Guia per a principiants de l’optimització per a IA (AIO)

Durant els últims mesos, he tingut nombroses converses amb clients que pregunten sobre l’optimització de la seva presència específicament per a plataformes de cerca basades en IA i chatbots com ChatGPT i Claude.

L’interès en aquesta àrea ha crescut notablement, i amb bona raó—des que ChatGPT va integrar capacitats de cerca basades en web, he observat personalment augments significatius en el trànsit provinent d’aquestes noves fonts impulsades per IA. Alguns dels meus clients ara reben entre el 0,5% fins al 6% del seu trànsit orgànic total de plataformes impulsades per IA, subratllant l’impacte que aquesta tendència ja té.

Patrons de Trànsit d’IA: La Nova Frontera

Les meves dades recents mostren alguns patrons interessants en el trànsit impulsat per IA:

• Els llocs web B2B estan rebent nivells més alts de trànsit d’IA, representant fins al 5-6% del seu trànsit SEO total. Empreses com Vercel informen que reben fins al 5% dels seus nous registres a través de ChatGPT.
• El trànsit d’IA és més prevalent en entorns d’escriptori, i als EUA o altres regions on l’adopció d’IA és major (que tendeix a correlacionar-se amb el desenvolupament econòmic, però no es limita a això).
• La distribució del trànsit és altament asimètrica en comparació amb els patrons de cerca tradicionals. Alguns reben molt. Altres res.

Un exemple particularment interessant és un client SaaS B2B la presència del qual a les plataformes d’IA és altament asimètrica en comparació amb la cerca tradicional. Mentre que les seves classificacions a Google són sòlides, es classifiquen excepcionalment bé a Perplexity, convertint-se en la font més citada per a moltes consultes clau, impulsant així un trànsit significatiu. Notablement, el B2B SaaS està emergint com un dels sectors que més es beneficia substancialment del trànsit impulsat per IA.

Cortesia d’un dels meus clients, això és el que pot semblar la IA en un editor, on la IA encara aporta menys de l’1% del trànsit total (tots els canals).

Quan es tracta d’optimització per a IA—específicament optimitzant la teva presència per a Models de Llenguatge Gran (LLMs)—la veritat és que encara estem en les primeres etapes. No ho sabem tot encara, però hi ha alguns aspectes clau que sí que sabem i que ja hauríem d’estar implementant per assegurar-nos que estem ben posicionats en aquest paisatge emergent.

Mira aquest exemple d’Ahrefs, de principis de 2023:

a Vercel a principis de 2025:

La Guia per a Principiants d’Optimització per a IA (AIO)

1. Permetre el rastreig pels LLMs

Un dels primers i més crítics passos per optimitzar per als LLMs és assegurar que el teu lloc web sigui rastrejadle. Sorprenentment, molts llocs web actualment bloquegen els rastrejadors d’aquests models d’IA, sovint perjudicant inadvertidament la seva visibilitat potencial.

Per il·lustrar-ho, deixa’m compartir una història d’una empresa per a la qual vaig treballar anteriorment. El Chief Product and Technology Officer (CPTO) va decidir unilateralment, sense considerar l’orientació d’experts o les dades disponibles, bloquejar els rastrejadors d’IA d’accedir a tots els llocs web propietat de l’empresa, simplement perquè no li agradava que la IA rastregi les propietats i desconfiava específicament d’OpenAI.

Irònicament, malgrat aquesta postura, l’empresa va adoptar internament la tecnologia d’OpenAI a través de diversos equips per millorar i potenciar els seus propis productes. Aquest enfocament va ser altament hipòcrita i finalment va soscavar la seva visibilitat en línia en plataformes impulsades per IA a llarg termini.

Molts llocs web ara estan bloquejant els rastrejadors d’IA de dues maneres principals:

• A través de robots.txt: El mètode transparent que explícitament no permet certs bots.
• A nivell de CDN: Un enfocament menys transparent que pot ser opac fins i tot per a les empreses que l’implementen.

