Tu marca ya no compite por los rankings. La clave es la reutilización. ChatGPT, Gemini y Perplexity: estos son los nuevos entornos operativos. Tu contenido debe poder ejecutarse dentro de ellos; de lo contrario, nadie lo verá. En SMX Advanced, expliqué en detalle cómo construir un motor de visibilidad de IA: un sistema para hacer que los nuevos datos sean reutilizables por humanos y agentes en plataformas basadas en síntesis.
Va más allá de la publicación para mostrar cómo los equipos pueden implementar contenido estructurado que sobreviva a la compresión LLM y aparezca para los compradores durante sus decisiones de compra.
Es lo que estamos construyendo con los clientes y dentro de XOFU, nuestra GPT de visibilidad LLM.
Así es como funciona.
Identificar las FLUQ (Preguntas Latentes No Formuladas que Inducen Fricción)
Las preguntas latentes no formuladas que generan fricción son aquellas que tu público desconoce y que, si no se responden, pueden hacer fracasar todo el proceso de compra. Esto le costará clientes actuales y futuros.
Las FLUQs se encuentran en el vacío entre lo que se sabe y lo que se requiere, a menudo justo donde la IA alucina o los compradores dudan. Esa es la zona que estamos escaneando ahora.
Exploramos este tema con un cliente que es un competidor destacado en el sector de la educación en línea. Tenían las preguntas frecuentes habituales: matrícula, planes de pago y requisitos de admisión.
Sin embargo, planteamos la hipótesis de que existían numerosas incógnitas desconocidas que, al descubrirse, podrían afectar negativamente a los nuevos estudiantes. Creíamos que esto repercutiría negativamente en las matrículas actuales y futuras.
Los estudiantes de mediana edad que regresaban a la universidad no preguntaban:
- ¿Quién cuidará de los niños mientras estudio durante los próximos 18 meses?
- ¿Quiénes hacen turnos extra en el trabajo?
- ¿Cómo puedo hablar con mi jefe sobre la flexibilidad horaria?
Estas no son preguntas teóricas. Son obstáculos reales para la toma de decisiones que no se manifiestan hasta más adelante en el proceso de compra o después de la compra.
Y son invisibles para el SEO tradicional.
No hay volumen de búsquedas para “¿Cómo puedo renegociar mi contrato de trabajo doméstico antes de empezar un posgrado?”. Eso no significa que sea irrelevante. Significa que el sistema aún no lo reconoce. Hay que hacerlo visible.
Estas son las preguntas clave. Al resolverlas, le brindas a tu audiencia información valiosa, generas confianza y fortaleces su decisión de compra.
Ese es el rendimiento.
Les estás ahorrando costes cognitivos, emocionales, reputacionales y de tiempo, sobre todo en la respuesta a crisis de última hora. Y les estás ayudando a tener éxito antes de que surja el punto de inflexión.
Al menos, esa era nuestra hipótesis antes de realizar la encuesta.
¿Dónde se esconden los FLUQ (y cómo extraerlos)
Vas donde están los problemas. Registros de atención al cliente, hilos de Reddit, tickets de soporte, reseñas en el sitio web, incluso tus preguntas frecuentes existentes: busca en cualquier lugar donde aparezca y se repita la fricción.
También debe examinar cómo responde la IA a las indicaciones de su ICP:
- ¿Qué se está generalizando en exceso?
- ¿Dónde ocurren las alucinaciones?
(Esto es difícil de hacer sin un marco de trabajo, que es lo que estamos construyendo con XOFU).
Hay que tener hambre de saber qué lagunas de información existen. Ese es tu trabajo ahora.
Ya no se optimiza el contenido para palabras clave. Esto no es Kansas. Estamos en Milwaukee, en un museo del queso fresco, y nos da rabia no haber traído una bolsa para cargar dos kilos y medio de muestras.
Estás buscando información que tu público necesita pero que desconoce que le falta.
Si no lo consigues, no estás generando visibilidad. Simplemente esperas que alguien se tope con tu entrada de blog antes que el máster en Derecho.
Y las probabilidades de que eso ocurra disminuyen cada día.
Hay cuatro preguntas que hacemos para identificar las FLUQ:
- ¿Qué pregunta no realiza su cliente ideal que impacta directamente en su éxito?
- ¿La voz o la participación de quién está ausente en las reseñas, los foros y el contenido existente?
- ¿Qué estímulos provocan que el modelo tenga alucinaciones o simplifique los matices?
