Contenido que pueden ver los modelos de IA

Los modelos lingüísticos -como ChatGPT, Gemini, Copilot o Perplexity- se están convirtiendo en la nueva capa de búsqueda. Cada vez más, son los que sugieren a los usuariosLos modelos lingüísticos (LLM) -como ChatGPT, Gemini, Copilot o Perplexity- se están convirtiendo en la nueva capa de búsqueda. Cada vez más, son ellos los que sugieren a los usuarios dónde comprar un determinado producto, "qué zapatillas de correr de montaña elegir" o "qué crema será buena para la piel sensible". Si gestiona un comercio electrónico, el contenido de sus productos ya no es visible sólo para Google: está empezando a ser "leído" e interpretado por LLM y sistemas de búsqueda de inteligencia artificial para el comercio electrónico.

En este artículo aprenderás:

• cómo "ven" su tienda los modelos de IA y de dónde obtienen sus datos,
• qué características de las descripciones de los productos, las preguntas más frecuentes y los contenidos de venta les ayudan a recomendarle
• cómo reestructurar de forma práctica los contenidos para adaptarlos a las personas y a los modelos lingüísticos
• cómo la plataforma Semly ayuda a crear sistemáticamente contenidos que los LLM ven y citan

¿Cómo se crean contenidos que puedan ver los modelos de IA?

¿Cómo obtienen información sobre su tienda los LLM?

Los modelos lingüísticos no saben automáticamente que su tienda existe. Utilizan varias fuentes:

• Web crawl y AI-bots - similares a Googlebot, bots especiales (por ejemplo, OAI-SearchBot) escanean páginas, recuperando contenido HTML, encabezados, listas, tablas, así como datos estructurados schema.org
• Índices de motores de búsqueda: muchos LLM se basan en índices y resultados de búsqueda existentes de Google/Bing, que luego procesan en una respuesta generativa
• Fuentes de productos y API: en entornos de mercado o asistentes de compra específicos, los productos se entregan directamente a través de fichas de producto o API
• Sistemas RAG (retrieval-augmented generation): los asistentes de compras construyen un índice local del contenido de su tienda (categorías, fichas de producto, preguntas frecuentes, blog) y a partir de él recuperan fragmentos para las respuestas

Sobre esta base, construyen un "modelo simple" de su tienda: a qué se asocia, en qué está especializada y cómo responde a las necesidades específicas de los usuarios.

¿Qué "lee" exactamente la IA en su sitio web?

Para el LLM, las cuestiones clave son:

• Contenido visible en HTML: títulos (H1-H3), párrafos, listas con viñetas, tablas, texto junto a botones
• Datos estructurados (schema.org) - Producto, Oferta, Consulte, FAQPágina, Artículo son "accesos directos" a los datos más importantes sobre productos, ofertas, opiniones y contenidos educativos
• Metadatos y elementos de navegación: títulos de páginas, descripciones, migas de pan y nombres de categorías
• Comentarios y preguntas y respuestas: los comentarios, las preguntas y las respuestas de los clientes son una importante señal de confianza y una base para argumentar las recomendaciones

Esta información se transforma en vectores (incrustaciones) y se almacenan en índices vectoriales, a partir de los cuales el LLM selecciona los fragmentos más adecuados para una consulta determinada.

¿Qué tipo de contenido ayuda a los LLM a recomendar sólo tu tienda?

1. Alineación clara con la intención de compra

LLM tiene que entenderlo, para quién es el producto y para qué aplicación. Cuanto más específicamente describa los escenarios de uso, más fácil le resultará al modelo hacer coincidir su oferta con la pregunta del usuario.

En lugar de:

Apuesta por:

Para LLM, la segunda versión envía un mensaje claro: "este es un producto para el corredor de trail para largas distancias por terrenos difíciles".

2. Información completa sobre el producto

A los modelos lingüísticos les interesa recomendar productos sobre los que puedan decir algo concreto y verdadero. Por eso necesitan un conjunto completo de datos:

• parámetros: dimensiones, peso, composición, capacidad, potencia, material
• variantes: colores, tamaños, versiones
• contexto de uso: para quién, en qué condiciones, con qué se puede combinar
• logística: plazo de entrega, política de devoluciones, disponibilidad

Si estos datos sólo aparecen en gráficos, PDF o están dispersos, es menos probable que el LLM los interprete correctamente.

