Optimización SEO para IA Overview

¡Hola! Entiendo tu interés en las Reseñas de IA (AI Overviews o AIOs) de Google y cómo adaptar tu estrategia de SEO y contenido a este nuevo panorama. A continuación, te proporciono un resumen completo y estructurado, centrándome en las acciones que puedes tomar, con citas detalladas de las fuentes y sus autores para tu comprensión.

Entendiendo las Reseñas de IA (AI Overviews) y su Impacto en el SEO

Las Reseñas de IA (AIOs) son una característica reciente de los resultados de búsqueda (SERP) de Google que utiliza inteligencia artificial generativa para crear una única respuesta, extrayendo información de múltiples fuentes de la web, y que aparece en la parte superior de los resultados de búsqueda. El objetivo de Google es ayudar a los usuarios a comprender rápidamente la esencia de un tema o pregunta compleja, sirviendo como un «punto de partida» para explorar más a fondo los enlaces. Estas reseñas aparecen con mayor frecuencia en búsquedas con intención informacional.

A pesar de la intención de Google, los especialistas en marketing han observado una disminución en el tráfico orgánico como resultado directo de la implementación de esta función. Un estudio de Growth Memo, citado por Moz, mostró una caída de hasta dos tercios en el CTR (Click-Through Rate) en escritorio cuando una AIO aparece en los resultados. Incluso si tu sitio es citado como fuente en la AIO, los usuarios son menos propensos a hacer clic en tu sitio web.

Sin embargo, Danny Sullivan de Google, en el evento Search Central Live NYC 2025, aseguró que los principios fundamentales del SEO no han cambiado y que el éxito en el SEO tradicional se trasladará a las funciones de IA generativa. Las AIOs representan tanto un desafío como una oportunidad para la visibilidad de tu marca.

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Cómo Funcionan las Reseñas de IA (Según Google)

Según Danny Sullivan de Google, las AIOs se basan en tres mecanismos principales:

Resúmenes predictivos: Anticipan las necesidades del usuario más allá de la consulta inicial, proporcionando un contexto más amplio. La IA predice preguntas o temas relacionados en los que el usuario podría estar interesado, ofreciendo una respuesta más completa. Por ejemplo, una búsqueda de «mejores laptops para estudiantes» podría anticipar «laptops para codificación» y citar un blog de nicho que esté en la tercera página de los resultados.
Enlaces de fundamentación (Grounding Links): Son las citas que vinculan partes específicas del resumen generado por IA a fuentes creíbles y autorizadas. Estos enlaces priorizan la precisión y la autoridad sobre la popularidad. Una búsqueda sobre «vitamina D y fatiga» podría citar un estudio científico de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), incluso si este estudio aparece en una página posterior de los resultados.
Expansión de consulta (Query Fan-Out): La IA de Google explora una amplia gama de consultas relacionadas para construir una respuesta integral, extrayendo información de diversas fuentes para ofrecer una visión «más amplia». Para «cómo cultivar tomates en interiores», la AIO podría cubrir tipos de suelo, iluminación y control de plagas, citando un blog de hidroponía, un proveedor de semillas y un foro de jardinería.

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¿Por Qué Deberías Optimizar para las Reseñas de IA?

Aunque las AIOs pueden reducir el énfasis en el ranking #1 orgánico, ofrecen ventajas significativas que hacen que la optimización valga la pena:

Diversidad de clics: Las AIOs pueden citar contenido de páginas que no están en las primeras posiciones. Un informe de Kevin Indig, citado en una publicación sobre cómo clasificar para AI Overviews, muestra que los artículos referenciados por las AIOs no solo provienen del top 10, sino hasta del 40% de los resultados en las posiciones 11 a 20. Esto significa que, como afirma Google, los usuarios están visitando una mayor diversidad de sitios web.
Tráfico pre-calificado: Al ofrecer respuestas resumidas directamente en las SERPs, las AIOs filtran a las audiencias de baja calidad, dejando un tráfico con mayor intención. Estos visitantes buscan información más profunda, lo que los hace más propensos a permanecer más tiempo en tu sitio y realizar acciones rentables. Google confirma que los clics desde las AIOs tienden a ser de mayor calidad.
Aumento del tráfico (potencial): Maeva Cifuentes de FlyCat Marketing, según una publicación sobre cómo clasificar para AI Overviews, ha observado que sus clientes «obtuvieron MÁS tráfico, no menos» cuando aparecieron en las AIOs. Las AIOs pueden incluir un promedio de 11 enlaces, y tu sitio web puede aparecer varias veces dentro de la misma reseña, lo que amplifica tus posibilidades de dirigir tráfico y te posiciona como líder de opinión.

