Publicado en nicolasbillia.com — Octubre 2026 · Serie brightonSEO San Diego 2026
Disclaimer
Este contenido fue escrito con ayuda de IA a partir de mis desgrabaciones y fotos de las charlas de brightonSEO + Hero Conf San Diego (15 y 16 de septiembre de 2026) y de datos de proyectos de Nomadic. Los datos del evento llevan el nombre de quien los presentó; los de clientes van sin nombre y por rubro. Las fotos de las slides son mías.
En corto
- La página que la IA cita es la que da la respuesta en sus primeras líneas y pone la prueba al lado de cada afirmación.
- Lo que más recomienda el gremio para aparecer en IA es FAQ y schema: 93% y 89% de 150 artículos de SEO, según una slide de Andy Crestodina (Orbit Media).
- De las 36 páginas que Google citaba en sus AI Overviews sobre préstamos online en Argentina, 4 tenían schema de FAQ y 12 no tenían ningún schema.
- “Arriba” cambia con el tipo de página: en las guías largas de una fintech de hipotecas, 83% de las secciones citadas estaba en el primer tercio; en las landings de préstamos, 46%.
- La FAQ sirve como lugar para poner la respuesta en una página que ya rankea. El formato solo no explica la cita.
¿Qué recomienda la industria para que la IA te cite?
Andy Crestodina (Orbit Media Studios) cerró el evento con una slide que resume el consenso del gremio. Orbit Media analizó 150 artículos de blogs y sitios de noticias de SEO y contó qué recomendaba cada uno: FAQs y contenido answer-first (93%), schema y marcado estructurado (89%), PR y citas de terceros (87%), comunidades y contenido de usuarios (79%) y publicar data original que otros puedan citar (77%).
De esa keynote tengo fotos pero no audio, así que no sé qué dijo sobre cada fila; lo que está escrito es el título del estudio al pie. Del ranking me quedo con dos cosas. La primera fila junta dos recomendaciones distintas: FAQ es un formato (preguntas con respuesta) y answer-first es un orden (la respuesta primero). Los datos de este artículo sostienen la segunda más que la primera. Y el schema aparece segundo con 89%, cuando las dos charlas que bajaron a implementación lo pusieron en mantenimiento técnico, no en contenido.
¿Qué tienen las páginas que la IA efectivamente cita?
Amanda Kopen (HubSpot), en “AEO in 2026: What’s Actually Working Now”, mostró qué tipos de contenido aparecen citados según el AI Search Sensor de HubSpot, un dashboard público que agrega data anonimizada de sus clientes: herramientas listadas 29%, páginas de producto 27%, guías 9% y blogs 7%. No dijo sobre cuántas respuestas se calculó.
Crestodina mostró un corte parecido con data de Semrush: 50% de las citas de ChatGPT van a sitios de negocios o servicios; medios suman 9,5% y blogs 8,3%.
Ninguna de las dos mide formato, sino tipo de sitio o de página. Coinciden en que la página comercial (producto, servicio) pesa más que el post de blog.
Para mirar el formato uso un estudio que hicimos en septiembre para un cliente fintech de préstamos. Tomamos 23 búsquedas de préstamos online en Argentina: 21 tenían AI Overview y ninguna tenía featured snippet. Después analizamos las páginas que Google citaba en esas respuestas.
| Qué se midió | Resultado | Base |
|---|---|---|
| Páginas con schema FAQPage | 4 | 36 páginas citadas |
| Páginas sin ningún schema (JSON-LD) | 12 (33%) | 36 páginas citadas |
| Headings escritos como pregunta (mediana) | 25% | 36 páginas citadas |
| Páginas con al menos un link a un organismo oficial | 26 (72%) | 36 páginas citadas |
| Números concretos cada 1.000 palabras (mediana) | 9,85 | 36 páginas citadas |
| Landings que muestran requisitos | 14 (74%) | 19 landings de producto citadas |
| Landings que muestran tiempo de acreditación | 14 (74%) | 19 landings de producto citadas |
| Landings que muestran monto máximo | 12 (63%) | 19 landings de producto citadas |
| Landings con pros y contras o calificación | 0 | 19 landings de producto citadas |
En las páginas citadas casi no aparece lo que recomienda el consenso: schema de FAQ en 4 de 36, un tercio sin ningún schema y un cuarto de los headings en forma de pregunta. Lo que sí aparece son los datos que el usuario necesita para decidir (requisitos, tiempo de acreditación, monto máximo), números concretos y un link a un organismo oficial en casi tres de cada cuatro.
