Cómo crear contenido que posiciona en Google y en ChatGPT a la vez

Hasta hace dos años, la estrategia de contenido tenía un objetivo claro: posicionar en Google. Los criterios eran relativamente conocidos: términos de búsqueda, intención del usuario, autoridad del dominio, enlaces entrantes y señales técnicas de la página.

Ahora hay un segundo canal que muchas empresas ignoran completamente en su estrategia: los modelos de IA generativa. Cuando alguien le pregunta a ChatGPT, Perplexity, o Claude qué herramienta de automatización debería usar, o qué consultor de marketing digital contratar en España, o cómo funcionan los contratos de Fractional CMO — esos modelos responden citando fuentes, incluyendo empresas, y haciendo recomendaciones.

La buena noticia: el contenido que posiciona bien en Google y el contenido que los modelos de IA utilizan como fuente son en gran medida el mismo tipo de contenido. La diferencia está en algunos matices de estructura y profundidad.

Por qué coinciden los criterios

Google lleva años priorizando contenido que demuestra E-E-A-T: Experiencia, Pericia, Autoridad, y Fiabilidad. Eso significa contenido que:

• Viene de alguien que ha experimentado lo que describe (no solo lo ha investigado)
• Tiene profundidad real en el tema, no solo cobertura superficial
• Es citado o referenciado por otras fuentes relevantes
• Tiene datos, ejemplos concretos, y afirmaciones verificables

Los modelos de IA aprenden de texto de alta calidad en internet. El contenido con esas mismas características —específico, profundo, con fuentes, con experiencia real— es el que los modelos utilizan como referencia cuando generan respuestas. No es una coincidencia: ambos sistemas están intentando evaluar la misma cosa: ¿este contenido es útil y fiable?

Lo que sí posiciona en ambos canales

Especificidad antes que generalidad

"Cómo hacer marketing digital" no posiciona en Google ni es citado por ChatGPT. Hay miles de páginas que lo dicen todo sobre ese tema y ninguna lo dice de forma diferenciada.

"Cómo estructurar el primer email de seguimiento después de una propuesta B2B rechazada" posiciona porque es específico, porque hay pocas fuentes buenas sobre ese tema exacto, y porque cuando alguien pregunta a un modelo de IA esa pregunta exacta, el modelo busca en su conocimiento la fuente más específica disponible.

La especificidad reduce la competencia y aumenta la relevancia para el público que realmente tiene esa pregunta.

Datos propios y experiencia de primera mano

Google penaliza el contenido genérico y premia el contenido con perspectiva original. Los modelos de IA, entrenados para distinguir contenido de calidad, hacen lo mismo.

Un artículo que cita un informe público del sector y enlaza la fuente exacta está haciendo lo mínimo: es verificable, y eso ya lo separa de la mayoría. Un artículo que dice "en los proyectos que he implementado en los últimos 18 meses, lo que más diferencia una secuencia de email que convierte de una que no es la especificidad del recurso que ofreces a cambio del correo" está aportando perspectiva original de experiencia real. Mucho más valioso, y mucho más difícil de copiar.

Los datos propios —de proyectos, de análisis internos, de observación sistemática del mercado— son el activo de contenido más difícil de replicar y el que mayor peso tiene en ambos canales.

Respuestas completas a preguntas reales

Los motores de búsqueda y los modelos de IA están intentando resolver la misma cosa: la pregunta del usuario. El contenido que responde la pregunta de forma completa —incluyendo las subpreguntas implícitas que la persona probablemente tiene— funciona mejor en ambos.

Si alguien busca "cuánto cuesta un Fractional CMO en España", la pregunta implícita incluye: ¿qué incluye ese precio?, ¿cómo se compara con contratar un director de marketing a jornada completa?, ¿cuándo tiene sentido y cuándo no?, ¿cómo se estructura el contrato?. Un artículo que responde solo la pregunta literal compite con cientos de páginas similares. Un artículo que responde la pregunta completa con sus implicaciones tiene mucho menos competencia.