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Preocupaciones Clave sobre la IA y el Contenido

A pesar de las oportunidades, existen preocupaciones importantes, especialmente la desinformación impulsada por la IA. Un estudio co-dirigido por Kelsey Libert de Fractl Agents, Search Engine Land y MFour, reveló que el 78% de los especialistas en marketing y el 68% de los consumidores están preocupados por la desinformación generada por la IA, superando el miedo a la pérdida de empleo. Aunque las «alucinaciones» de la IA son un problema a corto plazo, se espera que disminuyan a medida que las tecnologías mejoren.

Por otro lado, el 80% de los consumidores tienen una actitud neutral o positiva hacia la confianza en las marcas que utilizan contenido generado por IA, siempre que se sigan las pautas de calidad.

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Estrategias Prácticas para Optimizar tu Contenido para las Reseñas de IA

Las siguientes estrategias combinan las recomendaciones de los expertos y las fuentes para que tu contenido sea más «amigable» con la IA y aumentes tu visibilidad.

1. Estrategia de Contenido y Palabras Clave

Enfócate en palabras clave de cola larga e intención informacional: El 99.2% de las palabras clave con AIOs tienen intención informacional, promediando cuatro palabras y a menudo comenzando con preguntas como «cómo», «es», «qué». Esto sugiere que las AIOs están diseñadas para consultas complejas y muy específicas.
- Acción: Utiliza herramientas como «Preguntas relacionadas» de Google, «La gente también pregunta» o plataformas de investigación de palabras clave para identificar estas frases. Incorpóralas de forma natural en tus encabezados (H2s y H3s) y en el cuerpo del texto.
- Acción: Considera crear páginas dedicadas y muy enfocadas para palabras clave que requieran un contexto profundo, ya que las AIOs tienden a favorecer el contenido específico sobre el contenido general.
Empareja la intención de búsqueda con contenido exhaustivo: Tus páginas deben responder tanto a la consulta principal como a las preguntas relacionadas. La expansión de consulta de la IA (Query Fan-Out) busca un panorama completo.
- Acción: Si tu tema principal es «herramientas de SEO», incluye secciones sobre «herramientas SEO gratuitas para principiantes» o «herramientas SEO para e-commerce». Esto aumenta tus posibilidades de ser citado en una AIO.
Optimiza para temas relacionados (Clusters de Contenido): Dado que la expansión de consulta explora consultas adyacentes, crea contenido que aborde temas relacionados y conecta estas páginas internamente. Esto guía tanto a los usuarios como a la IA de Google a través de tu sitio.
- Acción: Si tu página es sobre «tendencias de marketing digital», podría incluir secciones sobre «IA en marketing», «estrategias de redes sociales» y «consejos para campañas de correo electrónico».
Asegura la «ganancia de información»: No es suficiente responder a las palabras clave; debes proporcionar nuevos y valiosos conocimientos que vayan más allá de lo que ya está disponible en línea.
- Acción: Agrega detalles únicos para mejorar la información resumida ya mostrada en las SERPs. Dado que tus visitantes están precalificados, necesitan algo más que una repetición. Un mayor tiempo de permanencia en el sitio podría ser una señal para Google de la relevancia de tu página.

2. Estructura y Formato del Contenido (Crucial para LLMs)

Según Carolyn Shelby, las grandes modelos de lenguaje (LLMs) interpretan el contenido de manera diferente a los rastreadores tradicionales; buscan claridad semántica y cómo se estructura la información en la página.

