Qué tipo de contenidos favorecen el posicionamiento en los diferentes LLM y cómo adaptar tu estrategia SEO a cada uno

Los grandes modelos de lenguaje o LLM del mercado se están consolidando como una nueva puerta de entrada a la información online. Para responsables de marketing y directivos, esto implica entender cómo funciona el posicionamiento en LLM para mantener la relevancia de sus contenidos, más allá de los buscadores tradicionales.

A diferencia de Google clásico, los motores generativos priorizan respuestas directas, fuentes fiables y fragmentos contextuales de alta calidad. Desde AI Overviews hasta Perplexity o visibilidad en ChatGPT, cada LLM muestra patrones de consumo de contenido diferentes. Por eso, la clave está en adaptar la estrategia de contenido para dominar esta nueva capa de exposición, optimizando para cada modelo según los recursos y formatos que prioriza.

A lo largo de este artículo descubrirás qué tipos de contenido destacan en cada motor generativo, cómo interpretar gráficos como el que ves arriba y qué tácticas aplicar para lograr un contenido optimizado para LLM sin perder de vista tu posicionamiento en buscadores IA y estrategias tradicionales de SEO.

Por qué ya no vale con posicionar solo en Google tradicional

El posicionamiento en LLM ya no es una opción residual. A medida que los usuarios se acostumbran a interactuar con motores generativos y asistentes conversacionales, el tráfico orgánico empieza a repartirse entre múltiples capas de búsqueda: Google tradicional, AI Overviews, Perplexity o visibilidad en ChatGPT.

Auge de los motores generativos y chats con respuestas directas

Los LLM se alimentan de fragmentos de contenido bien estructurados y relevantes. Esto permite generar respuestas directas que satisfacen la consulta del usuario sin necesidad de hacer clic. Esta dinámica cambia por completo el enfoque de optimización, ya que el objetivo no es solo escalar posiciones, sino aparecer como fuente prioritaria dentro de estos modelos.

Impacto de los zero-click y desplazamiento del CTR

Con la popularización de los resultados sin clic (zero-click), el CTR orgánico en búsquedas clásicas se reduce. Muchos usuarios encuentran la respuesta resumida dentro del motor generativo. Para los equipos de marketing, esto obliga a reconsiderar el retorno de invertir únicamente en contenido evergreen de Google y a ampliar el plan de contenidos hacia contenido optimizado para LLM.

¿Qué tipo de contenido prefieren las LLM? Análisis visual comparado

Para entender cómo ajustar tu posicionamiento en LLM, primero es clave analizar qué tipos de recursos consumen más cada motor generativo. El gráfico inspirado en Rankscale.ai (y basado en el estudio de NetInfluencer) muestra claramente cómo se reparten los formatos en los principales modelos: AI Overviews, Perplexity, visibilidad en ChatGPT y Gemini.

Cada LLM prioriza bloques de información diferentes según su arquitectura y lógica de entrenamiento. Saber interpretar este patrón es el punto de partida para diseñar una estrategia de contenido optimizado para LLM que no se quede en el enfoque clásico de blog generalista.

Principales patrones por motor generativo

• AI Overviews: destaca por su inclinación hacia contenidos B2B, recursos mixtos y blogs con estructura clara.

• Perplexity: combina blogs con secciones B2B y noticias recientes, buscando siempre información actualizada.

• ChatGPT: reparte visibilidad entre páginas B2C, wikis y contenido mixto con listas y respuestas directas.

• Gemini: muestra un equilibrio entre B2C, B2B y blogs, pero valora especialmente la redacción natural y la relevancia contextual.

Este análisis visual deja claro que ya no basta con pensar solo en formatos evergreen. Hoy toca revisar cómo se estructura cada recurso, qué enlaces internos se incluyen y cómo se refuerza la autoridad de dominio para ser fuente prioritaria en cada motor.

Cómo adaptar tu estrategia de contenido para el posicionamiento en cada uno de los LLM más populares

Saber qué prioriza cada LLM es solo el primer paso. El siguiente es adaptar la producción de contenidos para aumentar la probabilidad de aparecer como respuesta de confianza. Aquí tienes un esquema claro para orientar tu posicionamiento en LLM según el motor.

Para AI Overviews

Apuesta por contenidos B2B detallados y bien estructurados, con guías prácticas, tablas comparativas y listados claros. Incluye referencias actualizadas y fragmentos que respondan preguntas frecuentes de forma directa. Vincular esta estrategia a una agencia de Inteligencia Artificial que apoye la validación de datos puede reforzar la autoridad.

Para Perplexity

Destaca el contenido de blog actualizado y bien enlazado. Trabaja una estructura clara con encabezados jerarquizados y sinónimos para cada keyword principal y secundaria. Aquí encajan bien piezas dinámicas como resúmenes de noticias o insights del sector, combinadas con tácticas de Perplexity SEO.

Para ChatGPT

Estructura contenidos de ayuda, guías paso a paso, listas de preguntas frecuentes y secciones con contexto semántico. Cuida la coherencia interna para que el modelo entienda cada bloque y lo reutilice como chunk relevante. Un enfoque alineado con la IA aplicada al marketing ayuda a mantener consistencia y calidad.

Para Gemini

Combina artículos evergreen con actualizaciones de tendencias y noticias. Trabaja una mezcla de formatos blog, resúmenes y comparativas, siempre con un tono natural, cercano y orientado a resolver la intención de búsqueda de forma inmediata.

Una estrategia eficaz de posicionamiento en LLM pasa por reforzar la coherencia entre formatos, enlazar de forma interna con piezas relacionadas y mantener la optimización técnica para motores tradicionales. Esto convierte cada contenido en un activo adaptable tanto para Google como para motores generativos.

Recursos y herramientas para auditar tu visibilidad y posicionamiento en LLM

Alinear la estrategia de contenidos es solo la mitad del trabajo. Para saber si realmente estás apareciendo en los resultados generativos, necesitas herramientas que midan tu visibilidad en motores generativos y permitan ajustar cada táctica.

Algunas opciones útiles para auditar tu posicionamiento en LLM son:

• Otterly: detecta qué fragmentos de tu web (chunks) están siendo reutilizados por los LLM y evalúa su relevancia semántica.

• Semrush AIO: especializado en AI Overviews, realiza un seguimiento de cuántos resúmenes incluyen tu sitio y qué términos activan estos snippets.

Complementan el análisis permitiendo testear consultas reales y comprobar cómo se comporta tu contenido frente a diferentes prompts. Para reforzar estos insights, conviene integrarlos en tu auditoría técnica habitual, vinculándolos con estrategias de SEO + GEO y optimización de autoridad. Esta visión cruzada permite detectar lagunas y diseñar planes de acción basados en datos concretos.

El futuro del posicionamiento en LLM exige estrategia y adaptación

El posicionamiento en LLM ya no es una cuestión de futuro: es el presente para cualquier estrategia digital que aspire a mantener la relevancia en un ecosistema cada vez más mediado por la Inteligencia Artificial.

No basta con optimizar para Google tradicional. Los motores generativos como AI Overviews, Perplexity o ChatGPT consumen y priorizan contenido de forma diferente, forzando a las marcas a replantear su arquitectura de información, la estructura de cada texto y el valor añadido de cada fragmento.

La clave es clara: entender qué fuentes y formatos consume cada modelo, auditar la visibilidad real y ajustar el plan de contenidos sin perder coherencia con tu estrategia global de SEO.

Porque en la era de las estrategias de GEO, el Generative Engine Optimization (GEO) no sustituye al SEO técnico, sino que lo complementa. Quien sepa adaptarse primero tendrá una ventaja competitiva decisiva.