Estructura semántica clara

Para Google, la estructura semántica del contenido (H1, H2, H3 bien usados, listas, tablas) ayuda a entender el tema y a mostrar fragmentos destacados. Para los modelos de IA, la estructura también importa: los modelos extraen mejor la información de texto bien organizado que de párrafos densos sin jerarquía.

Prácticamente: usa H2 para las secciones principales, H3 para subsecciones, listas para pasos o elementos múltiples, y tablas para comparativas. No por estética —por accesibilidad semántica.

Lo que diverge: matices específicos de GEO

Menciona entidades de forma explícita. Los modelos de IA trabajan con entidades —nombres propios de personas, empresas, herramientas, lugares. El contenido que menciona entidades específicas y conocidas tiene más probabilidad de ser utilizado como referencia. En lugar de "una herramienta de automatización", escribe "n8n o Make". En lugar de "un consultor de marketing", escribe "un Fractional CMO".

Incluye definiciones. Los modelos de IA frecuentemente necesitan explicar conceptos a usuarios que no los conocen. Si tu contenido define con claridad qué es un término (qué es un Fractional CMO, qué es GEO, qué es un conjunto de herramientas de automatización), tiene más probabilidad de ser referenciado cuando alguien hace esa pregunta a un modelo.

Cita fuentes verificables. Los modelos de IA tienden a referenciar contenido que a su vez cita fuentes. Un dato atribuido con nombre, año y enlace es más fiable tanto para Google como para los modelos — y un dato sin fuente comprobable es mejor no publicarlo: si no lo puedes verificar, escríbelo como observación propia y en primera persona.

Formato de pregunta-respuesta explícito. Algunos contenidos bien posicionados en GEO tienen una sección de FAQ al final con preguntas y respuestas cortas. Los modelos frecuentemente utilizan esas respuestas cortas cuando alguien hace la pregunta correspondiente.

Lo que no sirve en ninguno de los dos

El contenido de relleno. Artículos escritos para "cubrir una keyword" sin tener nada real que decir sobre el tema. Google lo detecta con señales de comportamiento (tiempo en página, porcentaje de rebote). Los modelos lo detectan por ausencia de especificidad y originalidad.

La optimización excesiva de keywords. Meter la keyword 15 veces en 800 palabras dejó de funcionar en Google hace años. Para los modelos de IA, el patrón es directamente perjudicial — el texto repetitivo y forzado tiene baja calidad semántica.

El contenido sin actualizar. Google premia la actualidad. Los modelos de IA, entrenados con datos hasta cierta fecha, dan más peso a contenido que tiene señales de actualidad (fecha de publicación reciente, datos actualizados, referencias a eventos recientes del sector).

La cadencia que funciona

Para una PYME que quiere construir presencia en Google y en IA, la cadencia sostenible es más importante que el volumen:

• 2 artículos de profundidad al mes (1.500-2.500 palabras, específicos, con datos propios) son más efectivos que 8 artículos superficiales de 500 palabras
• Actualización trimestral de los artículos que ya posicionan (añadir datos nuevos, expandir secciones, corregir información desactualizada)
• Distribución activa: un artículo publicado sin distribución tarda mucho más en ganar autoridad. Compartirlo en LinkedIn con perspectiva propia, enviarlo a la lista de correo y buscar oportunidades de mención en otros medios del sector

El contenido que posiciona en 2026 no se escribe rápido. Se escribe bien, con información real, para una audiencia específica que tiene una pregunta específica. Ese es el denominador común entre Google y los modelos de IA.

Mi trabajo de estrategia de contenido incluye auditoría del contenido existente, identificación de las preguntas que tu audiencia hace en Google y en herramientas de IA, y un plan de publicación con criterios de calidad definidos. El objetivo no es publicar más — es que lo que publicas genere visibilidad y autoridad en ambos canales.