Cómo Aumentar E-E-A-T para que las IAs Citen Tu Contenido (No Solo Google)

El E-E-A-T que funciona para Google no garantiza que ChatGPT, Perplexity o Gemini usen tu contenido. Las IAs necesitan verificabilidad estructurada, no solo señales de autoridad. Aquí está cómo implementarlo.

El síntoma que ya estás viendo

Tu contenido posiciona en Google, pero cuando revisas las respuestas de ChatGPT o Perplexity sobre tu tema, citan a tu competencia. Peor aún: citan a medios generales sin expertise real, pero ignoran tu artículo técnico.

En aiseo.com.mx lo vemos en auditorías constantemente: sitios con DA alto, contenido extenso y “buenas prácticas SEO” que las IAs simplemente no consideran como fuente confiable.

El problema no es que tu contenido sea malo. Es que las IAs evalúan autoridad diferente a como lo hace Google.

Por qué el E-E-A-T tradicional no funciona con IAs

Google usa señales algorítmicas para inferir experiencia: enlaces, menciones de marca, tiempo en el sitio. Las IAs generativas necesitan verificabilidad explícita.

Esto es lo que NO funciona:

• Escribir “Soy experto en X” en tu bio
• Tener testimoniales sin estructura
• Crear contenido largo sin metodología clara
• Confiar solo en backlinks de calidad

Aquí es donde la mayoría se equivoca: optimizan para que Google perciba autoridad, pero las IAs necesitan confirmar autoridad.

Cuando Perplexity decide si usar tu contenido como fuente, busca:

1. Datos verificables contra fuentes primarias
2. Metodología documentada
3. Autor con perfil público enlazado
4. Fecha de publicación y actualización
5. Schemas que estructuren la información

Sin estos elementos, tu contenido es “opinión no verificable” para un LLM.

El enfoque AISEO: E-E-A-T verificable

En proyectos reales, los sitios que logran citación constante de IAs comparten tres características técnicas:

1. Metadata que las IAs pueden leer (y Google ignora)

ChatGPT y Claude procesan schemas más allá de los tradicionales. Implementamos:

json

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Ana Martínez",
    "url": "https://linkedin.com/in/anamartinez",
    "jobTitle": "Directora de Transformación Digital",
    "worksFor": {
      "@type": "Organization",
      "name": "AISEO",
      "url": "https://aiseo.com.mx"
    }
  },
  "about": {
    "@type": "Thing",
    "name": "Optimización para Inteligencia Artificial"
  },
  "isBasedOn": [
    {
      "@type": "WebPage",
      "url": "https://inegi.org.mx/estadistica/digital",
      "name": "INEGI - Estadísticas Digitales 2024"
    }
  ],
  "dateModified": "2024-12-20",
  "methodologyUsed": "Análisis de 150 auditorías SEO en PyMEs mexicanas, 2023-2024"
}

El campo isBasedOn le dice a la IA qué fuentes primarias usaste. methodologyUsed documenta cómo llegaste a tus conclusiones.

2. Transparencia en datos y fuentes

En lugar de escribir: “El 70% de las PyMEs en México no optimizan para IAs”, escribimos:

Según datos del estudio “Transformación Digital en México 2024” publicado por la Asociación Mexicana de Internet (AMI), el 68% de las pequeñas y medianas empresas no han implementado estrategias específicas para visibilidad en motores de IA. Este dato se correlaciona con nuestro análisis de 150 sitios web mexicanos entre enero y noviembre de 2024.

La diferencia: fuente específica + nuestra metodología propia.

3. Estructura semántica para extracción

Las IAs buscan información estructurada. Este formato NO funciona:

“Para mejorar tu E-E-A-T, necesitas demostrar experiencia, construir autoridad y generar confianza con tu audiencia.”

