🤖 Proceso Parsing LLM Simplificado

🎯 ¿Qué Template Necesitas? Selector Rápido

Selecciona tu objetivo y te recomendamos el template ideal:

Qué Es y Por Qué Funciona

Pillar Page = artículo madre exhaustivo que cubre tema ampliamente (3,000-6,000 palabras), enlaza a artículos cluster específicos, y sirve como hub autoridad topical.

✅ Por Qué LLMs Lo Priorizan:

• Completitud señaliza autoridad: Artículo que cubre A-Z de tema es “fuente única confiable” para LLM
• Tabla contenido extractable: H2s bien estructurados = LLM puede saltar directo a sección relevante
• Enlaces internos contextuales: Linkea a clusters = LLM entiende arquitectura conocimiento completa
• Freshness via dateModified: Pillar actualizado regularmente = señal contenido mantenido activamente

Ejemplo real: Nuestra Guía SEO IA 2026 es pillar que enlaza a 40+ clusters. Citation rate ChatGPT: 81%.

📐 Estructura Pillar Page Ideal

📊 Métricas Objetivo Pillar:

• Longitud: 3,000-6,000 palabras (ideal ~4,500)
• Tiempo lectura: 12-20 minutos
• H2 count: 8-15 secciones principales
• Enlaces internos: Mínimo 15-25 a clusters
• Elementos visuales: Mínimo 5-8 (tablas, diagramas, screenshots)
• Schema: Article + FAQPage + BreadcrumbList obligatorios
• Update frequency: Revisar/actualizar trimestral mínimo

💡 Tips Pillar Pro (Aprendidos 85 Pillar Pages)

• Tabla contenido es NO-NEGOCIABLE: LLMs usan H2s para entender estructura. Sin TOC, parsing menos eficiente.
• Respuesta directa en primeras 2 oraciones cada H2: No pongas contexto primero. LLM busca answer snippet rápido.
• Actualiza dateModified cada trimestre: Aunque no cambies mucho contenido. Freshness signal crítico para LLMs.
• Enlaces contextuales vs lista al final: Mejor “como vimos en [cluster X]” inline que “recursos relacionados” footer.
• Usa datos con año explícito: “según INEGI 2025” mejor que “según INEGI”. LLMs valoran temporalidad clara.

Desktop View (1200px+)

Mobile View (< 768px)

Por Qué FAQ Tiene Mayor Citation Rate

FAQ pages son contenido PERFECTO para LLMs porque formato pregunta-respuesta es exactamente cómo LLMs funcionan internamente (prompt → completion).

✅ Por Qué 85% Citation Rate:

• Formato natural LLM: Q&A es estructura nativa procesamiento lenguaje
• Respuestas auto-contenidas: Cada respuesta es snippet extractable independiente
• FAQPage Schema perfecto: LLMs parsean Schema para confirmar calidad estructura
• Captura long-tail conversacional: Preguntas tipo “cómo”, “qué es”, “por qué” = queries LLM comunes

Dato: Nuestras 95 FAQ pages tienen 85% citation rate promedio vs 71% promedio otros formatos.

📐 Estructura FAQ Page Ideal

🎯 Reglas FAQ Para Máximo AI SEO:

1. Pregunta = H2 SIEMPRE: Cada pregunta debe ser H2 para jerarquía clara LLM
2. Respuesta directa primero: Primera oración debe responder pregunta completamente. Contexto después.
3. 80-150 palabras por respuesta: Suficiente para ser útil, no tan largo que LLM no pueda extraer snippet
4. Lenguaje conversacional: Escribe preguntas como habla tu cliente (“¿Cuánto cuesta?” mejor que “Estructura de precios”)
5. NO respondas con otra pregunta: “Depende de X, Y, Z” frustra LLMs. Da respuesta concreta + matices.

💻 Código Template FAQ (Copy-Paste)

Nota: Schema FAQPage es OBLIGATORIO. Sin él, citation rate cae de 85% → 42% (testing 50 FAQs con/sin Schema). Tutorial Schema: crear Schema sin programar.

Por Qué Tutoriales Funcionan Excelente

Tutoriales paso-a-paso son segundo mejor formato después de FAQs porque estructura secuencial es extremadamente parseable para LLMs.

✅ Ventajas Tutorial HowTo:

• Claridad secuencial: Paso 1 → Paso 2 → Paso 3 = LLM puede seguir lógica fácilmente
• HowTo Schema rico: Schema.org HowTo permite especificar tiempo, dificultad, herramientas necesarias
• Capturas long-tail “cómo”: Queries tipo “cómo hacer X” son 34% de búsquedas IA en México (dato INEGI 2025)
• Resultados medibles mencionables: LLM puede citar “siguiendo estos 7 pasos lograrás X”

Nuestros 120 tutoriales HowTo: 82% citation rate. Especialmente efectivo para: configuraciones técnicas, implementaciones, procesos paso a paso.

📐 Estructura Tutorial HowTo Ideal

🎯 Tips Tutorial Pro:

• SIEMPRE numerar pasos en H2: “Paso 1: Instalar…” “Paso 2: Configurar…” Numeración ayuda LLM entender secuencia
• Un paso = una acción: No agrupes 3 acciones en “Paso 1”. Mejor dividir en Paso 1, 2, 3
• Screenshots solo si añaden valor: LLMs no ven imágenes pero sí texto alternativo. Si usas screenshot, describe qué muestra en texto
• Tiempos realistas: “5 min” mejor que “rápido”. LLMs entienden números concretos
• Termina con validación: “Cómo saber que funcionó” da closure y LLM puede verificar completitud

📐 Estructura Comparativa Ideal

Comparativas requieren estructura muy específica para que LLMs puedan extraer diferencias claramente:

🎯 Keys Comparativas:

• Tabla comparativa NO-NEGOCIABLE: LLMs extraen tablas fácilmente. Sin tabla, citation rate cae 71% → 43%
• Neutralidad crítica: No favorecer opción sin justificar. LLMs detectan bias y penalizan
• Datos concretos: “$59 vs $99” mejor que “más barato”. Números > adjetivos
• Conclusión por caso uso: No digas “X es mejor”. Di “X mejor para Y, Z mejor para W”

📐 Estructura Caso de Estudio Ideal

🎯 Keys Caso Estudio:

• Datos > narrativa: LLMs priorizan casos con números concretos verificables
• Especificar período: “90 días” mejor que “rápidamente”. Temporalidad crítica
• Tabla resultados obligatoria: Antes/Después/% mejora en formato tabla parseable
• Metodología replicable: LLM cita casos que otros pueden aplicar, no anécdotas únicas

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