El cambio en cómo se busca información
Según Gartner, el volumen de búsquedas tradicionales caerá un 25% para 2026 debido a chatbots de IA y agentes virtuales. La pregunta ya no es solo “¿cómo salgo primero en Google?” sino “¿cómo me convierto en la fuente que ChatGPT y Perplexity citan?”
La buena noticia: no necesitas aprender un SEO nuevo. Los leaks del sistema de ChatGPT-4o revelan que OpenAI usa Bing como buscador y aplica un reranker que evalúa intención de búsqueda, terminología del dominio y tipo de fuente. Es SEO semántico con nombre nuevo. Si te interesa leer más sobre el tema, te recomiendo leer lo que los leaks de GPT-5 nos enseñan sobre SEO para la IA de Natzir.
Cada LLM cita fuentes diferentes
Un dato que me sorprendió: de los 50 dominios más citados en Google AI Overviews, ChatGPT y Perplexity, solo 7 aparecen en las tres listas. El 86% de las fuentes son únicas para cada plataforma.
Las fuentes más citadas por ChatGPT
ChatGPT prioriza fuentes de referencia con información estructurada:
| Dominio | Menciones |
|---|---|
| Wikipedia | 1.3M |
| G2 | 196K |
| Forbes | 181K |
| Amazon | 133K |
La estrategia: PR digital y presencia en medios de referencia.
Las fuentes más citadas por Perplexity
Perplexity se apoya más en contenido de comunidades y nicho:
| Dominio | Menciones |
|---|---|
| 3.2M | |
| YouTube | 906K |
| 553K |
La estrategia: contenido especializado, regional, con perspectiva única.
Google AI Overviews
Sigue los fundamentos SEO + freshness + entidades. Si ya posicionas en Google, tienes ventaja.
Cómo funciona realmente el web search de ChatGPT
El leak del sistema de ChatGPT-4o revela algo que cambia la estrategia: ChatGPT no tiene un índice de búsqueda interno. No almacena snippets ni cachea resultados. Cada vez que necesita información externa, hace búsquedas en tiempo real a Bing.
Esto explica por qué solo el 6% de las respuestas de ChatGPT contienen enlaces funcionales, comparado con el 23% de Gemini. No es un fallo, es diseño: ChatGPT prioriza responder desde su memoria de entrenamiento.
Cuándo ChatGPT activa web search
El sistema solo busca en web en 4 escenarios específicos:
- Información en tiempo real: Clima, resultados deportivos, cotizaciones
- Datos de ubicación: “Restaurantes cerca de mí”, horarios de tiendas
- Noticias recientes: Eventos de los últimos días/semanas
- Temas nicho: Información que probablemente no está en el training data
Si tu contenido cubre temas estables que ya existían antes de la fecha de corte del modelo, ChatGPT responderá desde memoria sin buscarte. Si cubres temas emergentes, actualizados o muy específicos, tienes oportunidad de ser citado.
El sistema de freshness (QDF)
ChatGPT usa una escala de 0 a 5 para decidir qué tan recientes deben ser los resultados:
| QDF | Significado | Ejemplo |
|---|---|---|
| 0 | Sin preferencia de fecha | ”¿Qué es el SEO?“ |
| 3 | Preferencia moderada por reciente | ”Mejores prácticas SEO” |
| 5 | Solo resultados últimos 30 días | ”Última actualización de Google” |
Cuando el QDF es alto, los artículos antiguos desaparecen de la consideración aunque tengan mejor contenido. Mantener fechas de actualización recientes es crítico.
Queries paralelas y boosting
ChatGPT puede generar hasta 5 búsquedas en paralelo por cada petición del usuario. Si alguien pregunta algo complejo, el sistema descompone la pregunta y busca múltiples ángulos.
También usa boosting con el símbolo + para términos importantes. Si detecta que “e-commerce” es clave para la búsqueda, añade +ecommerce para priorizar resultados que contengan ese término.
El factor multi-idioma
Dato poco conocido: para queries en español u otros idiomas, ChatGPT también ejecuta búsquedas en inglés como redundancia. Esto significa que si tu contenido está en español pero compites con fuentes en inglés sobre el mismo tema, ambas se consideran.
Comparativa: Dónde debes estar según la plataforma
| Plataforma | Índice principal | Fuentes preferidas | Prioridad SEO local |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Bing | Wikipedia, medios, reviews (G2) | Foursquare |
| Perplexity | Múltiples (Bing, Google) | Reddit, YouTube, blogs especializados | Google Business |
| Google AI Overviews | Top 10 SERP actual | Google Business | |
| Claude | No tiene web search nativo | Training data únicamente | N/A |
Esta tabla cambia la estrategia: si tu audiencia usa ChatGPT, estar en Bing y Foursquare es obligatorio. Si usa Perplexity, tu presencia en Reddit y YouTube importa más.
El factor Schema Markup
Las páginas con Schema completo tienen 3.7x más probabilidades de ser citadas según análisis de visibilidad en IA. Si tuvieras que implementar una sola optimización técnica, sería esta:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Título del artículo",
"datePublished": "2026-01-17",
"dateModified": "2026-01-17",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Nombre del autor",
"url": "https://tudominio.com/autor"
}
}Schema ayuda a los LLMs a verificar autoría, fecha y contexto.
