Qué son los modelos LLM, cómo funcionan y cómo afectan al SEO

Son rápidos, precisos (a veces) y lo peor para muchos creadores de contenido: no necesitan enviarte tráfico.

Entonces, ¿qué significa esto para quienes escribimos contenido pensando en posicionar? ¿Nos están desplazando los modelos de lenguaje? ¿O podemos adaptarnos y sacarles partido?

En este artículo te voy a contar qué son los modelos LLM y cómo están afectando al posicionamiento web, con ejemplos, matices y —por supuesto— con una visión desde dentro, de alguien que trabaja con SEO todos los días.

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¿Google ya no necesita tu web?

La forma en que los usuarios interactúan con los motores de búsqueda está experimentando una transformación significativa.

Con la introducción de experiencias generativas impulsadas por inteligencia artificial (IA), como la Search Generative Experience (SGE) de Google, las respuestas directas y detalladas se presentan cada vez más en la propia página de resultados, reduciendo la necesidad de que los usuarios hagan clic en enlaces externos.

Esta evolución plantea una pregunta inquietante para creadores de contenido y especialistas en SEO

¿Está Google disminuyendo la dependencia de nuestras páginas web?

La SGE de Google representa un cambio revolucionario en las búsquedas en línea, adoptando un enfoque más contextual e intuitivo para la recuperación de información.

Esta innovación tiene un impacto significativo en la forma en que los profesionales del SEO deben pensar y planificar sus estrategias de contenido.

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La experiencia del usuario también está cambiando, ya que los resultados de búsqueda guiados por IA son más fáciles de encontrar, y las respuestas son rápidamente accesibles sin tener que navegar por múltiples pestañas y páginas.

Además, la integración de la IA en los motores de búsqueda está cambiando la forma en que los usuarios interactúan con la información. Empresas y usuarios están adoptando nuevas formas de interactuar con la información, lo que marca una nueva era en la tecnología de búsqueda.

Estos cambios subrayan la naturaleza disruptiva de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en el panorama digital.

Para los profesionales del SEO y creadores de contenido, surge una cuestión crucial: ¿Cómo debemos adaptar nuestras estrategias para seguir siendo relevantes en un entorno donde las respuestas se generan directamente en la página de resultados?

Explorar esta pregunta es esencial para navegar con éxito en la nueva realidad de las búsquedas impulsadas por IA.

¿Qué es un modelo LLM y por qué debería importarte si haces SEO?

Un modelo LLM (Large Language Model) es una inteligencia artificial entrenada para entender y generar texto de forma similar a un ser humano. Algunos de los más conocidos son ChatGPT, Gemini (de Google) o Claude, y se usan para responder preguntas, redactar contenido o resumir información.

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Estos modelos funcionan gracias a redes neuronales avanzadas que han sido entrenadas con billones de palabras de libros, artículos, sitios web y todo tipo de fuentes online.

Aprenden patrones lingüísticos, contextos y relaciones entre palabras. No copian directamente, pero generan texto nuevo basado en probabilidades: predicen cuál debería ser la siguiente palabra, una tras otra.

Google ha integrado su propio LLM, Gemini, dentro del buscador para ofrecer respuestas más rápidas y completas. En lugar de mostrar solo enlaces azules, ahora también genera un resumen automatizado que intenta resolver la duda del usuario sin que este tenga que salir de la página.

¿Y por qué esto es importante para el SEO? Porque si una IA ya responde directamente en los resultados, tu contenido necesita destacar más que nunca. No basta con estar en primera página: hay que ser útil, preciso y confiable para que el buscador te cite… o para que el usuario aún quiera hacer clic.

¿Cómo funciona un LLM dentro de un buscador?

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), como Gemini de Google, están transformando la manera en que interactuamos con los motores de búsqueda. Estos modelos permiten generar respuestas más precisas y contextualizadas directamente en la página de resultados.​

El caso de Google y Gemini (SGE)

Google ha implementado la Search Generative Experience (SGE), una función que utiliza IA generativa para proporcionar respuestas directas y detalladas a las consultas de los usuarios. SGE emplea modelos avanzados como PaLM 2 y MUM, entrenados con vastos conjuntos de datos, para comprender y generar lenguaje de manera coherente.

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Resúmenes generados y respuestas rápidas

Con SGE, Google genera resúmenes automáticos que aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda, ofreciendo información concisa sin necesidad de que el usuario visite otros sitios web. Esto mejora la eficiencia en la obtención de información, pero también plantea desafíos para los creadores de contenido, ya que puede reducir el tráfico hacia sus páginas. ​

¿Qué ve el usuario y qué clics deja de hacer?

Al recibir respuestas directas mediante SGE, los usuarios pueden satisfacer sus consultas sin necesidad de navegar a sitios externos, lo que podría disminuir el número de clics hacia páginas web tradicionales. Sin embargo, para consultas más complejas o detalladas, los usuarios aún pueden optar por explorar enlaces adicionales.

