![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-chatgpt-mencion-dinorank.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n\u00bfTe imaginas hacer una consulta en ChatGPT y que en la respuesta aparezca tu marca?<\/p>\n
Pues eso ya est\u00e1 pasando.<\/p>\n
F\u00edjate en la siguiente imagen:<\/p>\n
<\/p>\n
ChatGPT recomienda DinoRANK como herramienta SEO para realizar un an\u00e1lisis TF*IDF.<\/p>\n
Te prometo que no le hemos pagado para que diga eso. De hecho, ni se puede.<\/p>\n
El motivo de que mencione nuestra marca<\/strong> es porque forma parte de su base de conocimiento.<\/p>\n \u00bfTe gustar\u00eda conseguir lo mismo con tu proyecto?<\/p>\n Entonces sigue leyendo, porque en este post te explico en qu\u00e9 consiste el LLMO<\/strong>, un concepto que est\u00e1 muy de moda por el auge de la IA, c\u00f3mo puedes empezar a trabajarlo desde hoy mismo y c\u00f3mo DinoRANK puede ser tu gran aliado en esta nueva forma de entender el SEO.<\/p>\n \u00a1Empezamos!<\/p>\n LLMs significa Large Language Models (modelos de lenguaje grande o de gran tama\u00f1o) y es la tecnolog\u00eda que utilizan las herramientas de Inteligencia Artificial<\/strong> como ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude para funcionar.<\/p>\n Estos modelos, basados en sistemas de aprendizaje profundo (deep learning) y redes neuronales, han sido alimentados con multitud de informaci\u00f3n de todo tipo<\/strong>: art\u00edculos cient\u00edficos, libros, webs, foros, etc.<\/p>\n El objetivo no es otro que aprender c\u00f3mo escribimos las personas<\/strong>, c\u00f3mo preguntamos o c\u00f3mo contestamos a diferentes cuestiones en contextos diversos.<\/p>\n De ese modo, cuando t\u00fa entras a ChatGPT y le pides algo, el LLM que hay por detr\u00e1s es capaz de entender el lenguaje que utilizas y generarte una respuesta apropiada (un art\u00edculo, un resumen, un fragmento de c\u00f3digo o lo que t\u00fa desees) como si fuera una persona.<\/p>\n \u00bfY sabes qu\u00e9? En muchas de estas respuestas de la IA podr\u00eda aparecer tu marca.<\/p>\n Es precisamente en este contexto donde surge el concepto de LLMO<\/strong>, que vendr\u00eda a ser como el SEO pero para los modelos de lenguaje<\/strong>.<\/p>\n En concreto, la abreviatura LLMO significa \u201cLarge Language Model Optimization\u201d. Consiste en optimizar tus contenidos para que sean comprendidos correctamente por los modelos de IA<\/strong> y, de esta manera, puedan aparecer como parte de las respuestas que generan.<\/p>\n \u00bfQuieres saber c\u00f3mo hacer que tu contenido no solo posicione en Google sino que tambi\u00e9n alimente a estos LLMs como ChatGPT?<\/p>\n Lo vamos a ver a continuaci\u00f3n. Y comprobar\u00e1s que no es tan complicado como parece.<\/p>\n Para hacer SEO en LLM con sentido hay una cosa que debes tener muy clara: no puedes ir a ciegas.<\/p>\n Es decir, existen varias t\u00e9cnicas para conseguir aumentar las probabilidades de que tu contenido sea citado en las respuestas generadas por IA (m\u00e1s adelante te hablar\u00e9 de ellas en profundidad), pero de poco te sirven si no puedes analizar despu\u00e9s los resultados<\/strong>.<\/p>\n Y precisamente es en este punto donde DinoRANK te puede echar una mano<\/strong>.<\/p>\n Porque si hasta ahora DinoRANK hab\u00eda sido una herramienta SEO muy \u00fatil para ayudarte a aumentar tu visibilidad en Google y en otros buscadores, en la era de la inteligencia artificial quiere seguir si\u00e9ndolo.<\/p>\n Por eso, el equipo t\u00e9cnico de DinoRANK est\u00e1 dedicando un gran esfuerzo en comprender c\u00f3mo funcionan las nuevas plataformas impulsadas por IA donde los usuarios formulan ahora sus preguntas, con el objetivo de incorporarlas a los an\u00e1lisis de la herramienta.