SEO Local: Foursquare es clave para ChatGPT
Si tienes negocio local, dato crítico: entre el 60-70% de los negocios que ChatGPT muestra vienen de Foursquare, no de Google Business Profile.
Para aparecer en búsquedas locales de ChatGPT:
- Crea y verifica tu perfil en Foursquare
- Completa categoría, horarios, dirección exacta
- Sube fotos del local
- Fomenta check-ins y reviews
Google Business Profile sigue siendo importante para Google, pero para ChatGPT, Foursquare manda.
El protocolo llms.txt
Similar a robots.txt pero para LLMs. Permite definir qué contenido pueden consumir en tiempo de inferencia:
# /llms.txt
name: Mi E-commerce
description: Tienda online de electrónica
# Contenido en markdown
/guias/como-elegir-portatil.md
/comparativas/mejores-moviles-2026.mdOpenAI, Perplexity y Anthropic lo soportan. Google dice que no lo usa. Es opcional pero útil si quieres controlar qué ven los LLMs.
Estructura de contenido para citación
Los LLMs extraen fragmentos. La estructura importa:
<!-- Fácil de extraer y citar -->
<h2>¿Cuánto cuesta registrar una marca en España?</h2>
<p>El registro de marca cuesta entre 150€ y 300€.
La tasa base de la OEPM es 144,58€ por una clase,
más 95,54€ por clase adicional.</p>
<!-- Difícil de extraer -->
<p>Para registrar una marca hay que pagar unas tasas
que dependen de varios factores como el número de
clases y si es persona física o jurídica...</p>El patrón que funciona: pregunta en H2, respuesta directa en primer párrafo, datos concretos.
Requisitos técnicos para ser citado
Para que un LLM pueda citarte, tu contenido debe cumplir al menos uno de estos criterios:
| Requisito | ChatGPT | Perplexity | AI Overviews |
|---|---|---|---|
| En índice de Bing | ✅ Obligatorio | ✅ Recomendado | ❌ No aplica |
| En índice de Google | ❌ No aplica | ✅ Recomendado | ✅ Obligatorio |
| En training data | ✅ Alternativa | ❌ No usa | ❌ No usa |
| Schema implementado | ✅ Mejora 3.7x | ✅ Mejora citación | ✅ Mejora snippet |
| HTTPS | ✅ Obligatorio | ✅ Obligatorio | ✅ Obligatorio |
Si tu sitio no está en Bing, ChatGPT literalmente no puede encontrarte aunque tengas el mejor contenido del mundo.
Lo que NO funciona
Contenido IA para rankear en IA: Ironía máxima. El contenido genérico generado con IA carece de E-E-A-T y los sistemas de reranking lo filtran. Los LLMs buscan fuentes con expertise real, no contenido que suena igual que su propio output.
Ignorar Bing: Si tu sitio no está en Bing, ChatGPT no puede encontrarlo. Verifica indexación en Bing Webmaster Tools.
Keywords sobre semántica: Los LLMs entienden contexto, no cuentan keywords. Escribe para humanos.
Contenido sin fecha: Los LLMs priorizan contenido con fechas de publicación/actualización claras. Un artículo sin fecha visible tiene menos probabilidades de ser citado para temas donde la frescura importa.
Estrategia por tipo de negocio
No todos los negocios deben optimizar igual para LLMs:
E-commerce
- Prioridad: Schema Product, reviews, especificaciones técnicas
- Táctica: Estar en G2, Trustpilot, marketplaces comparadores
- Canal clave: ChatGPT (busca productos con especificaciones)
SaaS / B2B
- Prioridad: Documentación técnica, casos de uso, comparativas
- Táctica: Publicar en medios de referencia del sector, GitHub si aplica
- Canal clave: Perplexity (busca soluciones específicas)
Negocio local
- Prioridad: NAP consistente, horarios, fotos
- Táctica: Foursquare + Google Business Profile
- Canal clave: ChatGPT para local (Foursquare), Google para AI Overviews
Contenido / Media
- Prioridad: E-E-A-T, autoría clara, fechas visibles
- Táctica: Schema Article completo, presencia del autor verificable
- Canal clave: Los tres (depende del tema)
El futuro cercano
El leak de ChatGPT-4o muestra que OpenAI está refinando constantemente su sistema de búsqueda. Algunos patrones que se pueden anticipar:
- Mayor integración con fuentes verificadas: E-E-A-T seguirá ganando peso
- Penalización de contenido genérico: Los rerankers detectan mejor el contenido sin valor
- Importancia de la estructura: Schema y HTML semántico serán cada vez más críticos
- Competencia multi-idioma: Contenido en inglés competirá con contenido local
La estrategia que funciona hoy seguirá funcionando: contenido útil, bien estructurado, con autoría verificable y actualizado regularmente.
Google lo resume en su guía de contenido útil: crea para personas, no para algoritmos. Aplica igual para LLMs, que al final están entrenados para entender lo que los humanos consideran útil.