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Los números son claros. Solo el 11,6% de las citas provienen de URLs con una profundidad de carpeta de uno. Con cada nivel adicional, el porcentaje crece: 27,5% en dos carpetas, 33,3% en tres. Las páginas con profundidades de cuatro a diez carpetas representan otro 16,2% de las citas en total.
Por qué los modelos de IA prefieren contenido específico
ChatGPT y herramientas similares no buscan información general en las páginas principales. Necesitan respuestas precisas a preguntas concretas. Cuando alguien consulta «protección UV en ropa deportiva», el modelo prefiere un artículo detallado en el blog o una página de producto en lugar de texto genérico sobre ropa deportiva.
Los resultados del estudio muestran que las marcas exitosas crean contenido precisamente para este tipo de búsqueda.
Secciones detalladas de preguntas frecuentes, especificaciones técnicas de productos, estudios de datos y contenido de cola larga proporcionan a los modelos de IA material que pueden citar.
Source: Similarweb
La estructura determina la visibilidad
Walmart y Temu ofrecen un buen ejemplo de cómo el formato afecta a los resultados. Walmart utiliza una sección separada de «Sobre este artículo» en las páginas de producto con viñetas y características claras. Temu pone la mayor parte de la información en el título del producto.
La diferencia en los resultados es significativa. Walmart aparece en el 59% de las respuestas relevantes de IA. Temu es prácticamente invisible. La razón es sencilla: los modelos LLM procesan mejor el contenido estructurado con etiquetas de sección claras.
Source: Similarweb
Qué significa esto para tu tienda online
Crea contenido especializado que responda a las preguntas específicas de tus clientes. En lugar de una página general de «Cómo elegir zapatillas de correr», crea cinco artículos separados para principiantes, maratonianos, corredores de invierno, personas con problemas articulares y calzado ultraligero.
Utiliza estructuras claras : encabezados H2 y H3, viñetas para características y secciones separadas para especificaciones. Los modelos de IA necesitan saber dónde encontrar información específica.
Analiza qué preguntas hacen los clientes. Las búsquedas de cola larga son tu oportunidad: la competencia aquí es menor y las probabilidades de citación son mayores.
