{"id":19831,"date":"2025-04-15T16:02:24","date_gmt":"2025-04-16T00:02:24","guid":{"rendered":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/?p=19831"},"modified":"2025-08-28T05:50:12","modified_gmt":"2025-08-28T13:50:12","slug":"llm-aplanan-originalidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/llm-aplanan-originalidad\/","title":{"rendered":"Los LLM no recompensan la originalidad, la aplanan"},"content":{"rendered":"<div class=\"intro-txt\">La originalidad est\u00e1 idealizada, especialmente en tecnolog\u00eda y marketing. Nos dicen que \u201cpensemos diferente\u201d, que acu\u00f1emos nuevos t\u00e9rminos, que seamos pioneros en ideas que nadie ha escuchado antes y que compartamos nuestro liderazgo de pensamiento.<\/div>\n<p>Pero en la era de la b\u00fasqueda impulsada por la IA, la originalidad no es la bendici\u00f3n que creemos que es. Incluso podr\u00eda ser un lastre\u2026 o, en el mejor de los casos, un juego a largo plazo sin garant\u00edas.<\/p>\n<p>Porque aqu\u00ed est\u00e1 la inc\u00f3moda verdad: los LLM no recompensan a los primeros. Recompensan el consenso.<\/p>\n<p>Si m\u00faltiples fuentes no respaldan ya una nueva idea, puede que no exista. Puedes acu\u00f1ar un concepto, publicarlo, incluso clasificarlo en n\u00famero 1 en Google\u2026 y a\u00fan as\u00ed ser invisible para los grandes modelos de lenguaje. Hasta que otros le hagan eco, la reformulen y la difundan, tu originalidad no importar\u00e1.<\/p>\n<p>En un mundo donde la IA resume en lugar de explorar, la originalidad necesita una multitud antes de ganarse el derecho a ser citada.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"El experimento accidental que desat\u00f3 esta epifan\u00eda\" data-section=\"experimento-accidental-desato-epifania\">\n<h2>El experimento accidental que desat\u00f3 esta epifan\u00eda<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>No me propuse intencionalmente probar c\u00f3mo los LLM manejan las ideas originales, pero la curiosidad me golpe\u00f3 tarde una noche, y termin\u00e9 haciendo precisamente eso.<\/p>\n<p>Mientras escrib\u00eda un post sobre<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/multilingual-seo\/\"> SEO multiling\u00fce<\/a>, acu\u00f1\u00e9 un nuevo marco, algo que llamamos la <em>Matriz SEO Multiling\u00fce de Ahrefs<\/em>.<\/p>\n<p>Es un concepto nuevo dise\u00f1ado para agregar ganancia de informaci\u00f3n al art\u00edculo. Lo tratamos como una pieza de<a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/how-to-become-a-thought-leader\/\"> liderazgo de pensamiento<\/a> que tiene el potencial de dar forma a c\u00f3mo las personas piensan sobre el tema en el futuro. Tambi\u00e9n creamos una tabla personalizada e imagen de la matriz.<\/p>\n<p>As\u00ed es como se&nbsp;ve:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-19834 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1-ejemplo-ahrefs-matriz-seo-multilingue.webp\" alt=\"Ejemplo de la Matriz de SEO Multiling\u00fce de Ahrefs utilizada para mostrar c\u00f3mo las variaciones en la segmentaci\u00f3n regional y ling\u00fc\u00edstica conducen a diferentes oportunidades de SEO.\" width=\"1172\" height=\"1813\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1-ejemplo-ahrefs-matriz-seo-multilingue.webp 1172w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1-ejemplo-ahrefs-matriz-seo-multilingue-275x425.webp 275w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1-ejemplo-ahrefs-matriz-seo-multilingue-768x1188.webp 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1-ejemplo-ahrefs-matriz-seo-multilingue-993x1536.webp 993w\" sizes=\"auto, (max-width: 1172px) 100vw, 1172px\"><\/p>\n<p>El art\u00edculo ocup\u00f3 el primer lugar para \u201cmatriz SEO multiling\u00fce\u201d. La imagen apareci\u00f3 en la AI Overview de Google. Fuimos citados, enlazados y presentados visualmente, exactamente el tipo de rendimiento SEO que esperar\u00edas de contenido original y \u00fatil (especialmente al buscar una palabra clave de coincidencia exacta).