Temas YMYL y búsqueda con IA: ¿se tratan de forma diferente los sitios de salud/finanzas/legales por la IA?

He estudiado los patrones YMYL extensamente. Aquí están los datos:

Tasas de activación de resúmenes de IA por categoría YMYL:

Lo que significa: La IA está MÁS dispuesta a responder preguntas YMYL de lo que la gente cree, pero con requisitos de fuente MUCHO más estrictos.

El patrón: Para salud: Mayo Clinic (107 enlaces), WebMD (91), Healthline (77) Para finanzas: Investopedia (68), NerdWallet (57), Bankrate (56) Para legal: NYCourts.gov (114)

Por qué no apareces: No se trata de precisión, sino de autoridad institucional. Los sistemas de IA ponderan fuertemente a las instituciones médicas establecidas sobre las prácticas individuales.

E-E-A-T importa aún más para YMYL en IA. Así puedes mejorar:

Señales de experiencia:

• Casos de pacientes reales (anonimizados)
• Fotos/videos de tus médicos e instalaciones
• Lenguaje en primera persona: “En mis 20 años tratando…”

Señales de experiencia profesional:

• Biografías de autores con credenciales médicas, certificaciones
• Enlaces a perfiles de médicos en webs de hospitales
• Publicaciones y citas de investigación

Señales de autoridad:

• Afiliaciones a instituciones médicas reconocidas
• Menciones en medios y citas de expertos
• Membresías en organizaciones profesionales

Señales de confianza:

• Información de contacto clara
• Transparencia sobre limitaciones
• Avisos de responsabilidad adecuados
• Actualizaciones regulares con fechas

La fórmula: Más señales = mayor confianza = mejor visibilidad en IA

¿Sinceramente? Para una práctica local, enfócate en la visibilidad local, no en competir con Mayo Clinic.

Estoy en finanzas, retos similares. Esto es lo que ha funcionado:

Lo que NO funcionó:

• Contenido genérico tipo “cómo ahorrar dinero” (eso lo tiene Investopedia)
• Explicaciones básicas (NerdWallet domina)
• Consejos generales de inversión (demasiada competencia)

Lo que SÍ funcionó:

• Datos propios e investigaciones originales
• Comparativas de productos con cifras reales
• Temas de nicho que los grandes no cubren bien
• Herramientas/calculadoras que la IA referencia

Ejemplo: En vez de “Cómo ahorrar para el retiro” (imposible ganar)

Creamos: “Límites de aportación al 401k en 2025 por tramo de ingresos con calculadora”

Resultado: La IA empezó a citarnos para preguntas específicas sobre aportaciones donde teníamos datos únicos.

El patrón: Encuentra los nichos donde las fuentes autorizadas no han profundizado. Hazlos tuyos completamente.

El YMYL legal es interesante porque las fuentes gubernamentales dominan.

Lo que he observado:

• NYCourts.gov recibe 114 enlaces en resúmenes legales de IA
• Las fuentes gubernamentales oficiales son MUY preferidas
• Los bufetes luchan por ser citados para preguntas legales generales

Qué funciona para los bufetes:

1. Contenido específico por estado - La IA necesita respuestas según jurisdicción
2. Guías de procesos - “Cómo solicitar el divorcio en Texas”
3. Formularios y plantillas - Recursos prácticos
4. Análisis de jurisprudencia - Interpretaciones originales

Problema de inconsistencia geográfica: A veces la IA muestra información de la jurisdicción equivocada. Un estudio halló una respuesta de derechos del consumidor del Reino Unido para usuarios de EE. UU.

Oportunidad: Crea contenido autorizado y específico por jurisdicción. La IA necesita esto pero le cuesta encontrar buenas fuentes.

Un hallazgo interesante sobre el solapamiento YMYL con el ranking tradicional:

Para temas de salud: Las fuentes de los resúmenes de IA coinciden con el top 20 orgánico: 7.13 enlaces de media

Para temas de finanzas: El solapamiento es de solo 5.96 enlaces de media

Qué significa:

• La IA en finanzas toma más de fuentes fuera del ranking
• En salud se apega más a la autoridad tradicional
• En legal está en un punto intermedio

Implicación: En salud, el SEO tradicional sigue siendo muy importante para la visibilidad en IA. En finanzas, puedes lograr citas de IA incluso sin estar en el top de Google SI tienes datos únicos.

Implementación práctica de E-E-A-T para YMYL:

Páginas de autor (crítico para YMYL):

Dra. Sarah Johnson, MD, FACC
- Cardióloga certificada
- 15 años de experiencia clínica
- Publicado en [Revista]
- Facultad de medicina: [Universidad]
- Afiliaciones hospitalarias: [Lista]

Estructura de contenido:

• Encabezar con credenciales del autor
• Citar fuentes revisadas por pares
• Incluir fecha de última revisión
• Añadir aviso médico
• Enlazar a organizaciones oficiales de salud

Marcado Schema: Utiliza el schema MedicalWebPage para contenido médico. Así le indicas explícitamente a la IA que es contenido médico de una fuente calificada.

La prueba: Pregunta a ChatGPT: “¿Quién es el Dr. [Nombre de tu autor]?” Si no lo sabe, no has construido suficientes señales de autoridad.

Esto aclara mucho. Mi cambio de estrategia:

Aceptar la realidad:

• No vamos a competir con Mayo Clinic por consultas generales de salud
• No es nuestro terreno

Nuevo enfoque:

1. Contenido local/específico de la práctica - “Nuestro enfoque para [condición]”
2. Contenido de experiencia del paciente - Qué esperar en nuestra consulta
3. Perfiles de médicos - Construir autoridad individual
4. Procedimientos de nicho - Tratamientos específicos que ofrecemos

Mejoras E-E-A-T:

• Añadir credenciales de médicos en cada página
• Crear páginas de autor completas
• Implementar schema MedicalWebPage
• Añadir fechas de última revisión

Seguimiento:

• Configurar Am I Cited para monitorear nuestro nombre + condiciones
• Rastrear qué médicos son mencionados
• Vigilar competidores en nuestro mercado específico

La clave: YMYL no es competir con instituciones. Es ser LA autoridad en TU experiencia específica.

Ahora tiene mucho más sentido. ¡Gracias a todos!