Cómo funcionan los LLM: Tokens, parámetros y datos de entrenamiento

Introducción

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) ocupan ahora un lugar central en el marketing moderno. Impulsan la búsqueda con IA, reescriben el recorrido del cliente, potencian los flujos de trabajo de contenido y dan forma a la manera en que las personas descubren la información. Sin embargo, la mayoría de las explicaciones sobre los LLM caen en dos extremos: demasiado superficiales («¡la IA escribe palabras!») o demasiado técnicas («¡autoatención a través de bloques transformadores multitesta!»).

Los profesionales del marketing necesitan algo diferente: una comprensión clara, precisa y estratégica de cómo funcionan realmente los LLM y, en concreto, cómo los tokens, los parámetros y los datos de entrenamiento dan forma a las respuestas que generan los sistemas de IA.

Porque una vez que comprendes lo que buscan estos sistemas, y cómo interpretan tu sitio web, puedes optimizar tu contenido de manera que influya directamente en los resultados de los LLM. Esto es esencial, ya que plataformas como ChatGPT Search, Perplexity, Gemini y Bing Copilot sustituyen cada vez más la búsqueda tradicional por respuestas generadas.

Esta guía desglosa la mecánica de los LLM en conceptos prácticos que son importantes para la visibilidad, la autoridad y la estrategia SEO/AIO/GEO preparada para el futuro.

¿Qué impulsa un LLM?

Los LLM se basan en tres ingredientes fundamentales:

1. Tokens: cómo se descompone el texto

2. Parámetros: la «memoria» y la lógica del modelo

3. Datos de entrenamiento: lo que aprende el modelo

Juntos, forman el motor que hay detrás de cada respuesta generada, cita y resultado de búsqueda de IA.

Analicemos cada capa de forma clara, profunda y sin rodeos.

1. Tokens: los bloques de construcción de la inteligencia lingüística

Los LLM no leen el texto como los humanos. No ven frases, párrafos ni siquiera palabras completas. Ven tokens, pequeñas unidades de lenguaje, a menudo subpalabras.

Ejemplo:

«Ranktracker es una plataforma de SEO».

... podría convertirse en:

["Rank", "tracker", " es", " un", " SEO", " plataforma", "."]

¿Por qué es esto importante para los profesionales del marketing?

Porque los tokens determinan el coste, la claridad y la interpretación.

Los tokens influyen en:

• ✔️ Cómo se segmenta tu contenido

Si utiliza terminología inconsistente («Ranktracker», «Rank Tracker», «Rank-Tracker»), el modelo puede tratarlas como incrustaciones diferentes, lo que debilita las señales de entidad.

• ✔️ Cómo se representa su significado

Las frases cortas y claras reducen la ambigüedad de los tokens y aumentan la interpretabilidad.

• ✔️ La probabilidad de que tu contenido sea recuperado o citado

Los LLM prefieren contenidos que se convierten en secuencias de tokens limpias y sin ambigüedades.

Mejores prácticas de tokenización para los profesionales del marketing:

• Utiliza nombres de marca y productos coherentes

• Evite frases complejas e innecesariamente largas

• Utilice encabezados y definiciones claros

• Coloque los resúmenes de datos en la parte superior de las páginas

• Mantenga una terminología estandarizada en todo su sitio web

Herramientas como Ranktracker's Web Audit ayudan a detectar inconsistencias en la redacción, la estructura y la claridad del contenido, todos ellos aspectos importantes para la interpretación a nivel de token.

2. Parámetros: la «memoria neuronal» del modelo

Los parámetros son donde un LLM almacena lo que ha aprendido.

GPT-5, por ejemplo, tiene billones de parámetros. Los parámetros son las conexiones ponderadas que determinan cómo el modelo predice el siguiente token y realiza el razonamiento.

En términos prácticos:

Tokens = entrada

Parámetros = inteligencia

Salida = respuesta generada

Los parámetros codifican:

• estructura lingüística

• relaciones semánticas

• asociaciones fácticas

• patrones observados en la web

• comportamientos de razonamiento

• preferencias estilísticas

• reglas de alineación (lo que el modelo puede decir)

Los parámetros determinan:

✔️ Si el modelo reconoce tu marca

✔️ Si te asocia con temas específicos

✔️ Si se le considera digno de confianza

✔️ Si tu contenido aparece en las respuestas generadas

Si su marca aparece de forma inconsistente en la web, los parámetros almacenan una representación desordenada. Si su marca se refuerza de forma consistente en dominios autorizados, los parámetros almacenan una representación sólida.

Por eso, el SEO de entidades, AIO y GEO ahora son más importantes que las palabras clave.

3. Datos de entrenamiento: donde los LLM aprenden todo lo que saben

Los LLM se entrenan con conjuntos de datos masivos que incluyen:

• sitios web

• libros

• artículos académicos

• documentación de productos

• contenido social

• código

• fuentes de conocimiento seleccionadas

• conjuntos de datos públicos y con licencia

Estos datos enseñan al modelo:

1. Cómo se ve el lenguaje

2. Cómo se relacionan los conceptos entre sí

3. Qué hechos aparecen de forma consistente

4. Qué fuentes son fiables

5. Cómo resumir y responder preguntas

El entrenamiento no es memorización, es aprendizaje de patrones.

