A principios de los años 2010, los profesionales de SEO se basaron en los rankings de palabras clave y los informes de tráfico de Google Analytics como la estrella del norte del rendimiento digital. En los años 2020, el enfoque se cambió a la búsqueda basada en entidades, la relevancia semántica, E-E-A-T y los resultados ricos.Large Language Model Optimization (LLMO)una disciplina que desafía a los KPIs fundamentales en los que hemos confiado durante décadas.
Con las herramientas generativas de IA como ChatGPT, Perplexity, Gemini y Microsoft Copilot convirtiéndose en las capas de descubrimiento preferidas, las marcas deben adaptarse.Estos sistemas resumen, citan y recomiendan contenido basado en datos de formación y resultados web en vivo, pero a menudo eligen los motores de búsqueda tradicionales y eliminan la necesidad de clics.LLMO-specific KPIsHay que evolucionar.
Este artículo introduce un marco KPI moderno para medir el éxito de SEO en este mundo de IA-primero, basado en casos de uso en el mundo real, herramientas para el futuro y una visión que trasciende el tráfico y el ranking.
El problema: viejas métricas, nuevas realidades
El éxito tradicional de SEO a menudo se define por el crecimiento de tráfico orgánico, el ranking de palabras clave, los CTR y las tasas de conversión.Pero cuando los usuarios reciben respuestas directas de los LLM, sin visitar su sitio, estas métricas ofrecen una imagen incompleta.
Tenga en cuenta: su contenido puede sersummarized or quoted in an LLM answer(por ejemplo, Perplexity o Gemini AI Overviews), sin embargo, Google Search Console y GA4 no reflejarán esta exposición.It’s a visibility win—but invisibly tracked.
El aumento dezero-click discoveryNecesitamos nuevas formas de responder:
- ¿Estamos siendo referidos por los modelos AI?
- ¿Estamos influyendo en las respuestas que la gente recibe de los LLM?
- ¿Cuántas veces somos mencionados, citados o resumidos, incluso sin un backlink?
De SEO a LLMO: una nueva capa de optimización
LLMO (Large Language Model Optimization)es el arte y la ciencia de asegurar que su marca, contenido y experiencia sean descubiertos y favorecidos en las respuestas generadas por IA. Mientras está enraizado en SEO, considera nuevas capas de optimización, incluyendo:
- Proximidad semántica en embeddings
- Reconocimiento de entidades en los índices AI
- Influencia en la salida de IA y resultados rápidos
- Frecuencia de citas en las respuestas
El objetivo ya no es sólo clasificar, sinoexist and persist in the AI layer of search.
Un marco de KPI de 3 niveles para medir la visibilidad de SEO en el mundo de los LLMs
A medida que la búsqueda continúa evolucionando más allá de los enlaces azules y en respuestas generadas por la IA, los KPIs tradicionales simplemente no lo cortan más. Para ayudar a los comercializadores a adaptarse, he reunido un marco práctico de 3 niveles basado en insights de las notas de arquitectura LLM de Iguazio, el análisis de KPI de Jim Wang y las observaciones del mundo real de plataformas de SEO como Search Engine Land.
Vamos a romperlo:
Level 1: What You Can Track Today – The Application-Level KPIs
Estos KPIs son su punto de partida. son tangibles, a menudo soportados por herramientas, y se vinculan directamente a cómo su marca está siendo representada (o no) en todas las plataformas de IA.
- Menciones y citas
Siga cuándo su marca o contenido aparece en las respuestas de LLM en plataformas como Perplexity, You.com o incluso Bing Chat.
KPI para rastrear: “Mentiras mensuales de IA” o “Mentiras por tema”
- Snippets citados en respuestas de AI
Los LLM a menudo parafrasean o extraen directamente contenido estructurado, especialmente listas o definiciones.
KPI: “AI Snippet Frequency”
- Asistente de voz de visibilidad
¿Siri, Alexa o Google Assistant se refieren a tu sitio cuando la gente hace preguntas? ¿Puedes probar manualmente las advertencias como: “¿Qué es [tema] según [marca]?”
KPI: Tasa de inclusión de asistentes de voz
- LLM Compartir la voz por tema
Benchmark cuántas veces se menciona su marca en comparación con los competidores en los anuncios dentro de su nicho. Esto le da una sensación de dominación de la visibilidad de IA.
KPI: “LLMO Share of Voice (Cluster de temas)”
- La referencia al tráfico
Sí, algunas herramientas de IA realmente impulsan el tráfico, especialmente Perplexity y Bing Chat.
KPI: Sesións originadas por IA
Level 2: Going Deeper – The Model-Level Influence KPIs
Estas métricas miran debajo del capó para evaluar lo bien que su contenidoSiguientela arquitectura del conocimiento de los modelos de IA, incluso si aún no se ha citado visiblemente.