Utiliza una jerarquía de encabezados lógica: Estructura tus páginas con un solo H1 claro para el contexto, seguido de H2s y H3s anidados lógicamente. Los LLMs, al igual que los lectores humanos, dependen de esta jerarquía para comprender el flujo y la relación entre los conceptos.
- Acción: Evita que cada encabezado sea un H1, ya que esto indica que todo es igual de importante y nada destaca.
Párrafos cortos y autocontenidos: Cada párrafo debe comunicar una idea claramente. Los párrafos largos entierran la información, y los LLMs favorecen pensamientos autocontenidos.
- Acción: Piensa en «una idea por párrafo». Esto está estrechamente relacionado con la legibilidad.
Utiliza formatos estructurados (Listas, Tablas, Preguntas Frecuentes): Si tu contenido puede presentarse como una guía paso a paso, una lista numerada, una tabla de comparación o un desglose con viñetas, hazlo. Los resumidores de IA «adoran la estructura».
- Acción: Responde a las preguntas de cola larga en oraciones o párrafos cortos e independientes.
- Acción: Incluye resúmenes TL;DR o puntos clave al principio de los artículos, ya que Google los favorece.
Frontload los conocimientos clave: No guardes tus mejores consejos o definiciones más importantes para el final. Los LLMs tienden a priorizar lo que aparece temprano en el contenido.
- Acción: Presenta tu tesis, definición o conclusión al principio y luego amplía.
Utiliza señales semánticas en el cuerpo: Frases como «en resumen», «lo más importante», «paso 1» y «error común» ayudan a los LLMs a identificar la relevancia y la estructura.
- Acción: Incorpora estas frases para ayudar a la IA (y a los lectores) a identificar el papel de cada pasaje.
Evita el «ruido»: Las ventanas emergentes, los modales, las llamadas a la acción interminables y los carruseles inconexos pueden «contaminar» tu contenido. Incluso si el usuario los cierra, a menudo siguen presentes en el Modelo de Objetos del Documento (DOM) y diluyen lo que ve el LLM.
- Acción: Tu contenido debe ser fácil de seguir si se lee en voz alta, lo que indica que también será fácil de procesar para un LLM.

3. Autoridad y Confianza (E-E-A-T)

Google enfatiza la Experiencia, la Especialización, la Autoridad y la Confiabilidad (E-E-A-T). Los enlaces de fundamentación (Grounding Links) favorecen las fuentes autorizadas.

Crea contenido creíble y de alta calidad:
- Acción: Publica guías detalladas, investigación original o datos perspicaces. Por ejemplo, un estudio de caso sobre «Cómo mejoramos la velocidad del sitio en un 40%» podría posicionar tu sitio como una autoridad.
- Acción: Cita siempre fuentes reputadas, como estudios de instituciones académicas o la propia documentación de Google Search Central.
Fuentes de verdad propietarias: Para combatir la desinformación y las «alucinaciones» de la IA, las marcas deben duplicar sus esfuerzos en tener fuentes de verdad propietarias.
- Acción: Proporciona a tu flujo de trabajo de IA acceso directo a conjuntos de datos o información propietarios, como una base de conocimientos o una fuente de datos (por ejemplo, investigación de marca, una API). Esto asegura que cada declaración generada por IA pueda ser verificada con información factual.
Transparencia de la fuente y revisión de expertos: Es fundamental establecer perfiles de autor autorizados para los expertos en la materia (SMEs).
- Acción: Esto proporciona transparencia de la fuente para los consumidores (y los algoritmos de clasificación) y una comprensión clara de los expertos involucrados en la publicación del contenido.
- Acción: Audita el contenido generado por IA en busca de sesgos e inexactitudes, especialmente si no usas una fuente de verdad propietaria. Aunque siempre debe haber un «humano en el circuito», los flujos de trabajo de agentes de IA pueden ser ideales para auditorías escaladas de sesgos y verificación de hechos.
Prioriza el pensamiento divergente en tus prompts: El enfoque ya no es «la IA dañará los rankings» sino «el contenido de IA merecerá los rankings».
- Acción: Diseña tus prompts de escritura para priorizar el pensamiento divergente sobre un tono genérico, ya que la creatividad sigue siendo muy importante.

4. Aspectos Técnicos y Monitoreo

Implementa datos estructurados SEO (Schema): Proporciona un formato claro y legible por máquina que le dice a la IA de Google de qué trata tu contenido y cómo debe mostrarse.
- Acción: Utiliza tipos de schema que se alineen con tu contenido, como FAQ Schema (para respuestas concisas a preguntas comunes), How-To Schema (para instrucciones paso a paso) y Article Schema (para aclarar el tema principal y las secciones de tu artículo).
- Nota: Aunque los LLMs no requieren schema para comprender tu contenido si ya está bien estructurado y escrito, Google ha confirmado que su LLM (Gemini) sí lo aprovecha para comprender el contenido de manera más efectiva, ofreciendo señales más claras sobre la intención y la estructura. Considéralo un «impulso útil» pero no una «solución mágica» para un contenido mal organizado.
Solicita la reindexación: Después de optimizar tu contenido, utiliza Google Search Console para solicitar la reindexación de la página actualizada.
- Acción: Este paso acelera el proceso de reconocimiento de tus cambios por parte de Google, y las actualizaciones suelen reflejarse en 5 a 12 horas.
Monitoriza tus rankings y ajusta: Las AIOs parecen ser más dinámicas que los resultados de búsqueda tradicionales.
- Acción: Mantente al tanto de los cambios y reoptimiza tu contenido en consecuencia.
- Acción: Utiliza una herramienta de monitoreo de SERP para rastrear tus clasificaciones en las AIOs, las URL de origen incluidas en los resúmenes generados por IA y analizar fragmentos de contenido específicos utilizados.