<\/p>\n Fruto de ello es el m\u00f3dulo de SEO en LLMs<\/strong><\/a>, que te va a permitir estudiar las respuestas de modelos como ChatGPT o Gemini<\/strong> para comprobar si tu proyecto est\u00e1 siendo mencionado de alg\u00fan modo por ellos.<\/p>\n Hasta ahora no son muchas las herramientas que te permiten monitorizar las apariciones de tu marca en la IA<\/a>, por lo que una vez m\u00e1s es de agradecer la apuesta de DinoRANK por estar siempre al corriente de las tendencias m\u00e1s actuales el sector.<\/p>\n Te explico todos los detalles a continuaci\u00f3n.<\/p>\n \u00bfSabr\u00edas decirme si tu sitio web est\u00e1 recibiendo visitas procedentes de la IA?<\/strong><\/p>\n \u00bfY desde qu\u00e9 plataforma exactamente (ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity,…)?<\/p>\n Vale, es cierto que esta informaci\u00f3n la puedes obtener con Google Analytics. Pero llegar hasta ella no es nada intuitivo y muchos usuarios no tienen nada claro c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n Lo s\u00e9 porque me han preguntado cientos de veces sobre ello.<\/p>\n Con DinoRANK conocer el tr\u00e1fico que procede de los modelos de lenguaje como ChatGPT es muy f\u00e1cil y visual.<\/p><\/blockquote>\n Basta con conectar tu cuenta de Analytics e ir a la pesta\u00f1a \u201cTr\u00e1fico\u201d dentro del m\u00f3dulo de SEO en LLMs.<\/strong><\/p>\n De esta manera ver\u00e1s varias gr\u00e1ficas y tablas que te mostrar\u00e1n:<\/p>\n <\/div><\/span><\/p>\n Como ves, tienes a tu disposici\u00f3n una informaci\u00f3n muy valiosa que te permitir\u00e1 evaluar el impacto que tiene la IA para tu proyecto<\/strong>.<\/p>\n \ud83d\udc49 Si buscas una soluci\u00f3n gratuita para saber el tr\u00e1fico que recibes desde los modelos de IA, echa un vistazo a nuestra plantilla de Looker Studio<\/a>.<\/p>\n Ahora bien, las estad\u00edsticas anteriores est\u00e1n genial, pero tienen un problema: no sabemos c\u00f3mo estamos obteniendo este tr\u00e1fico.<\/p>\n O, dicho de otro modo, cu\u00e1les son las preguntas de los usuarios que est\u00e1n haciendo que nuestro proyecto aparezca en las respuestas generadas por la IA<\/strong>.<\/p>\n Para dar soluci\u00f3n a esta cuesti\u00f3n, en DinoRANK se ha a\u00f1adido la funci\u00f3n de Tracking en LLMs<\/strong>.<\/p>\n Si alguna vez has usado el tracker de keywords de DinoRANK, sabr\u00e1s que es una utilidad muy potente. De hecho, es una de las m\u00e1s valoradas por los usuarios de la herramienta.<\/p>\n Pues bien, toda esta experiencia de monitorizaci\u00f3n de palabras clave se ha trasladado al m\u00f3dulo de SEO en LLMs para permitirte hacer un seguimiento de tus prompts en las principales plataformas de IA<\/strong><\/a>.<\/p>\n El funcionamiento es el siguiente:<\/p>\n En primer lugar tienes que configurar tu proyecto para indicar c\u00f3mo puede aparecer mencionada tu marca<\/strong> por los modelos de lenguaje. Adem\u00e1s, puedes a\u00f1adir descripciones de tu proyecto a DinoRANK para darle todav\u00eda m\u00e1s contexto.<\/p>\n Hecho esto, es el momento de a\u00f1adir tus prompts<\/strong>. Aqu\u00ed puedes escribir aquellas preguntas que ya sepas que son relevantes para tu marca o pedirle a DinoRANK que te sugiera ideas.<\/p>\n Cuando tengas listo tu listado de prompts es el momento de configurarlos. Elige sobre qu\u00e9 plataformas quieres hacer el seguimiento<\/strong> (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, etc.) e indica los dominios de tus competidores<\/strong>, as\u00ed como sus nombres de marca. Esto te permitir\u00e1 saber si ellos tambi\u00e9n est\u00e1n siendo citados por la IA o no.