<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-19835 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2-ahrefs-multilingue-seo-matriz-citada-google.webp\" alt=\"La Matriz de SEO Multiling\u00fce de Ahrefs citada por Google en las Descripciones Generativas con IA como un marco utilizado para organizar un sitio web para m\u00faltiples idiomas y regiones.\" width=\"1397\" height=\"466\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2-ahrefs-multilingue-seo-matriz-citada-google.webp 1397w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2-ahrefs-multilingue-seo-matriz-citada-google-680x227.webp 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2-ahrefs-multilingue-seo-matriz-citada-google-768x256.webp 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1397px) 100vw, 1397px\"><\/p>\n<p>Pero, la respuesta de texto generada por IA alucin\u00f3 una definici\u00f3n y se desvi\u00f3 del punto porque utiliz\u00f3 otras fuentes que hablan m\u00e1s generalmente sobre el tema principal, el SEO multiling\u00fce.<\/p>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">TIP<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p>Puedes verificar tu visibilidad en las Overviews de IA utilizando <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/brand-radar\">Brand Radar de Ahrefs<\/a>. Busca tu marca junto con temas centrales o comparada con competidores y ve cu\u00e1nta visibilidad tambi\u00e9n est\u00e1s obteniendo:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-19836 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/3-ahrefs-brand-aadar-ai-overview-vsibility.jpg\" alt=\"Brand Radar de Ahrefs para el seguimiento de la visibilidad en las Descripciones Generativas con IA\" width=\"871\" height=\"781\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/3-ahrefs-brand-aadar-ai-overview-vsibility.jpg 871w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/3-ahrefs-brand-aadar-ai-overview-vsibility-474x425.jpg 474w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/3-ahrefs-brand-aadar-ai-overview-vsibility-768x689.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 871px) 100vw, 871px\"><\/p>\n<\/div><\/div>\n<p>Siguiendo mi curiosidad, luego consult\u00e9 varios LLM, incluyendo ChatGPT (4o), GPT Search y Perplexity, para ver cu\u00e1nta visibilidad este concepto original podr\u00eda realmente obtener.<\/p>\n<p>El patr\u00f3n general que observ\u00e9 es que todos los&nbsp;LLM:<\/p>\n<ul>\n<li>Ten\u00edan acceso al art\u00edculo e imagen<\/li>\n<li>Ten\u00edan la capacidad de citarlo en sus respuestas<\/li>\n<li>Incluyeron el t\u00e9rmino exacto <em>m\u00faltiples<\/em> veces en las respuestas<\/li>\n<li>Alucinaron una definici\u00f3n de informaci\u00f3n gen\u00e9rica<\/li>\n<li>Nunca mencionaron mi nombre o Ahrefs, es decir, los creadores<\/li>\n<li>Cuando se les volvi\u00f3 a preguntar, frecuentemente nos daban cero visibilidad<\/li>\n<\/ul>\n<p>En general, se sinti\u00f3 acad\u00e9micamente deshonesto. Como si nuestro contenido fuera citado correctamente en las notas al pie (a veces), pero el t\u00e9rmino original que hab\u00edamos acu\u00f1ado se repitiera en las respuestas mientras se parafraseaban otras fuentes no relacionadas (casi siempre).<\/p>\n<div id=\"attachment_19837\" style=\"width: 1190px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-19837\" class=\"wp-image-19837 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/4-respuesta-chatgpt.jpg\" alt=\"Respuesta de ChatGPT cuando se le pregunt\u00f3 sobre la Matriz de SEO Multiling\u00fce, alucinando una respuesta a pesar de citar el art\u00edculo de Ahrefs como referencia.