He estado probando la agrupación de contenido basada en entidades para clientes GEO y los resultados están superando ampliamente las estrategias tradicionales de palabras clave.
La prueba:
Cliente A: 50 páginas optimizadas para palabras clave individuales (SEO tradicional) Cliente B: 50 páginas organizadas en 5 agrupaciones basadas en entidades (enfoque GEO)
Ambos en la misma industria, autoridad similar, mismo periodo de tiempo.
Resultados tras 6 meses:
| Métrica | Cliente A (Palabras clave) | Cliente B (Clústeres) |
|---|---|---|
| Tasa de citación por IA | 11% | 42% |
| Citaciones en páginas pilar | N/A | 28% |
| Citaciones en páginas secundarias | N/A | 14% |
| Menciones en ChatGPT | Raras | Frecuentes |
| Citaciones en Perplexity | Ocasionales | Regulares |
La diferencia de 4x es real.
Lo que intento entender:
Deja tus experiencias abajo.
Puedo explicar por qué la agrupación funciona tan bien para la IA.
Cómo los sistemas de IA procesan tu contenido:
Por qué ganan los clústeres:
Con páginas individuales:
Con clústeres de entidades:
El efecto de corroboración:
Los sistemas de IA buscan múltiples confirmaciones antes de citar. Un clúster proporciona corroboración interna:
Es como tener múltiples testigos contando la misma historia. La IA confía más en eso.
Agregando la perspectiva de arquitectura de contenido:
La estructura de clúster que funciona:
Entidad principal (Página Pilar)
├── Secundaria de Definición ("¿Qué es X?")
├── Secundaria de Cómo Hacer ("Cómo hacer X")
├── Secundaria de Comparación ("X vs Y")
├── Secundaria de Beneficios ("Por qué X importa")
├── Secundaria de Ejemplos ("Casos de X")
└── Secundaria de Preguntas Frecuentes ("Preguntas sobre X")
Cada tipo de secundaria cumple una función:
| Tipo de secundaria | Coincidencia con consulta IA | Probabilidad de citación |
|---|---|---|
| Definición | “¿Qué es…” | Muy alta |
| Cómo hacer | “Cómo…” | Alta |
| Comparación | “X vs Y” | Alta |
| Beneficios | “¿Por qué debería…” | Media |
| Ejemplos | “Ejemplos de…” | Media |
| FAQ | Varias preguntas | Alta |
La matemática:
Más tipos de secundarias = Más cobertura de consultas = Mayor probabilidad de citación
Tu mejora de 4x tiene sentido. Estás cubriendo más patrones de consulta.
La cuestión del schema markup es crítica. Esto es lo que muestran los datos:
Con schema vs sin schema:
Probamos clústeres con y sin datos estructurados:
Por qué importa el schema:
El schema hace que las relaciones entre entidades sean EXPLÍCITAS. La IA no tiene que adivinar.
Schema esencial para clústeres:
En páginas pilar:
{
"@type": "Article",
"mainEntity": {...},
"hasPart": [
{"@type": "WebPage", "url": "spoke-1"},
{"@type": "WebPage", "url": "spoke-2"}
]
}
En páginas secundarias:
{
"@type": "Article",
"isPartOf": {"@id": "pillar-page-url"}
}
El insight:
La estructura de contenido es necesaria pero no suficiente. El schema markup es la capa de metadatos que ayuda a la IA a entender tu estructura.
Ambos importan. Juntos son multiplicativos.
He implementado clústeres para más de 20 clientes. Este es el patrón:
Tamaño óptimo de agrupación:
Más allá de 30, retornos decrecientes. Mejor subagrupar.
La profundidad del clúster importa:
Superficial: Pilar → Secundarias (un nivel) Profundo: Pilar → Secundarias → Sub-secundarias (dos niveles)
Para temas competitivos, ve a profundidad. La IA prefiere cobertura integral.
Regla de enlaces internos:
Cada secundaria enlaza a:
La pilar enlaza a:
Lo que mata el rendimiento del clúster:
Perspectiva empresarial sobre la escalabilidad de la estrategia de clústeres:
El reto de la gobernanza:
Tenemos más de 50 clústeres en 3.000 páginas. Gestionar esto requiere:
Nuestro sistema de gestión de clústeres:
Lo que medimos:
| Métrica | Objetivo | Actual |
|---|---|---|
| Integridad del clúster | 8+ secundarias | 7,2 avg |
| Enlaces internos por secundaria | 3+ | 2,8 avg |
| Cobertura de schema | 100% | 85% |
| Tasa de citación IA | 35%+ | 31% |
El insight:
La estrategia de clústeres a escala es un programa continuo, no un proyecto. Presupuesta para mantenimiento constante.