<\/p>\n Adicionalmente, puedes agrupar todos tus prompts bajo una misma etiqueta<\/strong>, para que luego te resulte m\u00e1s sencillo analizarlos.<\/p>\n Por ejemplo, en el caso de DinoRANK, podr\u00edamos tener una etiqueta para englobar los prompts relacionados con \u201cherramienta SEO\u201d, otra para \u201cm\u00e1ster de SEO\u201d, otra para \u201cSEO en IA\u201d, etc.<\/p>\n Una vez hayas configurado tus prompts, la herramienta har\u00e1 la consulta en los diferentes LLMs y mostrar\u00e1 una tabla<\/strong> como la siguiente.<\/p>\n En esta tabla podemos ver:<\/p>\n <\/div><\/span><\/p>\n Adem\u00e1s, si hacemos clic en cada una de las respuesta de la IA accederemos a su detalle, donde podremos indicar que nuestra marca aparezca resaltada, para ver c\u00f3mo se est\u00e1 utilizando exactamente.<\/p>\n Cada 72 horas todos estos resultados se van renovando de manera autom\u00e1tica<\/strong>. De este modo podremos llevar un seguimiento y saber si las acciones de LLMO que estamos realizando en nuestro proyecto est\u00e1n teniendo \u00e9xito o no.<\/p>\n \u00bfY qu\u00e9 acciones son esas? \u00bfC\u00f3mo podemos trabajar la optimizaci\u00f3n de modelos de lenguaje?<\/p>\n Ha llegado el momento de cont\u00e1rtelo. Pero antes, es necesario que conozcas un poco de teor\u00eda sobre los LLMs.<\/p>\n Ahora toca ponerse un poco m\u00e1s t\u00e9cnico. Pero no te preocupes, intentar\u00e9 no liarte con conceptos raros y contarte c\u00f3mo funciona un LLM de la manera m\u00e1s sencilla de la que sea capaz.<\/p>\n Para que un modelo de IA pueda responderte a todo aquello que le preguntes, antes debe ser alimentado con cantidades ingentes de datos<\/strong>: libros, art\u00edculos, hilos de Reddit, blogs de recetas, papers cient\u00edficos y un mont\u00f3n de fuentes m\u00e1s.<\/p>\n Toda esa informaci\u00f3n, una vez procesada, forma lo que llamamos el corpus del LLM<\/strong>.<\/p><\/blockquote>\n Esta fase se llama entrenamiento<\/strong> y es car\u00edsima. Dura semanas o meses y requiere unos ordenadores superpotentes.<\/p>\n Una vez entrenado, el LLM ya est\u00e1 listo para responder preguntas, escribir textos, hacer sugerencias, etc. Esto se llama inferencia y es lo que ocurre cada vez que t\u00fa interact\u00faas con la IA<\/strong>, d\u00e1ndole unas instrucciones, un contexto o corrigi\u00e9ndole cuando no te gusta lo que te devuelve.<\/p>\n Ahora bien, para crear esta respuesta, el LLM debe procesar tu prompt<\/strong>.<\/p>\n El prompt es dividido en trozos m\u00e1s peque\u00f1os llamados tokens.<\/p><\/blockquote>\n Estos tokens se emparejan con elementos del modelo, se calculan las relaciones sem\u00e1nticas y se van prediciendo nuevos tokens que compondr\u00e1n la respuesta final.<\/p>\n El LLM solo conoce lo que ha aprendido hasta su \u00faltima actualizaci\u00f3n<\/strong>. Por ejemplo, en el caso de GPT-5, tiene informaci\u00f3n hasta junio de 2024.<\/p>\n \u00bfQu\u00e9 pasa entonces si le preguntas por algo reciente?<\/p>\n Supongo que ya sabes la respuesta: lo busca en Internet<\/strong>.<\/p>\n Esta t\u00e9cnica se conoce con el nombre de RAG (Retrieval-Augmented Generation)<\/strong> y no es sino el proceso que permite a los LLMs complementar la informaci\u00f3n de su corpus con los datos de una fuente externa.<\/p>\n De manera sencilla, lo que hace el RAG es esto:<\/p>\n As\u00ed, aunque el modelo \u201cbase\u201d est\u00e9 entrenado hasta cierta fecha, puede actualizarse sobre la marcha si tiene acceso a fuentes externas.<\/p>\n Llegados a este punto, quiz\u00e1 est\u00e9s empezando a pensar que esto del LLMO es demasiado complejo. Modelos de lenguaje, redes neuronales, inteligencia artificial,.. Todo suena demasiado t\u00e9cnico y quiz\u00e1 por eso asuste un poco enfrentarse a ello.