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#277 El Marco Fan-out: El proceso de 5 pasos para que la IA te elija como fuente · Negocios Locales

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Speaker 2: Muy buenos días y bienvenidos a Negocios Locales, el podcast
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Speaker 2: semanal que impulsa la visibilidad online de tu negocio. Sin
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Speaker 2: vaciar tu bolsillo. Si no me conoces, mi nombre es
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Speaker 2: Laura Alfonso, soy experta en SEO local y este es
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Speaker 2: nuestro episodio 277 de hoy, 9 de julio de 2026. Si es la
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Speaker 2: primera vez que nos escuchas, estás en el lugar perfecto,
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Speaker 2: porque cada semana desentraño las claves para que tu negocio
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Speaker 2: físico destaque tanto en Google como en los nuevos asistentes
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Speaker 2: de inteligencia artificial como ChampGPT, Cloud, Perplexity o Gemini. Lo
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Speaker 2: que hace único este espacio es nuestro enfoque 100% orgánico.
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Speaker 2: Aquí no hablamos de publicidad pagada ni de soluciones temporales.
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Speaker 2: Te muestro estrategias sostenibles que funcionan por mérito propio y
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Speaker 2: que te traerán clientes reales mes tras mes. Y lo
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Speaker 2: mejor de todo es que cuando implementas estos métodos correctamente,
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Speaker 2: no solo mejora la visibilidad online, sino que verás cómo
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Speaker 2: se traduce directamente en más visitas a tu local y
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Speaker 2: en un aumento de tus ventas. Y en el episodio
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Speaker 2: de hoy vamos a hablar de un proceso de trabajo
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Speaker 2: de cinco pasos para que la IA nos mencione cuando
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Speaker 2: los usuarios hacen búsquedas relacionadas con lo que nosotros ofrecemos.
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Speaker 2: Un proceso de trabajo que me ha inspirado en un
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Speaker 2: artículo de CP Signals muy interesante que que he perfeccionado
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Speaker 2: en base a mi experiencia y que ya estoy aplicando
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Speaker 2: a clientes y que podremos ir viendo los resultados en
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Speaker 2: pocas semanas. Y antes de entrar en materia, os tengo
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Speaker 2: que contar una de las novedades que ha sacado Koyak
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Speaker 2: que es muy importante. Primero de todo,¿ sabes qué es Koyak?¿
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Speaker 2: Que todavía no lo sabes? Pues yo te lo explico.
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Speaker 2: Koyak es un Rank Tracker especializado a nivel local que
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Speaker 2: te ofrece Rank Maps detallados, es decir, mapas donde muestra
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Speaker 2: la posición en el ranking de tu negocio para una
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Speaker 2: zona geográfica determinada, de forma que tienes una visión clara
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Speaker 2: y precisa de cómo está posicionada tu empresa para las
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Speaker 2: keywords relevantes en tu negocio.¿ Qué es lo que ocurre?
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Speaker 2: Que hay veces que nos ponemos a optimizar keywords que
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Speaker 2: no hacen saltar la ficha de nuestro negocio, es decir,
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Speaker 2: no salta el Local Pack. Entonces, es tontería optimizar la
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Speaker 2: ficha para esas keywords. Entonces,¿ cómo puedes saber si esas
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Speaker 2: keywords hacen saltar precisamente el local pack? Bueno, pues para
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Speaker 2: eso tienes la nueva función de Koyak, que se llama
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Speaker 2: SERP Analysis. Y lo que haces es meterle hasta 200 keywords...
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Speaker 2: Y Koyak te dice si salta el local pack o no.
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Speaker 2: Y en el caso de que salte el local pack,
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Speaker 2: te dice en qué posición. Porque hay veces que el
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Speaker 2: local pack aparece al principio. Y eso quiere decir que
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Speaker 2: es una keyword con una intención local clara. Cuando Google
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Speaker 2: ya no lo tiene claro, el local pack aparece a
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Speaker 2: la mitad o incluso a veces al final. Es lo
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Speaker 2: que llamamos intenciones de búsqueda híbridas o mixtas. Entonces, a
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Speaker 2: la hora de priorizar, hay que priorizar, optimizar para esas
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Speaker 2: que hubo que hace saltar el local pack al principio
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Speaker 2: porque son intenciones de búsqueda local pura. Pues eso, que
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Speaker 2: antes teníamos que ir haciéndolo mano a mano, keyword a keyword,
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Speaker 2: resulta que ahora con Koyak lo podemos hacer de un vistazo.
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Speaker 2: Y además, lo bueno es que como el local pack
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Speaker 2: no sale para las mismas keywords en todas las ubicaciones,
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Speaker 2: hay veces que puedes decir, bueno, esta parecerá precisamente para
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Speaker 2: la zona a la que quiero posicionar. Bueno, pues es
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Speaker 2: que Koyak también te da el filtro de ubicación. Así
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Speaker 2: que tienes la herramienta completa para saber qué keywords tienes
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Speaker 2: que optimizar en tu ficha.¿ Y dónde puedes acertar con Koyak?
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Speaker 2: Pues en koyak.io, C-O-L-L-A-C.io. Y ahora sí, vamos con el
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Speaker 2: tema de la semana. Pues vamos con ese proceso de
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Speaker 2: trabajo que os anunciaba de cinco pasos para que la
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Speaker 2: IA te mencione cuando un usuario está haciendo búsquedas precisamente
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Speaker 2: desde los LLM, como por ejemplo, Chalgepte, Cloud, Perplexity, etc.
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Speaker 2: Como os dije, me ha servido de inspiración un artículo
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Speaker 2: de The CP Signals y la verdad es que he
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Speaker 2: estado trabajando sobre ello. Y bueno, cosas interesantes, cosas que
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Speaker 2: mejoraría y esto os lo voy a contar hoy. Imaginaros,
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Speaker 2: llevas años trabajando tu web, optimizando, publicando, puliendo y por
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Speaker 2: fin lo consigues número uno en Google para tu búsqueda principal.
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Speaker 2: Estás ahí en la cima, a todos los efectos, la
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Speaker 2: máxima autoridad de tu tema. Y un día entras en
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Speaker 2: Google Analytics y las visitas están cayendo en picado. Supongo
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Speaker 2: que es un escenario que te resulta familiar dada la
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Speaker 2: situación que estamos viviendo actualmente de los escenarios de cero
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Speaker 2: clics que ya he hablado en distintas ocasiones. La cuestión
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Speaker 2: es que no hay ningún error técnico. La página carga perfecta,
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Speaker 2: sigues ahí arriba en el número uno, pero entonces¿ qué pasa?
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Speaker 2: Pues pasa que la inteligencia artificial de los buscadores está
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Speaker 2: leyendo tu página, extrayendo la respuesta y sirviéndosela al usuario directamente.
