Si tu marca no aparece citada en respuestas de IA, estás perdiendo visibilidad en el nuevo escaparate: los LLMs. Este artículo es mi hoja de ruta —la que uso a diario— para posicionarte en LLMs (LLMO/GEO) y multiplicar menciones en motores como Perplexity, Copilot o los resúmenes generativos de Google.
Soy Christian, Head of SEO en Línea Gráfica, agencia eCommerce. Hoy quiero contarte 7 tips probados para mejorar la visibilidad y las menciones de tu eCommerce en los diferentes LLMs. La idea es simple: que cualquier LLM entienda de qué eres experto, te pueda referenciar con confianza y, sobre todo, que ese impacto se mida y se repita. Empezamos por lo que más mueve la aguja: citas y estadísticas que los modelos sí quieren usar.
1) Citas y estadísticas: cómo escoger fuentes que los LLMs sí referencian
Los LLMs adoran el contenido que se apoya en evidencias. Si tus páginas incluyen datos recientes y citas claras, sube la probabilidad de que un motor con RAG (p. ej., Perplexity o Copilot) te elija como fuente canónica. Yo trabajo esta parte con tres reglas prácticas:
- Frescura y trazabilidad. Prioriza estudios de los últimos 12–18 meses, con autor, fecha y método. Cuando cito, siempre pongo la fuente cerca del dato (no al final del post), porque los LLMs extraen contexto por fragmentos.
- Autoridad temática y diversidad. Mezcla papers/organismos (universidades, reguladores, institutos), informes sectoriales y datos propietarios. En mi caso, cuando probé a incluir un mini-estudio interno (muestra, metodología, limitaciones y gráficos simples), empecé a ver más menciones en resúmenes generativos para long-tails concretas.
- Formato que facilite el scraping. Nada de “imagen con texto”. Usa tablas HTML, listas ordenadas y subtítulos que contengan la pregunta exacta que responde ese dato.
2) “¡Cita las fuentes!”: formatos, ubicación y ejemplos prácticos
Vale repetirlo porque es diferencial: ¡Cita las fuentes! Y mejor si son recientes. Yo uso dos patrones que los LLMs “leen” muy bien:
Patrón 1 — Cita contextual corta.
“El 63% de X… — Fuente: Informe Y (2025)”
Colócala inmediatamente después del dato. Si usas enlaces, añade anchor descriptivo (no “aquí”).
Patrón 2 — Bloque de referencias al final de sección.
Una mini-bibliografía por sección, no solo al final del artículo. Esto crea múltiples puntos de anclaje semántico.
Dónde poner los enlaces:
- Junto al dato.
- En el subtítulo H3, si resume una pregunta.
- En callouts cuando la fuente “hace autoridad” en el tema.
Tip personal: cuando optimizo piezas clave, incluyo 2–3 citas frescas y 1 evergreen (guías o papers que no caducan rápido). Y, si el sitio tiene otras piezas relacionadas, enlazo con anclajes que refuercen la entidad (“estudio de mercado SEO 2025”, “glosario LLMO”, etc.). Ese interlinking, bien nombrado, ayuda a que el modelo entienda de qué eres experto.
3) Términos técnicos (sin perder claridad): guion para sonar experto y conversacional
Los LLMs detectan terminología de experto… pero también penalizan la opacidad. Mi guía de estilo:
Primero la respuesta, luego la precisión. Arranco cada sección con una frase simple que cualquiera entiende. Después meto el término técnico correcto (p. ej., RAG, embeddings, anclajes, entidad, LLMO, GEO).
Definición de 1 línea. “RAG = recuperar contenido externo para enriquecer la respuesta del modelo”.
Ejemplo mínimo. “Si un usuario pregunta X, nuestro párrafo con cifras y enlace Y es lo que recoge el motor”.
Glosario lateral. En proyectos grandes mantengo un glosario reusable. Cuando lo hice así, noté más coherencia en cómo nos citaban para temas afines.
Frase tal cual suelo usar: “Usa términos técnicos cuando sea aplicable.” Y añado: “Explícalos como si se lo contaras a un cliente en 20 segundos.”
4) Investigación semántica con DinoRank: amplitud, intención y clusters que sí posicionan (mi stack)
No es secreto: me encanta DinoRank. Para piezas que busquen visibilidad en LLMs, lo uso así:
Keyword Research + amplitud semántica
Mapeo entidades relacionadas y long-tails con intención informativa/mixta. Con el nuevo módulo de Keyword Research, genero clusters y priorizo temas con oportunidad real (volumen + brecha + afinidad a la entidad del sitio).
