¿Cuáles son los factores de ranking reales para la búsqueda con IA? No Google: ChatGPT, Perplexity, etc.

He pasado 18 meses investigando esto. Esto es lo que sabemos:

Factores principales de citación en IA:

Lo que importa MENOS que en SEO de Google:

• Cantidad de backlinks (aunque la calidad aún importa)
• Densidad/optimización de palabras clave
• Velocidad de carga (aún importa, pero menos ponderada)
• Estructura de enlaces internos

Lo que importa MÁS que en SEO de Google:

• Reconocimiento de marca/entidad
• Señales de experiencia del autor
• Extraibilidad del contenido
• Consistencia entre plataformas

La diferencia clave: Google posiciona páginas. La IA cita pasajes. Necesitas contenido que tenga fragmentos dignos de ser citados.

Déjame desglosar cómo los sistemas de IA parecen evaluar la autoridad:

Señales a nivel autor:

• Autor nombrado con biografía
• Credenciales relevantes para el tema
• Historial (otros trabajos publicados)
• Prueba social (seguidores, reconocimiento)

Señales a nivel marca:

• Reconocimiento de marca (Wikidata/Knowledge Graph)
• NAP consistente en todas las plataformas
• Cobertura de prensa y menciones
• Presencia y engagement en redes sociales

Señales a nivel contenido:

• Citaciones a fuentes autorizadas
• Investigación/datos originales
• Citas o contribuciones de expertos
• Información completa y precisa

Señales en la web:

• Mencionado por otros sitios autoritativos
• Citado en foros (especialmente Reddit)
• Referenciado en noticias/publicaciones
• Información consistente entre fuentes

¿Qué significa esto en la práctica?

Por esto Reddit es citado a pesar de tener baja autoridad “tradicional”: tiene fuertes patrones de mención en la web y señales auténticas de usuarios.

Cada plataforma de IA pondera los factores de manera diferente. Esto es lo que he observado:

ChatGPT:

• Gran peso en los datos de entrenamiento (autoridad histórica)
• El reconocimiento de marca importa mucho
• Prefiere fuentes completas y establecidas
• La búsqueda en tiempo real sigue señales de Bing

Perplexity:

• La relevancia en tiempo real es fundamental
• La actualidad tiene mucho peso
• La diversidad de fuentes importa (cita múltiples fuentes)
• Fuerte ponderación de Reddit/foros

Google AI Overview:

• Los rankings de Google son la señal principal
• Señales E-E-A-T de la evaluación de Google
• Los datos estructurados ayudan
• Sigue más los patrones tradicionales de SEO

Claude:

• Solo datos de entrenamiento (sin búsqueda en tiempo real aún)
• Autoridad desde el corpus de entrenamiento
• Difícil de optimizar directamente

La implicación: No puedes optimizar para “IA” de forma genérica. Cada plataforma es diferente.

Factores unificadores: La calidad, claridad y experiencia del contenido ayudan en cualquier parte. Empieza por ahí.

Sobre los datos estructurados específicamente:

¿El marcado schema ayuda a la visibilidad en IA?

Nuestro testeo (200 páginas):

Por qué ayudan los datos estructurados:

1. Ayudan a la IA a analizar la estructura del contenido
2. Aclaran relaciones de entidades
3. Señalan el tipo y propósito del contenido
4. Hacen la extracción más fiable

Schema más impactante: FAQPage y HowTo: estos se alinean directamente con el formato de pregunta-respuesta que prefiere la IA.

Prioridad de implementación:

1. FAQPage en contenidos de preguntas frecuentes (mayor impacto)
2. HowTo en contenidos tutoriales
3. Article schema con información de autor
4. Product schema para e-commerce

Advertencia: El schema es una señal, no una garantía. El buen contenido sin schema supera al mal contenido con schema.

Sobre la cuestión de la actualidad:

¿Cuánto importa la frescura para la IA?

Depende mucho del tipo de consulta:

Diferencias entre plataformas:

• Perplexity: En tiempo real, pondera mucho la actualidad
• ChatGPT Search: Actual cuando la búsqueda está habilitada
• ChatGPT base: El límite de entrenamiento restringe la actualidad
• Google AI Overview: Actual vía índice

Lo que hacemos:

• Actualizar los contenidos clave mensualmente con datos frescos
• Añadir fechas de “última actualización” de forma visible
• Refrescar contenidos estacionales antes de las temporadas
• Mantener el contenido evergreen siempre relevante

El equilibrio: Para temas evergreen, la autoridad supera a la actualidad. Para temas actuales, la actualidad puede superar a la autoridad.

Conoce en qué categoría entra tu contenido.