3. Estructura de contenidos fácil de "analizar" por la IA

Cuanto más clara sea la estructura, más fácil le resultará al modelo extraer de ella el pasaje adecuado y citarlo en la respuesta:

• encabezados H2/H3 con nombres claros de las secciones ("A quién va dirigido este producto", "Principales ventajas", "Especificaciones técnicas")
• listas con características y ventajas
• párrafos cortos, sin muros de texto
• cuadros comparativos de parámetros clave

4. Los datos estructurados son una señal clara de los hechos

Para el SEO tradicional, schema.org es el camino a seguir para los rich snippets. Para LLM, es incluso el lenguaje de los hechos:

• Producto + Oferta - precio, disponibilidad, marca, categoría
• Consulte / Clasificación agregada - valoraciones, número de opiniones
• FAQPágina - un conjunto de preguntas y respuestas que el LLM puede citar directamente
• Artículo / BlogPosting - información sobre contenidos educativos y su relación con los productos

La falta de datos estructurados no le deja fuera de juego, pero dificulta considerablemente que la IA comprenda su oferta. Ponerlos en práctica en SEO / AEO / GEO lógica para el comercio electrónico puede mejorar significativamente la recepción de sus contenidos por parte de los modelos.

5. Señales de confianza y autoridad

Los modelos tienen cada vez más en cuenta la credibilidad de la fuente:

• datos completos de la empresa (dirección, número de IVA, normativa, política de devoluciones)
• datos de contacto visibles y canales de asistencia viables
• coherencia de la información en descripciones, preguntas frecuentes y opiniones
• nada de promesas exageradas y no verificadas ("una cura milagrosa para todo")

Las tiendas que parecen transparentes y responsables tienen más probabilidades de ser citadas en las respuestas de AI.

6. Puntualidad y coherencia de los contenidos

Los sistemas de búsqueda LLM y AI tienen en cuenta la frescura del contenido: la información obsoleta sobre precios, disponibilidad o ingredientes puede hacer que un modelo pase por alto sus productos en favor de competidores con datos mejor mantenidos.

Las actualizaciones periódicas de las descripciones, preguntas frecuentes y guías aumentan su visibilidad en la "capa de IA". Al hacerlo, merece la pena pensar en ellas en el contexto de tendencias SEO 2026 y las cuatro capas de optimización.

¿Cómo escribir descripciones de productos para modelos de IA (y humanos) al mismo tiempo?

Propuesta de estructura de una ficha de producto adaptada al LLM

1. H1: Nombre del producto + clave de aplicación por ejemplo: "Zapatillas XYZ para carreras de montaña - para corredores de trail de larga distancia"
2. Introducción (2-3 frases). Breve explicación: qué es, para quién, en qué escenario funcionará
3. H2: Beneficios clave. Lista de 4-7 puntos en forma de ventajas (desde la perspectiva del usuario, no sólo características técnicas)
4. H2: A quién va dirigido este producto. Segmentos claros: nivel de sofisticación, tipo de usuario, condiciones de uso
5. H2: Cómo funciona/cómo se utiliza. Breve descripción del uso, instrucciones paso a paso (si es necesario)
6. H2: Especificaciones técnicas / composición. Tabla o lista ordenada de parámetros
7. H2: Preguntas frecuentes sobre este producto. 2-5 preguntas y respuestas más frecuentes (también en el esquema FAQPage)
8. Secciones adicionales - "Compra frecuente en", "Ver productos similares", con enlaces internos

Si desea una plantilla ya preparada, puede optar por el método descrito en el artículo sobre anatomía de una ficha de producto ideal para los modelos LLM.

Ejemplo: un extracto de una descripción bien redactada en LLM:

Ventajas clave:

• Amortiguación adecuada para carreras largas (20-60 km) por senderos rocosos.
• Banda de rodadura agresiva para agarre en rocas mojadas y barro
• Parte superior reforzada para proteger los dedos y el mediopié de los impactos de piedras
• Malla transpirable que evacua rápidamente la humedad durante el ejercicio prolongado

Comparación: descripción bajo personas vs bajo LLM

Preguntas frecuentes que entienden los modelos lingüísticos

¿Cómo formular las preguntas?

Escriba preguntas en las FAQ mientras los usuarios hablan con los asistentes de IA:

• en lugar de "Entrega" - "¿Cuánto tarda la entrega en nuestra tienda?"
• en lugar de "Devoluciones - "¿Cómo devuelvo un producto?"
• en lugar de "Selección de tallas" - "¿Cómo puedo elegir la talla de mis zapatillas para correr por montaña?"

Esto facilita que el LLM relacione la pregunta del usuario con tus FAQ y cite tu respuesta.

¿Cómo redactar una respuesta?