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Speaker 2: Y claro, nadie hace clic.¿ Para qué? Si ya tienen
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Speaker 2: la respuesta. Es lo que llamamos, como os decía, el
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Speaker 2: escenario de cero clic, que podríamos definir como una victoria
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Speaker 2: total en Internet convertida en irrelevancia absoluta. Y la siguiente
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Speaker 2: pregunta es legítima.¿ Para qué seguir generando contenido si se
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Speaker 2: lo va a llevar la IA? Pues mira, te respondo
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Speaker 2: con tres razones y la tercera es la más importante.
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Speaker 2: La primera, porque la alternativa es peor. Si dejas de
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Speaker 2: generar contenido, no es que la IA deje de responder
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Speaker 2: sobre tu tema. Va a seguir haciéndolo, pero con el
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Speaker 2: contenido de tu competencia. La pregunta de tu cliente potencial
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Speaker 2: se va a contestar sí o sí. La única decisión
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Speaker 2: que está en tu mano es si la respuesta se
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Speaker 2: construye contigo dentro o contigo fuera. La segunda, porque el
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Speaker 2: click que pierdes vale menos que el click que puedes ganar.
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Speaker 2: El que se conforma con la respuesta de la inteligencia
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Speaker 2: artificial en pantalla probablemente no era tu target. Nunca iba
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Speaker 2: a ser tu cliente. Quería el dato rápido y ya.
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Speaker 2: Pero el que pincha en una cita dentro de esa
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Speaker 2: respuesta de la IA es alguien que quiere profundizar, que
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Speaker 2: está comparando, que está más cerca de decidir. Menos tráfico, exacto,
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Speaker 2: pero sí de mucha más calidad. Y la tercera, porque
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Speaker 2: el juego no ha terminado, ha cambiado el tablero. Ya
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Speaker 2: no generas contenido para acumular visitas genéricas, generas contenido para
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Speaker 2: convertirte en la fuente que la IA necesita citar. Y eso, spoiler,
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Speaker 2: no se consigue con más contenido, sino con contenido distinto.
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Speaker 2: Y de eso exactamente va el episodio de hoy. Así
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Speaker 2: que no, no vengo a decirte que dejes de escribir,
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Speaker 2: vengo a contarte la estrategia de supervivencia, o más que supervivencia,
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Speaker 2: la estrategia para conseguir siendo líder en los temas relacionados
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Speaker 2: con tu negocio. Y esta estrategia está dirigida para las
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Speaker 2: consultas fan-out o las query fan-out que también hemos hablado
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Speaker 2: en ocasiones. Se trata de consultas ramificadas o derivadas de
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Speaker 2: la consulta principal, es decir, sus búsquedas específicas que la
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Speaker 2: inteligencia artificial lanza por su cuenta en segundo plano para
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Speaker 2: investigar tu pregunta desde varios ángulos antes de responderle al usuario.
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Speaker 2: Y entenderlas es importantísimo porque es comprender cómo la IA
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Speaker 2: decide a quién cita y a quién ignora. Y sobre
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Speaker 2: todo vengo a contarte el proceso paso a paso que
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Speaker 2: vamos a seguir con un caso real para que salgas
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Speaker 2: de este episodio sabiendo exactamente qué tienes que hacer. Primero
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Speaker 2: de todo te voy a explicar qué son las query
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Speaker 2: fanout con una analogía que me encanta y que creo
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Speaker 2: que lo deja clarísimo. Una biblioteca. Antes, con el modelo clásico,
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Speaker 2: la biblioteca funcionaba así. Tú te acercabas al mostrador y
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Speaker 2: le decías al bibliotecario, quiero un libro sobre el Imperio Romano.
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Speaker 2: Y el bibliotecario ni te preguntaba para qué lo querías.
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Speaker 2: Miraba su fichero, buscaba qué libro ponía Imperio Romano y
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Speaker 2: cuál era el más consultado, el más citado, el más gordo,
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Speaker 2: el que más páginas tenía, y te lo plantaba ahí
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Speaker 2: encima del mostrador. Toma, ahí lo tienes, apáñate. Un libro,
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Speaker 2: una respuesta. Si lo que buscabas estaba en la página 340,
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Speaker 2: era tu problema encontrarlo. Ahora el bibliotecario es una inteligencia
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Speaker 2: artificial y ya su trabajo no consiste en darte un libro.
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Speaker 2: Es redactarte la respuesta del trabajo que tienes que hacer
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Speaker 2: para la universidad. Un ensayo completo, hecho a medida. Y claro,
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Speaker 2: para escribir algo así no le basta con un solo libro,
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Speaker 2: por muy extenso que sea. Necesita contrastar varias fuentes, cubrir
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Speaker 2: el tema desde varios ángulos y asegurarse de no meter
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Speaker 2: la pata. Así que en lugar de ir al fichero,
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Speaker 2: se gira y manda un equipo de ayudantes a recorrer
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Speaker 2: los pasillos de la biblioteca.¿ Y cómo saben los ayudantes
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Speaker 2: qué buscar? Pues porque el bibliotecario, antes de mandarlos, hace
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Speaker 2: algo muy interesante. descompone tu pregunta, tu necesidad. Lleva toda
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Speaker 2: la vida respondiendo a preguntas sobre el Imperio Romano. Así
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Speaker 2: que sabe perfectamente qué necesita saber alguien que pregunta eso,
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Speaker 2: aunque no se lo haya dicho explícitamente. Sabe que detrás
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Speaker 2: de Háblame del Imperio Romano casi siempre hay un cómo empezó,
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Speaker 2: o quiénes fueron los personajes más relevantes, o cómo se vivía,
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Speaker 2: o por qué se acabó el Imperio. Y este bibliotecario
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Speaker 2: de inteligencia artificial le apunta a cada uno de sus
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Speaker 2: ayudantes en un papelito estas sub-preguntas.¿ Cómo pasó Roma de
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Speaker 2: ser una república a ser un imperio? Otro de los
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Speaker 2: ayudantes buscará los grandes nombres,¿ quiénes fueron los emperadores más importantes?
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Speaker 2: Un tercero se mete en la vida cotidiana,¿ cómo vivía
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Speaker 2: un ciudadano romano de a pie? Y el cuarto va
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Speaker 2: por la pregunta estrella,¿ por qué cayó el imperio romano?
