Tu contenido ya no es la respuesta
![[OPT 2] IMG CMO – Editorial – ai operations from a head of product marketing-30851](https://thecmo.com/wp-content/uploads/sites/8/2026/07/OPT-2-IMG-CMO-–-Editorial-–-ai-operations-from-a-head-of-product-marketing-30851-792x446.jpg)
Impacto de LLM: El contenido es consumido cada vez más por LLMs en lugar de lectores humanos, lo que afecta el tráfico y el engagement.
Cambio de contenido: Los equipos de marketing deben adaptarse a un entorno digital en el que los LLM sintetizan el contenido, haciendo que las estrategias tradicionales sean menos efectivas.
Reto de la personalización: Los LLMs adaptan las respuestas según el contexto del usuario, lo que complica los esfuerzos para asegurar la visibilidad y comunicación de la marca.
Distinción de marca: Puntos de vista específicos e identidad de marca pueden perderse en la síntesis de los LLM, generando un reto para el reconocimiento de marca.
Estrategia de contenido: Enfócate en la claridad y la estructura, asegurando que el contenido responda a las preguntas de los compradores para mejorar la descubribilidad.
Tu estrategia de contenidos para LLM está siendo leída por alguien para quien no la escribiste.
Ahora, los modelos están sintetizando tus páginas en una respuesta parafraseada que tu comprador lee antes de que siquiera encuentre tu sitio web.
Así que si los números de tráfico de tu Q2 se ven extraños, esta es la razón. Andrea Saez, jefa de marketing de producto en Turtl y coautora de The Product Momentum Gap, vio este cambio desde el principio.
¿Quieres más de The CMO?
Regístrate para obtener una membresía gratuita y terminar de leer este artículo:
Have an account? Log In
"La gente simplemente ya no va a los sitios web", dice ella, "están consultando un LLM y recibiendo una lista de proveedores."
La mayoría de los equipos de marketing aún escriben para el lector humano. Excepto que, ese lector ya ha pasado página.
Los hábitos de la audiencia han cambiado
La cantidad de contenido que tu equipo está produciendo probablemente no esté disminuyendo, pero el problema ahora es quién está al otro lado.
Durante años, has estructurado contenido para un lector humano navegando por Google. Escribiste artículos o funciones que se puedan leer rápidamente, con un arco narrativo sólido y detalles específicos para hacer que un concepto abstracto sea más fácil de entender. La fórmula funcionaba.
Ahora, argumenta Saez, la mayoría del contenido está siendo procesado por LLMs antes de que un comprador lo vea. Obtienen una respuesta sintetizada modelada por cómo el modelo interpretó su consulta. Y ahora, puede que tu página nunca le cargue.
El contenido en realidad se está volviendo cada vez más extenso porque tienes que intentar incluir todo esto," dijo ella. "Pero realmente nadie lo está leyendo. El contenido que estamos creando es, en realidad, solo para que el LLM pueda extraerlo.
Entre anécdotas, claridad y estructura narrativa, los artículos están diseñados para que un lector humano comprenda algo. Y nada de esto está optimizado para que lo ingiera una máquina.
El contenido que funciona bien en LLMs es completo, bien estructurado y directamente relevante para la consulta. Tu comprador, cada vez más, recibe lo que el modelo decida mostrar.
No hay ranking en un LLM
Muchos han preguntado cómo hacer que tu contenido "posicione" en un LLM. La verdad es que, no lo sabemos.
La gente cree que puedes posicionarte en un LLM, pero no puedes," dijo Saez. "No hay ranking. Lo mejor que puedes hacer es tratar de ser recogido tantas veces como sea posible.
La búsqueda tenía un mapa. Palabras clave, backlinks, autoridad de dominio. Claro, era complicado, pero se podía seguir. Podías ver cómo fluctuaba el ranking según las decisiones que tomabas.
Pero los modelos no ofrecen eso, y tu estrategia de contenidos para LLM tiene que considerarlo.
Puedes ejecutar el mismo prompt quince veces y aparecer en doce de ellas. No hay una señal fiable que explique por qué saliste o por qué no.