• empezar con respuesta directa ("Sí, enviamos productos al extranjero...")
• sólo entonces añadir detalles, excepciones e indicaciones adicionales
• limítese a una extensión de entre 40 y 80 palabras, un tamaño cómodo para las citas de IA
• evitar el consumo de agua, centrarse en los hechos

Cree tres niveles de preguntas frecuentes:

1. Tienda global FAQ - entrega, pago, devoluciones, seguridad, contacto
2. FAQ por categorías - por ejemplo: "Elegir una talla de zapatillas para trail running", "Cómo elegir una crema para tu tipo de piel"
3. Preguntas frecuentes sobre productos específicos - 2-5 preguntas y respuestas en la ficha del producto

Cada uno de estos niveles significa FAQEsquema de la página con las preguntas y respuestas reales que el usuario ve en el sitio. Esta es una de las piedras angulares de un OGE / OEA práctico, que se analiza más ampliamente en la sección guía GEO para el comercio electrónico y la IA.

Contenidos circulares: blog, guías, clasificaciones.

Los contenidos educativos tienen una doble función:

• ayudar al usuario a tomar una decisión
• construir una imagen de su tienda a los ojos del LLM como un un experto en la materia

Cómo diseñar guías en LLM

• En el título, combine problema + categoría de producto: "¿Cómo elegir zapatillas para correr por montaña? Una guía completa con recomendaciones de modelos"
• Introducción: dejar claro a quién va dirigida la guía y qué problema resuelve
• En H2/H3: secciones educativas (qué tener en cuenta, errores comunes), secciones con recomendaciones específicas de productos (con enlaces a las fichas de los productos), sección de preguntas frecuentes al final del artículo

Unas guías y clasificaciones bien diseñadas son también la base para medir el impacto de la "capa de IA" en las ventas; merece la pena apoyar esta parte con análisis con el enfoque descrito en el artículo cómo medir las ventas con IA-búsqueda.

Clasificaciones y recopilaciones:

• Crear contenidos como "Los 5 mejores productos para..." con criterios de selección claros
• Para cada producto, describa para quién es mejor (segmentación por nivel, presupuesto, problemas específicos)
• Añadir una tabla comparativa con los parámetros clave

Son artículos como éste los que a los LLM les gusta citar cuando responden a preguntas como "¿cuáles son los mejores productos para...?"

Lista de comprobación: ¿es la descripción de su producto apta para LLM?

Utilice esta breve lista de comprobación cuando trabaje en cada ficha de producto:

• ¿Deja claro en las 2-3 primeras frases qué es el producto, para quién y para qué uso?
• ¿Las secciones H2/H3 tienen títulos descriptivos ("Para quién", "Ventajas clave", "Especificaciones técnicas") en lugar de generalidades como "Descripción"?
• ¿Están todos los parámetros clave en forma de texto o tabla y no sólo en el gráfico?
• ¿Describes escenarios de uso concretos que se correspondan fácilmente con las preguntas de los usuarios?
• ¿El producto tiene implementados los datos estructurados Producto + Oferta + Reseña (si hay reseñas)?
• ¿Hay una mini-FAQ con 2-5 preguntas y respuestas (del esquema FAQPage) junto al producto?
• ¿Hay enlaces a guías relacionadas o clasificaciones de blogs que profundicen en el tema?
• ¿Los datos (precio, disponibilidad, composición) están actualizados y son coherentes en toda la tienda?

Cuantos más "síes" marque, mayor será la probabilidad de que los modelos lingüísticos empiecen a citar su contenido más a menudo.

¿Cómo se mide si los LLM recomiendan su tienda?

Tú puedes:

Pruebas manuales de consulta - busca regularmente en ChatGPT/Gemini/Perplexity respuestas a preguntas habituales de tu categoría ("¿qué zapatillas de montaña para correr?", "¿dónde comprar...?") y registra si aparece tu tienda. El enfoque del artículo puede ser útil en este caso: Pregunta a ChatGPT por qué no recomienda tu marca

• Seguimiento de las "menciones" de marca - hacer un seguimiento de si el nombre de la marca/tienda aparece en las respuestas; hacer capturas de pantalla antes y después de cambiar el contenido
• Análisis del tráfico directo y de marca - un aumento de las visitas directas y de las consultas de marca puede significar que los usuarios se están pasando a ti desde las recomendaciones de AI
• Encuestas posteriores a la compra - añadir la pregunta "¿Cómo ha conocido nuestra tienda?" con la opción "recomendación de un asistente de IA (por ejemplo, ChatGPT, Gemini)"

¿Cómo ayuda Semly a crear contenidos visibles en la IA?

