Blog

<p><br>Los <strong>embeddings</strong> son la base de cómo modelos como GPT, Gemini, Claude o Bard entienden el contenido. Ya no se trata solo de usar palabras clave, sino de generar contenido que, una vez <strong>vectorizado</strong>, sea comprendido con precisión por la IA y relevante para múltiples intenciones de búsqueda. Esta comprensión semántica basada en embeddings está explicada en el <a data-mce-href="https://web.stanford.edu/class/cs224n/" href="https://web.stanford.edu/class/cs224n/" target="_blank" rel="noopener">curso CS224N de Stanford University</a></p><figure id="figure-ahafyqahvm9x1e645" data-full-width=""><img id="ahafyqahvm9x1e645" src="https://cdn.durable.co/blocks/26pBvi2QnEYnLJED4rnlccDFiwL5K5zYSD40FB19bH72B0IGNvND5Ugc6Vjkuh8Y.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 rounded-2xl md:rounded-3xl lg:rounded-4xl" style="aspect-ratio: 3/2; object-position: 50% 50%;" data-corners="large" data-aspect="3:2" data-caption="" data-positionx="50%" data-positiony="50%" data-fullwidth="true" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/26pBvi2QnEYnLJED4rnlccDFiwL5K5zYSD40FB19bH72B0IGNvND5Ugc6Vjkuh8Y.png" data-mce-style="aspect-ratio: 3/2; object-position: 50% 50%;"></figure><h2><strong>¿Qué significa optimizar para embeddings?</strong></h2><p><br>Significa<strong> redactar y estructurar contenido</strong> que:</p><ul><li>Sea semánticamente denso</li><li>Cubra un campo conceptual amplio pero coherente</li><li>Permita a los modelos generar embeddings que lo representen correctamente en el espacio vectorial<br>&nbsp;<h2>Pasos clave para optimizar contenido orientado a embeddings</h2></li></ul><h3>1. Redacta para conceptos, no solo para keywords</h3><p><br>➡️ En lugar de repetir “software ERP”, usa también:</p><ul><li>Soluciones de gestión empresarial</li><li>Automatización de procesos financieros</li><li>Sistemas de planificación de recursos</li></ul><p>Esto amplía el campo semántico del contenido y mejora el "radio de alcance" de los embeddings.</p><h3>&nbsp;<br>2. Utiliza lenguaje natural y completo</h3><p><br>Los modelos entienden mejor el contenido cuando:</p><ul><li>Tiene frases completas y bien estructuradas</li><li>Se evitan listas de términos sin contexto</li><li>Las respuestas son claras, explicativas y educativas</li></ul><p><br>❌&nbsp; En lugar de:<br>“Ventajas: rápido, escalable, ágil”<br>✅ Usa:<br>“El sistema es rápido, permite escalar sin costes adicionales y es ágil en su implementación.”</p><h3>&nbsp;<br>3. Cubre todas las variantes de intención</h3><p><br>Un buen contenido entrenable cubre:</p><ul><li>¿Qué es?</li><li>¿Para qué sirve?</li><li>¿Cómo se aplica?</li><li>¿Qué problemas resuelve?</li><li>Comparativas y casos reales<br>📌 Así el embedding no solo representa una keyword, sino un marco completo de intención.</li></ul><h3>4. Aprovecha las preguntas y FAQs</h3><p><br>Los LLMs adoran los contenidos que:</p><ul><li>Responden preguntas frecuentes</li><li>Anticipan objeciones o dudas</li><li>Incluyen ejemplos prácticos<br>📌&nbsp;Esto genera sub-embeddings dentro del texto que son útiles para respuestas parciales o precisas.</li></ul><h3>&nbsp;<br>5. Usa sinónimos, términos relacionados y contexto técnico</h3><p><br>Si hablas de "nube híbrida", incluye también:</p><ul><li>Cloud computing</li><li>Infraestructura flexible</li><li>Conectividad entre entornos públicos y privados<br>📌&nbsp;Eso construye un campo semántico rico para el embedding.</li></ul><h3>&nbsp;<br>6. Interlinking semántico y estratégico</h3><p><br>No enlaces por enlazar. Hazlo:</p><ul><li>Con anchor text que tenga relación semántica con el contenido enlazado</li><li>Para reforzar la red conceptual del sitio y del clúster<br>Ejemplo:<br>✅ Enlaza "protección de datos" con "cumplimiento de GDPR"<br>❌ No enlaces "protección de datos" con "conectividad en la nube"&nbsp;</li></ul><h3>&nbsp;<br>7. Evita “contenido hueco” o repetitivo</h3><p><br>Los LLMs "penalizan" o pasarán de largo (al vectorizar):</p><p>1. Tópicos vacíos</p><p><strong>❌ Ejemplo concreto de tópico vacío o contenido hueco</strong><br></p><p>"El software ERP es muy importante para las empresas actuales. Gracias a su versatilidad y eficiencia, logra que las organizaciones sean más competitivas en un mercado dinámico y globalizado."</p><p>¿Qué problema tiene este texto?, que es vago, no dice como ayuda el ERP, es decorativo y usa adjetivos vacíos como “versátil”, “eficiente”.&nbsp;</p><p>✅<strong> Ejemplo correcto (contenido denso y útil para embeddings):</strong></p><p>"Un sistema ERP permite a las empresas automatizar procesos de contabilidad, recursos humanos e inventario, reduciendo errores humanos y mejorando la trazabilidad de las operaciones. Esta integración ayuda a responder más rápido a cambios del mercado, optimizando la eficiencia operativa."</p><p>¿Por qué es correcto? Conceptos concretos "automatizar contabilidad", "trazabilidad de operaciones". Son acciones reales y son un <strong>valor entrenable</strong> para que un modelo IA lo use en respuestas.