\" width=\"1180\" height=\"2048\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/4-respuesta-chatgpt.jpg 1180w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/4-respuesta-chatgpt-245x425.jpg 245w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/4-respuesta-chatgpt-768x1333.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/4-respuesta-chatgpt-885x1536.jpg 885w\" sizes=\"auto, (max-width: 1180px) 100vw, 1180px\"><p id=\"caption-attachment-19837\" class=\"wp-caption-text\">Respuesta de ChatGPT cuando se le pregunt\u00f3 sobre la Matriz de SEO Multiling\u00fce, alucinando una respuesta a pesar de citar el art\u00edculo de Ahrefs como referencia. Adem\u00e1s, la cita al art\u00edculo era visible solamente al hacer&nbsp;clic.<\/p><\/div>\n<p>Tambi\u00e9n se sinti\u00f3 como si el concepto fuera absorbido en la definici\u00f3n general de \u201cSEO multiling\u00fce\u201d.<\/p>\n<p>Ese momento es lo que desat\u00f3 la epifan\u00eda: <strong>los LLM no recompensan la originalidad. La aplanan.<\/strong><\/p>\n<p>Este no fue un experimento riguroso, fue m\u00e1s como un seguimiento curioso. Especialmente porque comet\u00ed algunos errores en la publicaci\u00f3n original que probablemente dificultaron que los LLM se aferraran a una definici\u00f3n expl\u00edcita.<\/p>\n<p>Sin embargo, expuso algo interesante que me hizo reconsiderar cu\u00e1n f\u00e1cil podr\u00eda ser ganar menciones en las respuestas de los LLM. Es lo que yo considero como \u201caplanamiento de los&nbsp;LLM\u201d.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-section=\"problema-aplanamiento-llm\">\n<h2><strong>El problema del \u201caplanamiento de los&nbsp;LLM\u201d<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>El aplanamiento de los LLM es lo que sucede cuando los grandes modelos de lenguaje pasan por alto el matiz, la originalidad y las ideas innovadoras en favor de res\u00famenes simplificados y basados en el consenso. Al hacerlo, comprimen voces distintas e ideas nuevas en la versi\u00f3n m\u00e1s segura y estad\u00edsticamente reforzada de un&nbsp;tema.<\/p>\n<p>Esto puede ocurrir a un nivel micro y&nbsp;macro.<\/p>\n<h3>Aplanamiento Micro de los&nbsp;LLM<\/h3>\n<p>El aplanamiento micro de los LLM ocurre a nivel de tema donde los LLM reformulan y sintetizan el conocimiento en sus respuestas para ajustarse al consenso o al patr\u00f3n m\u00e1s autoritario sobre ese&nbsp;tema.<\/p>\n<div id=\"attachment_19838\" style=\"width: 1810px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-19838\" class=\"wp-image-19838 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-llms-aplanan-originalidad-micro-nivel.webp\" alt=\"C\u00f3mo los LLMs aplanan la originalidad a un nivel micro para temas individuales.\" width=\"1800\" height=\"928\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-llms-aplanan-originalidad-micro-nivel.webp 1800w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-llms-aplanan-originalidad-micro-nivel-680x351.webp 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-llms-aplanan-originalidad-micro-nivel-768x396.webp 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-llms-aplanan-originalidad-micro-nivel-1536x792.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1800px) 100vw, 1800px\"><p id=\"caption-attachment-19838\" class=\"wp-caption-text\">Ilustraci\u00f3n de c\u00f3mo los LLM reformulan la distribuci\u00f3n del conocimiento. Un tema con conocimiento establecido y poca innovaci\u00f3n (izquierda) contrasta con uno con alta innovaci\u00f3n (centro), donde ideas emergentes se integran. Los LLM (derecha) tienden a excluir ideas y a \u201caplanar\u201d las novedosas hacia un consenso emergente dentro del conocimiento central.<\/p><\/div>\n<p>Hay casos l\u00edmite donde esto no ocurre, y por supuesto, puedes preguntar a los LLM por respuestas m\u00e1s matizadas.<\/p>\n<p>Sin embargo, dado lo que sabemos sobre c\u00f3mo funcionan los LLM, probablemente seguir\u00e1n luchando para conectar un concepto con una fuente distinta con precisi\u00f3n.