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Speaker 2: Preguntas que tú no has hecho, pero que hacen falta
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Speaker 2: para responderte bien si quieres saber de qué va el
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Speaker 2: Imperio Romano. Así que cada ayudante recorre su pasillo, consulta
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Speaker 2: los mejores libros que encuentra sobre su subpregunta o la
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Speaker 2: query fan-out, porque al final esta subpregunta es una query fan-out,
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Speaker 2: y vuelve a la mesa central con todo lo que
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Speaker 2: ha encontrado. Allí el bibliotecario lo cruza todo, descarta lo
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Speaker 2: que se contradice y se queda con lo mejor de
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Speaker 2: cada pasillo y te entrega, vamos, el trabajo y el
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Speaker 2: ensayo perfecto redactado para ti en cuestión de segundos. Bueno,
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Speaker 2: pues estas sub-preguntas que llevan los ayudantes apuntadas en sus papelitos,
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Speaker 2: como te decía, son las consultas Query Fanout. Y ahora
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Speaker 2: fíjate en el cambio de juego, porque es grande. Antes,
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Speaker 2: para ganar, tu libro tenía que ser elegido del mostrador,
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Speaker 2: el más grande, el más extenso, el más popular. Uno
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Speaker 2: entre miles. Ahora la pregunta es otra.¿ Cuántos ayudantes han
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Speaker 2: consultado tu libro para construir esa respuesta? Porque si el
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Speaker 2: de los emperadores te consulta y el de la vida
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Speaker 2: cotidiana también y el de la caída del imperio romano también,
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Speaker 2: pues cuando se sienten todos en la mesa central, tu
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Speaker 2: libro va a estar sobre la mesa por tres sitios
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Speaker 2: distintos y al bibliotecario no le va a quedar más
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Speaker 2: remedio que citarte en el ensayo final. Pero si resulta
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Speaker 2: que tu ensayo o tu libro solamente responde a una
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Speaker 2: de las preguntas, quizá no seas tan relevante. Así que
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Speaker 2: tienes que demostrar que eres un experto en la materia.
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Speaker 2: Ya no compites por ser el único libro del mostrador,
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Speaker 2: compites porque te consulten el mayor número de ayudantes posible.
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Speaker 2: Y esto tradúcelo a tu negocio. Si tienes una clínica
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Speaker 2: dental y alguien pregunta a la IA,¿ merece la pena
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Speaker 2: una ortodoncia invisible? La IA no solamente lanza esa búsqueda,
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Speaker 2: lanza ramificaciones. Precios de la ortodoncia invisible, ortodoncia invisible frente
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Speaker 2: a los brackets, cuánto dura el tratamiento, ventajas e inconvenientes,
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Speaker 2: ortodoncia invisible en adultos. Si tu web solo responde a
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Speaker 2: la consulta principal, Estás en un pasillo. Si responde a
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Speaker 2: las cinco ramificaciones, vas a estar en los cinco. Y
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Speaker 2: eso define nuestra estrategia de contenidos en Internet y en
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Speaker 2: las inteligencias artificiales a partir de ahora. Con este planteamiento
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Speaker 2: puede que te estés preguntando, oye, pues el SEO de
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Speaker 2: siempre parece que es historia, ¿no? Porque el SEO de
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Speaker 2: siempre era ser el elegido, estar en ese gran pasillo
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Speaker 2: y ahora es que tengo que estar En cinco pasillos
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Speaker 2: y además para queries no tan relevantes y con menos
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Speaker 2: volumen de búsquedas. Pero lo cierto es que no, el
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Speaker 2: requisito número uno para aparecer en las respuestas de la
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Speaker 2: inteligencia artificial es estar sólidamente posicionado en los resultados de
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Speaker 2: búsqueda de toda la vida, en el top 10 o como
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Speaker 2: mucho en el top 20, pero del Google clásico. Y fíjate,
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Speaker 2: atención a los datos, porque un estudio de Ahrefs demostró
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Speaker 2: que el 38% de las citas de los iOverviews de
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Speaker 2: Google vienen del propio top 10 de los resultados de Google,
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Speaker 2: casi 4 de cada 10. AirOps analizó ChatGPT y descubrió que... que
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Speaker 2: cita a la página que está en la primera posición
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Speaker 2: en un 43,2% de las veces. Y SEMRAS detectó un
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Speaker 2: solopamiento del 82% entre las respuestas de Perplexity y el
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Speaker 2: top 10 de Google. Os dejo ahí una pequeña infografía para
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Speaker 2: que lo veáis.¿ Y esto al final qué significa? Pues
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Speaker 2: que el SEO de siempre no solo ha muerto, sino
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Speaker 2: que es la puerta de entrada. Si no eres bueno
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Speaker 2: para la query principal, va a ser muy complicado que
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Speaker 2: estés en el resto de los pasillos. Y esto plantea
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Speaker 2: una pregunta lógica que quiero abordar de frente, porque si
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Speaker 2: la condición para ganar en la inteligencia artificial es haber
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Speaker 2: ganado ya en Google,¿ esto no es un sistema donde
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Speaker 2: los ricos se hacen más ricos y los pobres siguen
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Speaker 2: siendo pobres? Porque, claro, los grandes medios y las grandes
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Speaker 2: marcas que tienen dinero para invertir en contenido, etc., y
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Speaker 2: que por eso están tan arriba, oye, pues ya tienen
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Speaker 2: el monopolio asegurado también para aparecer en las inteligencias artificiales.
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Speaker 2: Y es una pregunta legítima y la respuesta es que sí,
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Speaker 2: la concentración de autoridad es casi inevitable en esta fase
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Speaker 2: en la que nos encontramos a nivel de tecnología. Pero
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Speaker 2: tiene una explicación técnica que merece la pena entender de
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Speaker 2: por qué es así. Los modelos de inteligencia artificial tienen
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Speaker 2: un problema enorme y son las alucinaciones. Se inventan los
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Speaker 2: datos y para mitigar ese riesgo, para no arruinar su
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Speaker 2: reputación y que la gente lo siga utilizando, lo que
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Speaker 2: hace es que la IA ancla sus respuestas en las
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Speaker 2: fuentes de máxima confianza.¿ Y cuáles son hoy esas señales
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Speaker 2: de máxima confianza para saber si algo es fiable? Pues
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Speaker 2: el ranking histórico de toda la vida. Por eso los
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Speaker 2: ayudantes de la biblioteca miran primero ahí. Pero ojo, fijaros
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Speaker 2: en una cosa, que esto ha pasado siempre. En el
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Speaker 2: cielo de toda la vida, cuando eras nuevo y no
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Speaker 2: tenías autoridad, no atacabas de frente a las que hubo sonandes.
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Speaker 2: Porque ahí estaban los gigantes bien atrincherados.¿ Qué hacías? Irte
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Speaker 2: a las consultas long tail, a las preguntas derivadas, más específicas,
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Speaker 2: más de nicho, donde la competencia fuerte no estaba poniendo
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Speaker 2: de todo el foco. Y desde ahí construías tu autoridad
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Speaker 2: poco a poco. Pues ahora, con más motivo todavía, hay
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Speaker 2: que seguir esta estrategia. Porque acuérdate de los ayudantes de
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Speaker 2: la biblioteca. La IA ya no lanza una búsqueda, lanza
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Speaker 2: un montón de sus preguntas por los pasillos. Y esos
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Speaker 2: pasillos son exactamente el long tail de siempre. Son los
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Speaker 2: sitios donde seguir encontrando tu hueco. La pregunta principal, la
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Speaker 2: del mostrador, olvídala, ahí ganan los grandes, pero en los
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Speaker 2: pasillos hay mucho espacio sin cubrir, entonces lo que tienes
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Speaker 2: que intentar es precisamente atacar el máximo número de pasillos posible.