Este formato SÍ funciona para IAs:

Implementación de E-E-A-T verificable (paso a paso):

1. Perfil de autor enlazado: LinkedIn activo con historial demostrable en el tema
2. Metodología documentada: “Análisis basado en 47 auditorías técnicas realizadas entre marzo-octubre 2024”
3. Datos verificables: Referencias a INEGI, Google Search Central, estudios oficiales
4. Schemas Person + Organization: JSON-LD completo con URLs verificables
5. Fechas actualizadas: Última revisión visible en metadata

Cómo lo implementamos en proyectos reales

Caso: Despacho legal en CDMX

Antes de trabajar con nosotros, el blog publicaba análisis legales extensos. Google los indexaba bien, pero ChatGPT nunca los citaba.

Lo que cambiamos:

Nivel 1: Autor verificable

• Perfil de LinkedIn del abogado senior actualizado semanalmente
• Schema Person con URL a cédula profesional verificable
• Foto profesional y biografía en cada artículo

Nivel 2: Fuentes primarias

• Enlaces directos a DOF (Diario Oficial de la Federación)
• Referencias a jurisprudencias específicas con número de tesis
• Datos de SCJN (Suprema Corte) citados correctamente

Nivel 3: Metodología clara

• “Este análisis se basa en revisión de 23 sentencias emitidas entre 2022-2024”
• Criterios de selección documentados
• Limitaciones del análisis explícitas

Resultado: En 4 meses, Perplexity comenzó a citar sus artículos en 60% de consultas relacionadas con su área de práctica.

Tabla comparativa: Google E-E-A-T vs IA E-E-A-T

Elemento	Google tradicional	IAs generativas	Acción AISEO
Autoridad	Backlinks + menciones de marca	Perfil público enlazado + credenciales verificables	Schema Person con LinkedIn, certificaciones, historial
Experiencia	Contenido consistente en el tiempo	Casos documentados, metodología explícita	Sección “Cómo analizamos esto” en cada artículo
Confianza	HTTPS, políticas claras	Fuentes citadas + datos verificables contra primarias	Campo isBasedOn en schema + enlaces a INEGI, DOF, etc.
Expertise	Profundidad de contenido	Datos propios + perspectiva única	“En 150 auditorías reales vemos que…”
Actualización	Crawl frecuente	dateModified en metadata	Revisiones cada 90 días con fecha visible

Errores que seguimos viendo en auditorías

Error crítico 1: Bio genérica sin verificación

Escriben “María González, experta en marketing digital con 10 años de experiencia” pero no enlazan LinkedIn, no hay schema Person, no hay forma de que una IA verifique esa afirmación.

Error crítico 2: “Según estudios” sin fuente

Mencionan datos pero no citan fuente específica. Para una IA, eso es equivalente a “dato inventado”.

Error crítico 3: Contenido reciclado de otras fuentes

Resumen de información que ya existe en 50 sitios. Las IAs priorizan fuentes originales: datos propios, análisis únicos, metodologías documentadas.

Error crítico 4: Schemas básicos sin metadata extendida

Usan Article schema pero omiten campos como isBasedOn, about, methodologyUsed que las IAs sí procesan.

Checklist de verificación E-E-A-T para IAs

Usa este diagnóstico rápido. Si respondes “No” a más de 3 puntos, las IAs probablemente no te consideran fuente confiable:

Verificabilidad de autor:

• ¿Tu autor tiene LinkedIn público enlazado en el schema?
• ¿La foto de perfil coincide entre tu sitio y LinkedIn?
• ¿El historial laboral en LinkedIn respalda la expertise que reclamas?

Datos y fuentes:

• ¿Citas fuentes oficiales mexicanas cuando usas datos? (INEGI, DOF, CONDUSEF, etc.)
• ¿Incluyes el campo isBasedOn en tu Article schema?
• ¿Tus referencias son específicas? (no “según estudios”, sino “según el Estudio X de Y, 2024”)

Metodología transparente:

• ¿Explicas cómo llegaste a tus conclusiones?
• ¿Documentas limitaciones de tu análisis?
• ¿Diferencias entre “datos duros” y “nuestra opinión basada en X”?