<a href=\"https:\/\/help.openai.com\/en\/articles\/7842364-how-chatgpt-and-our-foundation-models-are-developed\"> OpenAI explica esto<\/a> usando el ejemplo de un profesor que sabe mucho sobre su materia pero no puede recordar con precisi\u00f3n d\u00f3nde aprendi\u00f3 cada pieza distinta de informaci\u00f3n.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-19839 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/6-screenshot-open-ai-uso-chatgpt.jpg\" alt=\"Captura de pantalla del ejemplo de Open AI sobre c\u00f3mo ChatGPT utiliza datos de entrenamiento en sus respuestas.\" width=\"1828\" height=\"514\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/6-screenshot-open-ai-uso-chatgpt.jpg 1828w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/6-screenshot-open-ai-uso-chatgpt-680x191.jpg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/6-screenshot-open-ai-uso-chatgpt-768x216.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/6-screenshot-open-ai-uso-chatgpt-1536x432.jpg 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1828px) 100vw, 1828px\"><\/p>\n<p>Entonces, en muchos casos, las nuevas ideas simplemente se absorben en el conjunto general de conocimiento del&nbsp;LLM.<\/p>\n<p>Dado que los LLM funcionan sem\u00e1nticamente (basado en el significado, no en coincidencias exactas de palabras), incluso si buscas un concepto exacto (como lo hice para la \u201cmatriz SEO multiling\u00fce\u201d), tendr\u00e1n dificultades para conectar ese concepto con una persona o marca espec\u00edfica que lo origin\u00f3.<\/p>\n<p>Es por eso que las ideas originales tienden a suavizarse para que encajen en el consenso sobre un tema o no se incluyen en absoluto.<\/p>\n<h3>Aplanamiento Macro de los&nbsp;LLM<\/h3>\n<p>El aplanamiento macro de los LLM puede ocurrir con el tiempo a medida que las nuevas ideas luchan por surgir en las respuestas de LLM, \u201caplanando\u201d nuestra exposici\u00f3n a la innovaci\u00f3n y las exploraciones de nuevas ideas sobre un&nbsp;tema.<\/p>\n<div id=\"attachment_19840\" style=\"width: 1610px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-19840\" class=\"wp-image-19840 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7-llm-aplanamiento-macro-nivel.webp\" alt=\"C\u00f3mo el aplanamiento de los LLMs ocurre a un nivel macro, reduciendo la visibilidad de nuevas ideas en las respuestas con el tiempo.\" width=\"1600\" height=\"1418\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7-llm-aplanamiento-macro-nivel.webp 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7-llm-aplanamiento-macro-nivel-480x425.webp 480w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7-llm-aplanamiento-macro-nivel-768x681.webp 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7-llm-aplanamiento-macro-nivel-1536x1361.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><p id=\"caption-attachment-19840\" class=\"wp-caption-text\">La gr\u00e1fica muestra c\u00f3mo la visibilidad de ideas originales (eje Y) evoluciona con el tiempo (eje X). Sin LLM (l\u00ednea rosa), la visibilidad aumenta continuamente. Con LLM (l\u00ednea azul), la visibilidad de nuevas ideas se aplana tras alcanzarse un \u201cconsenso\u201d o patr\u00f3n dominante, fen\u00f3meno denominado como \u201caplanamiento\u201d de los&nbsp;LLM.<\/p><\/div>\n<p>Este concepto se aplica en todos los \u00e1mbitos, cubriendo todas las nuevas ideas que las personas crean y comparten. Debido al aplanamiento que puede ocurrir a nivel de tema, significa que los LLM podr\u00edan mostrar menos ideas nuevas con el tiempo, tendiendo a repetir la informaci\u00f3n o los puntos de vista m\u00e1s dominantes sobre un&nbsp;tema.<\/p>\n<p>Esto sucede no porque las nuevas ideas dejen de acumularse, sino porque los LLM reescriben y resumen el conocimiento, a menudo alucinando sus respuestas.