En la era de la Inteligencia Artificial generativa, los medios, las marcas y los freelance enfrentan el reto de adaptar sus estrategias digitales para seguir siendo visibles y relevantes. La optimización para motores de búsqueda (SEO) ya no se limita a palabras clave y enlaces, ahora requiere comprender cómo los algoritmos impulsados por IA interpretan, seleccionan y presentan la información. Ante este panorama, surge la necesidad de conocer cómo se produce, estructura y distribuye el contenido para asegurar su posicionamiento en los resultados de búsqueda y su alcance.
Recientemente, Good Rebels impulsó, junto a 18 expertos de empresas líderes como Repsol, Santander, Siemens, Roche, Vodafone y LG, la creación del primer thinktank especializado en la aplicación de la IA en comunicación, que se ha consolidado como punto de encuentro clave para los profesionales de la comunicación y el marketing, generando espacios de conocimiento que proporcionan un marco de referencia.
Desde PRNoticias, hablamos con Ugo Smith, el Head of Performance de Good Rebels, para acercarnos al conocimiento sobre cómo se produce, estructura y distribuye el contenido en los medios para asegurar su posicionamiento en los resultados de búsqueda y su alcance. Una información de especial utilidad para periodistas y creadores de contenido.
¿Cómo puede un medio de comunicación optimizar contenido para motores de búsqueda en la era de la IA generativa?
Un medio de comunicación tiene hoy un doble reto: seguir siendo relevante para sus usuarios y, al mismo tiempo, convertirse en una fuente útil para los LLMs (Large Language Models). Ya no basta con posicionar en Google. Ahora también hay que aparecer en las respuestas generadas por la IA. Es decir, aspirar a ser citado por SearchGPT, Perplexity o los AI Overviews de Google. Para ello, el contenido debe cumplir con dos capas: ser visible para humanos: titulares atractivos, storytelling, estructura clara, multimedia, buena experiencia de usuario; y ser invisible para las máquinas: datos estructurados (schema.org), marcado semántico, taxonomías limpias y enlazado interno estratégico.
¿Puedes dar un ejemplo?
Un ejemplo puede ser, un artículo sobre “cambio climático” que incluye estadísticas en formato de tabla con marcado estructurado, enlaces a fuentes oficiales y una narrativa que conecta fenómenos meteorológicos recientes con tendencias históricas, tiene más opciones de ser referenciado tanto por buscadores tradicionales como por modelos de IA. Además, la autoridad del medio sigue contando: El País, BBC o The Guardian aparecen con frecuencia en respuestas generadas, no solo por su contenido, sino por su trayectoria, contexto digital y huella digital. Pero aquí viene un paradigma para los medios: el contenido del medio puede aparecer sin que el usuario haga clic. Muchos modelos de IA ya están resumiendo y referenciando contenido sin necesidad de visitas. Lo que plantea un dilema estratégico: ¿cómo monetizar la relevancia si no hay tráfico? Algunos medios ya están respondiendo con acuerdos de licencia: OpenAI con Axel Springer, Google con Reddit, entre otros. Es decir, si no puedes evitar que te lean sin clics… cobra por ser leído.
¿Cómo será el futuro, en este sentido?
¿El futuro? Probablemente híbrido: parte del contenido se dejará en abierto como “señuelo” para los LLMs, y otra parte se protegerá vía paywall o acuerdos B2B con desarrolladores de IA. Todo ello en paralelo a una estrategia de datos que permita seguir midiendo visibilidad más allá del clic tradicional. En resumen: optimizar ya no es solo para posicionar en Google. Ahora también hay que posicionarse en la mente de la IA… y repensar cómo convertir esa presencia en ingresos.
¿Cómo puede hacerlo un autónomo?
Para los autónomos, la marca personal es el algoritmo. Para un autónomo o freelance, la clave está en construir huella digital en plataformas sociales, nichos de contenido y medios de terceros. No se trata de publicar en su blog personal esperando que ChatGPT le haga caso, sino de ser relevante en espacios donde los modelos ya están mirando. Eso incluye: LinkedIn, X, TikTok, etc., con contenido propio de alto valor. Substack, Medium o newsletters que generen suscripciones y conversación. Participación en podcasts, entrevistas o colaboraciones con otros referentes. Por ejemplo, si una especialista en redes sociales publica tips y análisis en LinkedIn, comparte recursos en Substack y colabora en podcasts de notoriedad, su nombre y enfoque tienen muchas más probabilidades de ser citado por un modelo de IA al responder preguntas como “¿cuáles son las mejores prácticas actuales en social media orgánico?”. En resumen: para el autónomo, la visibilidad depende de convertirse en entidad reconocible gracias a una red de impacto distribuido.