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La Evolución del SEO en la Era de la IA

Kelsey Libert enfatiza que «la búsqueda no es una plataforma, es un comportamiento» que se está fracturando en múltiples interfaces (IA, social, SERPs tradicionales). El «pánico cíclico de ‘el SEO está muerto'» es una reacción a esta fragmentación. Sin embargo, la optimización para motores generativos (GEO) se basa en los mismos sistemas de valor que los SEOs avanzados ya dominan.

Para mantener la visibilidad de la marca, necesitas estrategias unificadas de contenido y creación de autoridad que impulsen la visibilidad de la marca en todas las plataformas donde reside tu mercado objetivo:

Contenido web indexable: Con marcado schema para contexto, señales E-A-A-T y biografías de autor, e información fresca basada en datos.
Datos estructurados y menciones: Citas de expertos en publicaciones especializadas, citas de investigación de primera mano y menciones de marca en sitios autorizados.
Contenido social de formato corto: Con subtítulos y hashtags buscables, y contenido de video optimizado para el descubrimiento.

En resumen, el SEO ya no se trata de «jugar» con las palabras clave; se trata de ganar autoridad que los algoritmos reconozcan universalmente. Los SEOs más efectivos siempre se han centrado en producir contenido fresco, educativo y basado en datos, que impulsa el tráfico calificado, construye autoridad y logra visibilidad de marca en todos los canales. Las estrategias actuales han demostrado elevar la visibilidad de la marca en SERPs orgánicas, LLMs, SGEs y AI Overviews.

La clave para el éxito radica en la convergencia de canales —búsqueda, social, IA— todos optimizados por las mismas señales fundamentales: Autoridad (citas y menciones), Originalidad (investigación y conocimientos de primera mano), y Confianza (consistencia en todas las plataformas y personas). La PR digital y la visibilidad de la marca son ahora insumos esenciales para los LLMs.

Espero que este resumen te sea de gran utilidad para entender y adaptar tus estrategias en la era de las Reseñas de IA.

Fuentes y resumen de hacks

Título del Artículo	URL del Artículo	Fuente	Fecha de Publicación	Resumen (Enfoque Growth Hacking)	Hack Clave 1	Hack Clave 2	Hack Clave 3
Google Search Central Live NYC 2025: How to Optimize for AI Overviews	https://www.engagecoders.com/google-search-central-live-nyc-2025-how-to-optimize-for-ai-overviews/	Engage Coders	abril 2025	Guía de Google 2025, adapta principios SEO para impacto rápido en AIOs, impulsando presencia y tráfico.	Coincidir Intención de Búsqueda con Contenido Integral	Impulsar E-E-A-T con Experiencia	Estructura para la Legibilidad
Are AI Overviews Worth Pursuing? — Next Level	https://moz.com/blog/are-aios-worth-pursuing-next-level	Moz	julio 2025	Analiza el impacto de AIOs en el tráfico, redefiniendo el éxito más allá de los clics hacia la conciencia y autoridad de marca.	Estructura de Contenido para IA y Concisión	E-E-A-T (Experiencia, Expertise, Autoridad, Confiabilidad)	Alineación Estratégica del Tipo de Contenido (Datos Estructurados Implícitos)
How LLMs Interpret Content: How To Structure Information For AI Search	https://www.searchenginejournal.com/how-llms-interpret-content-structure-information-for-ai-search/544308/	Search Engine Journal	abril 2025	Prioriza la arquitectura de contenido en página para la interpretabilidad directa de LLMs, mejorando visibilidad y citas.	Priorizar la Estructura Intrínseca del Contenido y la Concisión	E-E-A-T a través de la Claridad Semántica y la Directividad	Uso Estratégico de Datos Estructurados (Schema.org) como Impulso
How to Rank for AI Overviews in 2025	https://keyword.com/blog/how-to-rank-for-ai-overviews/	Keyword	abril 2025	Refina el SEO existente para impacto rápido en AIOs, optimizando estructura y concisión para consultas de cola larga.	Apuntar a Palabras Clave de Cola Larga con Respuestas Específicas y Bien Formateadas	Asegurar la Ganancia de Información	Implementar Datos Estructurados SEO
How AI is reshaping SEO: Challenges, opportunities, and brand strategies for 2025	https://searchengineland.com/how-ai-is-reshaping-seo-challenges-opportunities-and-brand-strategies-for-2025-456926	Search Engine Land	2025	Se enfoca en la visibilidad de marca y eficiencia, combatiendo la desinformación y construyendo confianza con datos propios.	Combatir la Desinformación con Fuentes Propias y Verificación Editorial	Duplicar las Señales E-E-A-T	Producir Contenido Fresco, Educativo y Basado en Datos