<\/p>\n D\u00e9jame tranquilizarte. Lo cierto es que la optimizaci\u00f3n SEO para LLMs se basa en una serie de pautas que casi todo el mundo puede aplicar<\/strong> en su sitio web.<\/p>\n No necesitas ser programador, ni tener una ingenier\u00eda para trabajar el LLMO. Si ya hac\u00edas SEO ver\u00e1s que muchas cosas son similares<\/strong> y que otras tan solo requieren un poquito de cuidado y sentido com\u00fan.<\/p>\n Vamos a verlo.<\/p>\n Los LLMs necesitan procesar y comprender tus textos. Por eso, si utilizas una estructura l\u00f3gica y jer\u00e1rquica, junto con un formato escaneable,<\/strong> facilitar\u00e1s mucho su trabajo.<\/p>\n Por otro lado, \u00bfte has fijado en los bullet points<\/em> que solemos colocar al inicio de nuestros posts?<\/p>\n Son una buena pr\u00e1ctica que no solo ayudan al lector a saber si le va a interesar o no el contenido, sino que tambi\u00e9n le dan al modelo una idea r\u00e1pida de lo que puede encontrar y qu\u00e9 partes usar si tiene que citarte o resumirte.<\/p>\n Si estructuras tus p\u00e1ginas en forma de preguntas y las contestas a continuaci\u00f3n<\/strong>\u00a0estar\u00e1s ofreciendo a los modelos del lenguaje justo la informaci\u00f3n que necesitan para responder a los usuarios.<\/p>\n Si analizas los t\u00edtulos de este mismo post ver\u00e1s que esto es precisamente lo que hemos intentado hacer.<\/p>\n Ten en cuenta que la interacci\u00f3n con la IA suele ser muy conversacional<\/strong>, por lo que cuanto m\u00e1s nos ajustemos a ese formato, m\u00e1s probable es que nuestros contenidos formen parte de los resultados que ofrece.<\/p>\n \u00bfNo se te ocurre qu\u00e9 preguntas puedes incluir en tus contenidos?<\/p>\n No me lo creo. Pero si es as\u00ed, siempre puedes inspirarte en las preguntas frecuentes de Google<\/strong>.<\/p>\n No marees y ve al grano<\/strong>. No pongas contexto innecesario, ni te lies con historias que no vienen a cuento.<\/p>\n Porque si el lector humano se cansa r\u00e1pido, el modelo seguramente considere que tu informaci\u00f3n es de poco valor si no le das lo que busca en las primeras l\u00edneas.<\/p>\n Intenta responder siempre en el primer p\u00e1rrafo<\/strong>, o mejor en la primera frase. Luego ya, si quieres, desarrollas, matizas o ampl\u00edas la informaci\u00f3n. Pero la respuesta principal tiene que estar arriba.<\/p>\n Mira estos dos ejemplos para la pregunta \u201c\u00bfQu\u00e9 es el SEO On-Page?\u201d:<\/p>\n \u00bfCon cu\u00e1l crees que se quedar\u00e1 la IA y cu\u00e1l desechar\u00e1?<\/p>\n Para que un LLM entienda tus contenidos y pueda usarlos en sus respuestas, debes darle contexto sem\u00e1ntico<\/strong> y, para ello, usar sin\u00f3nimos, conceptos relacionados, ejemplos, etc.<\/p>\n En este punto, juegan un papel muy relevante las entidades<\/strong>, que ya eran utilizadas por Google, pero que ahora con los LLMs adquieren m\u00e1s importancia si cabe.<\/p>\n Las entidades son t\u00e9rminos que tienen un significado claro y reconocido <\/strong>dentro de una base de conocimiento. Por ejemplo:<\/p>\n \u00bfRecuerdas el tema de los tokens que comentamos antes?<\/p>\n Pues bien, la combinaci\u00f3n de varios tokens puede dar lugar a entidades<\/strong>, que el modelo puede entender y relacionar entre s\u00ed. En la siguiente imagen creo que se ve bastante bien esta idea:<\/p>\n De este modo, cuantas m\u00e1s de estas entidades relevantes incluyas en tu contenido, m\u00e1s claro le queda al modelo de qu\u00e9 est\u00e1s hablando.<\/p>\n Si te apoyas en datos reales y concretos<\/strong> aumentas las probabilidades de que un LLM te considere una fuente fiable al generar sus respuestas.