Optimización para influir en cómo los LLMs entienden y presentan tu marca
Estructuramos tu presencia digital para que los Large Language Models (LLMs) como ChatGPT, Claude, Gemini y otros tengan datos precisos y actualizados sobre tu marca para recomendar.
Large Language Model Optimization (LLMO) es la optimización de presencia digital para influir en cómo los Large Language Models (LLMs) entienden y presentan información sobre una marca.
Funciona estructurando tu contenido de manera que los LLMs puedan extraer fácilmente información relevante, utilizando Schema markup, definiciones claras, contexto semántico y contenido en formato "entrenable".
El objetivo es que cuando un LLM procese información sobre tu industria, tenga datos precisos y actualizados sobre tu marca para recomendar, independientemente de si está citando fuentes o generando contenido original.
Analizamos cómo los LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini) entienden actualmente tu marca. Probamos qué información extraen sobre vos, cómo te categorizan y qué contexto tienen sobre tu industria.
Implementamos Schema markup completo (Organization, Service, Person, FAQPage, HowTo) y estructuramos tu contenido en formato que los LLMs pueden procesar y "entrenar" fácilmente. Convertimos tu información en datos estructurados que los modelos reconocen.
Desarrollamos contenido específicamente diseñado para ser procesado por LLMs: definiciones claras, relaciones semánticas explícitas, contexto bien estructurado y información verificable que los modelos pueden usar para entender y recomendar tu marca.
Trackeamos cómo los LLMs están entendiendo y presentando tu marca, midiendo la precisión de la información que tienen sobre vos y ajustando la estructuración según sea necesario para mejorar la comprensión del modelo.
Los LLMs tienen información precisa y actualizada sobre tu marca, lo que resulta en recomendaciones más acertadas y contextualmente relevantes.
Tu marca se convierte en parte de la "base de conocimiento" de los LLMs, apareciendo en múltiples contextos y consultas relacionadas con tu industria.
Los LLMs te recomiendan en el contexto adecuado, cuando los usuarios hacen preguntas específicas sobre tu industria o necesidades que tu marca resuelve.
A medida que los LLMs se actualizan y reentrenan, tu información estructurada sigue siendo parte de su conocimiento, manteniendo tu presencia a largo plazo.
El AEO busca citaciones directas, el GEO busca influir en contenido generado, y el LLMO busca que los LLMs tengan comprensión precisa de tu marca. El LLMO es la base: asegura que los modelos entiendan correctamente quién sos, qué hacés y por qué deberían recomendarte, independientemente de si te citan o generan contenido sobre vos.
El LLMO aplica para todos los Large Language Models principales: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), y otros modelos de lenguaje. La estructuración semántica y el contenido entrenable funcionan como base para que cualquier LLM tenga información precisa sobre tu marca.
El LLMO es fundamental y complementa tanto AEO como GEO. Sin LLMO, los LLMs pueden tener información incorrecta o incompleta sobre tu marca, lo que afecta tanto las citaciones (AEO) como el contenido generado (GEO). El LLMO asegura que la base de conocimiento sobre tu marca sea precisa.
El contenido entrenable es información estructurada de manera que los LLMs pueden procesarla y "aprenderla" fácilmente. Esto incluye definiciones claras, relaciones semánticas explícitas (usando Schema markup), contexto bien estructurado y datos verificables. Cuando los LLMs procesan este contenido, lo integran en su comprensión de tu marca.
Nuestro servicio de LLMO incluye: análisis de cómo los LLMs entienden actualmente tu marca, implementación de Schema markup completo y avanzado, estructuración semántica de todo tu contenido, desarrollo de contenido entrenable, optimización de relaciones semánticas, y monitoreo continuo de comprensión por parte de los LLMs.
Los resultados del LLMO pueden verse entre 60-90 días, ya que requiere que los LLMs procesen y integren tu información estructurada en su comprensión. Sin embargo, las mejoras en estructuración semántica pueden tener impacto inmediato en cómo los motores de búsqueda y las IA procesan tu contenido.
Sí, el LLMO requiere implementación técnica de Schema markup y estructuración semántica. Esto incluye agregar JSON-LD schemas, estructurar contenido con HTML semántico, y optimizar la forma en que presentás información. Trabajamos con tu equipo técnico o podemos implementarlo nosotros según el plan que elijas.
Empezá midiendo tu visibilidad actual y obtené un plan personalizado para optimizar cómo los LLMs comprenden y recomiendan tu marca.