- ¿Qué falta en los recursos citados por IA que aparecen en las consultas de la parte inferior del embudo de conversión de tu ICP?
Esa última es grande.
Con frecuencia, puedes obtener citas de ChatGPT para tu categoría al instante. Esa se convierte en tu lista de enlaces para la creación de enlaces.
Ahí es donde se llama a la puerta.
Aporten a esas editoriales nuevos datos e información.
Ser citado.
Tal vez pagues. Tal vez publiques como invitado.
Cueste lo que cueste, preséntate donde las indicaciones de tu ICP te pidan citas.
Así es como se ve ahora la creación de enlaces. Hemos ido más allá del PageRank. Estamos intentando ganar visibilidad en la capa de síntesis.
Y si no estás en la lista, no estás en la conversación.
Demuestre la importancia de las FLUQ con hechos (FRFYs)
Una vez que hayas detectado una FLUQ, el siguiente paso es comprobarla. No des por sentado que es real solo porque parezca plausible. Conviértelo en un hecho.
Ahí es donde entran en juego los FRFY: FLUQ Resolution Foresight Yield.
Al resolver una pregunta frecuente sobre la utilidad (FLUQ), estás cubriendo una necesidad y brindando a tu audiencia una visión de futuro. Les estás ahorrando costos cognitivos, emocionales, de reputación y de tiempo.
Especialmente durante una respuesta a una crisis de último minuto.
Les estás ahorrando problemas en el futuro al brindarles claridad ahora.
Para nuestro cliente del sector de la educación en línea, teníamos una hipótesis: los estudiantes potenciales creen que ser admitidos implica que sus allegados (parejas, jefes, compañeros de trabajo) los apoyarán automáticamente. No sabíamos si esto era cierto, así que lo comprobamos.
Estructura del conocimiento que sobrevive a la compresión de IA
Ahora que tienes un nuevo dato, la pregunta es: ¿cómo lo haces reutilizable?
Lo estructuras con EchoBlocks.
Lo conviertes en un fragmento que sobrevive a la compresión, la síntesis y a ser insertado en un cuadro de respuesta de Gemini sin contexto.
Eso significa que dejas de pensar en párrafos y empiezas a pensar en lo que llamamos EchoBlocks.
Los EchoBlocks son formatos diseñados para la reutilización. Son trazables, concisos, contienen lógica causal y te ayudan a saber si el modelo realmente utilizó tu información.
Mi favorita es la tripleta causal: sujeto, predicado, objeto.
Por ejemplo:
- Tema: Estudiantes de mitad de carrera
- Predicado: A menudo se desentienden
- Objetivo: Sin negociación previa con las partes interesadas
Luego, lo presentas en un formato conocido: una sección de preguntas frecuentes, una lista de verificación, una guía.
Esto debe ser algo que los LLM puedan analizar y reutilizar. El objetivo es la durabilidad, no la elegancia. Se vuelve útil cuando puede integrarse en el sistema de otra persona.
La estructura es lo que transforma los hechos en señales.
Sin ello, tus datos desaparecen.
¿Dónde publicar para que la IA reutilice tu contenido
Consideramos tres tipos de superficie: controlada, colaborativa y emergente:
- Controlado significa que te pertenece. Tu glosario. Documentación de ayuda. Páginas de productos. Cualquier lugar donde puedas añadir una tripleta, una lista de verificación o una cadena causal. Ahí es donde emites. La estructura importa.
- Colaborativa consiste en publicar con otra persona. Informes con marca compartida. Publicaciones de invitados. Incluso Reddit o LinkedIn, si tu perfil de cliente ideal está presente allí. Aún puedes estructurarlo y bloquearlo con EchoBlock.
- En la capa emergente es donde se complica la cosa. Es ChatGPT. Géminis. Perplejidad. Estás apareciendo en el sistema de otra persona. Esto no son sitios web. Son entornos operativos. Capas agentivas.
Y tu contenido (marca) tiene que sobrevivir a la síntesis.
Eso significa que tu fragmento, sea cual sea, debe ser invocable. Debe tener sentido en el planificador y la consulta de otra persona.
Si tu contenido no puede soportar la compresión, es menos probable que se reutilice o se cite, y ahí es donde desaparece la visibilidad.
Por eso usamos EchoBlock y creamos tripletas.
El objetivo es lograr que tu contenido se reutilice en másteres de Derecho.
Nota: Rastrear la reutilización es complejo
Ya que las herramientas y la tecnología son nuevas.
