Informe sobre el estado de la optimización del LLM en 2025

Introducción

• El 2025 resultó ser un año decisivo para el descubrimiento de contenido impulsado por LLM. Los LLM grandes y de uso general (basados en la nube) siguen siendo dominantes, pero también vimos un fuerte aumento de los modelos especializados, los LLM en dispositivos y los motores verticales.

• Las capacidades multimodales (texto, imágenes, vídeo e incluso interfaz de usuario + ingestión de datos) son ahora estándar en muchos de los principales motores, lo que eleva el listón en cuanto a riqueza de contenidos, datos estructurados y preparación para formatos cruzados.

• La búsqueda y el descubrimiento ya no se limitan al posicionamiento, sino que se centran en las recomendaciones, la confianza en las entidades y la legibilidad por parte de las máquinas. La optimización de LLM (LLMO) ha madurado hasta convertirse en una disciplina completa que combina SEO, arquitectura de la información, esquemas, estrategia de entidades y preparación para la IA.

• Los LLM de código abierto han democratizado el acceso a herramientas de IA y datos de SEO de alta calidad, lo que permite a los equipos pequeños crear sus propios «motores de SEO».

• Los ganadores en 2025 serán las marcas que traten su contenido como activos de datos: estructurados, verificados, coherentes con las entidades y optimizados para múltiples modelos, como LLM en la nube, agentes en dispositivos y motores verticales.

1. El panorama del LLM en 2025: qué modelos y plataformas dominaron

Modelo/Tipo de plataforma	Fortalezas clave	Debilidades/limitaciones observadas
Grandes LLM basados en la nube (GPT-4/4o, Gemini, Claude, etc.)	Amplio conocimiento, profundidad de razonamiento, multimodal (texto + imagen + vídeo temprano), resumen y generación ricos. Excelente para contenido de uso general, planificación, estrategia y cobertura de temas amplios.	Las alucinaciones siguen siendo un riesgo, especialmente en dominios especializados. A veces se generaliza en exceso; depende del corte de los datos de entrenamiento. Alta tasa de resultados redundantes para contenidos de gran volumen.
LLM verticales/especializados/de código abierto (por ejemplo, LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, modelos de dominios especializados)	Eficiencia, rentabilidad, fácil ajuste, alto rendimiento en consultas específicas de un dominio (por ejemplo, SEO técnico, jurídico, financiero), control local o in situ. Menor alucinación en dominios estrechos.	Base de conocimientos más limitada, generalización limitada fuera del dominio principal, soporte multimodal limitado (vídeo, medios complejos aún por mejorar). Requiere un ajuste cuidadoso y mantenimiento de datos.
Modelos LLM en el dispositivo / Edge-AI (móvil, escritorio, integrado)	Privacidad, personalización, baja latencia, procesamiento sin conexión, integración directa con el contexto/los datos del usuario. Ideal para el filtrado de primera pasada, la personalización a nivel de usuario y el descubrimiento local.	Profundidad de conocimiento muy limitada; dependen de la caché local o de una pequeña huella de datos; actualizaciones limitadas; recuperación global más débil; necesitan contenido bien estructurado y sin ambigüedades para su análisis.
Motores multimodales/multiformato	Comprenden y generan texto, imágenes, vídeo, audio e interfaz de usuario, lo que permite formatos de contenido más ricos, mejores resúmenes, indexación de contenido visual y formatos SEO más amplios más allá del texto sin formato.	Más complejos de optimizar, requieren una producción de activos más rica (imágenes, vídeo, esquemas, metadatos), aumentan los costes de producción y exigen estándares de calidad y autenticidad más estrictos para evitar alucinaciones o interpretaciones erróneas.

Conclusión: en 2025 ya no habrá un único modelo dominante. La optimización debe tener en cuenta un ecosistema multimodelo y multiformato. Para triunfar, el contenido debe ser flexible, estructurado y diverso en cuanto a medios.

2. Tendencias y cambios clave en la optimización de LLM este año

🔹 El contenido multiformato se convierte en una apuesta segura

• Las páginas de solo texto siguen siendo relevantes, pero los motores de IA esperan cada vez más imágenes, diagramas, fragmentos de vídeo, metadatos incrustados, esquemas estructurados y formatos alternativos.

• Las marcas que optimizan en todos los tipos de medios obtuvieron una mayor visibilidad en más canales (resúmenes de IA, búsqueda basada en imágenes, resúmenes multimodales, respuestas ricas en vídeo).

🔹 Datos estructurados + modelado de entidades = infraestructura SEO básica

• El marcado de esquemas (JSON-LD), la denominación clara de entidades y los formatos de datos estructurados se han vuelto tan importantes como los encabezados y el uso de palabras clave.