Glosario de Términos Clave

AI Overviews (AIOs): Una función de las SERP de Google que utiliza IA generativa para crear un resumen conciso de múltiples fuentes web, que aparece en la parte superior de los resultados de búsqueda.
AI Mode: Un término general que se refiere a las nuevas características de búsqueda impulsadas por inteligencia artificial de Google.
Autoridad de Marca: El nivel de experiencia, confiabilidad y reputación que una marca posee dentro de su industria o nicho.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Un modelo de procesamiento de lenguaje natural de Google, utilizado para entender el contexto de las palabras en una consulta.
Brand Mentions (Menciones de Marca): Cuando una marca o sus productos/servicios son mencionados en línea, incluso sin un hipervínculo directo. En la era de la IA, se consideran las «nuevas backlinks».
Click-Through Rate (CTR): El porcentaje de personas que hacen clic en un enlace después de verlo. Las AIOs han mostrado una disminución en el CTR para los enlaces orgánicos.
Contenido Habilitado para E-E-A-T: Contenido que demuestra Experiencia, Pericia, Autoridad y Fiabilidad, factores clave que Google considera para clasificar la calidad del contenido.
Content Cluster (Clúster de Contenido): Un grupo de contenido interconectado que cubre exhaustivamente un tema central y sus subtemas relacionados, con el fin de establecer la autoridad en un área específica.
Conversión: Una acción deseada que un usuario realiza en un sitio web, como realizar una compra, llenar un formulario o suscribirse a un boletín.
Crawlers (Rastreadores): Bots de motores de búsqueda que escanean y leen el contenido de las páginas web para indexarlas.
Datos Estructurados (Schema Markup): Un formato estandarizado para proporcionar información sobre una página web y su contenido, lo que ayuda a los motores de búsqueda a comprender mejor la información y mostrar resultados enriquecidos.
Dwell Time (Tiempo de Permanencia): El tiempo que un usuario pasa en una página web después de hacer clic en un resultado de búsqueda antes de regresar a las SERP. Un tiempo de permanencia más largo puede indicar mayor relevancia.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness): Un conjunto de directrices de Google para evaluar la calidad y fiabilidad del contenido, enfatizando la importancia de la experiencia, el conocimiento, la autoridad y la confianza del creador de contenido.
Entity Authority Framework (Marco de Autoridad de la Entidad): Un concepto que describe cómo los motores de búsqueda y los LLM evalúan la credibilidad y el conocimiento de una entidad (persona, organización, concepto) a través de menciones de medios, datos estructurados, investigación de primera mano y citas de expertos.
FAQ Schema: Un tipo de datos estructurados que se utiliza para marcar preguntas frecuentes y sus respuestas en una página, facilitando que los motores de búsqueda las muestren en resultados directos.
Fractura de la Búsqueda: La tendencia de los usuarios a buscar información a través de una variedad de plataformas y herramientas, incluyendo motores de búsqueda tradicionales, chatbots de IA y redes sociales, en lugar de depender de una sola.
Generative Engine Optimization (GEO): Estrategias de optimización para motores de búsqueda y modelos de IA generativa, basadas en principios de autoridad, originalidad y confianza del contenido.
Google Search Console (GSC): Una herramienta gratuita de Google que permite a los propietarios de sitios web monitorear el rendimiento de su sitio en la Búsqueda de Google, identificar problemas y optimizar la visibilidad.
Grounding Links (Enlaces de Fundamentación): Citaciones o enlaces proporcionados por las AI Overviews para respaldar la información que presentan, a menudo priorizando fuentes autorizadas y precisas sobre las de mayor ranking.
Hallucinations (Alucinaciones): Respuestas incorrectas, sin sentido o inventadas generadas por modelos de IA, a menudo presentadas como hechos.
How-To Schema: Un tipo de datos estructurados utilizado para marcar instrucciones paso a paso, lo que facilita a la IA la extracción y visualización de guías.