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Speaker 2: Aquí me podrías preguntar, oye,¿ los grandes también pueden empezar
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Speaker 2: a atacar esos pasillos? Claro que pueden, pero aquí juega
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Speaker 2: a tu favor algo que he visto un montón de
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Speaker 2: veces en todos estos años. Los grandes son menos ágiles,
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Speaker 2: tienen comités, tienen procesos de aprobación, calendarios editoriales cerrados a
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Speaker 2: seis meses vista. Tú, en cambio, puedes detectar un hueco
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Speaker 2: hoy y tener el contenido publicado al día siguiente. Con
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Speaker 2: esto lo que te quiero decir es que el clic
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Speaker 2: de la respuesta principal, dalo por perdido, la IA va
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Speaker 2: a responder la pregunta genérica directamente sí o sí y
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Speaker 2: seguramente que va a acoger la respuesta del incumbente. Así
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Speaker 2: que esa batalla ya está decidida. Entonces, tu estrategia de
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Speaker 2: supervivencia está enforzada al sistema a que use tu información
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Speaker 2: en su investigación secundaria, es decir, en las query fan-out.
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Speaker 2: Si tu contenido responde de forma brillante a esas consultas
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Speaker 2: ramificadas tan específicas que la IA no pueda resolverlo con
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Speaker 2: lo genérico, le obligas a incluir un enlace hacia ti
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Speaker 2: como fuente de verificación dentro de su respuesta. Y esa
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Speaker 2: es la cita secundaria. Y ojo, que esa cita secundaria
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Speaker 2: vale un montón, porque la persona que pincha en una
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Speaker 2: cita dentro de una respuesta de la inteligencia artificial no
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Speaker 2: es un curioso, es alguien que quiere profundizar, que está
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Speaker 2: más cerca de la decisión. Y ahora hay un problema
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Speaker 2: operativo evidente.¿ Cómo identificamos esas query fan-out?¿ Qué están buscando
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Speaker 2: esos robots en segundo plano? Pues vamos a ver el
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Speaker 2: proceso paso a paso con un ejemplo. Y en local,
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Speaker 2: por suerte, siempre ha habido una ventaja doble. No compites
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Speaker 2: contra todo Internet, compites en tu zona y en tu especialidad.
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Speaker 2: Es decir, tenemos pasillos geográficos y pasillos más de nicho.
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Speaker 2: Y ahí los gigantes casi nunca llegan. Entonces, lo que
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Speaker 2: os voy a contar es los cinco pasos para trabajar
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Speaker 2: las consultas fan-out. Estos cinco pasos los he customizado para
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Speaker 2: que los podáis trabajar todos, tengáis herramientas o no tengáis herramientas. Entonces,¿
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Speaker 2: cuál es el paso uno? Vamos a trabajarlo para una
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Speaker 2: query como es, por ejemplo, la habilidad emocional, que son
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Speaker 2: cambios de humor, etc. Imaginemos que somos un psicólogo y
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Speaker 2: queremos hablar sobre ese tema. Pues vamos a ver cuáles
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Speaker 2: son las query fanout. Pero antes de avanzar, os tengo
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Speaker 2: que decir que esas query fanout no son una lista maestra,
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Speaker 2: estable y predeterminada. No, no. Esto es probabilístico y totalmente personalizado,
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Speaker 2: así que puedes hacer la misma búsqueda. 10 veces en
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Speaker 2: el mismo motor en el mismo buscador y obtener 10 conjuntos
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Speaker 2: distintos de ramificaciones y entre plataformas de LLM lo mismo
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Speaker 2: las diferencias son aún mayores pero aunque sean diferentes si
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Speaker 2: son ampliamente similares y la clave es identificar precisamente esos
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Speaker 2: puntos en común y optimizar en torno a ellos así
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Speaker 2: que el trabajo es recopilar cuantas más query fanout mejor¿
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Speaker 2: Y cómo podemos encontrar esas query fanout? Vamos con esas
19:22
Speaker 2: cinco vías. La primera, la que os decía, elegir la keyword.
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Speaker 2: La segunda, vamos a recopilar las query fanout y para
19:31
Speaker 2: eso os voy a decir cinco herramientas. La primera, Google
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Speaker 2: Search Console. Esta es la principal y tenemos que empezar
19:37
Speaker 2: por ahí. Porque antes de ir a herramientas externas a
19:41
Speaker 2: especular sobre cómo podría estar ramificando la IA, tienes una
19:44
Speaker 2: fuente que te dice cómo está ramificando Google de verdad
19:47
Speaker 2: con tus propios datos. Y es gratis, ya la tienes.
19:50
Speaker 2: Y la mayoría de la gente no la usa para esto.
19:53
Speaker 2: El truco está en filtrar por consultas. Vas al informe
19:56
Speaker 2: de rendimiento, filtras por la consulta contiene y pones el
20:00
Speaker 2: término principal. En mi caso, pues la habilidad. Y lo
20:03
Speaker 2: que te devuelve es muy útil porque te devuelve todas
20:06
Speaker 2: las búsquedas derivadas por las que Google ya te está
20:09
Speaker 2: mostrando para ese tema. Y ahí ves qué otros aspectos
20:13
Speaker 2: está teniendo en cuenta Google alrededor de ese ámbito. Pues
20:17
Speaker 2: las variantes, las preguntas, los matices que la gente busca
20:20
Speaker 2: y que tú quizá ni habías pensado. Y esto tiene
20:23
Speaker 2: una lectura doble. Las consultas donde apareces con buena posición
20:28
Speaker 2: son tus pasillos ya conquistados. Fortaleza confirmada. Y las consultas
20:32
Speaker 2: donde apareces con muchísimas impresiones pero en posiciones bajas, esas
20:36
Speaker 2: son las ramificaciones donde Google ya te considera candidato pero
20:41
Speaker 2: todavía no ganas. Son los huecos más rentables de atacar.¿
20:44
Speaker 2: Por qué no partes de cero? Google ya te tiene
20:47
Speaker 2: fichado para ese pasillo. Y en aquellos sitios con buena
20:50
Speaker 2: posición pero cero clics, no son sitios a priorizar porque
20:54
Speaker 2: seguramente ya lo está resolviendo la IA. Ahí hay que mantener. Oye,
20:58
Speaker 2: que la IA construya esa información con tus datos y
21:02
Speaker 2: no con los de los competidores. Pues todo eso lo
21:05
Speaker 2: exportamos a una hoja de cálculo. Esa es tu base.