• Los modelos comenzaron a depender en gran medida de la claridad de las entidades para distinguir entre marcas o productos similares; las marcas sin metadatos estructurados claros fueron cada vez más mal atribuidas u omitidas por completo en los resultados de la IA.

🔹 Los modelos internos y de código abierto democratizan el acceso a los datos y la IA

• Los equipos pequeños y medianos dependen cada vez más de los LLM abiertos para crear su propia infraestructura de SEO/inteligencia de datos: rastreadores de posicionamiento, extractores de entidades, auditorías de contenido, análisis de backlinks, analizadores SERP personalizados.

• Esto reduce la dependencia de costosas plataformas exclusivas para empresas y nivela el campo de juego.

🔹 La IA en el dispositivo y centrada en la privacidad está remodelando el descubrimiento personal

• Los LLM integrados en dispositivos (teléfonos, asistentes integrados en el sistema operativo) comenzaron a influir en el descubrimiento antes que la búsqueda basada en la nube, lo que significa que el contenido debe estar preparado para la IA local (claro, conciso, sin ambigüedades) para sobrevivir a esta primera fase.

• La personalización, la privacidad y el contexto específico del usuario son ahora factores que determinan si su contenido llega a aparecer ante un usuario.

🔹 El control de calidad del contenido, la gobernanza y el uso ético de la IA son ahora disciplinas fundamentales

• A medida que la generación de IA se amplía, también lo hace el riesgo: alucinaciones, desinformación, atribuciones erróneas, confusión de marcas.

• Los sólidos marcos de control de calidad que combinan la supervisión humana, las auditorías de datos estructurados, la verificación de los hechos y la transparencia sobre la asistencia de la IA son los que han diferenciado a las marcas de renombre del ruido.

• Las prácticas éticas en materia de contenido de IA se convirtieron en una señal de confianza de la marca, lo que influyó en las recomendaciones y la visibilidad impulsadas por la IA.

3. Cómo será una «buena» optimización de LLM en 2025

En un mundo multimodelo, el «contenido optimizado» presenta las siguientes características:

• ✅ Estructura legible por máquina: esquema, JSON-LD, encabezados bien formateados, introducción con la respuesta primero, entidades claras.

• ✅ Compatibilidad con múltiples formatos: texto más imágenes, infografías, vídeo opcional, HTML + metadatos + texto alternativo, optimizado para dispositivos móviles.

• ✅ Alta integridad factual y de citas: datos precisos, atribución adecuada, actualizaciones periódicas, consenso de enlaces, transparencia del autor.

• ✅ Claridad y coherencia de las entidades: mismos nombres de marcas/productos en todas partes, enlaces internos coherentes, canonicalización, desambiguación cuando sea necesario.

• ✅ Segmentación de la audiencia integrada: versiones o capas de contenido para diferentes niveles de conocimiento (principiante, intermedio, experto), diferentes intenciones de los usuarios, diferentes casos de uso.

• ✅ Control de calidad y gobernanza: supervisión editorial, revisión humana + IA, cumplimiento ético, consideraciones de privacidad, transparencia sobre la redacción asistida por IA.

• ✅ Backlinks y consenso externo: referencias autorizadas, menciones externas, verificación independiente, fundamentales para la credibilidad tanto en el consumo humano como en el de IA.

Las marcas que cumplen estos criterios disfrutan de una «resiliencia de visibilidad» significativamente mayor: obtienen buenos resultados en motores de búsqueda, LLM en la nube, agentes en el dispositivo y motores de IA verticales.

4. Riesgos y retos a gran escala

A pesar de los avances, la optimización de LLM en 2025 sigue conllevando un riesgo significativo:

• ⚠️ Fragmentación de modelos: la optimización para un modelo puede perjudicar el rendimiento de otros. Lo que funciona para un LLM en la nube puede confundir a los modelos en el dispositivo, y viceversa.

• ⚠️ Gastos generales de producción: la creación de contenido multiformato, rico en esquemas y de alta calidad requiere muchos recursos (imágenes, vídeo, metadatos, control de calidad, actualización).

• ⚠️ Riesgo de alucinaciones y desinformación: especialmente en ámbitos especializados o técnicos; el contenido descuidado asistido por IA sigue propagando errores.

• ⚠️ Carga de mantenimiento de datos: los datos estructurados, las páginas de entidades, las citas externas y los gráficos de conocimiento necesitan mantenimiento; la información obsoleta perjudica la credibilidad.

• ⚠️ Carrera armamentística competitiva: a medida que más marcas adoptan LLMO, el listón medio se eleva; el contenido de baja calidad pierde prioridad.