<\/p>\n<p>En ese proceso, tienen el potencial de dar forma a nuestra exposici\u00f3n al conocimiento de formas que otras tecnolog\u00edas (como los motores de b\u00fasqueda) no pueden.<\/p>\n<p>A medida que la visibilidad de las ideas originales o los nuevos conceptos se aplana, eso significa que muchos creadores y marcas m\u00e1s nuevos o m\u00e1s peque\u00f1os pueden tener dificultades para ser vistos en las respuestas de&nbsp;LLM.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"\u00bfC\u00f3mo es esto diferente del statu quo pre-LLM?\" data-section=\"diferente-statu-quo-pre-llm\">\n<h2><strong>\u00bfC\u00f3mo es esto diferente del statu quo pre-LLM?<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>El <em>statu quo<\/em> pre-LLM era c\u00f3mo Google mostraba la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Normalmente, si el contenido estaba en el \u00edndice de Google, pod\u00edas verlo en los resultados de b\u00fasqueda al instante cada vez que lo buscabas. Especialmente al buscar una frase \u00fanica que solo tu contenido usaba.<\/p>\n<p>El listado de tu marca en los resultados de b\u00fasqueda mostrar\u00eda las partes de tu contenido que coinciden con la consulta textualmente:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-19841\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/8-screenshot-google-search-post.webp\" alt=\"Captura de pantalla de un resultado de b\u00fasqueda de Google para la publicaci\u00f3n de SEO multiling\u00fce de Ahrefs.\" width=\"998\" height=\"223\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/8-screenshot-google-search-post.webp 998w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/8-screenshot-google-search-post-680x152.webp 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/8-screenshot-google-search-post-768x172.webp 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 998px) 100vw, 998px\"><\/p>\n<p>Eso es gracias a la parte \u201cl\u00e9xica\u201d del motor de b\u00fasqueda de Google que todav\u00eda funciona bas\u00e1ndose en la coincidencia de cadenas de palabras.<\/p>\n<p>Pero ahora, incluso cuando una idea es correcta, incluso cuando es \u00fatil, incluso cuando ocupa el puesto n\u00famero 1 en la b\u00fasqueda, si no se ha repetido lo suficiente en las fuentes, los LLM a menudo no la mostrar\u00e1n. Tambi\u00e9n puede que no aparezca en las AI Overviews de Google a pesar de ocupar el puesto n\u00famero 1 org\u00e1nicamente.<\/p>\n<p>Incluso si buscas un t\u00e9rmino \u00fanico que solo tu contenido usa, como lo hice para la \u201cmatriz SEO multiling\u00fce\u201d, a veces tu contenido aparecer\u00e1 en las respuestas de IA y otras veces&nbsp;no.<\/p>\n<p>Los LLM no atribuyen. No rastrean el conocimiento hasta su origen. Simplemente resumen lo que ya se ha dicho, una y otra&nbsp;vez.<\/p>\n<p>Eso es lo que hace el aplanamiento:<\/p>\n<ul>\n<li>Redondea la originalidad<\/li>\n<li>Estanca la descubribilidad<\/li>\n<li>Hace invisible la innovaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Eso no es un problema de datos. Es un problema de <em>patr\u00f3n<\/em> que se inclina hacia el consenso para la mayor\u00eda de las consultas, incluso aquellas donde el consenso no tiene sentido.<\/p>\n<p>Los LLM no coinciden con cadenas de palabras; coinciden con el significado, y el significado se infiere de la repetici\u00f3n.<\/p>\n<p>Eso hace que la originalidad sea m\u00e1s dif\u00edcil de encontrar y m\u00e1s f\u00e1cil de olvidar.<\/p>\n<p>Y si se muestran menos ideas originales, menos personas las repiten. Lo que significa menos oportunidades para que los LLM las descubran y las recojan en el futuro.<\/p>\n<div id=\"attachment_19842\" style=\"width: 1570px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-19842\" class=\"wp-image-19842 size-full\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/9-catch-22-of-discovery-new-ideas.webp\" alt=\"Dilema del descubrimiento de nuevas ideas que necesitan repetici\u00f3n antes de poder ser descubiertas.