Cómo rastrean e indexan la web los LLM de forma diferente a Google

Introducción

Google ha dedicado 25 años a perfeccionar un sistema central:

rastrear → indexar → clasificar → servir

Pero los motores de búsqueda modernos basados en IA —ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot— funcionan con una arquitectura totalmente diferente:

rastrear → incrustar → recuperar → sintetizar

Estos sistemas no son motores de búsqueda en el sentido clásico. No clasifican documentos. No evalúan palabras clave. No calculan el PageRank.

En su lugar, los LLM comprimen la web en significados, almacenan esos significados como vectores y luego reconstruyen las respuestas basándose en:

• Comprensión semántica

• Señales de consenso

• patrones de confianza

• puntuación de recuperación

• razonamiento contextual

• claridad de entidades

• procedencia

Esto significa que los profesionales del marketing deben replantearse fundamentalmente cómo estructuran el contenido, definen las entidades y construyen la autoridad.

Esta guía desglosa cómo los LLM «rastrean» la web, cómo la «indexan» y por qué su proceso no se parece en nada al proceso de búsqueda tradicional de Google.

1. El proceso de Google frente a los procesos de los LLM

Comparemos los dos sistemas en los términos más sencillos posibles.

Proceso de Google (búsqueda tradicional)

Google sigue una arquitectura predecible de cuatro pasos:

1. Rastreo

Googlebot recopila páginas.

2. Indexación

Google analiza el texto, almacena tokens, extrae palabras clave y aplica señales de puntuación.

3. Clasificación

Los algoritmos (PageRank, BERT, directrices de calificación, etc.) determinan qué URL aparecen.

4. Servir

El usuario ve una lista clasificada de URL.

Este sistema da prioridad a las URL, los documentos y las palabras clave.

Proceso de LLM (búsqueda con IA + razonamiento del modelo)

Los LLM utilizan una pila completamente diferente:

1. Rastrear

Los agentes de IA obtienen contenido de la web abierta y de fuentes de alta confianza.

2. Incrustación

El contenido se transforma en incrustaciones vectoriales (representaciones densas de significado).

3. Recuperación

Cuando llega una consulta, un sistema de búsqueda semántica extrae los vectores que mejor coinciden, no las URL.

4. Sintetizar

El LLM fusiona la información en una respuesta narrativa, citando opcionalmente las fuentes.

Este sistema da prioridad al significado, a las entidades y al contexto.

En la búsqueda impulsada por LLM, la relevancia se calcula a través de relaciones, no de clasificaciones.

2. Cómo funciona realmente el rastreo LLM (nada que ver con Google)

Los sistemas LLM no funcionan con un rastreador monolítico. Utilizan capas de rastreo híbridas:

Capa 1: rastreo de datos de entrenamiento (masivo, lento, fundamental)

Esto incluye:

• Common Crawl

• Wikipedia

• conjuntos de datos gubernamentales

• materiales de referencia

• libros

• archivos de noticias

• sitios web de alta autoridad

• sitios de preguntas y respuestas

• fuentes académicas

• contenido con licencia

Este rastreo lleva meses, a veces años, y produce el modelo básico.

No se puede «optimizar» el SEO para este rastreo. Se puede influir en él a través de:

• enlaces externos de sitios web autorizados

• definiciones sólidas de entidades

• menciones generalizadas

• descripciones coherentes

Aquí es donde se forman por primera vez las incrustaciones de entidades.

Capa 2: rastreadores de recuperación en tiempo real (rápidos, frecuentes, limitados)

ChatGPT Search, Perplexity y Gemini tienen capas de rastreo en vivo:

• recuperadores en tiempo real

• bots bajo demanda

• detectores de contenido nuevo

• resolucionadores de URL canónicas

• rastreadores de citas

Estos se comportan de forma diferente a Googlebot:

• ✔ Recopilan muchas menos páginas

• ✔ Dan prioridad a las fuentes fiables

• ✔ Solo analizan secciones clave

• ✔ Crean resúmenes semánticos, no índices de palabras clave

• ✔ Almacenan incrustaciones, no tokens

Una página no necesita «clasificarse», solo tiene que ser fácil para el modelo extraer su significado.

Capa 3: canalizaciones RAG (generación aumentada por recuperación)

Muchos motores de búsqueda con IA utilizan sistemas RAG que funcionan como minomotores de búsqueda:

• Crean sus propias incrustaciones

• Mantienen sus propios índices semánticos

• Comprueban la actualidad del contenido

• Prefieren resúmenes estructurados.

• puntuando los documentos en función de su idoneidad para la IA

Esta capa es legible por máquina en primer lugar: la estructura es más importante que las palabras clave.

Capa 4: rastreo de modelos internos («rastreo suave»)

Incluso cuando los LLM no rastrean la web, «rastrean» su propio conocimiento:

• incrustaciones

• clústeres

• gráficos de entidades

• patrones de consenso

Cuando publicas contenido, los LLM evalúan:

• ¿Esto refuerza el conocimiento existente?

• ¿Contradice el consenso?

• ¿Aclara las entidades ambiguas?

• ¿Mejora la confianza en los hechos?

Este rastreo suave es donde los LLMO cobran mayor importancia.