- Aproximación a los temas clave
En términos de NLP, ¿cuán cerca está tu contenido de los grupos de sujetos dominantes?Es una señal semántica que puede afectar a la inclusión.
KPI: Escala de proximidad de temas semánticos
- Respuesta rápida
Execute llamadas reales relevantes para su vertical y vea si aparece.Piensa: “Mejores plataformas FM Reino Unido” o “Mantenimiento predictivo en bienes raíces”.
KPI: Tasa de apariencia rápida
- Escala de confianza de la entidad
Si su marca está estructurada como una entidad reconocida en herramientas como
KPI: Índice de confianza de entidades
Level 3: The Long Game – Data-Level KPIs for Strategic Visibility
Esta sección trata con laInfluencia invisibleCómo su presencia se incrusta en los datos de entrenamiento o en las superficies de los ecosistemas de una manera no obvia.
- Menciones de marca desconectadas a lo largo del tiempo
Incluso sin un vínculo, las referencias de marca consistentes en fuentes de confianza construyen autoridad implícita.
KPI: Velocidad de menciones no vinculadas
- Citaciones Recurrencia
¿Con qué frecuencia se reutiliza o parafrasea la misma pieza de tu contenido en resúmenes o respuestas generadas por IA?
KPI: tasa de reutilización de citas
- Datos estructurados de salud
El marcado de esquema hace que su contenido sea más legible por máquina y aumenta el potencial de ingestión.
KPI: Escala de cobertura del esquema
Este marco no se trata sólo de medir lo que está sucediendo; se trata deunderstanding your AI-era visibility footprintCuanto más lo cuantifique, mejor puede posicionar su marca paraNo sólo sobrevivePeroLíderesEn este nuevo entorno de búsqueda.
¿Quieres ayudar a configurar el seguimiento o construir tableros para estos KPI? Déjame saber —He construido soluciones personalizadas para marcas que se enfrentan al mismo cambio.
Estudio de caso: La visibilidad de la marca Tech con sede en el Reino Unido en los LLM
Déjame fundar esto con un ejemplo del mundo real de mi propia experiencia.
en
Al principio, no se sumó. pero cuando probamos manualmente las prompts en ChatGPT y otras herramientas alimentadas por LLM, encontramos algo interesante: nuestro contenido estaba siendo citado, palabra por palabra, en respuestas generadas por IA. En múltiples prompts alrededor de “herramienta de mantenimiento predictivo” y “informes de cumplimiento para instalaciones”, los mensajes y las ideas de DIREK estaban apareciendo, simplemente sin un backlink o cita.
Esto se convirtió en un punto de inflexión.
En lugar de depender únicamente de los clics y los rankings de palabras clave, ampliamos nuestros KPIs para reflejar cómo nuestra marca estaba surgiendo en entornos impulsados por la IA.
Mensajes mensuales de IA – con qué frecuencia se refería a DIREK en las respuestas generadas por IA
Tasa de respuesta rápida – con qué frecuencia nuestra marca apareció en los conjuntos de respuestas a consultas relevantes de la industria
Escala de Utilización de Datos Estructurados: asegurar que nuestra marca de esquema haga que nuestro contenido sea legible por máquina y amigable con la IA
El impacto fue de apertura de ojos.
En unas semanas,
Esto fue una señal clara: en el mundo de los LLMs, SEO no se trata sólo de impulsar el tráfico, sino de ganar presencia en las conversaciones generadas por la IA. Las métricas tradicionales por sí solas ya no cuentan la historia completa.
Para los profesionales de SEO que piensan en el futuro, el mensaje es claro: es hora de ampliar la tabla de resultados.
Herramientas que puedes empezar a usar hoy
No tienes que esperar a que comience la plataforma de análisis de LLM perfecta – ya hay herramientas poderosas en tus dedos que pueden darte una visión temprana de cómo su marca está funcionando en el paisaje de búsqueda de primera generación de IA. Herramientas como Google Search Console todavía proporcionan una visión inestimable de las consultas de cola larga y de los fragmentos, que a menudo influyen en los datos de capacitación de LLM. Junta esto con los informes de exploración de GA4 para rastrear patrones de tráfico inusual que pueden indicar la exposición de LLM. Para un seguimiento más proactivo, plataformas como Brand24, Mention o Diffbot pueden alertarte cuando tu marca se cita en línea, incluso si no está conectada. Y si estás sintiendo más herramientas técnicas, como el seguimiento de la marca de SEMRush
No necesita un equipo de ciencia de datos para comenzar a rastrear el rendimiento de LLMO. Aquí está una pila rápida:
Consejo: Execute de 5 a 10 llamadas principales semanalmente en diferentes herramientas de LLM y grabe menciones manualmente.