Lo que puedes hacer es asegurarte de que tu contenido responde a las preguntas que realmente hacen tus compradores, con la mayor precisión posible. El problema es que no puedes ver la pregunta.
"No hay manera de saber realmente qué pregunta están haciendo", dijo Saez.
Estás optimizando para una consulta que nunca ves, de un comprador cuyo comportamiento ya no puedes rastrear como antes. Incluso si tu equipo aún no ha comenzado a lidiar con esto, los equipos a tu alrededor ya lo están haciendo.
La capa de personalización lo complica
Hay una dimensión de esto que suele pasarse por alto en la mayoría de debates sobre AEO.
Los LLMs van más allá de responder consultas, ahora responden de forma adaptada específicamente a la persona que pregunta. Cuanto más sepa el modelo sobre el interesado, mejor podrá adaptar la respuesta a ese contexto.
Dos compradores que hagan la misma pregunta sobre tu categoría de producto pueden recibir dos respuestas completamente diferentes—ninguna de las cuales puedes ver o anticipar.
Saez comparte una anécdota personal para explicar cómo esto funciona en tiempo real. Le pidió a Claude que recomendara restaurantes en Ámsterdam y obtuvo resultados que coincidían exactamente con sus preferencias, porque el modelo conocía cuáles eran. Su pareja, haciendo la misma pregunta, habría recibido algo diferente.
Lleva eso a un contexto B2B," dijo. "Si yo soy la VP de marketing, voy a un LLM y digo, 'Oye, tengo este problema específico.' ¿Cómo está personalizando entonces los resultados para ellos? ¿Y qué podemos hacer los marketers para asegurarnos de aparecer en esos resultados? No tengo ni idea.
Saez lleva más tiempo en esto que la mayoría. Si ella no tiene una respuesta clara, es porque aún no existe. La humildad y la experimentación activa son, por ahora, las únicas formas honestas de operar—y la ventana de inicio se está cerrando.
Qué se filtra
La pregunta más difícil es qué elimina realmente la síntesis de los LLM.
La especificidad de tu punto de vista, las cosas que hacen única a tu marca en lugar de intercambiable. Y eso no sobrevive especialmente bien a la compresión. Lo que sobrevive es la respuesta a la consulta. Tu marca o bien se extrae como una respuesta relevante, o no aparece.
Como autora, eso me pone realmente triste", dijo Saez. "Falta la empatía. Falta el sabor humano.
Si la máquina es ahora la primera lectora, ¿qué experimenta tu comprador cuando finalmente se encuentra directamente con tu marca? Para muchos, no ocurrirá. La mayoría aceptará la respuesta sintetizada, confiará en ella y tomará una decisión. El trabajo detrás de ello permanece invisible.
Esto es un problema de marca, no solo un problema de contenido. Y se agrava cuanto más tiempo tardes en enfrentarlo.
Por dónde empezar
No existe un manual claro para los CMOs. Y Saez fue directa en su respuesta, señalando que una certeza falsa no le sirve a nadie en esta época de análisis de contenido con LLM.
Lo que es evidente es que el contenido escrito en torno a lo que tu empresa quiere decir, en lugar de lo que tu comprador busca aprender, se está filtrando.
Ahora la estructura hace más trabajo que el estilo. Respuestas directas, claramente enmarcadas y cerca de la parte superior de la página, son lo que los LLM pueden analizar y destacar—similar a cómo los sistemas ATS casan palabras clave para localizar candidatos.
Y probar tu propia capacidad de descubrimiento a través de diferentes indicaciones y plataformas, aunque impreciso, es hoy por hoy una de las señales más honestas disponibles.
Aun así, mantén el oficio. Los compradores que llegan a tu contenido elaborado, que leen en vez de solo tomar la respuesta sintetizada, probablemente sean tus mejores compradores. Saez sigue escribiendo para ellos, aunque esté reconstruyendo su estrategia más amplia para un mundo que ya ha dejado atrás la página.
La mayoría de los equipos aún no ha puesto nombre a este cambio. Los que sí lo han hecho ya llevan varias ventajas de distancia.
¿Qué sigue?
Regístrate para obtener una cuenta gratuita en The CMO Club y recibe ideas sobre marketing y liderazgo directamente en tu correo electrónico.