Per assegurar que el teu lloc estigui optimitzat efectivament:

• No bloquegis LLMs via robots.txt: Permet explícitament el rastreig per a tots els bots rellevants, inclòs però no limitat a ChatGPT.
• Assegura’t que el teu CDN no estigui bloquejant rastrejadors: Les Xarxes de Distribució de Contingut (CDNs) poden impedir involuntàriament que els bots accedeixin al contingut; comprova dos cops la configuració per evitar això.
• Evita bloquejar recursos importants: Assegura’t que CSS, JavaScript, imatges i altres recursos essencials siguin accessibles.

Facilitar l’accés als rastrejadors no és només sobre ajudar als LLMs a entendre el teu contingut; també és crucial quan es tracta de sistemes de Generació Augmentada per Recuperació (RAG), on els models d’IA recuperen i citen directament contingut de les teves pàgines web. Sense un accés adequat, el teu contingut simplement no apareixerà.

Si no creus que el rastreig d’OAI és real, hauries de veure els impactes de bots per a aquesta marca d’ecommerce segons el CEO de Botify, Adrien Menard:

2. Facilitar el descobriment a través de Sitemaps XML

A diferència de Google Search Console o Bing Webmaster Tools, plataformes com OpenAI o Claude encara no ofereixen consoles per a webmasters. Això significa que has de fer que el teu lloc sigui fàcil de descobrir facilitant proactivament el rastreig:

• Inclou URLs de sitemap a robots.txt: Especifica clarament la ubicació del teu sitemap.
• Unifica les teves regles de rastreig: Idealment, tinguis les mateixes regles per a cada agent d’usuari per assegurar un comportament de rastreig consistent a través de plataformes.

Tenint en compte que Bing impulsa nombroses plataformes basades en IA com ChatGPT, Perplexity, Grok i Copilot, és particularment decebedor que Bing Webmaster Tools (BWMT) encara no ofereixi informació específica sobre el rastreig impulsat per IA. No obstant això, invertir en optimització de Bing és cada vegada més sinònim d’optimitzar la visibilitat d’IA.

La creixent importància de Bing: Amb la integració de Bing a Perplexity i altres plataformes d’IA, el seu paper en l’ecosistema d’IA s’està tornant cada vegada més significatiu. Aquesta integració està remodelant els patrons de trànsit d’IA i les estratègies de rastreig, fent que l’optimització de Bing sigui més important que mai.

3. Entendre les Característiques del Rastreig d’IA

Els rastrejadors d’IA difereixen significativament dels motors de cerca tradicionals en diverses formes clau:

• Limitacions de renderització de JavaScript: Els rastrejadors d’IA típicament no renderitzen JavaScript, fent invisible el contingut renderitzat del costat del client.
• Patrons de rastreig únics: Els rastrejadors d’IA tenen patrons diferents dels motors de cerca tradicionals.
• Menys enfocament en actualitzacions en temps real: Els rastrejadors d’IA no requereixen el mateix nivell d’informació actual que els rastrejadors tradicionals.
• Ecosistema de bots divers: Hi ha un augment notable en l’activitat de diversos bots d’IA, inclosos bots RAG, bots d’entrenament i bots d’indexació.

4. Limitar el contingut renderitzat del costat del client

La renderització del costat del client pot ser problemàtica per als LLMs. Una anàlisi recent de Vercel destaca limitacions significatives en la capacitat dels rastrejadors d’IA per executar JavaScript. Les dades mostren que cap dels principals rastrejadors d’IA, inclosos GPTBot i Claude, actualment renderitzen JavaScript, tot i que obtenen fitxers JavaScript (ChatGPT: 11,50%, Claude: 23,84% de sol·licituds). Qualsevol contingut que depengui únicament de la renderització del costat del client roman efectivament invisible per a aquests rastrejadors.

Per a contingut crític:

• Prioritza la renderització del costat del servidor (SSR), la Regeneració Estàtica Incremental (ISR), o la Generació de Llocs Estàtics (SSG).
• Mantingues redireccions adequades i una gestió d’URL consistent per evitar altes taxes d’errors 404, que ocorren freqüentment amb rastrejadors d’IA com ChatGPT i Claude (cadascun al voltant del 34%).