\" width=\"1560\" height=\"1430\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/9-catch-22-of-discovery-new-ideas.webp 1560w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/9-catch-22-of-discovery-new-ideas-464x425.webp 464w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/9-catch-22-of-discovery-new-ideas-768x704.webp 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/9-catch-22-of-discovery-new-ideas-1536x1408.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1560px) 100vw, 1560px\"><p id=\"caption-attachment-19842\" class=\"wp-caption-text\">Dilema del descubrimiento de nuevas ideas que necesitan repetici\u00f3n antes de poder ser descubiertas.<\/p><\/div>\n<h3>Los LLM parecen saberlo todo, pero no lo saben todo. Se equivocan con confianza y <em>mucho<\/em>.<\/h3>\n<p>Una de las mayores cr\u00edticas a las respuestas generadas por IA es que a menudo son completamente inexactas\u2026 bueno, esta es la raz\u00f3n. Si son incapaces de atribuir un concepto original a su creador, \u00bfc\u00f3mo van a calcular d\u00f3nde m\u00e1s su interpretaci\u00f3n de su conocimiento es err\u00f3nea?<\/p>\n<p>Los grandes modelos de lenguaje tendr\u00e1n cada vez m\u00e1s acceso a todo. Pero eso no significa que lo entiendan todo.<\/p>\n<p>Recopilan conocimiento, no lo cuestionan.<\/p>\n<p>Colapsan el matiz en la narrativa.<\/p>\n<p>Y tratan la repetici\u00f3n como verdad.<\/p>\n<p>Y aqu\u00ed est\u00e1 lo nuevo: lo dicen todo con confianza. Los LLM no poseen capacidad de razonamiento (todav\u00eda) o juicio. Pero sienten como si la tuvieran y te dir\u00e1n directamente, con confianza, que la tienen.<\/p>\n<p>Como ejemplo, aqu\u00ed ChatGPT siendo un amigo y reforzando este concepto de que los LLM <em>simulan el juicio de manera convincente<\/em>:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-19843\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/10-ejemplo-chatgpt-simular-juicio.webp\" alt=\"Ejemplo de la capacidad de ChatGPT para simular el juicio de manera convincente.\" width=\"1061\" height=\"1694\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/10-ejemplo-chatgpt-simular-juicio.webp 1061w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/10-ejemplo-chatgpt-simular-juicio-266x425.webp 266w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/10-ejemplo-chatgpt-simular-juicio-768x1226.webp 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/10-ejemplo-chatgpt-simular-juicio-962x1536.webp 962w\" sizes=\"auto, (max-width: 1061px) 100vw, 1061px\"><\/p>\n<p>\u00bfCu\u00e1n meta es que a pesar de no tener una forma real de <em>saber<\/em> estas cosas sobre s\u00ed mismo, ChatGPT respondi\u00f3 de manera convincente como si, de hecho, lo supiera?<\/p>\n<p>A diferencia de los motores de b\u00fasqueda, que act\u00faan como mapas, los LLM presentan respuestas.<\/p>\n<p>No solo recuperan informaci\u00f3n, la sintetizan en una prosa fluida y de sonido autoritario. Pero esa fluidez es una ilusi\u00f3n de juicio. El modelo no est\u00e1 sopesando ideas. No est\u00e1 evaluando la originalidad.<\/p>\n<p>Solo est\u00e1 emparejando patrones, repitiendo la forma de lo que ya se ha&nbsp;dicho.<\/p>\n<p>Sin un patr\u00f3n para anclar una nueva idea, los LLM no saben qu\u00e9 hacer con ella, o d\u00f3nde colocarla en el tejido del conocimiento colectivo de la humanidad.<\/p>\n<p>Este no es un problema nuevo. Siempre hemos luchado con c\u00f3mo se filtra, se muestra y se distribuye la informaci\u00f3n. Pero esta es la primera vez que esas limitaciones se han disfrazado tan&nbsp;bien.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"C\u00f3mo lograr que tus ideas se incluyan en m\u00e1s respuestas de LLM\" data-section=\"como-lograr-ideas-incluyan-respuestas-llm\">\n<h2><strong>C\u00f3mo lograr que tus ideas se incluyan en m\u00e1s respuestas de&nbsp;LLM<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Entonces, \u00bfqu\u00e9 hacemos con todo esto? Si la originalidad no se recompensa hasta que se repite, y el cr\u00e9dito se desvanece una vez que se convierte en parte del consenso, \u00bfcu\u00e1l es la estrategia?