5. Lo que sugieren los datos (señales internas y externas de 2025)

Basándonos en estudios de casos agregados de equipos de SEO, auditorías de marketing, seguimiento de citas impulsado por IA y puntos de referencia de rendimiento en 2025:

• 🎯 Las páginas optimizadas para la legibilidad de LLM + datos estructurados experimentaron un aumento del 30-60 % en su aparición en cuadros de respuestas impulsados por IA, widgets de resumen y descripciones generales generativas, en comparación con el contenido tradicional únicamente.

• 📈 Las marcas con contenido multiformato (texto + imagen + esquema + preguntas frecuentes) tuvieron una mayor «recuperación multimodelo»: aparecieron de forma consistente en diferentes LLM, agentes en dispositivos y herramientas de búsqueda vertical.

• 🔁 Los ciclos de actualización de contenidos se acortaron: los contenidos de alto rendimiento necesitaban actualizaciones más frecuentes (ya que los LLM ingieren nuevos datos rápidamente), lo que empujó a los equipos hacia flujos de trabajo de actualización permanentes.

• 🔐 Los LLM de código abierto + los canales de inteligencia internos redujeron significativamente los costes: algunos equipos pequeños sustituyeron las costosas herramientas empresariales por sistemas de modelo abierto autohospedados, logrando entre el 70 % y el 80 % de conocimientos similares a una fracción del coste.

Estas señales favorecen claramente la inversión en una optimización LLM sólida en lugar de esfuerzos parciales y puntuales.

6. Predicciones: hacia dónde se dirige la optimización de LLM en 2026-2027

• 🔥 Los motores de búsqueda agenticos y los agentes de IA dominarán más interacciones, lo que significa que el contenido «orientado a tareas, rico en datos y que da respuestas primero» superará al contenido tradicional basado en clasificaciones.

• 🌍 La indexación multimodal y entre formatos será la norma: las imágenes, los vídeos, el audio, los clips de interfaz de usuario y los gráficos serán tan indexables y clasificables como el texto.

• 🏠 La IA integrada en los dispositivos y centrada en la privacidad filtrará gran parte del tráfico de búsqueda antes de que llegue a la nube, por lo que la optimización local del SEO y la IA local cobrarán mayor importancia.

• 🧠 Los LLM verticales/específicos de dominio cobrarán importancia: los modelos especializados para nichos (salud, derecho, software, finanzas) recompensarán el contenido profundamente preciso y consciente de la verticalidad.

• 📊 El análisis SEO en tiempo real y el control de calidad de contenidos impulsado por IA se convertirán en la norma: las auditorías continuas de la salud y la fiabilidad de los contenidos (esquema, precisión, alineación de entidades) se integrarán en los flujos de trabajo.

• 🤝 Los equipos híbridos de SEO (humanos + IA) superarán a los equipos puramente humanos o puramente impulsados por IA, equilibrando la escala con el juicio, la creatividad, el cumplimiento ético y la experiencia en el dominio.

7. Recomendaciones estratégicas para los equipos de marketing y SEO

Si desea liderar en 2026, debe:

1. Trate el contenido como un activo de datos, no solo como un texto de marketing.

2. Invierta en la creación de contenido multiformato (texto, imágenes, vídeo, tablas de datos).

3. Cree y mantenga datos estructurados + identidad de entidades: esquema, páginas de entidades, nomenclatura canónica, enlaces internos coherentes.

4. Utilice LLM de código abierto para complementar, no sustituir, su conjunto de herramientas de SEO.

5. Configure flujos de trabajo de control de calidad compatibles con la IA, combinando la revisión del editor con auditorías basadas en la IA.

6. Cree canales de actualización de contenido permanente: los LLM ingieren y consultan datos nuevos rápidamente.

7. Priorice la transparencia, las citas y la precisión, ya que los motores de IA premian en gran medida las señales de confianza.

8. Optimice para la visibilidad multimodelo, no solo para un motor de búsqueda dominante.

Conclusión

El año 2025 marca la transformación del SEO, que pasa de la optimización algorítmica a la optimización inteligente.

Ya no competimos solo con palabras clave y backlinks. Ahora competimos con modelos: sus datos de entrenamiento, sus motores de razonamiento, sus capas de recuperación, su representación del conocimiento.

Las marcas que triunfan son aquellas que ven su contenido no como páginas web estáticas, sino como activos de datos vivos: estructurados, legibles por máquinas, verificados, ricos en medios y optimizados para un ecosistema diverso de LLM, agentes y motores verticales.

Si el SEO en la década de 2010 consistía en vencer a los algoritmos, el SEO en la década de 2020 consiste en ganarse la confianza de la inteligencia, tanto artificial como humana.

El Informe de optimización de LLM de 2025 no es una retrospectiva. Es una hoja de ruta. Y el camino a seguir pertenece a aquellos que construyen con escala, claridad, credibilidad e inteligencia.