¿Tu página web es ignorada por la IA? La importancia del WPO y Core Web Vitals

Las búsquedas en Internet están viviendo una gran transformación. La clásica lista a la que nos acostumbramos ver de "diez enlaces azules" que nos da Google está siendo poco a poco complementada y, en muchos casos, reemplazada por respuestas directas y sintetizadas, generadas por inteligencia artificial (IA). 

En esta nota conocerás por qué tu página web puede ser visible en la búsqueda tradicional pero ignorada por estas nuevas tecnologías, además de su estrecha relación con el WPO y Core Web Vitals, pero antes considero necesario ponerte en contexto analizando y entendiendo la arquitectura que dicta las nuevas reglas de visibilidad en Internet.

Arquitectura de visibilidad de contenidos en Internet

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa es una evolución de los sistemas de IA anteriores. Mientras que la IA tradicional se utilizaba principalmente para comprender y recomendar información existente, la IA generativa es capaz de crear contenido completamente nuevo, como texto, video, imagen y hasta código.

¿Qué es LLM (Large Language Model)? 

¿Cómo es que la IA puede generar contenido nuevo? Bien, el motor que le da “superpoderes” a la IA generativa son los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM, por sus siglas en inglés), que son modelos de aprendizaje profundo entrenados con conjuntos de datos de una escala masiva, para que te des una idea pueden llegar a ser terabytes o petabytes de texto e imágenes extraídos de la web. Este modelo aprende a identificar patrones, gramática, semántica y relaciones contextuales complejas mediante la tarea de predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto. Esta capacidad predictiva es lo que le permite generar texto coherente y relevante.

¿Qué es la Arquitectura RAG y por qué es importante para el LLM?

Ahora bien, el LLM es insuficiente, ¿por qué? Pronto nos dimos cuenta que la información que arroja una IA puede estar desactualizada y llena de “alucinaciones”, así que para superar estos obstáculos, ha surgido una arquitectura conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). RAG actúa como una intersección entre el modelo de lenguaje cerrado con el dinámico mundo de la información en tiempo real que hay en Internet.

El proceso de RAG es muy interesante, a continuación te mostraré cómo funciona:

• Vectorización de la consulta. Cuando un usuario realiza una consulta, el sistema no la trata como texto simple. En su lugar, la convierte en una representación numérica llamada embedding o vector, que captura su significado semántico. 
• Recuperación de información. El sistema utiliza este vector para buscar en una base de datos de conocimiento externa, a menudo una base de datos vectorial que contiene información web previamente indexada. La búsqueda no se basa en palabras clave exactas, sino en la similitud semántica, encontrando los fragmentos de texto cuyo significado es más cercano al de la consulta del usuario.
• Aumentar el prompt. Los fragmentos de información más relevantes recuperados de la base de datos se insertan en el prompt o instrucción que se envía al LLM, junto con la pregunta original del usuario.
• Generación de la respuesta. El LLM recibe esta instrucción "aumentada" y genera una respuesta sintetizada que se basa específicamente en la información proporcionada. Esto permite que la respuesta sea actual, precisa y que incluso pueda citar las fuentes de las que extrajo la información. 

Esta arquitectura es la razón principal por la que las experiencias de búsqueda generativa pueden proporcionar respuestas actualizadas y referenciar sitios web. Al fundamentar la generación en hechos recuperados externamente, el sistema reduce drásticamente la probabilidad de inventar información.

La búsqueda pasó de procesar páginas web a “fragmentos”

El funcionamiento de RAG ha cambiado completamente cómo se consume el contenido web. Los motores de respuesta tipo ChatGPT, Gemini o Perplexity no procesan ni "leen" páginas web completas al momento de realizar una consulta. En su lugar, funcionan con unidades de información mucho más pequeñas, a las cuales denominaremos "fragmentos" de contenido. 

Estos fragmentos son bloques de texto semánticamente coherentes que pueden ser un párrafo que responde a una pregunta específica, un elemento de una lista, una fila de una tabla o una definición concisa. Durante la fase de indexación, el contenido de una página web se descompone en estos fragmentos, que luego se vectorizan y almacenan en la base de datos de conocimiento. 

Por tanto, la unidad fundamental de optimización para la búsqueda generativa ya no es todo el contenido de la página web, sino el "fragmento" fácil de extraer y comprender por una máquina. Un solo artículo de blog puede contener varios de estos fragmentos, cada uno de los cuales compite de forma independiente para ser seleccionado por la arquitectura RAG como la pieza de información más relevante para una consulta determinada. La visibilidad ya no depende de la relevancia de una página entera, sino de la claridad, densidad informativa y adecuación semántica de cada uno de los fragmentos que la constituyen. 

Ya que hemos analizado y comprendido cómo se compone la arquitectura de visibilidad y tienes mayor contexto del funcionamiento y transición de las búsquedas en Internet, es tiempo de analizar por qué el contenido de algunas empresas es referenciado por las inteligencias artificiales y otros no.

Esto obedece directamente a la optimización de 2 factores especiales: el contenido y el técnico.  Aunque desde tiempos del posicionamiento SEO tradicional estos factores han sido clave, ahora se han vuelto completamente necesarios, antes tenías oportunidad de aparecer aún cuando tuvieras pequeñas fisuras técnicas o de contenido, pero ahora no. Si no cumples los parámetros E-E-A-T o de WPO / Core Web Vitals, no hay oportunidad, no serás rastreado por las IAs generativas y en consecuencia no existes.