<\/p>\n<p>Es una pregunta que vale la pena hacer, especialmente mientras reconsideramos c\u00f3mo se ve realmente la visibilidad en el panorama de b\u00fasqueda impulsado por la&nbsp;IA.<\/p>\n<p>Algunos cambios pr\u00e1cticos que vale la pena considerar a medida que avanzamos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Etiqueta tus ideas claramente<\/strong>: Dales un nombre. Haz que sean f\u00e1ciles de referenciar y buscar. Si suena como algo que la gente puede repetir, podr\u00edan hacerlo.<\/li>\n<li><strong>A\u00f1ade tu marca<\/strong>: Incluir tu marca como parte de la etiqueta de la idea te ayuda a ganar cr\u00e9dito cuando otros mencionan la idea. Cuanto m\u00e1s se repita tu marca junto con la idea, mayor ser\u00e1 la probabilidad de que los LLM tambi\u00e9n mencionen tu&nbsp;marca.<\/li>\n<li><strong>Define tus ideas expl\u00edcitamente<\/strong>: A\u00f1ade una secci\u00f3n de \u201c\u00bfQu\u00e9 es [tu concepto]?\u201d directamente en tu contenido. Expl\u00edcalo en lenguaje sencillo. Hazlo legible tanto para los lectores como para las m\u00e1quinas.<\/li>\n<li><strong>Autorreferencia con prop\u00f3sito<\/strong>: No solo dejes caer el t\u00e9rmino en un pie de foto o texto alternativo de una imagen: util\u00edzalo en el cuerpo de tu texto, en los encabezados, en los enlaces internos. Deja claro que eres el origen.<\/li>\n<li><strong>Distrib\u00fayelo ampliamente<\/strong>: No te bases en una sola publicaci\u00f3n de blog. Vuelve a publicar en LinkedIn. Habla de ello en podcasts. Su\u00e9ltalo en boletines informativos. Dale a la idea m\u00e1s de un lugar para vivir para que otros tambi\u00e9n puedan hablar de&nbsp;ella.<\/li>\n<li><strong>Invita a otros a participar<\/strong>: Pide a colaboradores, colegas o a tu comunidad que mencionen la idea en su propio trabajo. La visibilidad requiere una red. Hablando de eso, si\u00e9ntete libre de compartir las ideas del \u201caplanamiento de los LLM\u201d y la \u201cMatriz SEO Multiling\u00fce\u201d con cualquiera, en cualquier momento&nbsp;\ud83d\ude09<\/li>\n<li><strong>Juega a largo plazo<\/strong>: Si la originalidad tiene un lugar en la b\u00fasqueda con IA, es como una semilla, no como un atajo. Asume que tomar\u00e1 tiempo y trata la tracci\u00f3n temprana como una ganancia adicional, no como una&nbsp;base.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Y finalmente, decide qu\u00e9 tipo de reconocimiento te importa.<\/p>\n<p>No todas las ideas necesitan ser citadas para ser influyentes. A veces, la mayor victoria es ver c\u00f3mo tu pensamiento moldea la conversaci\u00f3n, incluso si tu nombre nunca aparece junto a&nbsp;ella.<\/p>\n<h2><strong>Reflexiones finales<\/strong><\/h2>\n<p>La originalidad sigue importando, solo que no de la forma en que nos ense\u00f1aron.<\/p>\n<p>No es un truco de crecimiento. No es un diferenciador garantizado. Ni siquiera es suficiente para que te citen en estos&nbsp;d\u00edas.<\/p>\n<p>Pero as\u00ed es c\u00f3mo comienza el consenso. Es el momento antes de que se forme el patr\u00f3n. La chispa que (si se repite lo suficiente) se convierte en la se\u00f1al en la que los LLM eventualmente aprenden a confiar.<\/p>\n<p>As\u00ed que, crea la nueva idea de todos&nbsp;modos.<\/p>\n<p>Solo no esperes que hable por s\u00ed misma. No en este panorama de b\u00fasqueda actual.<\/p>\n<p>\u00bfTienes preguntas?&nbsp;<a href=\"https:\/\/twitter.com\/AhrefsES\">Estamos en X<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pero en la era de la b\u00fasqueda impulsada por la IA, la originalidad no es la bendici\u00f3n que creemos que es. 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