Modelo de lenguaje (LLM): definición e importancia para el SEO/GEO

Un modelo de lenguaje, a menudo denominado LLM (por sus siglas en inglés, «Large Language Model»), es la tecnología que hay detrás de sistemas como ChatGPT de OpenAI o Claude de Anthropic. Sin este modelo de lenguaje en segundo plano, ninguno de los sistemas actuales de conversación y búsqueda existiría en su forma actual. Este modelo calcula qué palabra es la más probable que siga en una frase y, a partir de ahí, genera textos que parecen escritos por un ser humano. Este principio de funcionamiento es precisamente decisivo para la visibilidad de los contenidos en los sistemas de IA, aunque a primera vista pueda parecer técnicamente abstracto y casi nadie se lo plantee en el día a día.

Contenidos

Cómo funciona un modelo de lenguaje

Resumen de los modelos de lenguaje más conocidos

Importancia para la visibilidad del contenido

Conocer los límites de los modelos de lenguaje

Las ventanas de contexto y el procesamiento de tokens explicados de forma sencilla

Los modelos de lenguaje en el trabajo diario de marketing

Cómo funciona un modelo de lenguaje

Un modelo de lenguaje se entrena con enormes cantidades de texto y, al hacerlo, aprende patrones estadísticos del lenguaje sin memorizar los contenidos al pie de la letra. Ante una consulta, calcula palabra por palabra la continuación más probable, basándose en todo lo aprendido previamente durante el entrenamiento. Este proceso se lleva a cabo en fracciones de segundo y, por ello, desde fuera parece una conversación fluida y natural entre dos personas, de forma similar a lo que ocurre con los sistemas de IA en una comparación directa.

Nota: Un modelo de lenguaje no entiende los contenidos como lo haría una persona, sino que reconoce patrones. Por lo tanto, las fuentes erróneas o contradictorias dan lugar a respuestas erróneas.

Cuanto más clara y precisa sea la estructura de un texto, más fácil le resultará a un modelo de lenguaje resumirlo correctamente y utilizarlo posteriormente en una respuesta. Por el contrario, la información contradictoria en una misma página confunde al modelo de forma apreciable y reduce las posibilidades de que la reproducción sea correcta. Incluso las pequeñas discrepancias entre las subpáginas tienen aquí un impacto mayor de lo que muchos administradores de sitios web suponen, especialmente en lo que respecta a cifras, precios y datos de contacto.

Entrenamiento con grandes cantidades de texto
Cálculo de secuencias de palabras probables
No se guardan los textos tal cual
Una estructura clara facilita su uso

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Resumen de los modelos de lenguaje más conocidos

Además de GPT, de OpenAI, existen Claude, de Anthropic; Gemini, de Google; y un número cada vez mayor de modelos abiertos. Todos siguen el mismo principio básico, pero se diferencian en los datos de entrenamiento, el tamaño y la orientación, lo que se refleja directamente en el tono, la precisión y la actualidad de las respuestas respectivas. Por ello, para las empresas no es decisiva una única respuesta, sino la imagen global que se obtiene al analizar varios modelos.

GPT: la base de ChatGPT
Claude: modelo de lenguaje de Anthropic
Gemini: modelo de lenguaje de Google
Modelos abiertos: de libre uso y personalizables

Importancia para la visibilidad del contenido

Dado que los modelos de lenguaje constituyen la base de las respuestas en los sistemas de búsqueda generativa, su funcionamiento influye en qué contenidos se citan. Los datos claros, una estructura inequívoca y la información actualizada aumentan considerablemente las posibilidades de que se mencione un contenido, mientras que las páginas redactadas de forma imprecisa suelen quedar totalmente fuera de la respuesta y, sencillamente, se ignoran. Es precisamente aquí donde entra en juego la optimización de motores generativos (GEO) como disciplina independiente, tal y como la ofrecen actualmente todas las agencias especializadas en GEO.

Hechos claros en lugar de afirmaciones vagas
Estructura clara con títulos
Datos actuales en lugar de datos obsoletos
Información coherente sobre la página

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Conocer los límites de los modelos de lenguaje

Los modelos de lenguaje a veces inventan datos cuando carecen de información clara, un efecto que suele notarse en la práctica cuando se reproducen de forma errónea cifras o relaciones. Quien formule sus propios contenidos de forma clara y con suficiente redundancia reduce de manera cuantificable este riesgo para su propia marca y, con ello, contrarresta activamente una representación errónea. Un párrafo breve y claramente redactado con los datos más importantes suele sustituir a largos y confusos bloques de texto.

Las lagunas dan lugar a datos inventados
La repetición de la información aporta seguridad
Indicar claramente la marca propia
Comprobar periódicamente las respuestas mediante muestreos aleatorios

Las ventanas de contexto y el procesamiento de tokens explicados de forma sencilla

Un modelo de lenguaje no procesa el texto palabra por palabra, en el sentido humano del término, sino en pequeñas unidades de texto, los denominados «tokens». Además, cada modelo tiene una ventana de contexto limitada, es decir, una cantidad máxima de texto que puede recordar dentro de una misma consulta. Si una conversación o un documento supera la longitud de esta ventana, la información más antigua se pierde desde el punto de vista del modelo.

En la práctica, esto significa que la información importante debe presentarse de la forma más concisa posible y situarse cerca del punto central, en lugar de perderse en largas introducciones. Aunque los modelos con una ventana de contexto más amplia procesan más texto de una sola vez, también en este caso se aplica que los contenidos claramente estructurados se procesan de forma más fiable que los textos extensos y prolijos.

Por ello, en el caso de documentos muy extensos, algunas aplicaciones recurren a un resumen previo antes de enviar el texto propiamente dicho al modelo de lenguaje, con el fin de conservar las ideas principales a pesar de la ventana de contexto limitada. En lo que respecta a los contenidos propios, esto significa que un resumen claro al principio de un texto largo facilita considerablemente su posterior procesamiento.

El texto se divide en tokens
Las ventanas contextuales limitan la capacidad de memorización
La información más antigua puede perderse
La información concisa y clara transmite mayor confianza

Los modelos de lenguaje en el trabajo diario de marketing

Más allá de la mera tecnología, los modelos de lenguaje están apareciendo cada vez más en muchas herramientas cotidianas, desde los clásicos widgets de chat hasta las respuestas automáticas en las redes sociales. Incluso en sistemas de mensajería como Instagram Direct y la automatización de mensajes directos (DM), los modelos de lenguaje se encargan cada vez más de dar la primera respuesta a las consultas de los clientes, antes incluso de que intervenga una persona.

Por eso, a los equipos de marketing les conviene analizar la fiabilidad con la que un modelo de lenguaje responde a preguntas recurrentes y si las respuestas se ajustan a la comunicación de su propia marca. Además, la visibilidad de la propia marca en los resultados de búsqueda de IA de Google depende, en última instancia, del mismo principio de funcionamiento que rige todos los modelos de lenguaje.

A pesar de toda la automatización, sigue siendo importante realizar controles humanos aleatorios, sobre todo en el caso de las respuestas automatizadas en el contacto directo con el cliente. Un modelo de lenguaje rara vez detecta por sí mismo si una respuesta, aunque suene plausible, no se ajusta en cuanto al contenido a la propia marca o a la oferta actual.