21:08
Speaker 2: Las demás herramientas vienen a completarla. La siguiente herramienta, pues
21:13
Speaker 2: Bing Master Tool. Y es que Bing está siendo ahora
21:15
Speaker 2: mucho más generoso que Google con los datos de inteligencia artificial.
21:19
Speaker 2: Y nos puede dar información súper útil.¿ Por qué? Porque
21:22
Speaker 2: ha generado un panel de rendimiento de inteligencia artificial que
21:26
Speaker 2: te muestra cuántas veces te ha citado Copilot y otras
21:29
Speaker 2: IAs que utilicen sus resultados. Y lo interesante es que
21:32
Speaker 2: te enseña las consultas de anclajes, grounding queries en inglés,
21:37
Speaker 2: que provocaron cada una de las citas que te ha
21:39
Speaker 2: hecho Copilot. A ver, te lo voy a explicar porque
21:42
Speaker 2: el matiz es importante. Cuando la IA construye una respuesta,
21:46
Speaker 2: sale a buscar información en dos momentos distintos. El momento uno,
21:50
Speaker 2: el de explorar, cuando se van todos los ayudantes a
21:54
Speaker 2: buscar por los pasillos. Todavía no sabe qué va a responder,
21:57
Speaker 2: así que lanza la query fanout para recoger el material
22:01
Speaker 2: desde varios ángulos. Y luego tenemos el momento dos, el
22:06
Speaker 2: de verificar. La IA ya tiene un borrador de respuesta,
22:10
Speaker 2: ha cogido toda la información que le han dado esos
22:13
Speaker 2: ayudantes de los pasillos, pero le da miedo estar alucinando,
22:17
Speaker 2: es decir, inventándose los resultados. Así que antes de darte
22:21
Speaker 2: a ti el ensayo sobre el Imperio Romano, Lanza búsquedas
22:25
Speaker 2: para comprobar que lo que va a decir es correcto.
22:29
Speaker 2: Eso es lo que se llaman consultas de anclaje. Ancla
22:32
Speaker 2: su respuesta a fuentes reales para que no haya invención.
22:36
Speaker 2: Y te pongo un ejemplo más cercano a nuestro negocio local.
22:39
Speaker 2: Imagina que alguien le pregunta a la IA cada cuánto
22:42
Speaker 2: tiempo hay que ir al dentista. Y ahí los ayudantes
22:46
Speaker 2: van desarrollando esas query fan-out haciendo preguntas del tipo frecuencia
22:50
Speaker 2: de revisión dental en adultos, frecuencia de revisión dental en niños,
22:55
Speaker 2: cada cuánto es necesaria la limpieza dental, etc. Y con
23:00
Speaker 2: todas esas ramificaciones la IA escribe en su borrador que
23:03
Speaker 2: se recomienda una revisión cada seis meses. pero ahora necesita
23:07
Speaker 2: confirmar que eso es correcto y no alucina. Entonces lanza
23:12
Speaker 2: lo que es la query de anclaje, que podría ser
23:15
Speaker 2: recomendación oficial para revisión dental. No busque ideas nuevas, busca
23:20
Speaker 2: confirmar ese dato. Y si tu página es la que
23:23
Speaker 2: lo confirma con claridad, la cita será tuya. Por eso
23:27
Speaker 2: el contenido con datos concretos y afirmaciones verificables funcionan súper bien. Entonces,¿
23:33
Speaker 2: podemos decir que técnicas de anclaje y las fan-out son
23:37
Speaker 2: cosas distintas? Sí, las fan-out exploran y las de anclaje verifican.
23:42
Speaker 2: Pero la práctica se solapa muchísimo. Lo que la IA
23:45
Speaker 2: verifica suele ser lo mismo que explora. Así que estas
23:48
Speaker 2: consultas van también a nuestra hoja de cálculo. Vamos ahora
23:52
Speaker 2: con la siguiente herramienta para sacar, seguir sacando esas query fanout. Bueno,
23:57
Speaker 2: pues aquí lo que tenemos que hacer es sacar la
24:00
Speaker 2: información de las preguntas de otros usuarios. Es decir, esa
24:05
Speaker 2: sección de preguntas que aparece siempre en el buscador de
24:07
Speaker 2: Google y que son preguntas relacionadas y que Google ya
24:11
Speaker 2: sabe que tienen que ver con lo que es esa
24:13
Speaker 2: pregunta principal. Esa sección es importantísima. Y ya os he
24:18
Speaker 2: hablado de ella en otras ocasiones y os he hablado
24:21
Speaker 2: de extensiones de Chrome. Pero sí que es cierto que
24:24
Speaker 2: la extensión de Chrome que os hablé en su momento,
24:26
Speaker 2: que es súper útil, ahora ha pasado a ser de pago. Entonces, bueno,
24:30
Speaker 2: pues te tienes que bajar una extensión de Chrome gratuita,
24:34
Speaker 2: que sea para extraer las preguntas de otros usuarios. Normalmente
24:39
Speaker 2: pon extensión Chrome P-A-A. Y ya ahí tienes algunas cuantas
24:44
Speaker 2: gratuitas que están bien. Te saca lo que son esas ramificaciones.
24:48
Speaker 2: Lo que pasa que ahora mismo lo que ya no
24:51
Speaker 2: veo es que haya extensiones de Chrome que te saquen
24:54
Speaker 2: no solamente eso, sino cuál es la URL que Google
24:58
Speaker 2: está marcando como posicionada para dar respuesta a esa pregunta,
25:02
Speaker 2: que suele ser bastante útil. Pues bien, esta sección de
25:06
Speaker 2: las preguntas de los otros usuarios se va desplegando. A
25:09
Speaker 2: medida que tú seleccionas una, pues Google te va dando
25:13
Speaker 2: más y al final es un sinfín de queries. Y
25:17
Speaker 2: es un trabajo muy tedioso si lo quieres hacer mano
25:21
Speaker 2: a mano. Entonces te bajas una de estas extensiones de
25:24
Speaker 2: Chrome para que te las extraiga en bloque y tú
25:27
Speaker 2: decides qué nivel de profundidad quieres abordar. Hay niveles de
25:31
Speaker 2: profundidad que duran hasta 90 minutos ahí procesando y sacándote los datos. Bueno,
25:37
Speaker 2: pues todos esos datos, ese conjunto de datos, te los
25:40
Speaker 2: portas a esa tabla donde estás metiendo todas las queries
25:44
Speaker 2: que has sacado de Bing, de Google Search Console, etcétera. Importante,
25:49
Speaker 2: las PAA, las preguntas de los otros usuarios, no son
25:52
Speaker 2: exactamente las query fanout que lanza la AI a segundo plano,
25:55
Speaker 2: pero siguen un poco la misma lógica, porque es Google
25:58
Speaker 2: descomponiendo la intención de búsqueda en sus preguntas, así que
26:02
Speaker 2: el solapamiento es enorme. Yo en mi caso lo que
26:05
Speaker 2: hago es conectarme vía API y saco toda esa información.