¿Y una marca?
En el caso de las marcas, hablamos de otra bestia. Desde Good Rebels, entendemos que una marca tiene que estar presente a lo largo del journey de descubrimiento del usuario, no solo en su web. Eso implica una estrategia que combine contenido propio optimizado, sí… pero también, relación con medios, influencers, plataformas verticales, comunidades, comparadores… y cualquier otro nodo que los modelos utilicen como fuente de datos. Debe apostar por el content marketing distribuido para multiplicar los puntos de contacto semánticos con los LLMs. Por ejemplo, una marca de cosmética que solo publica en su blog corporativo puede ser invisible para los modelos. Pero si además colabora con revistas como Vogue, aparece en vídeos de creadores en YouTube, y participa en guías de producto en plataformas como Sephora o Amazon, su señal es mucho más fuerte para ser incluida en respuestas generadas por IA. Esto nos lleva a un concepto emergente: AI Rank o “visibilidad dentro del modelo”. Ya no se trata solo de estar en el Top 3 de Google, sino de formar parte del pool de marcas que un modelo recomienda, describe o relaciona con una categoría.
¿Cómo se puede mejorar el SEO con herramientas impulsadas por IA?
La IA ha dejado de ser un “nice to have” en SEO para convertirse en un amplificador de capacidades. No sustituye al criterio estratégico, pero permite escalar tareas, detectar oportunidades que antes pasaban desapercibidas, y acelerar decisiones. Desde Good Rebels lo vemos como un refuerzo en tres capas. Herramientas basadas en IA pueden ayudarte a identificar patrones semánticos, entidades relacionadas, gaps de contenido y nuevas queries (o consultas). Ya no hablamos solo de palabras clave, sino de construir mapas de intención y contexto. Por ejemplo, con modelos de clustering temático, puedes detectar que usuarios que buscan “viajes sostenibles” también están interesados en “offset de carbono”, “hoteles ecológicos” y “experiencias locales”. Esto permite estructurar el contenido en pilares semánticos relevantes para usuarios y motores. La IA generativa (ChatGPT, Claude, Jasper, etc.) permite: redactar primeros borradores, generar títulos alternativos, crear FAQs optimizadas y localizar duplicidades o lagunas de contenido. Ojo: el factor humano sigue siendo clave para validar, adaptar y dar tono. Pero el ahorro en tiempo es brutal, y permite centrar el esfuerzo en creatividad y diferenciación. Por ejemplo, para un eCommerce con 500 fichas de producto, puedes usar un modelo entrenado con tus guidelines para generar descripciones consistentes, atractivas y únicas que mejoren el crawlability y reduzcan contenido duplicado. Gracias a modelos de IA que analizan logs, Search Console o patrones de tráfico, puedes anticiparte a caídas, detectar canibalizaciones, identificar quick wins y priorizar acciones SEO con base en impacto estimado.
¿Hay plataformas que lo estén usando?
SEMRush y Ahrefs están metiendo IA en análisis de contenido. SurferSEO genera y optimiza contenido con IA según intención de búsqueda. Screaming Frog ya integra NLP para evaluar legibilidad y patrones semánticos en crawling. En resumen: la IA no reemplaza al especialista en SEO, pero lo convierte en una versión aumentada de sí mismo. El reto no es solo saber usar estas herramientas, sino entender cómo integrarlas en una estrategia global que combine datos, intención y marca.
¿Qué estrategias recomiendas para que un sitio web siga siendo competitivo con la evolución de los algoritmos de búsqueda?
El SEO ya no es solo técnico ni solo de contenido. Es estratégico, estructural y adaptativo. Con la evolución constante de los algoritmos —y la irrupción de la IA generativa en los resultados—, hay que jugar a varios niveles al mismo tiempo. Desde Good Rebels, lo vemos como una combinación de cinco palancas clave: Pensar en señales, no solo en palabras clave; el SEO técnico sigue siendo fundamental; Google puede ser cada vez más semántico, pero si no te encuentra, no existes; diseñar contenido que aporte valor al usuario y la IA; y el contenido fuera del site es tan importante como el que está dentro.
¿Cómo se puede pensar en señales?
Pensar en señales, no solo en palabras clave. Ya no se trata de “rankear por la keyword exacta”, sino de generar señales multidimensionales: autoridad, contexto, comportamiento del usuario, interacciones en otros canales… Todo suma. Por ejemplo, un artículo que recibe menciones en X, es compartido en LinkedIn, y genera comentarios en Reddit, tiene más posibilidades de ser considerado “relevante” por los algoritmos que uno que solo recibe visitas pasivas. Hay que ser rastreable, legible y estructurado.