DinoBrain para contenido que posiciona, no relleno
Lo uso como copiloto especializado en SEO (no como fábrica de texto). Me da ángulos y puntos de evidencia para responder mejor que la competencia. “DinoBrain es brutal” para esto — y sí, lo digo mucho porque lo compruebo en proyectos reales.
DinoRank Copilot para dudas SEO y outlines
Cuando algo se complica (p. ej., cómo modelar un HowTo vs FAQ en una categoría concreta), Dinorank Copilot —entrenado por SEOs muy tops— me ayuda a resolverlo en minutos. El resultado es un outline más sólido y un marcado consistente.
Resultado práctico en clientes: mejores coherencias de entidad entre piezas, más coincidencias exactas con queries de usuario y un contenido que LLMs entienden de un vistazo.
5) JSON-LD inteligente: FAQ + HowTo + Article para ganar cobertura
Si algo he visto que facilita la vida a los LLMs es un buen marcado estructurado. Mis básicos:
Schema de Article
headline, author, datePublished, dateModified, about (lista de entidades temáticas), citation (sí, puedes incluir referencias formales).
Schema de FAQPage
Pregunta clara, respuesta breve (2–3 frases) y, si aplica, un enlace a la sección del artículo que amplía.
Schema de HowTo (si procede)
Pasos con verbos en infinitivo, materiales/herramientas, duración.
Valida siempre en Rich Results Test y Schema Markup Validator. Yo marco FAQs con las preguntas reales que veo en long-tails; cuando empecé a hacerlo, noté que algunos LLMs tomaban literalmente mis Q&A para responder.
Plantilla de ejemplo (FAQPage)
<script type="application/ld+json">
{
"@context":"https://schema.org",
"@type":"FAQPage",
"mainEntity":[
{
"@type":"Question",
"name":"¿Qué es LLMO y en qué se diferencia del SEO tradicional?",
"acceptedAnswer":{
"@type":"Answer",
"text":"LLMO se centra en aparecer como fuente en respuestas generadas por IA. SEO trabaja el ranking en páginas de resultados. Ambos comparten base on-page/off-page, pero LLMO prioriza citas, entidad y datos estructurados."
}
},
{
"@type":"Question",
"name":"¿Qué esquemas JSON-LD ayudan más para LLMs?",
"acceptedAnswer":{
"@type":"Answer",
"text":"FAQPage, Article y HowTo. Úsalos con preguntas reales, respuestas cortas, fechas claras y, si aplica, la propiedad citation en Article."
}
}
]
}
</script>
6) Estructura que aman los LLMs: H2/H3, listas y respuestas directas
La arquitectura de la página es crucial. Mi patrón favorito:
- Título único (H1) con la promesa clara.
- H2 por objetivo (cada H2 responde a una intención concreta).
- H3 como preguntas exactas del usuario.
- Listas numeradas para procesos y tablas para datos.
- Un bloque de “Respuesta corta” en 2–3 líneas al inicio de cada sección.
Cuando probé el enfoque “respuesta primero”, vi que los motores extraían con más facilidad los párrafos clave (y con ello, más opciones de mención). Y si añades FAQs al final de cada H2, cierras dudas y creas material que los LLMs adoran reutilizar.
- Plantilla relámpago para una sección H2
- Respuesta corta: 2 líneas con la conclusión.
- Evidencia: 1 dato o ejemplo + cita.
- Cómo aplicarlo: pasos enumerados.
- FAQ breve: 1–2 preguntas con respuestas de 2 frases.
7) Mide y optimiza tu visibilidad generativa: auditoría y pruebas por motor
Lo que no se mide, no mejora. Yo hago una auditoría mensual orientada a LLMs:
- Pruebas ciegas en Perplexity/Copilot/AI Overviews con tus queries objetivo: ¿apareces citado? ¿qué fragmento extraen?
- Matriz de cobertura por intención: información, comparativas, how-to, transaccional blanda.
- Mapeo de lagunas: preguntas que aún no respondes en ninguna URL.
- Reforzar entidad: añade 1–2 piezas pilar y 3–4 satélites con interlinking semántico.
- Actualizaciones trimestrales de cifras y gráficos (recuerda: fecha visible).
En mi caso, cuando añadí FAQs marcadas, rehíce los anchors internos y actualicé cifras en 3 posts clave, las menciones en respuestas LLM subieron para queries de marca + genéricas (“mejores herramientas para…”, “guía de…”).
Si tuviera que quedarme con una idea, sería esta: los LLMs premian la evidencia clara dentro de una arquitectura limpia. No es magia; es proceso. Mis 7 tips funcionan porque alinean citas recientes, estructura H2/H3 en forma de pregunta, JSON-LD y entidad temática en torno a lo que realmente quieres que te citen.