26:09
Speaker 2: Y lo bueno es que cuando lo haces vía API,
26:12
Speaker 2: ahí sí que te puedes extraer precisamente información. lo que
26:15
Speaker 2: son las URLs. Pero bueno, como os decía al principio,
26:18
Speaker 2: quería customizar este episodio para que todos lo podáis hacer.
26:22
Speaker 2: De todas maneras, os voy a dejar el enlace en
26:24
Speaker 2: el artículo para esa extensión de Chrome para que os
26:27
Speaker 2: traigáis esas preguntas. Y luego, vamos a otra herramienta para
26:32
Speaker 2: sacar las query fan out, que me ha parecido muy interesante.
26:35
Speaker 2: La he estado probando, tiene sus pros y sus contras
26:38
Speaker 2: y os voy a contar. Se llama query fan. Y bueno,
26:42
Speaker 2: está bien, te conecta vía API a los modelos gigantes
26:45
Speaker 2: tanto de OpenAI como de Gemini para extraer esas secuencias
26:48
Speaker 2: de pensamiento que ya os digo que normalmente están ocultas
26:51
Speaker 2: y que son las consultas ramificadas. Necesitas una clave API
26:57
Speaker 2: y antes de que te asustes, nada, generarla es facilísimo
27:00
Speaker 2: porque no hace falta saber programar ni nada. Por ejemplo,
27:03
Speaker 2: para el caso de CharGPT, te tienes que ir a
27:05
Speaker 2: la web de OpenAI, entonces ahí hay una sección que
27:09
Speaker 2: pone APIs, te vas para allá, y lo que tienes
27:12
Speaker 2: que hacer es hacer una carga de dinero, un tipo
27:15
Speaker 2: de carga monedero, y ahí las consultas que se van
27:18
Speaker 2: haciendo vía API se van descontando, porque estas consultas vía
27:23
Speaker 2: API cuestan dinero. Y no es, o sea, porque eso
27:26
Speaker 2: me he encontrado también muchas veces, pero si yo ya
27:28
Speaker 2: estoy suscrito a CharGPT, Bueno, una cosa es la suscripción
27:32
Speaker 2: a ChatGPT y otra cosa es lo que te cuesta
27:35
Speaker 2: conectarte vía API para hacer distintas acciones. Bueno, pues Query
27:40
Speaker 2: Fan lo que te hace es pedirte. Una API para
27:43
Speaker 2: ellos darte esa información de pensamiento ampliado con la que trabajan.
27:49
Speaker 2: Pues una vez que tengas la API te vas a
27:52
Speaker 2: QueryFan y QueryFan es una plataforma agnóstica, no se limita
27:56
Speaker 2: solamente a un buscador, funciona conectándose tanto a la API
27:59
Speaker 2: de OpenAI como a la de Google, la de Gemini.
28:02
Speaker 2: Entonces así puedes ver cómo se ramifican los diferentes modelos
28:06
Speaker 2: de LLM, de los modelos de lenguaje. Entonces tú le
28:09
Speaker 2: pones ahí el código de tu API y dices si
28:12
Speaker 2: quieres que te saque la información de OpenAI, de ChatGPT
28:17
Speaker 2: o de Gemini. Yo en este caso lo he hecho
28:19
Speaker 2: solamente para ChatGPT. Y luego tiene una parte que me
28:22
Speaker 2: parece muy interesante que es el uso de personas o
28:25
Speaker 2: perfiles de usuario. Y esta a mí me parece una
28:28
Speaker 2: característica muy potente porque te permite definir, oye,¿ cuáles serían
28:34
Speaker 2: las consultas derivadas? Si lo que está buscando es este
28:38
Speaker 2: tipo de usuario o está buscando este otro tipo de usuario.
28:42
Speaker 2: En el caso de la habilidad emocional, he dicho, oye,¿
28:44
Speaker 2: cuáles serían las consultas derivadas si eres la persona que
28:48
Speaker 2: sufre esos cambios de humor? Y he puesto otro perfil
28:52
Speaker 2: que sería, oye,¿ cómo serían las búsquedas derivadas si eres
28:56
Speaker 2: un familiar familiar? de alguien que sufre este tipo de trastorno.
29:02
Speaker 2: Y bueno, pues la verdad es que es muy fácil,
29:05
Speaker 2: es súper intuitivo. Y también le puedes dar la API
29:08
Speaker 2: para que se integre con la herramienta de Also Ask,
29:13
Speaker 2: pero claro, que la herramienta de Also Ask también es
29:15
Speaker 2: de pago, entonces si no has pagado por Also Ask,
29:19
Speaker 2: pues también tienes que pagar para dar la API. Pero
29:22
Speaker 2: creo que no es necesario porque ya hemos hecho en
29:24
Speaker 2: el proceso anterior lo que es precisamente la conexión vía
29:29
Speaker 2: la extensión de Chrome con las preguntas de otros usuarios
29:33
Speaker 2: de Google. Entonces, una vez que haces eso, pues coges
29:37
Speaker 2: y te da los resultados. Tarda un poquito. Bueno, pues
29:40
Speaker 2: me ha sacado 97 queries fan audit.¿ Y sabéis cuánto me
29:45
Speaker 2: han cobrado? 1,97 dólares. Me parece un pelín caro. Así
29:50
Speaker 2: que hay un método tradicional que es cierto que no
29:53
Speaker 2: me ha sacado tantas derivadas, pero a lo mejor sí
29:56
Speaker 2: me ha sacado el 80% de las mismas derivadas de
30:00
Speaker 2: esta herramienta.¿ Y cuál es el método tradicional? Le pregunto
30:03
Speaker 2: a la IA, oye,¿ cuáles son las query derivadas de
30:06
Speaker 2: esta determinada keyword? Y me las ha sacado. Bueno, pues
30:09
Speaker 2: todo esto lo extraigo. Y al final,¿ cuál ha sido
30:13
Speaker 2: el resultado de todo esto? Pues un volumen brutal de datos. Porque,
30:16
Speaker 2: por ejemplo, en el caso de la query que os
30:19
Speaker 2: estoy diciendo, me ha sacado 519 posibles query fan-out para ese
30:24
Speaker 2: solo tema. Pero sí que os tengo que decir que
30:27
Speaker 2: estas consultas derivadas son muchas consultas repetidas, temas relacionados semánticamente,
30:33
Speaker 2: aunque expresados de otra manera, cosas fuera de tema y
30:36
Speaker 2: búsquedas tan específicas que nadie optimizaría para ellas. Pero aquí
30:40
Speaker 2: viene la tentación peligrosa y es ver esa mina de 500
30:43
Speaker 2: keywords y pensar, voy a hacer una mega página y
30:47
Speaker 2: meto las 500 preguntas unas detrás de otra y a ver
30:51
Speaker 2: si la pica en alguna. Y así empezó a liderar
30:55
Speaker 2: todos esos pasillos. Y de hecho el otro día un
30:58
Speaker 2: cliente me decía, oye, es que quiero que en esta
31:02
Speaker 2: URL se hable solamente de esta temática y que sea
31:05
Speaker 2: como la biblioteca, ahí está todo. Bueno, pues si quieres
31:09
Speaker 2: ser un líder en una determinada temática, lo que tienes
31:13
Speaker 2: que hacer son diferentes URLs, pero no en una sola.