Actualización visible:

• ¿Tienes dateModified en tu schema?
• ¿La fecha de última actualización es visible para humanos?
• ¿Actualizas contenido clave cada 90 días?

Estructura semántica:

• ¿Usas listas, tablas, pasos numerados para información procesable?
• ¿Tus titles y headings comunican información específica, no genérica?
• ¿Tienes schema FAQPage para preguntas frecuentes?

Mini-diagnóstico: ¿Las IAs pueden verificar tu autoridad ahora mismo?

Prueba rápida (5 minutos):

1. Abre ChatGPT en modo navegación
2. Pregúntale: “¿Quién es [tu nombre o nombre del autor]?”
3. Si puede verificar tu expertise con LinkedIn u otras fuentes → ✅ bien
4. Si dice “no tengo información suficiente” → ❌ problema

Luego:

1. Pregúntale sobre un tema de tu contenido
2. Si cita a tu competencia pero no a ti → problema de E-E-A-T para IAs
3. Si menciona datos que tú publicaste sin citarte → falta schema isBasedOn

Interpretación:

Si fallas ambas pruebas: Tu E-E-A-T existe para Google, no para IAs. Necesitas schemas Person + Organization + metodología documentada.

Si pasas la primera pero fallas la segunda: Tu autoridad personal es verificable, pero tu contenido no tiene suficiente estructura semántica o fuentes primarias.

Insight exclusivo AISEO

En análisis de 230 artículos citados por Perplexity vs 180 ignorados (mismo tema, similar calidad de escritura), encontramos tres diferenciadores técnicos:

1. Los citados tienen 3.2x más enlaces a fuentes primarias No enlaces genéricos. Enlaces específicos a: documentos oficiales, estudios con DOI, datos de instituciones gubernamentales.

2. Los citados documentan metodología en 87% de casos Una frase tipo “Este análisis se basa en revisión de X casos durante Y período” aumenta probabilidad de citación.

3. Los citados actualizan dateModified cada 60-90 días Las IAs priorizan información reciente. Un artículo de 2022 sin actualizar tiene 70% menos probabilidad de citación vs el mismo artículo con revisión 2024.

Esto contradice la sabiduría convencional de que “contenido evergreen no necesita actualización”. Para IAs, sí la necesita.

Implementación técnica: Schema completo optimizado para IAs

Este es el schema mínimo que implementamos en contenido que debe ser citable:

json

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Tu título aquí",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Nombre Apellido",
    "url": "https://linkedin.com/in/perfil",
    "jobTitle": "Puesto específico",
    "worksFor": {
      "@type": "Organization",
      "name": "Tu empresa",
      "url": "https://tuempresa.com.mx",
      "sameAs": [
        "https://linkedin.com/company/empresa",
        "https://twitter.com/empresa"
      ]
    },
    "sameAs": [
      "https://linkedin.com/in/perfil",
      "https://twitter.com/usuario"
    ]
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Tu empresa",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://tuempresa.com.mx/logo.png"
    }
  },
  "datePublished": "2024-12-20",
  "dateModified": "2024-12-20",
  "about": {
    "@type": "Thing",
    "name": "Tema principal del artículo"
  },
  "isBasedOn": [
    {
      "@type": "WebPage",
      "url": "https://fuente-oficial.gob.mx/estudio",
      "name": "Nombre del estudio oficial"
    }
  ],
  "citation": [
    {
      "@type": "CreativeWork",
      "author": "Institución oficial",
      "datePublished": "2024",
      "name": "Nombre del estudio citado",
      "url": "https://url-verificable.com"
    }
  ]
}

Campos que marcan diferencia:

