en un sitio web. Identificar que información busca cada tipo de mercado puede ayudar a segmentarlo mejor.
Información Directa
Otro de los cambios vinculados con el contenido es la información directa, pensemos siempre que un agente buscará información concreta a las preguntas que intenta resolver. Volviendo al ejemplo del auto, si alguien busca información sobre el tipo de motor de un modelo en particular, y deseamos que los agentes referencien a nuestra página, es importante tener un sector de la página concreto y bien maquetado donde, debajo del nombre del modelo del auto, se especifique el tipo de motor.
A este nuevo estilo de comunicación se le suma también el "peso" de la información en concreto. Lo mencioné previamente, es como si los agentes le asignarán un puntaje a nuestra información, teniendo en cuenta lo anteriormente mencionado. De esa forma, cuánto más tenga que "razonar" nuestro contenido, menos le interesa usarlo de referencia. Y no solamente eso, a los agentes también les interesa entender la "autoridad" sobre dicho contenido. Si estamos escribiendo un análisis sobre un auto, no es lo mismo que lo firme un ingeniero, un mecánico o una persona que no exista. Dependiendo lo que se le consultó, la IA puede preferir la visión del mecánico, o quizás la del ingeniero, y seguramente ignorará lo escrito por todo autor cuya autoridad sea dudosa. A esto se le suma el uso de referencias; si antes era importante que muchos sitios apunten al nuestro para calificarlo como "información valiosa", ahora además importa que nuestra información esté bien respaldada y referenciada.