Impresiones: El número de veces que un enlace o contenido se muestra a los usuarios en los resultados de búsqueda.
Información de Ganancia: Proporcionar información nueva, valiosa o más profunda en el contenido que va más allá de lo que ya está disponible en línea, para satisfacer plenamente la intención del usuario.
Intención de Búsqueda: El propósito subyacente detrás de la consulta de un usuario, que puede ser informativa, navegacional, comercial o transaccional.
Keyword Explorer: Una herramienta de Moz que permite investigar palabras clave, analizar su intención de búsqueda, dificultad y características de las SERP.
Keyword Share (Cuota de Palabras Clave): La proporción de palabras clave relevantes para una industria o nicho que un sitio web logra clasificar en las SERP.
Large Language Models (LLMs): Modelos de IA capaces de comprender y generar texto similar al humano, como GPT-4 o Gemini. Son la base de las AI Overviews y los chatbots.
Long-Tail Keywords (Palabras Clave de Cola Larga): Frases de búsqueda más largas y específicas (generalmente de tres o más palabras) que tienen un menor volumen de búsqueda pero a menudo una intención de usuario más clara y una menor competencia.
Mobile-First Indexing (Indexación Móvil Primero): La práctica de Google de utilizar principalmente la versión móvil del contenido de un sitio web para su indexación y clasificación.
Perplexity: Una métrica utilizada en el procesamiento del lenguaje natural para medir la confianza o incertidumbre de un modelo de lenguaje al predecir la siguiente palabra en una secuencia. Una menor perplejidad indica mayor confianza y precisión.
Predictive Summaries (Resúmenes Predictivos): Resúmenes de IA que anticipan las necesidades del usuario más allá de la consulta inicial, proporcionando un contexto más amplio y preguntas relacionadas que el usuario podría tener.
Proprietary Source of Truth (Fuente de Verdad Propietaria): Datos, información o conocimientos exclusivos de una organización que se utilizan para entrenar o validar modelos de IA, combatiendo la desinformación.
Query Fan-Out (Expansión de Consulta): Una técnica de la IA de Google que explora una amplia gama de consultas relacionadas para construir una respuesta integral, extrayendo información de diversas fuentes.
Reindexing (Reindexación): El proceso de solicitar a Google que vuelva a rastrear e indexar una página web después de que se hayan realizado cambios, para que las actualizaciones se reflejen más rápidamente en los resultados de búsqueda.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Una arquitectura de IA que combina modelos generativos con sistemas de recuperación de información para mejorar la precisión y reducir las alucinaciones al extraer información de fuentes externas.
Search Engine Optimization (SEO): El proceso de mejorar la visibilidad de un sitio web o una página web en los resultados orgánicos (no pagados) de los motores de búsqueda.
SERP (Search Engine Results Page): La página que un motor de búsqueda devuelve en respuesta a la consulta de un usuario.
SERP Features: Elementos adicionales que aparecen en las SERP además de los resultados orgánicos tradicionales, como AI Overviews, featured snippets, «People Also Ask», etc.
SGE (Search Generative Experience): El nombre experimental de Google para su conjunto de herramientas de búsqueda impulsadas por IA, que ahora incluye las AI Overviews.
Structured Writing (Escritura Estructurada): La práctica de organizar el contenido en la página con claridad, lógica y formatos predecibles (encabezados, listas, párrafos cortos) para facilitar la comprensión tanto humana como de IA.
Token: Una unidad de texto (que puede ser una palabra, parte de una palabra o un carácter especial) utilizada por los modelos de lenguaje para procesar y comprender el lenguaje.
Top-of-Funnel Queries (Consultas de Parte Superior del Embudo): Consultas de búsqueda que reflejan una intención de usuario de búsqueda de información general o para explorar un tema, a menudo antes de tomar una decisión de compra.
Transactional Search Intent (Intención de Búsqueda Transaccional): Cuando el usuario tiene la intención de completar una acción, como comprar un producto o reservar un servicio.