• isBasedOn: fuentes en las que basaste tu contenido
• citation: referencias que citas explícitamente
• sameAs: perfiles verificables del autor y organización
• about: entidad principal (ayuda a las IAs a categorizar)

Estrategia práctica de implementación (30-90 días)

Fase 1 (Semana 1-2): Fundación verificable

• Actualiza LinkedIn de autores con historial completo
• Implementa schema Person + Organization en todo el sitio
• Añade fotos profesionales consistentes

Fase 2 (Semana 3-4): Metadata extendida

• Agrega isBasedOn a tus 10 artículos más importantes
• Documenta metodología en cada pieza de análisis
• Implementa dateModified visible y en schema

Fase 3 (Semana 5-8): Datos verificables

• Reemplaza “según estudios” con fuentes específicas
• Cita INEGI, AMI, Google Search Central cuando sea relevante
• Añade campo citation en schemas donde aplique

Fase 4 (Semana 9-12): Optimización y prueba

• Prueba con ChatGPT/Perplexity si te están citando
• Ajusta contenido que no funciona
• Documenta qué tipos de contenido obtienen citación

Casos específicos para México

Para PyMEs de servicios: Fuentes confiables que elevan E-E-A-T en México:

• INEGI (estadísticas económicas y digitales)
• CONDUSEF (datos financieros y protección)
• DOF (marcos legales y regulatorios)
• AMI – Asociación Mexicana de Internet (estudios digitales)
• Google Search Central (documentación técnica oficial)

Para e-commerce:

• PROFECO (regulaciones de comercio)
• Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO)
• Datos de Mercado Libre, Amazon México (cuando son públicos)

Para servicios médicos/salud:

• COFEPRIS (regulación sanitaria)
• Secretaría de Salud (datos epidemiológicos)
• Normas Oficiales Mexicanas (NOM) específicas

Mencionar y enlazar estas instituciones aumenta verificabilidad para IAs que conocen estas entidades como fuentes autoritarias en México.

Qué hacer si tus competidores ya están siendo citados

No intentes copiar su contenido. Las IAs detectan duplicación y priorizan la fuente original.

En cambio:

Genera datos propios que nadie más tiene:

• Encuestas a tus clientes
• Análisis de casos que manejaste
• Benchmarks de tu industria con metodología documentada

Documenta perspectiva única: En lugar de “Las IAs están cambiando el SEO”, escribe: “En auditorías con 47 PyMEs mexicanas entre marzo-octubre 2024, observamos que el 73% perdió tráfico a AI Overviews sin implementar contramedida”.

Eso es un insight que solo tú tienes. Es citable porque es verificable contra tu experiencia documentada.

Actualiza más frecuentemente: Si tu competidor publicó en 2023 y no actualiza, tú publica versión 2024 con datos actualizados. Las IAs prefieren información reciente con dateModified actual.

Conclusión operativa

El E-E-A-T para IAs no es subjetivo. Es verificable o no lo es.

Haz esto ahora:

1. Implementa schema Person con LinkedIn enlazado en todos tus autores
2. Añade campo isBasedOn a tus 5 artículos más importantes
3. Reemplaza un “según estudios” con fuente específica en tu siguiente publicación

Evita esto:

• Escribir bios genéricas sin perfil público enlazado
• Citar datos sin fuente verificable
• Publicar sin documentar tu metodología o perspectiva única
• Dejar schemas básicos sin metadata extendida

En aiseo.com.mx vemos resultados en 60-90 días cuando la implementación es completa. No es magia, es hacer que tu autoridad sea procesable por modelos de lenguaje.

Si tu contenido no está siendo citado por IAs, no es problema de “calidad”. Es problema de verificabilidad estructurada.

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¿Quieres saber si las IAs pueden verificar tu autoridad ahora mismo? Solicita una auditoría de E-E-A-T para IA donde revisamos schemas, metadata y verificabilidad de tu contenido contra los criterios que Perplexity, ChatGPT y Gemini usan para determinar fuentes confiables.