Mencionaste la alta tasa de citación de Reddit a pesar de su baja “autoridad tradicional”. Aquí la razón:

Por qué Reddit es tan citado:

1. Señales auténticas de usuarios

   • Votos positivos = validación comunitaria
   • Comentarios = profundidad de engagement
   • El formato de preguntas/respuestas coincide con las consultas IA

2. Presencia en datos de entrenamiento

   • Muy presente en el entrenamiento de ChatGPT
   • Utilizado en la mayoría del entrenamiento de LLM

3. Experiencia real

   • Usuarios compartiendo experiencias reales
   • Menos marketing, más autenticidad
   • Señal “Experiencia” de E-E-A-T

4. Formato de pregunta-respuesta

   • Ya estructurado como Q&A
   • Fácil para la IA de extraer
   • Coincide con patrones de consulta de usuario

¿Qué nos dice esto sobre la “autoridad” para IA?

Los sistemas de IA valoran SEÑALES de autoridad DIFERENTES a Google:

• Autenticidad sobre pulido
• Experiencia sobre credenciales (a veces)
• Validación comunitaria sobre revisión editorial
• Lenguaje natural sobre lenguaje SEO

La lección: Las métricas tradicionales de autoridad (DA, backlinks) no cuentan toda la historia. Los sistemas de IA tienen su propia evaluación de autoridad.

Un factor poco valorado: el reconocimiento de entidad.

¿Qué es el reconocimiento de entidad para IA? Los sistemas de IA necesitan entender qué/quién eres como entidad: marca, organización o autor.

Cómo reconocen entidades las IA:

• Presencia en Wikipedia/Wikidata
• Panel de conocimiento de Google
• Menciones consistentes en la web
• Perfiles en LinkedIn, Crunchbase
• Cobertura de prensa con información consistente

Por qué importa el reconocimiento de entidad: Si los sistemas de IA “saben” quién eres, confían más en ti.

Para probarlo: Pregunta a ChatGPT: “¿Qué es [tu marca]?”

Si da información precisa: tienes reconocimiento de entidad. Si inventa o no sabe: tienes un problema.

Cómo construir reconocimiento de entidad:

1. Reclama/crea una entrada en Wikidata (si eres lo suficientemente notable)
2. Asegura NAP consistente en todas las plataformas
3. Logra menciones en contextos que la IA aprenda
4. Construye el Knowledge Panel mediante PR/Wikipedia

El retorno: Las marcas con fuerte reconocimiento de entidad son citadas 2-3 veces más que las desconocidas, incluso con calidad de contenido similar.

Advertencia importante sobre todos estos “factores”:

En su mayoría estamos observando correlaciones, no causalidades confirmadas.

Lo que realmente sabemos:

• Ciertas características de contenido se correlacionan con mayores tasas de citación
• No podemos ver los algoritmos reales de los sistemas de IA
• Correlación ≠ causalidad
• Los sistemas de IA cambian constantemente

¿Qué significa esto? Todos estos “factores de ranking” son conjeturas fundamentadas basadas en la observación.

Apuestas seguras (correlacionan fuertemente):

• Calidad y claridad del contenido
• Relevancia con la consulta
• Autoridad de la fuente
• Formato estructurado

Áreas inciertas:

• Peso exacto de los factores
• Algoritmos específicos de cada plataforma
• Cómo interactúan los factores
• Cómo cambian los algoritmos con el tiempo

Enfoque práctico: Optimiza los fundamentos (calidad, claridad, autoridad). Haz seguimiento de resultados. Itera según lo que observes.

No sobreoptimices para “factores de ranking IA” cuya existencia no es segura. Céntrate en crear contenido genuinamente valioso.

Esto es integral. Mis conclusiones:

El marco que usaré:

Factores de alta confianza para optimizar:

1. Claridad y extraibilidad del contenido
2. Relevancia directa con la consulta
3. Señales de autoridad de autor/marca
4. Cobertura completa del tema
5. Datos estructurados (FAQPage, HowTo)

Factores de confianza media:

1. Actualidad (según el tema)
2. Menciones en la web
3. Reconocimiento de entidad
4. Schema markup

Factores de baja confianza/indirectos:

1. Backlinks (indirectos vía rankings de Google)
2. Métricas tradicionales DA
3. SEO técnico (aún importa, pero menos)

Diferencias clave con SEO de Google:

• Menos énfasis en enlaces
• Más énfasis en el reconocimiento de entidad/marca
• Extraibilidad del contenido importa más
• Importa la optimización específica de la plataforma

Lo que estoy haciendo diferente:

1. Añadiendo biografías y credenciales de autor
2. Implementando schema FAQPage en todo
3. Construyendo reconocimiento de entidad (Wikidata, menciones)
4. Monitoreando con Am I Cited para ver qué realmente funciona

El metainsight: Los “factores de ranking” de IA están evolucionando. Haz seguimiento, prueba, itera. No asumas que los factores actuales son permanentes.

¡Gracias a todos!