<\/p>\n Porque cuando el modelo escanea tu contenido, identifica que no est\u00e1s divagando, sino que te apoyas en hechos, nombras entidades relevantes y sabes de los que hablas.<\/strong><\/p>\n Y eso, a nivel pr\u00e1ctico, se traduce en usar ejemplos claros, estad\u00edsticas relevantes o citas con fuentes. Mira, por ejemplo, este fragmento de nuestro post sobre c\u00f3mo posicionar en las AI Overviews<\/a>.<\/p>\n Adem\u00e1s, si aportas tu experiencia personal con casos reales y demostrables,<\/strong> que apoyen lo que est\u00e1s contando, estar\u00e1s reforzando tu autoridad como experto en la materia y es muy probable que la IA te acabe citando en determinadas ocasiones.<\/p>\n Escribe como si hablaras<\/strong>. De manera correcta, eso s\u00ed, pero sin tecnicismos, ni frases enrevesadas.<\/p>\n Recuerda que los modelos de lenguaje necesitan entender lo que dices, pero tambi\u00e9n c\u00f3mo lo dices, para poder dar respuestas lo m\u00e1s naturales posibles.<\/p>\n Por eso, funcionan mejor cuando el lenguaje es claro y directo<\/strong>, ya que les resulta m\u00e1s sencillo dividir las frases en tokens coherentes, asociar esos tokens a entidades y entender el significado global de todo el texto.<\/p>\n Te pongo un ejemplo para que entiendas mejor a lo que me refiero:<\/p>\n En definitiva, cuando escribas algo, l\u00e9elo dos o tres veces y, si hace falta, p\u00e1saselo a tu hermano a ver si lo entiende.<\/p>\n Si queremos que la IA interprete nuestro contenido sin lugar a errores podemos usar metadatos o datos estructurados tipo Schema.org<\/strong> para informarle sobre los puntos fundamentales. Echa un vistazo al siguiente ejemplo:<\/p>\n Le estamos diciendo al modelo, a trav\u00e9s de un formato legible para m\u00e1quinas, cosas como:<\/p>\n De este modo, adem\u00e1s de facilitar al modelo la interpretaci\u00f3n del contenido<\/strong>, ya est\u00e1s identificando entidades desde un primer momento, por lo que tus textos ser\u00e1n tambi\u00e9n m\u00e1s f\u00e1ciles de reutilizar e integrar en las respuestas de la IA.<\/p>\n Para que los LLMs te tengan en cuenta, deben poder fiarse de ti y de tus contenidos. Y para ello, tienen muy presente lo que otros dicen de ti<\/strong>.<\/p>\n En el mundo SEO, Google lleva ya tiempo hablando y valorando el tema del EEAT<\/a>. Ahora, con los modelos de lenguaje, este concepto cobra todav\u00eda m\u00e1s peso.<\/p>\n Por ejemplo, si ChatGPT ve que DinoRANK aparece en art\u00edculos de blogs de SEO, en comparativas de software, en podcasts de SEO local o en foros tem\u00e1ticos, seguramente asuma que es relevante cuando alguien pregunta por herramientas de SEO.<\/p>\n Por eso, necesitas tener presencia digital en aquellos lugares que el modelo considera contextualmente significativos para tu sector<\/strong>. De esa manera ser\u00e1 m\u00e1s probable que te tome como fuente de autoridad, ya sea para usar tu contenido o para citarte en sus respuestas.<\/p>\n A los LLMs les gusta la informaci\u00f3n fresca.<\/strong> Y m\u00e1s a\u00fan si est\u00e1n conectados a la web o utilizan sistemas de recuperaci\u00f3n como RAG.<\/p>\n Pi\u00e9nsalo por un momento:<\/p>\n \u00bfDe qu\u00e9 le vale a un LLM un contenido que es igual que lo que ya tiene en su corpus? \u00bfO para qu\u00e9 quiere procesar un texto que ya est\u00e1 desfasado?<\/p>\n Por eso:<\/p>\n De este modo es mucho m\u00e1s probable que un LLM conf\u00ede en ti como fuente para generar una respuesta.<\/p>\n El LLMO no sustituye al SEO<\/strong>, sino que ambos se complementan.<\/p>\n Ya hemos visto que cuando el modelo no tiene datos actualizados sobre un tema utiliza el modo RAG para conectarse a Internet <\/strong>y consultar nuevas fuentes que le permitan complementar su informaci\u00f3n.