Pots trobar més detalls a l’informe complet de Vercel sobre el comportament dels rastrejadors d’IA.

5. Gestionar proactivament la indexació

Més enllà del rastreig passiu, impulsar proactivament el teu contingut als índexs d’IA i cerques tradicionals ofereix major visibilitat i control:

• Implementa sitemaps XML optimitzats i sotmet-los via robots.txt.
• Utilitza APIs com IndexNow i les APIs de Submissió d’URL de Bing: Aquestes et permeten senyalar directament contingut nou o actualitzat als índexs de cerca.

6. Importància del gran contingut i experiència

Els LLMs són cada vegada més sofisticats—probablement superen motors de cerca tradicionals com Google o Bing en la seva capacitat d’interpretar contingut de manera significativa. No obstant això, la frescor continua sent crítica, ja que els models d’IA encara depenen molt dels motors de cerca tradicionals, particularment Bing, per a la informació més recent i actualitzada. Per tant, el SEO continu segueix sent crucial.

Invertir en contingut excepcional i experiències d’usuari sense problemes és més crític que mai, ja que aquests són diferenciadors clau que els models d’IA cada vegada més reconeixen i recompensen.

7. Optimitzant El Teu Contingut per a Sistemes d’IA

• Crea contingut estructurat i escanejable utilitzant taules, llistes i encapçalaments clars que organitzin la informació en formats amigables per a la IA. La investigació mostra que “les dades adequadament estructurades reben un 58% més d’engagement en cerques potenciades per IA.”
• Elabora declaracions deterministes en lloc de matisades – “L’exercici regular redueix l’estrès en un 40%” es processa més eficaçment que “Algunes formes d’activitat física podrien ajudar certs individus a gestionar els nivells d’estrès depenent de diversos factors.”
• Estableix patrons clars de pregunta-resposta al llarg del teu contingut, particularment en encapçalaments (H2/H3) seguits de respostes directes i concises. Inclou seccions completes de FAQ que anticipin consultes d’usuaris.
• Aprofita la terminologia específica de la indústria i informació que mostri coneixement exclusiu – “Segons la nostra anàlisi de mercat de 10 anys, els valors de propietats costaneres de Barcelona superen les inversions interiors en una mitjana del 12% anual.”
• Enriqueix el context semàntic incorporant termes relacionats, sinònims i vocabulari especialitzat que expandeixi el marc conceptual que els sistemes d’IA poden reconèixer.
• Incorpora elements humans autèntics a través d’anècdotes personals, estudis de cas i testimonis que proporcionin perspectives úniques que la IA no pot generar – “El nostre client va augmentar les taxes de conversió en un 32% després d’implementar aquests canvis de contingut.”
• Desenvolupa punts de vista distintius sobre temes comuns en lloc de repetir informació àmpliament disponible. Per exemple, en lloc de consells generals sobre béns immobles, analitza com les tendències específiques de micromercat afecten determinats segments demogràfics de compradors.
• Equilibra la precisió tècnica amb la llegibilitat incloent xifres concretes, anàlisis detallades i informació especialitzada presentada en formats digeribles.

Tot això és cada vegada més rellevant per a Google AI Overviews, i el proper Google AI Mode. Ambdós sistemes depenen fortament del contingut dels resultats de cerca però es mostren en una UI de text generat, similar a Perplexity per exemple.

8. Monitoritzar i optimitzar la velocitat

La velocitat del lloc web impacta significativament l’eficiència del rastreig. Els llocs web més ràpids permeten als rastrejadors descobrir i indexar més contingut de manera efectiva. Busca una resposta de servidor forta amb un Temps Fins al Primer Byte (TTFB) de 500ms o menys per maximitzar l’eficiència tant dels rastrejadors tradicionals com dels d’IA.