31:17
Speaker 2: Y es lo que Shepard, el que generó este artículo
31:21
Speaker 2: que os decía al principio, llama, y es que me
31:23
Speaker 2: encanta el término, página Godzilla. Y es que es una
31:26
Speaker 2: de las prácticas más penalizadas ahora mismo, querer abarcarlo todo
31:30
Speaker 2: en una sola URL... genera una estructura caótica, diluye la
31:35
Speaker 2: autoridad del texto y hace que pierdas el foco. Google
31:38
Speaker 2: tiene sistemas diseñados específicamente para degradar el contenido que aparece
31:42
Speaker 2: creado a escala y sin cohección. Así que el proceso
31:45
Speaker 2: de limpieza tienes que llevarlo a cabo sí o sí.
31:48
Speaker 2: Y fijaros que es un proceso de limpieza bastante sencillo
31:51
Speaker 2: porque vas a filtrar con la IA porque es mucho
31:54
Speaker 2: más rápido y preciso precisamente que hacerlo a mano. Consolidas
31:58
Speaker 2: los duplicados. Y te quedas con las consultas principales. Tú
32:02
Speaker 2: le tienes que decir, oye, agrúpame todas estas keywords que
32:06
Speaker 2: estén semáticamente relacionadas. Y después lo que haces es sacarle
32:10
Speaker 2: el volumen de búsqueda con tu herramienta de SEO habitual.
32:13
Speaker 2: Y ahí ya puedes ver por cada intención de búsqueda.
32:17
Speaker 2: si ya la tienes cubierta o todavía no y hay
32:20
Speaker 2: un hueco ahí para empezar a trabajarlo. El hecho de
32:23
Speaker 2: que no tenga suficiente volumen de búsquedas no debería ser
32:27
Speaker 2: un criterio para descartar ese contenido porque el long tail,
32:31
Speaker 2: cuando trabajamos con queries long tail, esas queries tan largas,
32:35
Speaker 2: pues lógicamente cada vez tienen menos búsquedas porque cada persona
32:38
Speaker 2: busca de una determinada manera y todavía estas herramientas no
32:42
Speaker 2: son capaces de agrupar Esas consultas relacionadas que al final
32:46
Speaker 2: están buscando lo mismo. Así que no descartéis por eso. Bueno,
32:50
Speaker 2: pues en mi caso de las 519 queries me he quedado
32:54
Speaker 2: al final con solo 8. Realmente solo hay 8 contenidos nuevos interesantes
33:00
Speaker 2: sobre los que tengo que escribir. He validado con las
33:03
Speaker 2: herramientas de intenciones de búsqueda, he visto que no tenían demasiado,
33:06
Speaker 2: pero no me importa porque realmente han salido temas que
33:09
Speaker 2: no tenían el radar y que me parecen muy interesantes
33:13
Speaker 2: para complementar los contenidos relacionados con la habilidad emocional. Así
33:18
Speaker 2: que lo que estoy haciendo es, oye, con esto voy
33:21
Speaker 2: a seguir demostrándole a Google y a los LLM que
33:24
Speaker 2: soy una referencia en este tema. Porque quien pregunte qué
33:28
Speaker 2: es la habilidad emocional ya se lo va a decir
33:30
Speaker 2: la IA. Pero si yo le tengo que contar cuáles
33:33
Speaker 2: son los recursos que puedes desarrollar y que además te
33:37
Speaker 2: lo puedes descargar en un PDF para tener mayor autocontrol...
33:41
Speaker 2: Pues oye, eso ya nos lo puede responder directamente la
33:44
Speaker 2: IA y entonces ahí le derivará en un enlace a
33:47
Speaker 2: mi recurso. Y ahora llega el momento de generar ese artículo,
33:50
Speaker 2: que puede ser un artículo de optimización de un artículo
33:53
Speaker 2: ya existente o uno de creación nueva. A lo mejor
33:57
Speaker 2: en algún momento tenéis dudas.¿ Cuándo debo hacer un artículo
34:00
Speaker 2: nuevo y cuándo debo optimizar un existente? Pues al final
34:04
Speaker 2: te tienes que hacer preguntas. Oye, si crearas un artículo
34:07
Speaker 2: para cada una de estas keywords,¿ tendrías tres artículos cortos
34:12
Speaker 2: compitiendo entre sí por lo mismo? Si la respuesta es
34:16
Speaker 2: que sí, entonces eso tienes que agruparlo y optimizarlo. Si
34:21
Speaker 2: realmente la diferencia entre esa nueva keyword que ha salido
34:25
Speaker 2: es tan diferente o tan específica que necesita su propio espacio,
34:29
Speaker 2: entonces artículo nuevo. Como os decía, ejercicios de regulación emocional
34:35
Speaker 2: me sale como un contenido nuevo que no tiene nada
34:38
Speaker 2: que ver con la parte de la habilidad. Entonces, desde
34:42
Speaker 2: la habilidad podré enlazar, pero esta parte la voy a
34:44
Speaker 2: abordar aparte. Y ya llega la última fase, que es
34:50
Speaker 2: medir los resultados. Y aquí viene una buena noticia. En
34:53
Speaker 2: el SEO tradicional, cuando optimizas, pues tienes que esperar un
34:58
Speaker 2: poquito para ver si la cosa funciona. Pero con la
35:02
Speaker 2: IA todo va muy rápido.¿ Y por qué va mucho
35:06
Speaker 2: más rápido en la IA? Pues tiene que ver otra
35:08
Speaker 2: vez con las alucinaciones. Un buscador clásico solamente devuelve enlaces.