¿Afectan al posicionamiento web? La respuesta corta: sí

La integración de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) en los motores de búsqueda está redefiniendo el panorama del SEO.

Los impactos más significativos de esta integración son:​

Menor CTR en resultados tradicionales

La implementación de funciones como la Search Generative Experience (SGE) de Google ha llevado a una disminución significativa del Click-Through Rate (CTR) en los resultados orgánicos.

Según un análisis de Semrush, en septiembre de 2024, el 6% de las búsquedas informativas en Google generaban respuestas generadas por IA. Para marzo de 2025, este porcentaje aumentó al 11,37%, lo que supone un incremento del 91% en apenas seis meses.

Este crecimiento en las respuestas directas reduce la necesidad de que los usuarios hagan clic en enlaces tradicionales, afectando negativamente el tráfico web.

Mayor competencia por ser citado como fuente

Las respuestas generadas por IA en los motores de búsqueda suelen incluir citas de fuentes específicas.

Convertirse en una de estas fuentes destacadas se ha vuelto un objetivo clave para los creadores de contenido, ya que proporciona visibilidad privilegiada.

Sin embargo, la competencia por ser citado es intensa, y solo aquellos contenidos que cumplen con altos estándares de relevancia y autoridad logran ser referenciados.

Un análisis de Semrush indica que el número de palabras clave en las que aparece AI Overviews pasó de 11,6 millones a 18,9 millones en seis meses, reflejando la creciente competencia en este ámbito.

Cambios en el comportamiento del usuario

La presentación de información directa y concisa por parte de los LLM está modificando la forma en que los usuarios interactúan con los resultados de búsqueda.

Ahora, muchos usuarios obtienen la información que necesitan sin abandonar la página de resultados (SERPs), lo que disminuye el tráfico hacia sitios web externos.

Según un informe de Gartner, se estima que para 2026 el tráfico web proveniente de motores de búsqueda podría caer un 25% debido a la adopción de chatbots y funciones de inteligencia artificial.

En resumen, la incorporación de LLM en los motores de búsqueda está redefiniendo las dinámicas del posicionamiento web, presentando nuevos desafíos y oportunidades para los profesionales del SEO.​

Ventajas y desventajas para creadores de contenido SEO

La incorporación de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) en la creación de contenido ha transformado las estrategias de SEO.

Aunque los LLM ofrecen herramientas poderosas para la creación de contenido SEO, es esencial utilizarlos con cautela y complementar su uso con la supervisión humana para garantizar la calidad, originalidad y efectividad del contenido.

¿Qué busca Google (y cómo puedes seguir posicionando)?

En la era de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), comprender qué valora Google es fundamental para mantener y mejorar el posicionamiento web.​

E-E-A-T: Experiencia, Expertise, Autoridad y Confianza

Google evalúa la calidad del contenido basándose en el principio de E-E-A-T, que significa:​

• Experiencia: Conocimiento práctico o vivencial sobre el tema tratado.​
• Expertise (Pericia): Nivel de conocimiento especializado demostrado en el contenido.​
• Autoridad: Reconocimiento del autor o del sitio como referente en la materia.​
• Confianza: Fiabilidad y precisión de la información proporcionada.​

Estos factores son cruciales para determinar la credibilidad y relevancia de una página.

Contenido útil vs. contenido masivo

Google prioriza el contenido útil y centrado en las personas sobre el contenido creado únicamente para atraer tráfico. Para asegurarte de que tu contenido sea valorado:​

• Enfócate en las necesidades del usuario: Responde preguntas y soluciona problemas reales.​
• Proporciona información original y valiosa: Evita duplicar contenido existente sin aportar valor adicional.​
• Mantén la precisión y actualización: Verifica los datos y actualiza el contenido regularmente.​

Crear contenido con el usuario en mente mejora la satisfacción y el compromiso, aspectos valorados por Google.

Originalidad, autoría y señales de confianza

Para destacar en los resultados de búsqueda:

• Sé original: Ofrece perspectivas únicas o información no disponible en otros lugares.​
• Transparencia en la autoría: Indica claramente quién escribe el contenido y sus credenciales.​
• Muestra señales de confianza: Incluye referencias, cita fuentes confiables y asegúrate de que tu sitio sea seguro (por ejemplo, utilizando HTTPS).​

Estas prácticas no solo mejoran la percepción de tu sitio por parte de los usuarios, sino que también refuerzan su credibilidad ante los motores de búsqueda.​

Al alinear tu estrategia de contenido con estos principios, puedes mejorar tu posicionamiento en Google, incluso en un entorno dominado por LLM.​

¿Qué tipo de contenido es más vulnerable a los LLM?

La irrupción de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) en los motores de búsqueda ha redefinido la forma en que se presenta y consume la información en línea. Algunas categorías de contenido son especialmente susceptibles a ser desplazadas o menos valoradas debido a la capacidad de estos modelos para generar respuestas rápidas y precisas.

1. Contenido informativo simple

Los LLM destacan en proporcionar definiciones, fechas, datos estadísticos y explicaciones breves.