9. Dades estructurades: Podria ser important però no n’estem segurs

Mentre que les dades estructurades segueixen sent crucials per al SEO tradicional—particularment a Google—no sembla que influeixin significativament en la teva presència en resultats LLM avui:

• Segueix implementant dades estructurades per Google: Tot i que no beneficia directament l’optimització LLM ara, les dades estructurades encara milloren la visibilitat a la cerca de Google.
  • Això també podria ser rellevant no tant en el concepte de resultats d’IA o entrenament de models d’IA, sinó en accessoris. Considera resultats com Perplexity Shop, que podrien nodrir-se d’un Schema de Producte. Mira la imatge a sota. Preu, lliurament, etc. Podria nodrir-se d’un markup Schema amb molta probabilitat.
• No esperis que les dades estructurades millorin la teva aparició en IA conversacional: Actualment, les dades estructurades no semblen afectar significativament com els LLM interactuen amb el contingut.

Recorda que els LLM essencialment llegeixen contingut, així que no els importa les metadades com l’Schema.

10. Monitoritzar l’activitat de bots via logs

Monitoritzar regularment els teus logs és essencial per entendre com els bots interactuen amb el teu lloc web:

• Utilitza eines com Botify, Kibana d’ElasticSearch, o altre software d’anàlisi de logs per identificar problemes de rastreig, seguir el comportament del rastrejador, i assegurar que els bots d’IA estiguin descobrint eficientment el teu contingut més important.
• Segueix diversos tipus de bots d’IA: Monitoritza l’activitat de diferents tipus de bots d’IA incloent bots RAG, bots d’entrenament, i bots d’indexació per entendre els seus patrons únics.

11. Considera crear un fitxer LLMs.txt

llms.txt és una nova proposta per a un fitxer estàndard per deixar que els LLM sàpiguen com entendre millor el teu lloc web, on és què i així successivament, tot en format markdown. Mentre que aquest fitxer és clarament només un concepte i probablement no utilitzat per cap part important fins ara, pot preparar-te si aquest concepte es torna més generalitzat. Personalment no crec que això es converteixi en un estàndard tal com està avui sense algunes modificacions, però pot tenir sentit tenir alguna cosa en aquesta línia.

12. Segueix el trànsit d’IA amb una segmentació d’anàlisi adequada

Poder identificar i segmentar el trànsit impulsat per IA és crucial per mesurar els teus esforços d’AIO. En el meu treball amb clients, he trobat que implementar patrons regex específics a Google Analytics és extremadament efectiu per aïllar i analitzar aquest segment de trànsit creixent.
Aquí està el patró regex que personalment utilitzo i recomano implementar en la teva configuració d’anàlisi:

Aquest patró captura referències de pràcticament totes les principals plataformes d’IA, permetent-te:

• Mesurar la contribució del trànsit d’IA a la teva estratègia d’adquisició global
• Identificar quines plataformes d’IA estan enviant més visitants
• Analitzar diferències de comportament d’usuari entre visitants referits per IA versus cerca tradicional

He observat que els patrons de trànsit d’IA són significativament més asimètrics que la cerca tradicional—alguns llocs reben trànsit substancial mentre altres no en reben pràcticament cap, independentment de les seves classificacions a Google. Aquesta asimetria ofereix oportunitats úniques, particularment per a empreses B2B, que he vist rebent fins al 5-6% del seu trànsit total de plataformes d’IA.

13. Optimitzar per a capacitats de cerca multimodal

El paisatge de cerca d’IA està evolucionant ràpidament més enllà de les consultes només de text per incorporar cerques de veu, imatge i modalitat mixta. Des de la meva experiència, aquestes interaccions multimodals estan creixent exponencialment, especialment a mesura que dispositius com altaveus intel·ligents i càmeres mòbils habilitades per IA es tornen cada vegada més sofisticats.

Per optimitzar eficaçment per a aquestes capacitats:

• Converteix contingut existent per a cerca per veu reestructurant-lo per a patrons de llenguatge natural. Les consultes de veu són típicament més llargues, més conversacionals, i sovint plantejades com a preguntes completes en lloc de fragments de paraules clau. Les meves proves suggereixen que el contingut optimitzat per a veu experimenta fins a un 30% més d’engagement en entorns d’IA.
• Per a l’optimització de cerca visual, assegura’t que totes les imatges tinguin noms de fitxer descriptius, text alt complet, i dades EXIF adequades. Per a imatges de productes o propietats, he trobat que incloure múltiples angles i imatges clares d’alta qualitat millora dramàticament el reconeixement i la recuperació pels sistemes d’IA visual.

