SEO en la era de la IA: lo básico sigue mandando

Llevo muchos años trabajando en posicionamiento web y he visto cambiar las reglas varias veces: de las palabras clave repetidas hasta el aburrimiento a los enlaces, de ahí a la experiencia móvil, después a la velocidad y ahora a los resúmenes generados por IA en la propia página de resultados.

Lo que más me sorprende de esta etapa no es la IA en sí, sino la velocidad. Antes, un contenido nuevo tardaba semanas o meses en asentarse. Hoy he visto artículos bien hechos colocarse muy arriba en cuestión de días. Y también lo contrario: páginas que caen igual de rápido cuando algo técnico falla.

Tesis

Mi tesis es que la IA no ha cambiado los fundamentos del SEO; ha subido el coste de saltárselos. Los buscadores y los modelos que leen tu web necesitan lo mismo que siempre: entender de qué va cada página, confiar en que el contenido responde y poder cargarla rápido. Lo que sí ha cambiado es que ahora hay más lectores automáticos, y algunos no son Google.

Los cuatro fundamentos

1. Siempre un H1 y H2 con sentido

Cada página tiene un único <h1> que dice de qué trata, y el contenido se ordena con <h2> (y <h3> si hace falta) como el índice de un libro.

Parece obvio, pero sigo encontrando sitios con el logo como <h1>, tres <h1> en la misma página o encabezados elegidos por el tamaño de letra en lugar de por la jerarquía. Para un modelo que resume tu página, los encabezados son el mapa: si el mapa está mal, el resumen también.

  h1  SEO en la era de la IA
   ├─ h2  Los cuatro fundamentos
   │   ├─ h3  H1 y H2
   │   └─ h3  Títulos y descripciones
   ├─ h2  Los archivos que leen las máquinas
   └─ h2  Medir

2. Títulos y descripciones únicos

Cada página necesita su propio <title> y su propia meta description. Únicos, no generados con una plantilla que solo cambia una palabra.

El título es lo que más pesa para que el buscador entienda la página y lo primero que lee una persona en los resultados. La descripción no posiciona por sí misma, pero decide si te hacen clic. Dos páginas con el mismo título le dicen a Google que compiten por lo mismo, y normalmente pierden las dos.

Mi regla práctica: título de unos 60 caracteres con lo importante al principio, y descripción de unos 155 que responda “¿por qué debería entrar aquí?”.

3. Contenido “largo”

Lo pongo entre comillas porque no se trata de contar palabras. Un texto largo lleno de relleno funciona peor que uno corto y preciso. Lo que funciona es la cobertura: responder la pregunta principal y las que vienen justo después, con ejemplos, datos y experiencia propia.

Con la IA esto importa más, no menos. Cualquiera puede generar mil palabras genéricas en segundos, así que eso ya no diferencia a nadie. Lo que sigue diferenciando es lo que un modelo no puede inventar: tu experiencia, tus casos y tus opiniones con argumentos. Y son precisamente esos contenidos los que veo posicionar en días.

4. Rendimiento del sitio

Una web lenta pierde visitas antes de que el SEO entre en juego. Google lo mide con las Core Web Vitals:

Métrica	Qué mide	Bueno
LCP	Cuánto tarda en verse el contenido principal	≤ 2,5 s
INP	Cuánto tarda la página en responder a una interacción	≤ 200 ms
CLS	Cuánto “salta” el diseño mientras carga	≤ 0,1

Las causas suelen ser las mismas: imágenes enormes o sin dimensiones, fuentes que bloquean el render y JavaScript que nadie necesita. Esta web, por ejemplo, es HTML estático en S3 y CloudFront: sin servidor que responder ni JavaScript que hidratar, el rendimiento sale casi gratis.

Los archivos que leen las máquinas

Además de las páginas, hay tres archivos pequeños que deciden cómo te descubren y te leen buscadores y agentes.

sitemap.xml

La lista de URLs que quieres que se indexen. No garantiza nada, pero acelera mucho el descubrimiento de contenido nuevo, que es justo lo que permite posicionar en días.