&nbsp;<br><br>&nbsp;</p><p>2. Redundancia sin valor</p><p>❌ Ejemplo concreto de redundancia sin valor</p><p>"El software ERP ayuda a las empresas porque mejora la eficiencia de la empresa. Además, el ERP empresarial facilita que las empresas mejoren su eficiencia y productividad empresarial."<br></p><p>¿Qué problema tiene este texto?<br>Repite las mismas ideas con diferentes palabras, sin añadir información nueva. Solo infla el contenido sin enriquecer el campo semántico y genera ruido en el embedding.</p><p>&nbsp;<br>✅ Ejemplo correcto (contenido denso y útil para embeddings):</p><p>"El software ERP centraliza datos de contabilidad, recursos humanos e inventarios, permitiendo a las empresas automatizar tareas, reducir errores y aumentar su productividad de forma medible."<br></p><p>¿Por qué es correcto?<br>Introduce conceptos distintos como "centralizar datos", "automatizar tareas" y "reducir errores". Cada idea suma valor semántico, facilita que el modelo de IA comprenda mejor el contenido y aumenta la calidad del embedding.</p><p><br></p><p>3. Texto inflado para cumplir con el número de palabras</p><p>Esto no es nada nuevo, sucede lo mismo con el SEO tradicional. </p><p>En definitiva podemos decir que en embeddings, <strong>menos puede ser más si es más preciso</strong>.</p><h2>&nbsp;<br>¿Cuáles son las herramientas útiles para optimizar contenido orientado a embeddings?<br></h2><h3><strong>1. ChatGPT (con plugins Browse y Code Interpreter)</strong></h3><p><br>Permite analizar la semántica de tus textos, comparar diferentes versiones y evaluar si tu contenido cubre correctamente un campo conceptual amplio y coherente.<br>¿En qué ayuda? Ayuda a detectar carencias semánticas, redundancias o fragmentos huecos que pueden perjudicar la calidad del embedding y la interpretación por modelos de IA.</p><h3><strong>2. OpenAI Embeddings API</strong></h3><p><br>Ofrece acceso directo a embeddings reales de textos a través de APIs como text-embedding-ada-002, permitiendo medir similitudes semánticas entre palabras, frases, párrafos o documentos.<br>¿En qué ayuda? Facilita validar la cohesión temática entre diferentes partes de un contenido y optimizar fragmentos clave para que sean más útiles y entrenables por modelos LLM.</p><h3><strong>3. Google Search Console</strong></h3><p><br>Muestra las consultas reales por las que tus contenidos están siendo descubiertos, incluyendo términos que tal vez no has optimizado directamente.<br>¿En qué ayuda? Permite identificar patrones semánticos naturales que Google ya asocia a tu contenido, detectar nuevas oportunidades de expansión semántica y afinar la cobertura de intenciones de búsqueda.</p><h2>&nbsp;<br>¿Y si haces fine-tuning o usas embeddings en apps propias?</h2><p><br>En ese caso, también puedes:</p><ul><li>Dividir el contenido en fragmentos semánticos claros</li><li>Normalizar el lenguaje (evitar ambigüedades, corregir errores de redacción)</li><li>Eliminar ruido semántico (párrafos decorativos sin valor informativo)<br>&nbsp;<br><br>Optimizar para embeddings <strong>no se trata de ajustar vectores</strong> directamente, sino de crear contenido que los LLMs <strong>entiendan, utilicen y recomienden</strong>. Es un nuevo SEO donde la clave está en cómo las máquinas te representan.</li></ul><p><strong>¿Quieres que tu contenido sea visible, citado y respetado por los motores de IA?</strong><br>Empieza a pensar en conceptos, no solo en palabras clave y contrata a un experto GEO&nbsp;</p><h2>🔹 Preguntas frecuentes</h2><h3><br>1. ¿Por qué no basta con repetir palabras clave para aparecer en respuestas de IA?</h3><p><br>➡️ Porque los LLMs trabajan con representaciones semánticas. Si el contenido no aporta contexto y variaciones conceptuales, el embedding generado será pobre y menos útil en respuestas.</p><h3>2. ¿Cómo puedo saber si mi contenido está generando embeddings útiles?</h3><p><br>➡️ Puedes usar herramientas como OpenAI Embeddings API o ChatGPT para evaluar la coherencia temática, la densidad semántica y la claridad de las relaciones entre conceptos clave.</p><h3>3. ¿Qué estructura funciona mejor para contenido optimizado para IA?</h3><p><br>➡️ Introducciones claras, desarrollo con lenguaje natural, respuestas a preguntas frecuentes, ejemplos prácticos, sinónimos técnicos y secciones que aborden distintas intenciones de búsqueda.</p><h3>4. ¿Qué errores comunes hacen que un contenido no sea útil para LLMs?</h3><p><br>➡️ Texto decorativo, repeticiones sin valor nuevo, falta de estructura lógica, ausencia de preguntas explícitas, y no cubrir la intención real del usuario.</p><h3>5. ¿Puedo mejorar el posicionamiento en ChatGPT o Bard con este tipo de contenido?</h3><p><br>➡️ Sí. Cuanto más claro, denso y contextualizado sea tu contenido, mayor probabilidad de que sea citado por LLMs en sus respuestas. Es lo que se conoce como GEO SEO.</p><h3>6. ¿Cómo sé qué conceptos cubrir si no sé cómo piensa la IA?</h3><p><br>➡️ Herramientas como Google Search Console te muestran términos reales por los que ya posicionas. Usa eso para ampliar tus clústeres semánticos y cubrir más intenciones.</p><p><br></p>