Perspectiva SaaS sobre estrategia de clústeres:
Nuestro mapa de clúster:
Categoría de producto (Pilar)
├── ¿Qué es [Categoría]? (Definición)
├── Beneficios de [Categoría] (Propuesta de valor)
├── Cómo elegir [Categoría] (Guía de compra)
├── Mejores prácticas de [Categoría] (Cómo hacer)
├── [Nuestro producto] vs Competidores (Comparación)
├── [Categoría] para [Caso de uso] (Segmento)
└── Preguntas frecuentes de [Categoría] (FAQ)
La ventaja competitiva:
Cuando alguien pregunta a ChatGPT “recomendaciones de [categoría]”, nos citan porque:
Números reales:
Antes de los clústeres: Mencionados en 5% de consultas IA relevantes Después de los clústeres: Mencionados en 38% de consultas IA relevantes
Impacto en ventas:
Ahora en las demos frecuentemente mencionan “Vi que te recomendaba ChatGPT”. Eso antes no ocurría.
La capa de entidad es lo que hace que la agrupación funcione para la IA. Aquí está el porqué:
Entidades vs Palabras clave:
Palabras clave: “ejercicios de entrenamiento de fuerza” Entidades: “Entrenamiento de fuerza” (concepto) → “Ejercicios” (tipo) → “Sentadilla con barra” (instancia)
La IA entiende entidades de forma nativa.
Los grafos de conocimiento son basados en entidades. Cuando tu contenido está organizado por entidades, se mapea directamente a cómo la IA almacena el conocimiento.
Tipos de relación de entidades:
Tu estructura de clúster debe reflejar estas relaciones.
Pilar: Entidad principal (Entrenamiento de fuerza) Secundarias: Entidades relacionadas y sus conexiones
La regla de consistencia en los nombres:
Utiliza EXACTAMENTE los mismos nombres de entidad en todo el clúster. “Entrenamiento de fuerza” y no a veces “Entrenamiento con pesas” o “Entrenamiento de resistencia”.
La inconsistencia fragmenta la entidad en la comprensión de la IA.
Los clústeres funcionan también para negocios locales:
Estructura de clúster local:
[Servicio] en [Ciudad] (Pilar)
├── ¿Qué es [Servicio]? (Definición)
├── Proceso de [Servicio] (Cómo funciona)
├── Precio de [Servicio] en [Ciudad] (Precios)
├── Mejores proveedores de [Servicio] en [Ciudad] (Página sectorial)
├── [Servicio] para [Tipo de cliente] (Segmento)
├── [Servicio] vs [Alternativa] (Comparación)
└── Preguntas frecuentes de [Servicio] (FAQ)
Optimización de entidades locales:
Incluye entidades de ubicación de forma consistente:
La ventaja local en IA:
Cuando la gente pregunta “mejor [servicio] en [ciudad]”, la IA necesita señales de autoridad local. Tu clúster provee:
Resultados para cliente local:
Antes: No se mencionaba en consultas locales por IA Después: Citado en 45% de consultas “[servicio] en [ciudad]”
Los clústeres locales funcionan porque las consultas locales tienen menos competencia.
Perspectivas increíbles de todos. Aquí está mi marco consolidado:
El Plano del Clúster Basado en Entidades:
Estructura:
Entidad principal (Pilar)
├── Secundaria de Definición (¿Qué es...)
├── Secundaria de Proceso (Cómo hacer...)
├── Secundaria de Comparación (vs alternativas)
├── Secundaria de Beneficios (Por qué importa)
├── Secundarias de Segmento ([Entidad] para [Caso de uso])
└── Secundaria de Preguntas Frecuentes (Preguntas respondidas)
Factores críticos de éxito:
Por qué ocurre la mejora de 4x:
Stack de medición:
| Herramienta | Propósito |
|---|---|
| Am I Cited | Seguimiento de citaciones IA |
| GSC | Datos de ranking/impresiones |
| GA4 | Calidad de tráfico |
| Screaming Frog | Análisis de enlaces internos |
En resumen:
La agrupación basada en entidades no solo es mejor para la IA. Es mejor estrategia de contenido, punto. La mejora de 4x es real y reproducible.
¡Gracias a todos por hacer este hilo tan valioso!
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