Lo importante: que se genere solo al publicar, que solo incluya URLs canónicas que devuelven 200 y que lo envíes en Search Console. Si tienes varios idiomas, añade las alternativas con hreflang.

robots.txt

Dice qué pueden rastrear los bots y dónde está el sitemap. Dos errores clásicos: bloquear CSS o JavaScript (Google necesita ver la página como un usuario) y dejar un Disallow: / olvidado del entorno de pruebas.

Ahora tiene una decisión nueva: qué hacer con los rastreadores de IA. GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended… Bloquearlos evita que usen tu contenido, pero también que te citen. En mi caso los dejo pasar: prefiero que una IA recomiende mi trabajo a que no sepa que existe. Ojo: Google-Extended controla el uso para entrenar Gemini, no tu aparición en los resultados de búsqueda.

User-agent: *
Allow: /

Sitemap: https://urimarti.com/sitemap.xml

llms.txt

Una propuesta de estándar (llmstxt.org): un archivo en Markdown en la raíz del sitio que resume quién eres y enlaza a las páginas importantes, pensado para que un modelo lo lea sin pelearse con menús, banners y JavaScript.

Seré honesto: no hay pruebas de que Google lo use para posicionar. Pero cuesta muy poco, algunos agentes y herramientas sí lo leen, y te obliga a un ejercicio útil: explicar tu web en una página. En esta web se genera solo a partir del contenido: /llms.txt y una versión completa en /llms-full.txt.

Medir: Search Console y Analytics

Sin medir, todo lo anterior es fe. Uso dos herramientas que responden preguntas distintas:

Google Search Console te dice qué pasa antes del clic: para qué búsquedas apareces, en qué posición, cuántas impresiones y clics tienes, qué páginas no se indexan y por qué. Es la primera que abro cuando publico algo: la inspección de URL permite pedir la indexación y ver en pocos días si el contenido arranca.
Google Analytics te dice qué pasa después del clic: cuánto se quedan, qué leen después, si convierten. Una página con muchos clics y cero interés no es un éxito.

El rendimiento en IA generativa

La novedad más interesante de Search Console es poder ver el rendimiento en las funciones de IA generativa de Google, como los resúmenes de IA y el modo IA: cuántas veces aparece tu contenido como fuente en esas respuestas y cuántos clics te llegan desde ellas.

Esto cambia cómo leo los datos. Hay búsquedas en las que las impresiones suben y los clics bajan, porque la respuesta ya se da en la página de resultados. Antes lo habría interpretado como un problema del título o de la descripción; ahora, a menudo, significa que la IA está usando tu contenido para responder. La pregunta deja de ser solo “¿en qué posición estoy?” y pasa a ser “¿me citan cuando la IA responde sobre mi tema?”.

Lo que hago con esos datos:

Comparar las páginas que aparecen en respuestas de IA con las que no, y buscar qué tienen en común (casi siempre: estructura clara y respuestas directas).
Vigilar las páginas con muchas impresiones y pocos clics, y añadir lo que un resumen no puede dar: ejemplos, código, casos reales.
Cruzarlo con Analytics para ver si las visitas que llegan desde la IA se quedan más o menos que las del buscador clásico.

Qué haría hoy

Revisar los encabezados de las plantillas principales: un <h1> por página y <h2> con sentido.
Listar títulos y descripciones duplicados (Search Console y cualquier rastreador los encuentran en minutos) y reescribirlos.
Ampliar las páginas importantes con lo que solo tú sabes, no con relleno.
Medir las Core Web Vitals y atacar primero las imágenes.
Comprobar sitemap y robots.txt, decidir qué haces con los bots de IA y publicar un llms.txt.
Abrir Search Console cada semana, incluido el rendimiento en IA generativa, en lugar de una vez al trimestre.

El SEO nunca había ido tan rápido. Eso es una buena noticia si haces lo básico bien, porque el contenido bueno se recompensa en días. Y una mala si no, porque los fallos también se pagan en días.