35:13
Speaker 2: Si el enlace es viejo, La responsabilidad de comprobar si
35:16
Speaker 2: sigue vigente es tuya, pero en un modelo de inteligencia
35:19
Speaker 2: artificial que redacta activamente, pues resulta que tiene que saber
35:24
Speaker 2: cómo está la situación a día de hoy. Entonces, si
35:26
Speaker 2: se basa en datos de hace un año, corre el
35:29
Speaker 2: riesgo de afirmar cosas con total seguridad que ya están
35:32
Speaker 2: obsoletas o que ya no son ciertas. Por eso importa
35:35
Speaker 2: tanto la frescura del contenido que hemos comentado también en
35:38
Speaker 2: muchos episodios. Entonces,¿ esto qué significa a nivel práctico? Que
35:44
Speaker 2: una optimización bien hecha para las query fanout puede darte
35:48
Speaker 2: citas y resultados en cuestión de días o semanas en
35:52
Speaker 2: las inteligencias artificiales versus los buscadores donde se tarda un
35:57
Speaker 2: poquito más. Importante también un matiz, porque no quiero que
36:00
Speaker 2: nos empecemos a volver locos, porque los usuarios no están
36:04
Speaker 2: migrando masivamente a la IA, la gente sigue usando Google.
36:08
Speaker 2: Y eso no va, por tanto, de abandonar el SEO clásico,
36:11
Speaker 2: va de sumar una capa por encima. Y además, como
36:15
Speaker 2: os decía antes, resulta que si quieres aparecer en las
36:18
Speaker 2: query fanout, tienes que estar sí o sí en primeras
36:21
Speaker 2: posiciones en Google, porque si no, no te va a funcionar.¿
36:25
Speaker 2: Y cómo mides si funciona? Bueno, pues tenemos varias vías.
36:29
Speaker 2: Por un lado, Google Search Console, que ya os comenté
36:32
Speaker 2: hace unas semanas, que está añadiendo, no todo el mundo
36:34
Speaker 2: lo tiene todavía, pero poco a poco se estará desplegando,
36:37
Speaker 2: pues su informe de funciones de IA, que te muestra
36:39
Speaker 2: cuántas veces ha aparecido cada URL en el I-Mode o
36:44
Speaker 2: el I-Overviews. pero te oculta, eso sí, las consultas que
36:47
Speaker 2: lo provocaron. Es un poquito opaco, pero bueno, si al
36:50
Speaker 2: final le está apareciendo tu página de la habilidad emocional,
36:53
Speaker 2: pues ya sabes que está funcionando la estrategia. Luego está
36:58
Speaker 2: la herramienta de Bing Webmaster Tool, que ya te he contado,
37:01
Speaker 2: donde puedes ver si están esas consultas de anclaje que
37:06
Speaker 2: han provocado que te citen en las inteligencias artificiales. Y luego,
37:12
Speaker 2: por otro lado, tenemos Google Analytics para ver el tráfico
37:15
Speaker 2: y las conversiones de la IA. Y cuidado porque yo
37:19
Speaker 2: estoy viendo en Google Analytics cosas muy interesantes porque en
37:22
Speaker 2: mayo ya os conté que TabGPT empezaba a enlazar los
37:26
Speaker 2: distintos resultados. para de esa manera ir viendo si lo
37:29
Speaker 2: que recomienda la gente pincha o no por su modelo
37:32
Speaker 2: de publicidad, que eso os lo conté en episodios anteriores,
37:35
Speaker 2: y lo que estoy viendo es que de repente los
37:38
Speaker 2: clientes de tener de todas las conversiones un 1% venía
37:44
Speaker 2: de CharGPT, ahora estoy viendo que es un 4,5%, o
37:48
Speaker 2: sea que ni tan mal, ¿eh? Así que, como veis,
37:52
Speaker 2: tenemos todavía mucho que trabajar a nivel SEO para seguir
37:56
Speaker 2: posicionando tanto en buscadores como en las inteligencias artificiales. Os
38:02
Speaker 2: resumo rápidamente. Ya sabéis que el primer requisito para posicionar
38:08
Speaker 2: es tener una posición fuerte en el SEO tradicional, en
38:12
Speaker 2: el Google de siempre. Luego lo que tenemos que hacer
38:16
Speaker 2: es trabajar las consultas query fan out y para eso
38:19
Speaker 2: tienes que ir eligiendo qué keywords quieres trabajar sobre las
38:23
Speaker 2: que ya posicionas y estás posicionando bien. Después tienes que
38:27
Speaker 2: trabajar el proceso de extracción de datos para sacar esas
38:34
Speaker 2: query fan out que ya hemos visto, que tenemos Google
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Speaker 2: Search Console, tenemos Bing, tenemos la herramienta de las extensiones
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Speaker 2: de Chrome para las preguntas de otros usuarios. Os he
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Speaker 2: hablado de esa herramienta de query fan que funciona vía
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Speaker 2: API y que a mí para una keyword me ha costado 1,97,
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Speaker 2: me ha parecido un poquito caro, pero bueno. Ahí está,
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Speaker 2: porque viene una parte de perfiles interesante, como os comentaba,
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Speaker 2: y luego ya tienes el modelo tradicional. Con todo eso
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Speaker 2: tendrás un volumen de datos de nuevas keywords muy interesante
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Speaker 2: a trabajar. Tienes que hacer limpieza, nada de trabajar páginas Godzilla,
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Speaker 2: porque eso diluye tu autoridad y con eso tienes ya
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Speaker 2: que decidir si generas nuevo contenido o U optimizar los existentes.
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Speaker 2: Optimizas los existentes cuando sea contenido relacionado y generas nuevo
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Speaker 2: contenido cuando está relacionado pero no tiene nada que ver,
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Speaker 2: sino que es algo a más y que te puede
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Speaker 2: ayudar a estar en esos pasillos de la biblioteca. Y luego,
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Speaker 2: por supuesto, medir, porque lo que no se puede medir
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Speaker 2: no se puede mejorar. Pues hasta aquí el episodio de hoy.
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Speaker 2: Madre mía, qué episodio más largo. Yo pensaba que iba
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Speaker 2: a ser más corto, pero empiezo a hablar. Y no paro. Bueno,
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Speaker 2: espero que os haya resultado de interés y que sobre
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Speaker 2: todo lo podáis aplicar a vuestro negocio local. Y como
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Speaker 2: siempre os digo, muchísimas gracias a todos por vuestras valoraciones
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Speaker 2: y comentarios en Apple Podcasts y en Spotify. Y recordad
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Speaker 2: que me podéis escuchar en resto de plataformas como iVoox,
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Speaker 2: Amazon Music, Podcasts, etcétera. Y recordad que si queréis conseguir
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Speaker 2: más clientes y más negocio a través del posicionamiento local,
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Speaker 2: en mi curso lauralfonso.com barra cursos te explico cómo. Y
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Speaker 2: ya solamente nos queda echar el cierre, pero solo hasta
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Speaker 2: la próxima semana donde nos volveremos a escuchar.¿ Y dónde?
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Speaker 2: Pues donde va a ser. Aquí, en Negocios Locales.¡ Feliz semana!