Las IA centran su atención en la primera parte de tus contenidos (y después se cansan)

Kevin Indig es un especialista en SEO que ha trabajado para empresas muy relevantes a lo largo de su carrera, como Shopify, Airbnb o Snapchat, y que suele publicar contenidos de gran interés desde Growth Memo. En esta ocasión, ha realizado un estudio basado en 1,2 millones de resultados de consultas en ChatGPT, con el objetivo de analizar cómo modelos de IA como este deciden qué fuentes citar y cuáles descartar.

Y bueno… la conclusión es clara: la IA es una lectora impaciente. Si quieres que tu contenido sea su fuente de referencia, deberías tenerlo en cuenta.

La regla del 30%: lo importante, al principio

El estudio de Indig muestra la existencia de un modelo que denomina, de “rampa de esquí”. Así, casi el 44% de las citas de la IA provienen del primer tercio del contenido. A medida que el modelo avanza en la lectura, su atención decae excesivamente, con el 31.1% procedente de la mitad del contenido (30–70%) y el 24,7% de las citas del último tercio.

Es decir, si quieres que ChatGPT cite la respuesta de uno de tus artículos a una pregunta, ponla en los primeros párrafos. Tal y como explica el autor “capta el “Quién, Qué, Dónde” desde el principio. Si tu idea clave está en la introducción, las probabilidades de que se cite son altas”.

Visto así, podríamos decir que la IA premia la eficiencia, no la literatura. Curiosamente, aunque la IA prefiere el inicio de la página, dentro de un párrafo tiende a extraer información de la parte media (53% de las citas).

El “Impuesto de Claridad”

Una de las curiosidades del estudio es el concepto de Clarity Tax, algo así como el precio que los creadores debemos pagar en forma de simplicidad. Así, para queChatGPT te entienda y te valide deberías optar por usar encabezados (H2, H3) que sean preguntas directas, además de implementar datos estructurados: las páginas que lo hacen son 1,7 veces más citadas que el resto.

Pero es que además, la IA parece premiar definiciones directas. Las frases que empiezan con “X es…” o “X significa…” tienen casi el doble de probabilidades de ser citadas que los párrafos explicativos largos y ambiguos.

Por lo demás, el estudio resalta la importancia de eliminar el lenguaje de marketing vacío. La IA busca entidades (nombres, fechas, conceptos clave) y datos relevantes, obviando, una vez más, lo que considera contenido de relleno. En concreto, habría 5 buenas prácticas a seguir:

1. Lenguaje definitivo: Cuando un usuario pregunta “¿Qué es X?”, el modelo busca la ruta vectorial más sólida, que casi siempre es una estructura de oración directa “X es Y”.
2. Estructura de preguntas y respuestas conversacionales: El texto citado tiene el doble de probabilidades (18 % frente al 8,9 %) de contener un signo de interrogación. En palabras del autor, un ejemplo de estructura perdedora sería “La historia del SEO”> Comenzó a principios de los años 90…</p> Mientras, un ejemplo de estructura ganadora (El 78%) sería “¿Cuándo empezó el SEO? ” > El SEO empezó en… (Respuesta directa)”
3. Riqueza de entidades. Una oración con 3 entidades contiene más información que una oración sin entidades, por lo tanto se premiaría una estructura como “Las mejores herramientas incluyen Salesforce, HubSpot y Pipedrive” frente a “Hay muchas buenas herramientas para esta tarea”.
4. Sentimiento equilibrado. La IA no busca textos aburridos de Wikipedia, ni opiniones puras. Busca la opinión experta del analista, prefiriendo frases que expliquen cómo se aplica un hecho, en lugar de simplemente mencionar una estadística. ¿Te suena esto de los principios del EEAT del SEO en Google?
5. Escritura sencilla. La IA parece preferir estructuras simples de sujeto-verbo-objeto con oraciones cortas o poco largas, porque es más fácil extraer información de ellas.

El autor explica estos comportamientos de ChatGPT en que los LLM como él han basado su entrenamiento en periodismo y artículos académicos, en los que la información con mayor ponderación suele aparecer en la parte superior. Por otra parte, aunque los modelos modernos pueden leer hasta 1 millón de tokens para una sola interacción (aproximadamente 700-800 000 palabras), “su objetivo es establecer el marco lo más rápido posible y luego interpretar todo lo demás a través de ese marco”.

En cualquier caso, y esto ya es opinión personal, si vas a poner en práctica estos conceptos ten en cuenta lo que puedes ganar… y lo que puedes perder. A fin de cuentas, el CTR de las citas que puedas conseguir de ChatGPT es voluble y cuestionable y, a fin de cuentas (y tal y como nos recuerda Google cada vez que nos habla de GEO) tú escribes (al menos por ahora) para lectores humanos y esos puede que aprecien otras características más libres, menos rígidas, de tu estilo de redacción, distintas a las que una IA valora.

Imagen: Gemini