<\/p>\n \u00bfA qu\u00e9 sitios web crees que acceder\u00e1 en busca de esta nueva informaci\u00f3n?<\/p>\n Exacto, a los que est\u00e9n mejor posicionados en los buscadores.<\/strong><\/p>\n Debes tener en cuenta que la mayor\u00eda de los modelos de IA utilizan la API de Google o la de Bing para acceder a Internet, por lo que todas las estrategias SEO<\/a> que conoc\u00edamos hasta ahora siguen estando vigentes.<\/p>\n Y por eso, si tu web no est\u00e1 optimizada para SEO es muy dif\u00edcil (te dir\u00eda que casi imposible) que consigas ser visible en las respuestas generadas por IA.<\/p>\nQu\u00e9 es un LLM y qu\u00e9 significa LLMO<\/h2>\n
C\u00f3mo hacer SEO para LLM con DinoRANK<\/h2>\n
Conoce el tr\u00e1fico que recibes desde los distintos LLMs<\/h3>\n
![\"M\u00f3dulo](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/llmo-dinorank-trafico.png\" "\\"M\u00f3dulo")
<\/p>\n<\/span><\/p>\n\n
Monitoriza tus prompts en ChatGPT y otros modelos de lenguaje<\/h3>\n
![\"M\u00f3dulo](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/llmo-dinorank-tracker-configuracion-proyecto.png\" "\\"M\u00f3dulo"){kind=tracking}
<\/p>\n![\"M\u00f3dulo](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/llmo-dinorank-tracker-prompts.png\" "\\"M\u00f3dulo"){kind=tracking}
<\/p>\n![\"M\u00f3dulo](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/llmo-dinorank-tracker-plataformas.png\" "\\"M\u00f3dulo"){kind=tracking}
<\/p>\n![\"M\u00f3dulo](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/llmo-dinorank-tracker-tabla-resultados.png\" "\\"M\u00f3dulo"){kind=tracking}
<\/p>\n<\/span><\/p>\n\n
![\"M\u00f3dulo](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/llmo-dinorank-tracker-analisis-respuesta.png\" "\\"M\u00f3dulo"){kind=tracking}
<\/p>\nC\u00f3mo funcionan los LLMs<\/h2>\n
Fase 1: entrenamiento<\/h3>\n
Fase 2: inferencia<\/h3>\n
Fase 3: b\u00fasqueda de informaci\u00f3n actual<\/h3>\n
![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-chatgpt-busqueda-web.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n\n
C\u00f3mo optimizar para LLMs. Gu\u00eda de LLMO con ejemplos pr\u00e1cticos<\/h2>\n
1. Estructura tus contenidos de forma clara<\/h3>\n
Buenas pr\u00e1cticas para que tu contenido sea m\u00e1s escaneable<\/div>\n\n\n
![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-bullet-points.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n2. Utiliza formatos de pregunta-respuesta<\/h3>\n
![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-paa-google.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n3. Responde a la intenci\u00f3n de b\u00fasqueda lo antes posible<\/h3>\n
\n\n
\n\n
4. Enriquece tus contenidos con entidades relacionadas<\/h3>\n
\n\n
![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-entidades-tokens.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n5. Incluye citas, ejemplos y estad\u00edsticas<\/h3>\n
![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-citas-estadisticas.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n6. Emplea lenguaje natural<\/h3>\n
\n\n
\n\n
7. Utiliza datos estructurados<\/h3>\n
![\"LLMO](\"https:\/\/dinorank.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/llmo-datos-estructurados.png\" "\\"LLMO")
<\/p>\n\n\n
8. Refuerza tu EEAT<\/h3>\n
Lugares donde deber\u00edas aparecer mencionado para ser relevante<\/div>\n\n\n
9. Actualiza tus contenidos con regularidad<\/h3>\n
\n\n
10. Trabaja el SEO de tu sitio web<\/h3>\n
Descubre 6 t\u00e9cnicas sencillas (pero eficaces) para que las visitas de tu web crezcan m\u00e1s r\u00e1pido que la espuma de una cerveza mal tirada.\n<\/div>Aunque no seas un experto en SEO<\/strong> ni puedas dedicarte mucho tiempo a esto.<\/div>