Por ejemplo, consultas como "¿Qué es el SEO?" o "Capital de Francia" pueden ser respondidas directamente por la IA sin necesidad de redirigir al usuario a una página web externa.

Esto reduce el tráfico hacia sitios que ofrecen información básica o introductoria.​

2. Artículos sin análisis ni diferenciación

El contenido que carece de profundidad, análisis crítico o una perspectiva única es fácilmente replicable por los LLM.

Artículos que simplemente recopilan información sin aportar valor añadido pueden ser sustituidos por respuestas generadas por IA, disminuyendo su relevancia y visibilidad en los motores de búsqueda.​

3. Automatización masiva sin supervisión

El uso excesivo de herramientas de IA para generar contenido sin una revisión humana adecuada puede resultar en textos genéricos, repetitivos o incluso incorrectos.

Google y otros motores de búsqueda priorizan contenido original y de calidad; por lo tanto, la automatización sin supervisión puede llevar a penalizaciones y a una disminución en el posicionamiento.

Es fundamental que los creadores de contenido utilicen la IA como una herramienta complementaria, asegurando siempre la calidad y precisión de la información publicada.​

Para mantener la relevancia y el posicionamiento en la era de los LLM, es esencial enfocarse en crear contenido original, profundo y de valor añadido que vaya más allá de la información básica que las IA pueden proporcionar.

¿Cómo adaptarse y destacar en la era de los LLM?

La llegada de modelos como Gemini o ChatGPT no significa el fin del SEO ni de los creadores de contenido. Pero sí marca el inicio de una nueva etapa donde ya no basta con escribir bien: ahora también hay que ser útil, auténtico y diferente.

Los buscadores están saturados de contenido superficial, y los usuarios también lo saben. La buena noticia es que todavía hay mucho margen para destacar si sabes cómo combinar inteligencia artificial con criterio humano.

Usa los LLM como herramienta, no como reemplazo

Los LLM pueden ayudarte a escribir más rápido, a hacer brainstorming o incluso a identificar huecos de contenido. Pero no deben sustituir tu voz ni tu juicio.

Úsalos para:

• Generar borradores iniciales más rápido.
• Encontrar ideas complementarias o palabras clave relacionadas.
• Reformular párrafos complicados o mejorar la claridad.

Evítalos para:

• Publicar contenido sin editar.
• Responder temas delicados sin verificar fuentes.
• Repetir lo mismo que ya dicen otros.

Crea contenido híbrido con valor añadido

Un contenido híbrido (IA + humano) no solo es más eficiente, sino más efectivo... si se hace bien.

Incluye elementos que la IA no puede generar por sí sola:

• Opiniones personales basadas en experiencia.
• Casos reales, datos propios o vivencias.
• Storytelling que conecte emocionalmente con el lector.
• Humor, ironía o estilo único (tuyo o de tu marca).

Optimiza con intención de búsqueda, no solo con keywords

Los LLM pueden ayudarte a identificar términos relacionados, pero el enfoque debe ir más allá del SEO técnico: debes entender qué quiere encontrar realmente el usuario y responderlo mejor que cualquier resumen de IA.

Pregúntate:

• ¿Estoy resolviendo la duda del usuario mejor que Gemini?
• ¿Mi contenido tiene algo que no pueda ofrecer una respuesta automática?
• ¿Estoy aportando contexto o solo datos sueltos?

Refuerza tu autoridad y autenticidad

Google sigue premiando los contenidos que demuestran experiencia, claridad y confianza. Asegúrate de:

• Mostrar tu autoría (con foto y bio).
• Usar enlaces externos de calidad como respaldo.
• Actualizar tu contenido regularmente.
• Añadir testimonios, ejemplos o citas reales cuando sea posible.

Adaptarse a los LLM no significa “escribir como una máquina”, sino hacer lo que las máquinas aún no hacen bien: conectar con personas, pensar de forma crítica y crear desde la experiencia real.

El SEO no ha muerto, pero sí ha cambiado

Si algo nos enseñan los modelos LLM como Gemini o ChatGPT es que el contenido genérico ya no es suficiente.

Hoy, cualquiera puede generar texto en segundos, pero muy pocos pueden crear algo que realmente conecte, informe con criterio y posicione a largo plazo.

Sí, el SEO ha cambiado:

• Los clics son menos.
• La competencia es mayor.
• Y los motores de búsqueda ahora también son generadores de contenido.

Pero también hay una oportunidad enorme para quienes entienden el juego y se adaptan. Porque detrás de cada búsqueda sigue habiendo una persona. Y si creas pensando en esa persona (no en un robot), todavía puedes destacar, posicionar y convertir.

La clave está en esto:
👉 usar la IA como aliada, sin perder tu voz.
👉 crear contenido útil, original y confiable.
👉 pensar en el usuario antes que en el algoritmo.

El SEO no ha muerto. Lo que ha muerto es el SEO automático, repetitivo y sin alma.

¿Te animas a crear contenido que merezca ser encontrado?