LLMO no es “SEO con otro nombre”. Los principiantes suelen cometer errores repetidos que reducen las probabilidades de aparecer como fuente en respuestas de IA y AI Overviews. En esta guía encontrarás los fallos más frecuentes, por qué ocurren y cómo solucionarlos con pasos concretos.
Por qué es tan fácil equivocarse en LLMO
LLMO (Large Language Model Optimization) se basa en el SEO, pero optimiza el contenido también para
cómo los grandes modelos de lenguaje (ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros) leen, extraen y citan información.
Muchos principiantes creen que basta con escribir un texto más largo o añadir más palabras clave.
En la era de la IA importan otras señales:
estructura, capacidad de extracción, densidad de datos, schema y EEAT.
1) Confundir LLMO con “SEO clásico”
El error más común es pensar: “Hacemos SEO, así que ya está”. El SEO es la base, pero LLMO determina
si tu contenido puede usarse como fuente dentro de respuestas generadas por IA.
- Problema típico: la página está optimizada para rankings, no para respuestas claras.
- Impacto: los paneles de IA citan a la competencia incluso si tú posicionas relativamente bien.
- Solución: añade una sección de “respuesta directa” (definición/resumen), más FAQ y secciones bien delimitadas.
2) Estructura débil: bloques largos sin lógica
Los modelos y los usuarios prefieren contenido escaneable. Cuando una página larga no tiene H2/H3,
listas o secciones claras, la IA tiene más dificultad para extraer respuestas fiables.
- Problema típico: 2.000–3.000 palabras sin capítulos, listas o tablas.
- Impacto: baja capacidad de extracción y poca “citabilidad”.
- Solución: usa H2 para secciones principales, H3 para subpreguntas; agrega listas, pasos, tablas y definiciones.
3) Baja densidad de datos (mucho texto, pocos hechos)
Las respuestas de IA se apoyan en hechos, parámetros, ejemplos y afirmaciones claras.
Si el texto es demasiado general, la IA tiene poco material útil que reutilizar.
- Problema típico: “es importante”, “recomendamos”, “puede ayudar” sin puntos concretos.
- Impacto: la IA prioriza páginas con definiciones, checklists, comparaciones y guía medible.
- Solución: incorpora definiciones, listas de control, ejemplos, métricas y rangos recomendados.
4) Falta de secciones FAQ y HowTo
FAQ y HowTo son formatos extremadamente reutilizables para la IA. En especial el FAQ (pregunta → respuesta)
permite a los modelos reutilizar la estructura de forma directa.
- Problema típico: el artículo explica el tema pero no responde preguntas concretas del usuario.
- Impacto: menor probabilidad de aparecer citado en respuestas de IA.
- Solución: añade 5–10 preguntas frecuentes y una sección HowTo corta (pasos) donde sea relevante.
5) EEAT débil: no queda claro quién escribe y por qué es fiable
La IA y Google suelen preferir fuentes con identidad clara y señales de confianza.
EEAT no es solo “autor”: incluye organización, contacto, transparencia y reputación.
- Problema típico: sin autor, sin “quiénes somos”, sin contacto, sin políticas, sin referencias.
- Impacto: el contenido parece anónimo → menor confianza.
- Solución: añade bio del autor, identidad de la empresa, contacto, políticas y enlaces internos a esas páginas.
6) Ignorar schema y JSON-LD (o implementarlo de forma incompleta)
Schema no es “magia”, pero mejora enormemente la legibilidad para sistemas automáticos.
En LLMO son clave Article, Organization, FAQPage y HowTo.
- Problema típico: sin JSON-LD o solo Article básico sin Organization y sin FAQ/HowTo.
- Impacto: menos señales estructuradas para la IA y peor interpretación del contenido.
- Solución: implementa mínimo Article + Organization; añade FAQPage cuando haya FAQ; usa HowTo para guías paso a paso.
7) Optimizar sin medir la visibilidad en IA
Lo que no se mide no se mejora. En LLMO es clave saber si tus URLs aparecen como fuente en respuestas de IA,
y si tus señales AI-ready mejoran tras cambios.
- Problema típico: “hicimos cambios” sin test y sin comparación antes/después.
- Impacto: mejoras aleatorias con resultados poco claros.
- Solución: realiza un audit LLMO antes y después; compara estructura, JSON-LD, EEAT, extractabilidad y recomendaciones.
Checklist rápido: qué corregir primero
- ¿Hay estructura clara con H2/H3 y contenido escaneable?
- ¿Existe una definición o respuesta directa al inicio?
- ¿Incluye hechos concretos, parámetros y ejemplos?
- ¿Tiene FAQ (5–10 preguntas) y, si aplica, HowTo (pasos)?
- ¿Se ve claramente autor y organización (EEAT)?
- ¿El JSON-LD está completo (Article + Organization + FAQ/HowTo)?
- ¿Se mide la visibilidad en IA y se hacen comparaciones antes/después?
Conclusión
La forma más segura de no atascarse con LLMO es avanzar por capas: primero estructura y hechos,
luego FAQ/HowTo, después EEAT y schema, y por último medición e iteración.