Sin embargo, estamos trabajando en ello con XOFU. Puedes introducir tu URL en la herramienta y analizar su reutilización.
Comprueba si tu contenido resiste la IA:
Comprueba si tu contenido resiste la IA: 5 pasos
- Encuentra una página con mucho tráfico. Empieza con una página que ya llame la atención. Este será tu campo de pruebas.
- Analizar en busca de lagunas de información que generen fricción.
Utilice la secuencia de indicaciones FLUQs-finder para localizar datos críticos para la misión que falten:
La estructura de indicaciones que propone está pensada para la práctica y ya se ajusta a la lógica de los protocolos SL11.0 y SL07. A continuación, se presenta una mejora basada en la síntesis para lograr coherencia de roles y sensibilidad a las FLUQ:- Indicaciones refinadas con marcos listos para la emisión
- Tipo de entrada 1: Materiales conocidos
- Pregunta: “Teniendo en cuenta esta [FAQ / página] y que mi perfil de cliente ideal es <insertar perfil de cliente ideal>, ¿cuáles son las preguntas latentes relevantes para los profesionales que probablemente no se les ocurran formular, pero que determinan de forma crítica su capacidad para tener éxito con nuestra solución? ¿Puede agruparlas por rol, fase de uso o malentendido simbólico?”
- Tipo de entrada 2: Señal ambiental
- Pregunta: “Mi perfil de cliente ideal es <insertar perfil de cliente ideal>. Basándonos en este conjunto de reseñas de clientes/hilo del foro, ¿qué problemas de comprensión (FLUQ) es probable que estén presentes? ¿Qué malentendidos, miedos o expectativas desalineadas llevan consigo en su intento de tener éxito, que nuestro producto debe tener en cuenta, incluso si nunca se expresan?”
- Complemento opcional: “Marcar cualquier FLUQ que pueda generar deriva simbólica, errores de rol o fricción narrativa si no se resuelve a tiempo”.
- Tipo de entrada 1: Materiales conocidos
- Colócalo en este PARSE GPT.
Las fuentes incluyen: - Reseñas y temas del foro.
- Registros de atención al cliente.
- Conversaciones entre el equipo de ventas y el de implementación.
- Indicaciones refinadas con marcos listos para la emisión
- Localiza y responde una pregunta no formulada pero de gran importancia.
Céntrese en lo que su ICP no sabe que necesita preguntar, especialmente si eso obstaculiza el éxito. - Formatee su respuesta como una tripleta causal, una pregunta frecuente o una lista de verificación. Estas estructuras mejoran la supervivencia y la reutilización dentro de entornos LLM.
- Publicar y monitorizar qué fragmentos se recogen. Esté atento a la reutilización en pipelines RAG, resúmenes generales o flujos de trabajo de agentes.
El día en que Google enterró silenciosamente el SEO
Estábamos en la sala B43, justo al lado del escenario principal en Google I/O.
Un pequeño grupo de nosotros —en su mayoría expertos en SEO con mucha experiencia— acabábamos de ver la presentación principal donde Google lanzó el Modo IA (su “reemplazo” para las Vistas Generales de IA). Nos invitaron a una sesión privada con Danny Sullivan y un ingeniero de búsqueda.
Fue un momento extraño. Se palpaba en el ambiente. La tensión. El pánico que se escondía tras las preguntas.
“Si ocupo el puesto número 1, ¿por qué sigo apareciendo en la página 2?”
“¿Qué sentido tiene optimizar si al final me sintetizan hasta la aniquilación?”
“¿Dónde están mis 10 enlaces azules?”
Nadie dijo eso último en voz alta, pero quedó en el aire.
¿La respuesta de Google?
Crea contenido original. Danos datos nuevos. Modo IA en acción.
Falta mención de atribución. Sin garantías de tráfico. Sin forma de saber si tus ideas se están utilizando. Simplemente… sigue publicando. Espera una cita. No esperes nada a cambio.
En ese momento supe que la vieja estrategia había terminado.
La síntesis es la nueva portada.
Si tu contenido no puede sobrevivir a esa capa, es invisible.
LookerWolf, siempre a la vanguardia del SEO
En LookerWolf seguimos de cerca cada evolución del algoritmo y las tendencias de la búsqueda impulsada por IA. Nuestro compromiso es mantener a las marcas un paso adelante, adaptando estrategias SEO que respondan a las nuevas formas en que las personas —y las máquinas— buscan información.