Cómo optimizar contenidos para embeddings

<p>Evitar que la IA de Google Use Tu Contenido: Guía Técnica 2025<br>Para evitar que Google utilice tu contenido en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial como Gemini o Vertex AI, existen dos métodos principales: el uso de la directiva Google-Extended en el archivo robots.txt y el uso de la etiqueta nosnippet en el HTML de cada página.</p><h2>¿Qué es Google-Extended?</h2><p><br>Google-Extended es una directiva creada por Google para que los editores puedan limitar el uso de su contenido en modelos de IA generativa. Esta función, anunciada oficialmente en septiembre de 2023, permite controlar si las páginas web son usadas para mejorar los productos de IA de Google.</p><h2>Cómo implementar Google-Extended</h2><h3><br><strong>A nivel de sitio (robots.txt)</strong></h3><p><br>Agrega las siguientes líneas al archivo robots.txt de tu sitio web:</p><p>User-agent: Google-Extended &nbsp;<br>Disallow: /</p><p><strong>Ventajas:</strong></p><p>Impide el uso de tu contenido para entrenamiento de IA.</p><p><strong>Desventajas:</strong></p><p>No evita el uso de contenido ya recopilado.<br>Puede tener efectos no documentados en la visibilidad.</p><h3><br>A nivel de carpetas</h3><p><br>User-agent: Google-Extended &nbsp;<br>Disallow: /privado/</p><p><strong>Limitaciones técnicas y riesgos</strong></p><ul><li>No actúa a nivel de página individual.</li><li>La documentación oficial es confusa y poco accesible.</li><li>Google podría usar la exclusión como argumento para no licenciar tu contenido en el futuro.</li></ul><h2><br>¿Afecta esto al posicionamiento SEO?</h2><p><br>Según Google, Google-Extended no afecta la inclusión ni el ranking en la Búsqueda de Google. Sin embargo, algunos expertos indican que podría influir indirectamente en las señales de ranking basadas en IA, como "consenso". No hay evidencia empírica suficiente hasta la fecha.</p><h2>Bloqueo a nivel de página: meta etiqueta nosnippet</h2><p><br>Para impedir el uso de contenido en una página específica, puedes usar esta etiqueta HTML dentro del &lt;head&gt;:</p><p>&lt;meta name="robots" content="nosnippet"&gt;</p><p><strong>Ventajas:</strong></p><p>Evita fragmentos en resultados de búsqueda, incluyendo AI Overviews.</p><p><br><strong>Inconvenientes:</strong></p><p>Podría reducir el CTR al eliminar el fragmento en los "10 enlaces azules".</p><h2><br>Opciones adicionales: max-snippet y data-nosnippet</h2><p><br>Existen otras dos etiquetas para controlar fragmentos:</p><ul><li>max-snippet: limita el número de caracteres del fragmento.</li><li>data-nosnippet: excluye contenido específico dentro del cuerpo de la página.</li></ul><p><br><strong>Ejemplo de uso de data-nosnippet:</strong></p><p><br>&lt;span data-nosnippet&gt;Este texto no debe usarse en IA Overviews.&lt;/span&gt;</p><h2>Recomendación final</h2><p><br><a data-mce-href="https://www.joeyoungblood.com/seo/how-to-keep-googles-ai-from-training-on-your-content/" href="https://www.joeyoungblood.com/seo/how-to-keep-googles-ai-from-training-on-your-content/">Joe Youngblood</a> recomienda a los editores perjudicados por actualizaciones de Google o por el uso no autorizado de su contenido que bloqueen el acceso de Google a sus datos con Google-Extended, al menos hasta que se ofrezcan condiciones justas.</p><blockquote><p>Declaración de experto: "El bloqueo mediante Google-Extended no es perfecto, pero es una herramienta necesaria en la defensa de los derechos de los editores en la era de la IA." – Electronic Frontier Foundation (eff.org)</p></blockquote><h2>Referencias</h2><p>“An update on web publisher controls” by Danielle Romain VP, Trust at Google published on Sep 28th, 2023: https://blog.google/technology/ai/an-update-on-web-publisher-controls/</p><p>“Google’s Common Crawlers” by Google for Developers last updated March 6th, 2025: https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/google-common-crawlers</p><p>“AI Overviews and Your Site” by Google Search Central last updated on February 11th, 2025: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-overviews</p><p>“Our AI Principals” by Google: https://ai.google/responsibility/principles/</p>