¿Cómo hacer que el SEO siga siento técnico?
El SEO técnico sigue siendo fundamental, esto quiere decir, crawlability impecable, velocidad de carga, responsive por defecto, datos estructurados en todo el site, arquitectura que permita escalar sin duplicar. Google puede ser cada vez más semántico, pero si no te encuentra, no existes, así que hay que crear contenido con doble capa: para humanos y para máquinas.
¿Cómo se puede crear contenido para el usuario y la IA?
Este es un mantra. Hay que diseñar contenido que aporte valor al usuario, pero que también pueda ser entendido, desglosado y referenciado por modelos de IA. Eso implica incluir entidades claras, contextualizar cada contenido en un ecosistema temático y añadir elementos estructurados (tablas, listados, FAQs, gráficos). Por ejemplo, en una web sobre salud, un artículo sobre “colesterol” que incluya valores de referencia en tabla, explicaciones médicas con fuentes, y se relacione con otros artículos del mismo universo (alimentación, deporte, suplementos), va a posicionarse mejor… y también a ser citado más por IA. Hay que invertir en contenido distribuido: medios, comparadores, terceros.
¿Y cómo creamos contenido fuera y dentro del site?
El contenido fuera del site es tan importante como el que está dentro. Necesitamos crear un entorno de autoridad y validación externa. Esto incluye relaciones con medios, estrategias de link building de calidad y presencia en plataformas que ya tienen visibilidad (YouTube, marketplaces, verticales). Porque si los usuarios descubren tu marca fuera de Google, pero Google y los LLMs ven que estás en todas partes, eso refuerza tu AI Rank y tu autoridad semántica. Hay que medir distinto: share of model, no solo CTR, que es importante, sí, pero en un entorno donde cada vez más respuestas son generadas, hay que medir la visibilidad que no se traduce en clics. El concepto de “share of model” (cuánto apareces en las respuestas de los modelos frente a otros competidores) se vuelve clave.
¿Cómo se puede adaptar una estrategia de contenido para ser competitivo en la IA de búsqueda generativa?
Adaptar una estrategia de contenidos a la IA generativa no es solo cuestión de formato, sino de filosofía de producción y distribución. El contenido deja de ser una simple pieza para atraer clics y pasa a ser una señal que alimenta modelos. Desde Good Rebels lo tenemos claro: no se trata de publicar más, sino de publicar mejor, con estructura y con intención de ser absorbidos por los LLMs. Debemos pensar en contenidos como nodos, no como islas. Los modelos de IA trabajan con relaciones, no con páginas sueltas. Cada contenido debe estar contextualizado dentro de un universo: Pilar → subtemas → contenido relacionado, enlaces internos bien estructurados, uso de entidades comunes para fortalecer la coherencia semántica e incluir contexto, experiencia y diferenciación. Los modelos no solo analizan qué dices, sino cómo lo dices, con qué autoridad y con qué profundidad. Aquí es donde cobra valor la idea de aportar data points únicos: Opiniones expertas, datos propios o de primera mano, estudios de caso, comparativas no disponibles en otros sitios, distribuir para ser citado (no solo para ser leído).
¿Qué habilidades debe desarrollar un especialista en SEO para seguir siendo relevante en los próximos años?
La respuesta corta sería: convertirse en un estratega híbrido entre contenido, datos y arquitectura algorítmica. Pero vamos a desglosarlo, porque el perfil del SEO está evolucionando a velocidad ChatGPT: Alfabetización en IA y modelos de lenguaje, o sea, no hace falta ser ingeniero, pero sí entender cómo funcionan los LLMs, qué fuentes utilizan, qué tipo de contenidos tienden a referenciar y cuál es la lógica detrás del razonamiento generativo. Por ejemplo, saber que los modelos responden mejor cuando encuentran entidades, relaciones y patrones repetidos te ayuda a diseñar contenido más citable por IA. El SEO técnico no muere, se reinventa. Necesitamos perfiles que dominen arquitectura web escalable, datos estructurados (schema.org), semántica de contenido, SEO para sites headless y frameworks modernos (Next.js, Strapi, etc.) y mentalidad estratégica y de negocio. Ya no se trata solo de posicionar páginas sino de entender el journey completo del usuario, mapear puntos de contacto con modelos de IA y priorizar contenido no solo por volumen de búsquedas, sino por valor añadido y visibilidad en el ecosistema algorítmico. En resumen, el SEO que sobrevive no es el que sabe más de backlinks, sino el que entiende cómo piensan los modelos, cómo fluye la información… y cómo hacer que su contenido esté en el lugar y formato adecuados, aunque no haya clics de por medio.
Seguiremos Informando…