Semly.ai es una plataforma construida específicamente para una nueva capa de visibilidad: la GEO/AEO (Optimización Generativa / de Motores de Respuesta) y AIO (Optimización de la IA). Su objetivo es ayudar a las tiendas y marcas en línea:

• aumentar la presencia en las respuestas de modelos como ChatGPT, Gemini, Grok, Claude o Perplexity
• ordenar y reconstruir los contenidos, incluidos los productos, las preguntas más frecuentes y las guías, para que sean mejor "leídos" por los LLM
• desarrollo sistemático de contenidos sin tener que escribirlo todo manualmente desde cero

En la práctica, Semly.ai ayuda, entre otras cosas:

• Auditorías de visibilidad en IA- muestra con qué frecuencia y en qué contexto aparece su tienda en las respuestas de las modelos
• Generación y optimización de descripciones de productos - de acuerdo con patrones adaptados al LLM: con una estructura clara, escenarios de uso descritos y datos coherentes
• Creación de preguntas frecuentes y contenidos educativos - sugiere qué preguntas faltan en sus FAQ desde la perspectiva de los usuarios que utilizan IA y cómo formularlas
• Adaptar los contenidos a las cuatro capas de SEO 2026 - combinar SEO clásico, SXO, AIO y GEO en un sistema de contenidos coherente

De este modo, no tiene que adivinar por su cuenta cómo construir contenidos "bajo LLM", puede confiar en patrones probados, seguimiento y herramientas diseñadas sólo para el comercio electrónico, en el espíritu de optimización moderna de motores AEO/AI.

Resumen

Los modelos lingüísticos se han convertido en la nueva "interfaz" de Internet. Para muchos usuarios, son el primer lugar donde buscan recomendaciones de productos y tiendas. Para que tu comercio electrónico sea visible en esta capa, necesitas contenidos que lo sean:

• completa (información completa sobre productos, logística y aplicaciones)
• bien estructurado (títulos, listas, tablas, preguntas frecuentes, datos estructurados)
• centrado en problemas reales y escenarios de usoy no sólo rasgos secos
• coherente y actualizada en toda la tienda

Si combina estos principios con un enfoque sistémico de GEO/AIO y utiliza herramientas como Semly.aisus posibilidades de que el LLM recomiende sus productos aumentan de forma muy notable, como explicamos con más detalle en el contexto de la iniciativa ventajas competitivas de la IA en el comercio electrónico.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Tengo que escribir descripciones separadas "bajo IA" y "bajo humanos"?
No. El objetivo es crear una descripción única y bien estructurada que sea receptiva y fácil de procesar para el LLM.

¿Sin datos estructurados, LLM verá mi tienda?
Sí, pero con mucha menos precisión. Los datos estructurados ayudan a los modelos a comprender más rápidamente qué vendes, a qué precio y a quién.

¿Por dónde empezar a la hora de optimizar contenidos para LLM?
Primero de las fichas de productos clave y las FAQ globales: ordenar la estructura, añadir los datos que faltan e implantar datos estructurados. Después, pasar a las categorías clave y las guías.

¿Cuándo veré los efectos en las respuestas de la IA?
Depende de la frecuencia con la que los robots de inteligencia artificial rastreen su sitio, pero los primeros cambios suelen verse unas semanas después de un rediseño importante del contenido.

¿Puedo hacerlo a mano, sin herramientas especiales?
Sí, pero con más productos esto se vuelve rápidamente ineficaz. Plataformas como Semly.ai ayudan a escalar la creación y actualización de contenidos manteniendo la coherencia en la estructura y el lenguaje.

Fuentes

• AI SEO 101 - aplicación.knwn
• Cómo los rastreadores y bots de IA leen su sitio de forma diferente a los bots de búsqueda - Superlíneas
• Cómo recomiendan productos los asistentes de compras con IA - Trustnoww
• Estructuras de contenido optimizadas para LLM: tablas, preguntas frecuentes y fragmentos - Averi
• Cómo optimizar y dar formato al contenido de los productos para los LLM - Suso Digital
• Datos estructurados y mejores prácticas de marcado de esquemas para la búsqueda de IA - Geneo
• Visibilidad de la tienda en AI 2025 - Semly.ai
• Datos estructurados en 2024 - Archivo HTTP / Almanaque Web
• Lista de comprobación SEO - AI Rozenberger
• Semly.ai - #Herramienta de IA nº 1 para GEO en comercio electrónico
• 4 Capas de SEO 2026 - Semly.ai

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