Evitar que la IA de Google Use Tu Contenido

<p>El<strong> fine-tuning de modelos de lenguaje (LLMs) como LLaMA o Mistral </strong>consiste en ajustar estos modelos preentrenados a tareas específicas mediante el uso de nuevos datos etiquetados. En el caso del SEO internacional, el objetivo del <strong>fine-tuning</strong> es que el modelo aprenda a comprender mejor la intención de búsqueda según el contexto lingüístico y cultural de los usuarios en distintas regiones del mundo. Esto permite generar contenido más alineado con dichas intenciones, lo que mejora el posicionamiento en buscadores y la relevancia del sitio web.</p><h2>&nbsp;<br>¿Cómo funciona el fine-tuning aplicado al SEO internacional?</h2><h3><br>Recopilación de datos multilingües y multiculturales</h3><p><br>El primer paso consiste en <strong>recolectar datasets representativos </strong>que incluyan consultas de búsqueda reales <strong>segmentadas por idioma, país o región</strong>. Estos datos pueden obtenerse a través de herramientas como Google Search Console, logs de búsqueda internos o plataformas de SEO que permitan filtrar por localización. Es esencial capturar no solo los términos utilizados, sino también los matices idiomáticos y expresiones comunes de cada contexto cultural.</p><h3>Preparación y etiquetado de intenciones de búsqueda</h3><p><br>Una vez recolectadas las queries, es necesario clasificarlas según su intención: <strong>informativa, transaccional, navegacional, comparativa</strong>, etc. Este proceso puede hacerse manualmente o mediante técnicas de <strong>aprendizaje automático supervisado</strong>. El etiquetado correcto es fundamental para que el modelo aprenda a reconocer patrones y matices específicos de cada intención en diferentes idiomas.</p><figure id="figure-4tgp3vcvlm8p28o3l"><img id="4tgp3vcvlm8p28o3l" src="https://cdn.durable.co/blocks/25jkilnNger6xzseIOgtyTsK0TPDTvkc0ZCVHhQJQXFnDlMtWd8rB173hXlFC1iT.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 rounded-2xl md:rounded-3xl lg:rounded-4xl" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/25jkilnNger6xzseIOgtyTsK0TPDTvkc0ZCVHhQJQXFnDlMtWd8rB173hXlFC1iT.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure><p><br>&nbsp;</p><h3>Fine-tuning del modelo</h3><p><br>Con los datos preparados, se<strong> entrena el modelo LLM </strong>utilizando<strong> frameworks como Hugging Face Transformers</strong>. Para tareas de clasificación de intención, se pueden utilizar <strong>adaptaciones ligeras como LoRA (Low-Rank Adaptation)</strong>, que permiten ajustar los pesos del modelo sin necesidad de reentrenar completamente todos los parámetros. Esto reduce significativamente los costos computacionales y el tiempo de entrenamiento.</p><h3>Evaluación del rendimiento por mercado</h3><p><br>Se evalúa el desempeño del modelo finetuneado en distintos conjuntos de prueba, segmentados por país o idioma. Métricas como<strong> precisión, recall o F1-score</strong> pueden aplicarse si se trata de una tarea de clasificación. En el contexto SEO, también se pueden analizar métricas indirectas como el CTR, la tasa de rebote o el tiempo de permanencia en página.</p><h2>&nbsp;<br>Beneficios del fine-tuning en SEO internacional</h2><ul><li>Precisión en la detección de intención: mejora el entendimiento de consultas específicas por región.