Sobre schema, las dos charlas coinciden. Kopen lo puso en el paso de “confirmar que tu información se puede recuperar”, junto con sacar JavaScript y prerenderizar, y lo llamó lo mínimo indispensable. En la charla de Writesonic (no pude confirmar quién la dio), está en la capa de “plomería”, con el acceso de los bots, la indexación y la frescura.
¿Qué quiere decir “responder arriba”?
En la charla de Writesonic se dijo que las primeras 100 palabras de la página son las que los motores tienen más chances de citar, que después conviene ir con secciones cortas y escaneables, y que la FAQ va al final. El speaker aclaró que no es una fórmula sino lo que vieron “en miles de páginas”, sin número exacto.
Kopen contó un experimento de HubSpot que va en la misma línea: páginas por caso de uso e industria que abren con una tabla “desafío / solución de HubSpot / resultado real”, armada con datos de casos de clientes, y cierran con un “key takeaway” pensado para que un LLM lo pueda extraer entero. Según Kopen, esas páginas tuvieron más de 15.000 rastreos de ChatGPT en 30 días y 92% fueron citadas en pocos meses. No dijo cuántas páginas eran.
En la agencia medimos dónde está, dentro de la página, el texto que el AI Overview usa. Lo hicimos dos veces y no dio lo mismo.
| Caso | Qué páginas | Muestra | Primer tercio | Tercio medio |
|---|---|---|---|---|
| Fintech de hipotecas (abril) | Dos guías largas, de 6.057 y 4.691 palabras | 24 citas en 11 búsquedas | ~83% de las secciones citadas | 0 |
| Fintech de préstamos (septiembre) | Landings cortas, mediana 516 palabras | 65 frases del AI Overview encontradas en las fuentes | 46% de las frases | 31% |
En las guías de hipotecas, el bloque de datos principales ubicado al 2% del texto fue el primer o segundo fragmento más parecido al texto del AI Overview en todas las búsquedas analizadas de una de las guías. En ese mismo análisis, el dominio aparecía citado en 18 de 55 AI Overviews, cuando en el orgánico estaba en el top 3 en una sola búsqueda de 60.
En préstamos el sesgo hacia arriba es más suave, y lo que Google copió textual fueron ítems de la lista de requisitos, no la prosa. La explicación que dejamos anotada como hipótesis: en una landing corta el primer tercio es el hero, y la lista de requisitos cae en el segundo cuarto. “Arriba” quiere decir antes de que la página se ponga a hablar de otra cosa, no en un porcentaje fijo del texto.
¿Entonces la FAQ no sirve?
Sirve, como lugar donde poner la respuesta. En una universidad online cruzamos 25 búsquedas con intención comercial contra Search Console: en 11, una landing de carrera aparecía entre la posición 3 y la 10 con cero clics. El caso extremo fue una landing en posición 3,4 para “cuánto dura la carrera de ingeniería industrial”, con 1.757 impresiones sumando variantes y 1 clic. La página aparecía; el resumen no respondía la pregunta.
El plan editorial pasó de 25 posts nuevos a 21 FAQs agregadas en landings que ya rankeaban y solo 5 posts. Más tarde medimos 271 preguntas reales de la SERP en 38 carreras: el sitio respondía el 13%. Salario era el 31% de lo que la gente preguntaba y estaba cubierto en un 5%. Es un caso de búsqueda clásica, no de IA, pero el problema es el mismo: la página respondía lo que el negocio quería contar (qué es, validez, duración) y no lo que preguntaba el que estaba decidiendo.
La decisión no fue “agregar FAQs”: fue poner la respuesta en la página que Google ya mostraba. En la fintech de hipotecas llevamos la idea al orden de la nota: un bloque de respuestas rápidas arriba, una línea por pregunta frecuente con link a su sección, y la data propia del cliente dentro de las secciones como prueba, nunca en la apertura. Las 15 notas que salieron en agosto se publicaron con ese bloque arriba.
