He estado intentando optimizar nuestro contenido para visibilidad en IA, pero me doy cuenta de que en realidad no entiendo CÓMO funcionan estos sistemas de IA.
Sé que ChatGPT “genera” respuestas, pero:
He leído algo técnico sobre transformers y mecanismos de atención, pero se me va de las manos bastante rápido.
¿Alguien puede explicarlo de una manera que me ayude a entender qué puedo HACER realmente para mejorar nuestra visibilidad?
Lo que realmente intento responder:
Realmente agradecería explicaciones de personas que entiendan esto de verdad.
Intentaré explicarlo sin jerga. Así es como realmente funcionan las LLM:
La idea básica:
Las LLM no tienen una base de datos de respuestas. Son enormes máquinas de reconocimiento de patrones que aprendieron de miles de millones de ejemplos de texto.
Piensa en esto: si has leído miles de recetas de cocina, probablemente podrías escribir una nueva que suene plausible. No copias ninguna receta específica: has aprendido patrones sobre cómo funcionan las recetas.
Cómo funciona la generación de respuestas:
¿Dónde encaja tu contenido?
Dos caminos:
Camino 1: Datos de entrenamiento Tu contenido pudo haber sido incluido cuando se entrenó el modelo. Si es así, el modelo aprendió patrones de él. Pero no “recuerda” tu contenido específicamente: absorbió patrones sobre qué fuentes son autoritativas en qué temas.
Camino 2: Recuperación en vivo (RAG) Los sistemas más nuevos pueden buscar en la web en tiempo real, encontrar contenido relevante y usarlo para generar respuestas. Así es como funciona Perplexity y cómo funciona ChatGPT Browse.
La clave: Las LLM aprenden qué fuentes tienden a aparecer para qué temas, y replican esos patrones.
Esto es muy útil. Entonces, pregunta de seguimiento:
Si el modelo “aprendió patrones” sobre qué fuentes son autoritativas, ¿cómo lo aprendió? ¿Qué hace que asocie ciertas marcas/sitios con ciertos temas?
¿Es solo frecuencia? Como si Forbes escribe mucho sobre CRMs, ¿el modelo aprendió “Forbes = autoridad en CRM”?
Gran pregunta. Es una combinación de factores:
1. Frecuencia + Contexto Sí, la frecuencia importa, pero el contexto importa más. Si Forbes se menciona junto a discusiones sobre CRM miles de veces en los datos de entrenamiento, el modelo aprende esa asociación.
2. Señales de autoridad El modelo detecta señales como:
Estos patrones enseñan al modelo qué fuentes son tratadas como autoritativas por los humanos.
3. Consistencia Las fuentes que aparecen consistentemente en contenido de calidad (no spam, no sitios de baja calidad) obtienen asociaciones más fuertes.
¿Qué significa esto para ti?
No es solo “crear contenido”: es “ser la fuente que otras fuentes referencian al hablar de tu tema”.
Déjame añadir la capa de estrategia de contenido práctica a la explicación técnica de Kevin.
Desde la perspectiva de los datos de entrenamiento:
Tu contenido tiene más probabilidades de ser “aprendido” por las LLM si:
Desde la perspectiva de recuperación en vivo (RAG):
Tu contenido tiene más probabilidades de ser recuperado y citado si:
La hoja de ruta práctica:
Entender la tecnología ayuda, pero el mensaje accionable es: sé la fuente que tanto humanos como máquinas reconozcan como autoridad en tu tema.
Un concepto importante que nadie ha mencionado todavía: mecanismos de atención.
Versión súper simplificada:
Cuando el modelo genera una respuesta, “presta atención” a diferentes partes de su entrada y conocimiento. El mecanismo de atención decide qué es relevante para enfocar.
Por qué esto importa para el contenido:
El contenido que señala claramente “soy relevante para el tema X” recibe más atención para consultas sobre X. Esto sucede mediante:
El mecanismo de atención no lee como los humanos. Procesa todo a la vez y pondera la relevancia matemáticamente. El contenido con señales claras y explícitas de relevancia obtiene mejor puntuación.
Implicación práctica:
No seas sutil. Si tu contenido trata sobre “CRM para pequeñas empresas”, di “CRM para pequeñas empresas” explícitamente. El modelo necesita señales claras para prestar atención a tu contenido para esas consultas.
Trabajo en documentación técnica y hemos estado pensando mucho en esto.
Lo que hemos aprendido sobre estructura:
Las LLM tokenizan el texto: lo dividen en partes. Cómo estructures tu contenido afecta cómo se tokeniza y si se pueden extraer fragmentos completos y útiles.
Buena estructura para consumo de LLM:
Mala estructura:
La prueba que usamos:
Toma cualquier sección de tu contenido. Si una máquina extrajera solo esa sección, ¿tendría sentido y sería útil? Si sí, es apta para LLM. Si no, reestructura.
Vale, pero ¿qué pasa con el problema de las “alucinaciones”?
A veces ChatGPT menciona nuestra empresa pero se equivoca en los detalles. O nos cita por cosas que nunca dijimos.
Si el modelo reconoce patrones, ¿por qué inventa cosas sobre nosotros?
Gran pregunta sobre las alucinaciones.
Por qué las LLM alucinan:
El modelo está entrenado para producir texto plausible y coherente, no texto factual. No “sabe” hechos; sabe qué palabras suelen seguir a otras palabras.
Cuando se le pregunta por tu empresa:
Por eso ocurren alucinaciones incluso sobre entidades reales. El modelo básicamente dice “según los patrones, esto es lo que típicamente sería cierto sobre una empresa así”.
Qué puedes hacer:
Las alucinaciones son una limitación fundamental, no un error a corregir. Pero datos fuente más precisos = menos patrones inexactos aprendidos.
Punto importante: diferentes LLM tienen diferentes datos de entrenamiento y diferentes fechas de corte.
ChatGPT (GPT-4):
Perplexity:
Google Gemini:
Claude:
La implicación:
Tu estrategia de contenido debe funcionar para ambos paradigmas:
Diferentes plataformas te citarán por diferentes razones.
Pregunta súper práctica: ¿hay ALGUNA manera de saber si nuestro contenido está en los datos de entrenamiento?
¿Podemos probar si ChatGPT “sabe” de nosotros por entrenamiento vs. por navegación?
Más o menos, con algunas pruebas ingeniosas:
Método 1: Desactiva la navegación y pregunta En ChatGPT, puedes desactivar la navegación web. Luego pregunta sobre tu empresa. Si sabe cosas, es por los datos de entrenamiento.
Método 2: Pregunta sobre información anterior a la fecha de corte Pregunta sobre eventos/contenidos de antes de la fecha de corte de entrenamiento. Si el modelo lo sabe, está en los datos de entrenamiento.
Método 3: Prueba la consistencia de la respuesta El conocimiento de datos de entrenamiento es más estable entre conversaciones. El conocimiento recuperado varía según lo que se encuentre cada vez.
Pero en realidad:
No te obsesiones con si estás en los datos de entrenamiento. Concéntrate en estar en AMBOS:
Los modelos se siguen actualizando. Lo que importa es construir autoridad duradera, no manipular un set de entrenamiento específico.
Este hilo ha sido increíblemente útil. Permítanme resumir lo que he aprendido:
Cómo generan respuestas las LLM:
Por qué se cita cierto contenido:
Qué puedo hacer realmente:
Entender la parte técnica me ayuda a ver que no es magia: hay patrones claros que determinan la visibilidad. Ahora tengo un marco para entender por qué ciertas estrategias funcionan.
¡Gracias a todos!
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