Mientras que algunos KPIs en la gestión de SEO moderna se pueden rastrear con herramientas avanzadas, algunas de las ideas más reveladoras todavía vienen de datos rastreados manualmente. no deje de lado el valor del rastreo manual, especialmente para las métricas que aún no son capturadas por el software.
Por qué esto importa para el SEO global y el liderazgo digital
Los líderes de SEO ya no están optimizando sólo para los motores de búsqueda - están optimizando paragenerative knowledge systems.
Ya sea que estés liderando el marketing en una empresa de SaaS, publicando revistas digitales o guiando a un gigante del comercio electrónico, medir el éxito en 2025 significa saber:
- Cómo tu contenido influye en la salida de IA
- Cuando usted es confiado como una fuente, incluso de forma invisible
- Qué acciones toman los usuarios después de un descubrimiento alimentado por IA
These new KPIs are crucial for:
- Informe de inversores y partes interesadas
- Medir la autoridad de la marca en un mundo de cero clics
- Impulsar el descubrimiento a largo plazo y el crecimiento de la huella digital
Retos y limitaciones
A pesar de las emocionantes posibilidades de SEO en la era LLM, el camino hacia adelante está lejos de ser sencillo.model opacityLos grandes modelos de idiomas como ChatGPT o Gemini no revelan públicamente las fuentes de datos exactas en las que están capacitados, ni proporcionan una metodología clara para cómo seleccionan, priorizan o parafrasean el contenido.whyohowsu marca está (o no está) siendo supervisada en respuestas generadas por IA.
Otro tema importante es ellack of toolingA diferencia de las métricas SEO tradicionales rastreadas en Google Search Console o GA4, actualmente no hay una plataforma consolidada que le permita monitorear las menciones de marca o página en LLMs. Puede encontrar alguna señal en herramientas como Diffbot, Sentione o rascadores de LLM personalizados, pero nada coincide con la madurez de la analítica de SERP.
También nos enfrentamosentity biasSi su marca, sitio o contenido no se ha establecido semánticamente como una entidad de confianza en los ecosistemas de datos estructurados (pensemos en la marcación de esquemas, las entradas de Wikipedia, Wikidata o enlaces de retroceso autorizados), existe un riesgo real de que la IA simplemente no “sabe” que existe.
Por último, hay un crecimientoattribution gapIncluso cuando los LLM se basan en su contenido, a menudo paráfrasean en lugar de enlazar, eliminando el pago SEO tradicional del tráfico de referencias y la visibilidad. Sin citas claras, el seguimiento del ROI se vuelve más complejo, y esto impulsa a los SEO a pensar más allá de los modelos de tráfico tradicionales hacia la visibilidad, la reputación y la fuerza de la entidad como las principales métricas de éxito.
No todo es una navegación suave. Los principales desafíos incluyen:
- Modelos opacos: los LLM no revelan todas las fuentes de datos o la lógica de la cita
- Lagunas de herramientas: No hay plataforma unificada para rastrear todas las menciones de LLM
- Riesgos de bias: Si su entidad no es reconocida, usted puede ser excluido
- Gaps de atribución: AI puede parafrasear sin citar
Dicho esto, los pioneros en este espacioshape the standardsque otros sigan.Cuanto antes te adaptes, mayor es tu ventaja.
Futuras perspectivas: Construir una estrategia de contenido AI-First
En los próximos años podemos ver:
-
Google Search Console adding “AI Answer Visibility” as a native report
-
Brands bidding for LLM Answer Ads—a sponsored response in Gemini
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LLMs offering “Verified Source Panels” similar to featured snippets
-
AI content ranking algorithms rewarding contextual accuracy over link authority
Preparing for that future starts now—with KPIs that reflect it.
Si quieres seguir adelante en la era de la búsqueda impulsada por la IA, no te pierdas mi artículo"Win SEO en la Era de los LLMs: Estrategias para la visibilidad de la IA.Describe cómo adaptar su juego de SEO a grandes modelos de idiomas y incluye una guía paso a paso sobre cómo rastrear el tráfico impulsado por LLM usando GA4.
Pensamientos finales: Deja de contar clics. Comience a medir la influencia.
En este ecosistema de búsqueda basado en la IA, la visibilidad ya no se limita al SERP. Su marca puede y debe existir en las respuestas de la IA, ser citada en la conversación e influir en las decisiones sin un solo clic.
Medir el éxito de LLMO no se trata de reemplazar sus métricas de SEO actuales.capture the full spectrum of discoverability2025 y más allá.
“Si tu contenido forma las respuestas en las que las personas confían, estás ganando, incluso si nunca visitan tu sitio”.