</li><li>Contenido más relevante y contextual: los textos generados reflejan el lenguaje y la cultura local.</li><li>Mejor posicionamiento en buscadores internacionales: al alinearse mejor con lo que los usuarios realmente buscan.<h2><br></h2><h2>Requisitos técnicos para implementar el fine-tuning</h2></li></ul><h3><br>Modelos y frameworks recomendados</h3><ul><li>Modelos base: LLaMA, Mistral, Falcon, GPT-J, GPT-NeoX.</li><li>Frameworks: Hugging Face Transformers, PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), LangChain.</li></ul><h3><br>Datos necesarios</h3><ul><li>Datasets de consultas segmentadas por idioma y país.</li><li>Intenciones clasificadas y balanceadas por tipo.</li><li>Idealmente, ejemplos positivos y negativos para cada intención.</li></ul><h3><br>Infraestructura recomendada</h3><ul><li>Hardware: GPU NVIDIA A10, A100, o equivalentes.</li><li>Cloud: AWS EC2 G5, Lambda Labs, Paperspace.</li></ul><h2>Riesgos y consideraciones éticas</h2><ul><li>Privacidad: evitar el uso de datos identificables de usuarios, conforme al GDPR y otras normativas.</li><li>Representación cultural: garantizar que el modelo no perpetúe sesgos lingüísticos o culturales.</li><li>Costes: si no se usan técnicas como LoRA o PEFT, el entrenamiento completo puede ser muy costoso en recursos.</li></ul><h2>El futuro del SEO internacional personalizado</h2><p><br>A medida que los modelos de lenguaje continúan mejorando, las aplicaciones del<strong> fine-tuning para SEO </strong>se expanden. La posibilidad de tener modelos especializados por país o idioma permitirá a las empresas <strong>adaptar sus estrategias de contenido</strong> de forma precisa, eficaz y escalable. En combinación con herramientas de análisis semántico y detección de intención, estos sistemas ayudarán a automatizar la generación de contenido multilingüe con alto valor estratégico.</p><h2>&nbsp;<br>FAQ</h2><h3><br>¿Qué es el fine-tuning en LLMs?</h3><p><br>Es el proceso de ajustar un modelo de lenguaje preentrenado para que se especialice en una tarea concreta usando nuevos datos etiquetados.</p><h3>¿Por qué aplicarlo al SEO internacional?</h3><p><br>Porque permite al modelo entender mejor cómo varían las búsquedas según el idioma, país y cultura, ayudando a generar contenido más relevante.</p><h3>¿Se puede hacer sin saber programar?</h3><p><br>Sí. Herramientas como <strong>AutoTrain de Hugging Face</strong> permiten realizar<strong> fine-tuning desde interfaz web</strong>, aunque tener conocimientos básicos de Python es recomendable.</p><h3>¿Afecta al posicionamiento usar modelos generativos?</h3><p><br>No directamente. <strong>Google evalúa la calidad del contenido</strong>, independientemente de si fue creado por humanos o IA, siempre que cumpla con E-E-A-T.</p><h3>¿Cuál es el costo estimado de aplicar fine-tuning?</h3><p><br>Varía según el tamaño del modelo y el volumen de datos, pero puede optimizarse utilizando<strong> técnicas como LoRA</strong> o modelos más pequeños como Mistral-7B.</p>

Sara Solana SEO

Blog

Cómo optimizar contenidos para embeddings

Evitar que la IA de Google Use Tu Contenido

Fine-tuning de LLMs para SEO internacional eficaz