Para conocer en profundidad los parámetros E-E-A-T te recomiendo la siguiente nota:

La importancia del WPO y Core Web Vitals para la IA generativa

El E-E-A-T es el pase de credibilidad para ser considerado por la IA, el rendimiento web es la arquitectura detrás que se debe crear para poder pasar al E-E-A-T. Un rendimiento deficiente no solo entorpece la experiencia del usuario y afecta negativamente los rankings tradicionales, sino que puede actuar como un factor de exclusión, haciendo que un sitio web sea completamente ignorado por los sistemas de búsqueda generativa incluso antes de que su contenido pueda ser evaluado.

¿Qué es el WPO (Web Performance Optimization) y por qué es un requisito para la visibilidad? 

La Optimización del Rendimiento Web (WPO, por sus siglas en inglés) es el conjunto de disciplinas y técnicas enfocadas en hacer que una página web cargue y sea interactiva en el menor tiempo posible. En el contexto de la IA generativa esto es crucial, pues los rastreadores de IA, responsables de alimentar las bases de conocimiento que nutren los sistemas RAG, operan a una escala masiva y con recursos limitados, convirtiéndolos en bots menos eficientes y tolerantes que los rastreadores tradicionales como Googlebot.  

Estos sistemas operan con tiempos de espera muy ajustados, de 1 a 5 segundos. Si una página no entrega su contenido principal dentro de este lapso, el rastreador puede simplemente abandonar el intento y pasar al siguiente recurso. Así, un sitio lento corre el riesgo de ser descartado, volviéndose invisible para las IAs. El rendimiento deja de ser un factor de posicionamiento para convertirse en un requisito fundamental.

¿Qué son las métricas de experiencia Core Web Vitals (CWV)?

Las Core Web Vitals (CWV) son un conjunto de métricas estandarizadas por Google para medir y cuantificar aspectos clave de la experiencia del usuario como: la velocidad de carga, la interactividad y la estabilidad visual. Estas métricas no solo son importantes para los usuarios, sino que también sirven como un indicador de la "salud técnica" y la "eficiencia de aparición (renderizado)" de una página web, factores de gran valor para un rastreador de IA.

• Largest Contentful Paint (LCP) 
  Mide la velocidad de carga percibida por el usuario. Específicamente, registra el tiempo que tarda en aparecer el elemento de contenido más grande (usualmente una imagen, un video o un bloque de texto) visible en la ventana del navegador. Un LCP lento (superior a 4 segundos se considera "deficiente") es una señal de alerta para un rastreador. Indica un servidor lento, recursos sin optimizar o una cadena de renderizado ineficiente, lo que significa que extraer contenido de esa página será un proceso lento y costoso.   

• First Input Delay (FID) / Interaction to Next Paint (INP)
  Mide la capacidad de respuesta general de la página web a las interacciones del usuario, como clics, toques o pulsaciones de teclado. Aunque es una métrica centrada en el usuario, un INP deficiente (superior a 500 milisegundos) suele ser causado por la ejecución excesiva de JavaScript. Para un rastreador, esto puede dificultar la obtención de una versión estable y completa del contenido, especialmente en sitios que dependen del renderizado del lado del usuario.   

• Cumulative Layout Shift (CLS) 
  Mide la estabilidad visual de la página. Cuantifica la suma de todos los cambios de diseño inesperados que ocurren durante la carga. Un CLS alto (una puntuación superior a 0.25 se considera "deficiente") sugiere un árbol de nodos (DOM - Document Object Model) inestable y un código mal estructurado. Para una IA que necesita extraer fragmentos de texto precisos, un diseño que se reorganiza constantemente durante la carga presenta un gran riesgo para la integridad de los datos. El rastreador podría extraer el fragmento incorrecto, texto parcial o elementos en el orden equivocado, corrompiendo la información que ingresa a la base de conocimiento.

Como podrás ver, la optimización de las Core Web Vitals ya no es solo para satisfacer a los usuarios o como un factor de ranking secundario. Es una optimización para la "eficiencia de la extracción de datos por máquinas". Se trata de hacer que el contenido no solo sea valioso, sino también fácil, rápido y barato de consumir para la IA, lo que aumenta drásticamente la probabilidad de ser indexado y, posteriormente, seleccionado como fuente.

Conclusiones

La optimización de las técnicas WPO y las métricas Core Web Vitals resultan de gran importancia para que los contenidos que has creado en la página web de tu empresa puedan ser citados por la inteligencia artificial y así puedas convertirte en un referente en tu sector. ¡Adiós a esa sensación de sentirte ignorado!

En SIGNE360 estamos conscientes que realizar estos ajustes no se hacen de la noche a la mañana, por ello es que te invitamos a realizar de manera gratuita un Diagnóstico para Página Web CUSAM, en este análisis podrás conocer que tan optimizado está tu sitio para poder ser visible en buscadores de inteligencias artificiales generativas.
 

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Referencias:
- ¿Qué es la IA generativa? | AWS
- ¿Qué es un LLM (modelo de lenguaje de gran tamaño)? | AWS
- ¿Qué es RAG (generación aumentada por recuperación)? | AWS
- RAG y SEO: cómo optimizar contenido para buscadores e IA | globalseosarasolana
- ¿Qué es WPO (Web Performance Optimization)? | piensasolutions
- Análisis Comparativo: SEO Tradicional vs SEO para IA | adaki
- La guía definitiva de las métricas web básicas | Conductor
- ¿Qué son las Core Web Vitals (CWV)? | Cloudflare
- What are core web vitals? | Adobe for Business