3. Cómo los LLM «indexan» la web (completamente diferente a Google)

El índice de Google almacena:

• tokens

• Palabras clave

• índices invertidos

• metadatos de página

• gráficos de enlaces

• señales de actualidad

Los LLM almacenan:

• ✔ vectores (significado denso)

• ✔ clústeres semánticos

• ✔ relaciones entre entidades

• ✔ mapas conceptuales

• ✔ representaciones consensuadas

• ✔ ponderaciones de probabilidad factual

• ✔ señales de procedencia

Esta diferencia no puede ser subestimada:

**Google indexa documentos.

Los LLM indexan el significado.**

No se optimiza para la indexación, se optimiza para la comprensión.

4. Las seis etapas de la «indexación» de los LLM

Cuando un LLM ingesta tu página, esto es lo que ocurre:

Etapa 1: fragmentación

Tu página se divide en bloques de significado (no párrafos).

Contenido bien estructurado = fragmentos predecibles.

Etapa 2: Incrustación

Cada fragmento se convierte en un vector, una representación matemática del significado.

Redacción débil o poco clara = incrustaciones ruidosas.

Etapa 3: extracción de entidades

Los LLM identifican entidades como:

• Ranktracker

• investigación de palabras clave

• análisis de backlinks

• AIO

• herramientas SEO

• Nombres de la competencia

Si sus entidades son inestables → la indexación falla.

Etapa 4: vinculación semántica

Los LLM conectan su contenido con:

• conceptos relacionados

• marcas relacionadas

• temas agrupados

• definiciones canónicas

Clústeres débiles = enlaces semánticos débiles.

Etapa 5: alineación consensuada

Los LLM comparan sus datos con:

• Wikipedia

• fuentes gubernamentales

• sitios web de alta autoridad

• definiciones establecidas

Contradicciones = penalización.

Etapa 6: puntuación de confianza

Los LLM asignan ponderaciones de probabilidad a su contenido:

• ¿Qué grado de fiabilidad tiene?

• ¿Qué grado de coherencia tiene?

• ¿Qué grado de originalidad tiene?

• ¿En qué medida se ajusta a las fuentes autorizadas?

• ¿Es estable a lo largo del tiempo?

Estas puntuaciones determinan si se le utiliza en respuestas generativas.

5. Por qué la «indexación» de los LLM hace que las tácticas de SEO queden obsoletas

Algunas consecuencias importantes:

• ❌ Las palabras clave no determinan la relevancia.

La relevancia proviene del significado semántico, no de la coincidencia de cadenas.

• ❌ Los enlaces tienen diferente importancia.

Los backlinks refuerzan la estabilidad y el consenso de las entidades, no el PageRank.

• ❌ El contenido escaso se ignora al instante.

Si no puede crear incrustaciones estables, es inútil.

• ❌ El contenido duplicado destruye la confianza.

Los LLM restan importancia a los patrones repetidos y al texto no original.

• ❌ E-A-T evoluciona hacia la procedencia.

Ya no se trata de «señales de experiencia», sino de autenticidad y fiabilidad trazables.

• ❌ Las granjas de contenido se derrumban.

Los LLM suprimen las páginas con baja originalidad y procedencia.

• ❌ El posicionamiento no existe, pero las citas sí.

Visibilidad = ser elegido durante la síntesis.

6. Qué prefieren los LLM en el contenido web (los nuevos factores de clasificación)

Las principales características que priorizan los LLM:

• ✔ definiciones claras

• ✔ Entidades estables

• ✔ Contenido estructurado

• ✔ Alineación consensuada

• ✔ Gran profundidad temática

• ✔ Esquema

• ✔ Ideas originales

• ✔ atribución del autor

• ✔ Baja ambigüedad

• ✔ Clústeres coherentes

• ✔ fuentes de gran autoridad

• ✔ Hechos reproducibles

• ✔ Formato lógico

Si tu contenido cumple todos estos requisitos → se convierte en «preferido por los LLM».

Si no → se vuelve invisible.

7. Diferencias prácticas a las que deben adaptarse los profesionales del marketing

**Google premia las palabras clave.

Los LLM premian la claridad.**

**Google premia los backlinks.

Los LLM premian el consenso.**

**Google premia la relevancia.

Los LLM premian la autoridad semántica.**

**Google clasifica los documentos.

Los LLM seleccionan la información.**

**Google indexa páginas.

Los LLM incorporan significado.**

Estas diferencias no son insignificantes. Requieren reconstruir toda la estrategia de contenido.

Reflexión final:

No estás optimizando para un rastreador, estás optimizando para un sistema de inteligencia

Googlebot es un recopilador. Los LLM son intérpretes.

Google almacena datos. Los LLM almacenan significado.

Google clasifica las URL. Los LLM razonan con conocimiento.

Este cambio exige un nuevo enfoque, basado en:

• Estabilidad de las entidades

• definiciones canónicas

• contenido estructurado

• grupos semánticos

• consenso entre fuentes

• procedencia

• fiabilidad

• claridad

No se trata de una evolución del SEO, sino de una sustitución del sistema de búsqueda.

Si quieres visibilidad en 2025 y más allá, debes optimizar para cómo la IA ve la web, no para cómo Google ve la web.