LLMO (optimización para grandes modelos de lenguaje)
Esta página también está disponible en inglés.
LLMO (optimización para grandes modelos de lenguaje) es la práctica de mejorar cómo describen y recomiendan una marca los grandes modelos de lenguaje, como los que hay detrás de ChatGPT y Gemini, publicando información precisa y coherente tanto en los datos con los que aprenden los modelos como en las páginas que consultan al responder.
¿Qué es LLMO?
LLMO trata el propio modelo de lenguaje como aquello que hay que optimizar. Un modelo responde a una pregunta sobre una marca a partir de dos fuentes: lo que absorbió durante el entrenamiento, que puede tener meses o años de antigüedad, y lo que recupera de la web en tiempo real en el momento de responder. LLMO actúa sobre ambas. La parte del entrenamiento es lenta e indirecta: procura que tus propias páginas, tus fichas en directorios, tus perfiles de reseñas y la cobertura de prensa recojan los mismos datos actualizados, para que la próxima versión del modelo aprenda una imagen fiel. La parte de la recuperación es más rápida: ofrece a los motores que buscan en la web una página clara y fácil de citar para cada pregunta que hacen tus compradores.
En la práctica, el trabajo se parece más a poner orden en tus entidades que a trabajar las palabras clave: un nombre y una descripción coherentes para la empresa y para cada producto, datos expresados con claridad en lugar de insinuados, y esos mismos datos corroborados por fuentes externas en las que un modelo probablemente confíe. Desde fuera rara vez se ve cuánto influye una sola fuente en un modelo, y por eso LLMO se juzga por su resultado: lo que los motores dicen realmente de ti.
Ejemplo
Una empresa se da cuenta de que un asistente de IA la describe con un nombre de producto que retiró hace dos años. Publica en su propio sitio una descripción clara y actualizada de sus productos y pide a los directorios y sitios de reseñas que la mencionan que actualicen sus fichas. Los motores que consultan páginas en tiempo real adoptan el nombre nuevo en cuanto vuelven a rastrear esas páginas; los que responden a partir de sus datos de entrenamiento solo se ponen al día cuando se actualiza su modelo.
LLMO, GEO y AEO: en qué se diferencian
Las tres etiquetas describen el mismo trabajo desde ángulos distintos, y la mayoría de los equipos las usan indistintamente. La diferencia está en lo que cada una pone en primer plano.
| Término | Significado | Pone el acento en |
|---|---|---|
| LLMO | Optimización para grandes modelos de lenguaje | El modelo: lo que cree sobre una marca, a partir de sus datos de entrenamiento y de lo que recupera |
| GEO | Optimización para motores generativos | El motor: cómo componen una respuesta los sistemas generativos, como los asistentes de chat con IA y la búsqueda con IA |
| AEO | Optimización para motores de respuesta | El resultado: aparecer mencionado y citado en la respuesta que recibe una persona |
Si quieres una sola regla: di AEO cuando hables del resultado, GEO cuando hables de los sistemas y LLMO cuando lo que importa es cómo entiende el propio modelo tu marca. La comparación completa está en GEO, AEO y LLMO.
Por qué importa
Algunas respuestas se basan sobre todo en lo que un modelo aprendió durante el entrenamiento, que puede ir por detrás de tus productos y tu posicionamiento actuales. Otras se basan en la recuperación en tiempo real. Tener información coherente y precisa en tu sitio y en las fuentes externas que te mencionan ayuda en ambos casos, y es la única parte de la imagen que un modelo tiene de ti que controlas tú.
Cómo lo aborda Stellarcast
Stellarcast mide el resultado al que aspira LLMO: si cada motor de IA que monitoriza menciona y cita tu marca en las preguntas que hacen tus compradores, por mercado, con un rango P25-P75, y qué competidor se mencionó cuando no apareciste tú. Así el trabajo de LLMO tiene un antes y un después.
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