Un LLM no almacena copias exactas de sitios web, sino relaciones estadísticas entre tokens e ideas.

Significado:

Si tus señales fácticas son confusas, escasas o inconsistentes... → el modelo aprende una representación difusa de tu marca.

Si tus señales son claras, autorizadas y se repiten en muchos sitios... → el modelo forma una representación sólida y estable, que es más probable que aparezca en:

• Respuestas de IA

• Citas

• Resúmenes

• Recomendaciones de productos

• resúmenes de temas

Por eso los backlinks, la coherencia de las entidades y los datos estructurados son más importantes que nunca. Refuerzan los patrones que los LLM aprenden durante el entrenamiento.

Ranktracker lo respalda a través de:

• Comprobador de backlinks → autoridad

• Monitor de backlinks → estabilidad

• Comprobador SERP → mapeo de entidades

• Auditoría web → claridad estructural

Cómo los LLM utilizan conjuntamente tokens, parámetros y datos de entrenamiento

Aquí tienes el proceso completo simplificado:

Paso 1: introduces una indicación

El LLM divide su entrada en tokens.

Paso 2: el modelo interpreta el contexto

Cada token se convierte en una incrustación, que representa el significado.

Paso 3: se activan los parámetros

Billones de pesos determinan qué tokens, ideas o hechos son relevantes.

Paso 4: el modelo realiza predicciones

El modelo genera el siguiente token más probable, uno por uno.

Paso 5: se refina el resultado

Las capas adicionales pueden:

• Recuperación de datos externos (RAG)

• verificar datos

• aplicar reglas de seguridad/alineación

• reclasificar las posibles respuestas

Paso 6: se ve la respuesta final

Limpia, estructurada, aparentemente «inteligente», pero construida íntegramente a partir de la interacción de tokens, parámetros y patrones aprendidos a partir de los datos.

Por qué es importante para los profesionales del marketing

Porque cada etapa afecta a la visibilidad:

Si tu contenido se tokeniza mal → La IA te malinterpreta

Si su marca no está bien representada en los datos de entrenamiento → la IA lo ignora

Si las señales de tu entidad son débiles → la IA no te citará

Si tus datos son inconsistentes → la IA alucina sobre ti

Los LLM reflejan el internet del que aprenden.

Usted moldea la comprensión que el modelo tiene de su marca mediante:

• publicar contenido claro y estructurado

• crear grupos temáticos profundos

• obtener backlinks autorizados

• mantener la coherencia en todas las páginas

• reforzar las relaciones entre entidades

• actualizar la información obsoleta o contradictoria

Esto es optimización práctica de LLM, la base de AIO y GEO.

Conceptos avanzados que los profesionales del marketing deben conocer

1. Ventanas de contexto

Los LLM solo pueden procesar un número determinado de tokens a la vez. Una estructura clara garantiza que su contenido «encaje» en la ventana de forma más eficaz.

2. Incrustaciones

Son representaciones matemáticas del significado. Su objetivo es reforzar la posición de su marca en el espacio de incrustación mediante la coherencia y la autoridad.

3. Generación aumentada por recuperación (RAG)

Los sistemas de IA extraen cada vez más datos en tiempo real antes de generar respuestas. Si sus páginas son claras y objetivas, es más probable que se recuperen.

4. Alineación de modelos

Las capas de seguridad y políticas afectan a las marcas o tipos de datos que pueden aparecer en las respuestas. El contenido estructurado y fidedigno aumenta la fiabilidad.

5. Fusión multimodelo

Los motores de búsqueda de IA ahora combinan:

• LLM

• Clasificación de búsqueda tradicional

• Bases de datos de referencia

• Modelos de actualidad

• Motores de recuperación

Esto significa que un buen SEO + una buena AIO = máxima visibilidad LLM.

Conceptos erróneos comunes

• ❌ «Los LLM memorizan sitios web».

Aprenden patrones, no páginas.

• ❌ «Cuantas más palabras clave, mejores resultados».

Las entidades y la estructura son más importantes.

• ❌ «Los LLM siempre alucinan aleatoriamente».

Las alucinaciones suelen provenir de señales de entrenamiento contradictorias: corríjalas en su contenido.

• ❌ «Los backlinks no importan en las búsquedas con IA».

Son más importantes: la autoridad afecta a los resultados del entrenamiento.

El futuro: la búsqueda con IA se basa en tokens, parámetros y credibilidad de la fuente

Los LLM seguirán evolucionando:

• Ventanas de contexto más amplias

• Recuperación más en tiempo real

• Capas de razonamiento más profundas

• Comprensión multimodal

• base factual más sólida

• citas más transparentes

Pero los fundamentos siguen siendo los mismos:

Si alimentas a Internet con buenas señales, los sistemas de IA mejorarán en la representación de tu marca.

Las empresas que triunfen en la búsqueda generativa serán aquellas que comprendan lo siguiente:

Los LLM no son solo generadores de contenido, son intérpretes del mundo. Y su marca forma parte del mundo que están aprendiendo.**