¿Qué es respaldar lo que afirmás?
La última slide de Crestodina pone el SEO tradicional al lado de lo que llama AI Search Optimization. En la fila donde el SEO dice E-E-A-T, la columna de IA dice “Supported Claims”: afirmaciones con respaldo.
La definición está en uno de sus prompts de auditoría: un claim no tiene respaldo si la única evidencia que lo sostiene es el mismo claim repetido con más seguridad. Lo mostró con una home de una empresa de salud: cinco afirmaciones de marketing seguidas, cada una marcada “Unsupported claim”.
Y con la salida del prompt sobre otra home: los dos claims del hero puntúan 2 sobre 5, y el arreglo propuesto es subir al hero las pruebas que la página ya tenía más abajo (“35 years · 6 divisions”).
Kopen llegó a lo mismo por el lado de la precisión. ChatGPT respondía con precios y funcionalidades viejos de HubSpot. En la auditoría encontraron que las páginas de precios dependían tanto de JavaScript que los crawlers de IA no las entendían: “eran muy lindas para usuarios humanos, pero no eran entendibles para los crawlers de IA”. Publicaron versiones sin JavaScript con cada plan y sus funcionalidades, las diferencias entre planes (que antes no explicaban) y cuándo conviene HubSpot para cada caso. Según Kopen, todos los productos menos uno mejoraron su puntaje de precisión, medido con prompts que siguen cada semana.
Respaldar también es no inventar. Cuando reescribimos 2.891 fichas de producto con IA para un retailer de electro, el control de calidad marcó 62 cifras sin fuente: números genéricos de la categoría o salidos de la memoria del modelo. La regla fue reescribirlas, no dejarlas pasar.
¿Para qué sirve el schema, entonces?
Crestodina propone un uso que no toca el código: tomar Schema.org como vocabulario para encontrar lo que le falta a la página. El prompt pide revisar las propiedades del tipo de schema que corresponde y tratar cada propiedad que la página no cubre como un posible hueco de contenido. Pide además no recomendar cambios de marcado.
En el ejemplo, la propiedad serviceOutput mostró que la página de un servicio de investigación de mercado listaba actividades (encuestas, focus groups) pero nunca decía qué recibe el cliente al final, y que los competidores sí lo decían. El arreglo es un párrafo, no una etiqueta.
¿Qué tan sólidos son estos datos?
- El 83% de la fintech de hipotecas sale de 24 citas en 11 búsquedas. El estudio de préstamos no lo replicó (46%). Son dos tipos de página distintos y dos muestras chicas.
- La tabla de préstamos describe 36 páginas citadas en un vertical y un mercado. Es una foto de lo que se cita, no un experimento: no prueba que agregar schema no sirva; muestra que en ese vertical se puede estar citado sin él.
- El 92% de Kopen es HubSpot midiendo páginas propias, sin decir cuántas. El corte de Semrush que mostró Crestodina no trae la muestra en la slide.
- De la charla de Writesonic dejé afuera las cifras sobre el modelo que mencionó, porque no pude verificar que ese modelo exista con ese nombre.
¿Qué cambiaría el lunes en una página?
- Que la primera pantalla responda la pregunta principal en una o dos líneas, antes de cualquier contexto o presentación de la marca.
- Al lado de cada afirmación, su número o su prueba. Si la prueba existe más abajo, subirla.
- Los datos que el usuario necesita para decidir, en lista y con números: en préstamos son requisitos, tiempo de acreditación y monto máximo; en cada rubro hay que medir cuáles son.
- Schema como checklist de huecos de contenido. El marcado, como mantenimiento técnico.
- Antes de crear una página nueva para una pregunta, revisar si ya hay una página que rankea y no la responde.
La IA cita la página que responde arriba y respalda lo que afirma, tenga o no FAQ y schema. La pregunta que les dejo a los que trabajan AEO: ¿cuántas de las FAQs que agregaron este año responden algo que la primera pantalla de esa página no respondía?
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