Quan creïs nou contingut, pensa “més enllà de la paraula clau” estructurant-lo per respondre preguntes completes que els usuaris podrien parlar o escriure. Aquest enfocament no només millora la visibilitat d’IA sinó també millora el rendiment de cerca tradicional a través de cobertura temàtica completa.

14. Construeix presència estratègica en fonts de referència d’IA

Entendre on els models d’IA obtenen la seva informació s’ha convertit en un component crític d’optimització efectiva. A través del meu treball seguint patrons de citació a través de múltiples indústries, he identificat plataformes prioritàries clares que influencien desproporcionadament les sortides d’IA.

Wikipedia segueix sent la font més citada a través de tots els sistemes d’IA principals, fent que una pàgina de Wikipedia d’empresa o producte adequadament gestionada sigui cada vegada més valuosa. De manera similar, plataformes com GitHub (per a contingut tècnic), Reddit (per a discussions de comunitat), i mitjans de notícies establerts amb forta autoritat de domini apareixen consistentment com a fonts de citació.

Centra’t particularment en l’optimització de Bing, ja que el motor de cerca de Microsoft actualment potencia diversos sistemes d’IA importants incloent ChatGPT, Perplexity, i Microsoft Copilot. Curiosament, he treballat amb clients que es classifiquen modestament a Google però el contingut dels quals és freqüentment citat per sistemes d’IA degut a un fort posicionament a Bing.

Conclusió

Encara estem en les primeres etapes d’entendre precisament com els LLM descobreixen i prioritzen contingut. No obstant això, una cosa continua sent clara: mentre que els principis fonamentals d’Optimització per a IA (AIO) i SEO tradicional comparteixen similituds, l’optimització per a IA requereix enfocaments estratègics específics que s’estenen més enllà de les pràctiques convencionals de SEO.

Així doncs, continua invertint en pràctiques sòlides de SEO, crea contingut excel·lent, i assegura una experiència d’usuari fantàstica. A més, ara pots seguir la teva presència en cerques i converses impulsades per IA de manera similar al SEO tradicional, gràcies a les emergents eines de seguiment de posició d’IA.

El que sí sabem segur:

• Permet rastreig clar i complet per a tots els bots d’IA
• Facilita l’accés a través de sitemaps i regles de rastreig unificades
• Entén i adapta’t a les característiques úniques de rastreig d’IA
• Prefereix contingut renderitzat del costat del servidor sobre renderització del costat del client
• Gestiona activament les teves estratègies d’indexació de contingut
• Optimitza el format de contingut per al consum d’IA amb contingut estructurat i escanejable
• Monitoritza de prop el comportament del rastrejador a través d’anàlisi de logs
• Implementa segmentació d’anàlisi per seguir i mesurar el trànsit d’IA
• Prioritza la velocitat del lloc per a un rastreig eficient
• Adapta el contingut per a capacitats de cerca multimodal (veu, imatge, etc.)
• Construeix presència estratègica en fonts de referència d’IA clau com Wikipedia i plataformes que potencien sistemes d’IA

La naturalesa asimètrica del trànsit d’IA presenta oportunitats úniques, particularment per a empreses B2B. A mesura que aquest paisatge evoluciona, aquells que adaptin les seves estratègies per acomodar tant la cerca tradicional com el descobriment impulsat per IA guanyaran avantatges competitius significatius.

Ser visible en el món de l’optimització d’IA tracta sobre claredat i accessibilitat fonamentals, combinades amb estratègies d’indexació proactives i estructuració de contingut deliberada. Aquestes bases formen una base robusta mentre explorem aquest paisatge en evolució.

Si estàs interessat en tenir una conversa sobre AIO, no dubtis en enviar-me un missatge o programar una introducció amb un cafè.