Hay una corriente de GEO Bros que ha descubierto dos palabras (chunks y embeddings) y ha decidido que el futuro del SEO es atomizar el contenido de tu web. Su lógica es que "como los LLMs funcionan por fragmentos y vectores, vamos a crear URLs ultra específicas para cada posible pregunta para que la IA lo […]
Leer más >Este análisis documenta un experimento diseñado para evaluar las capacidades de extracción de contenido estructurado desde páginas HTML con diferentes patrones de maquetación. El objetivo era identificar qué estructuras HTML permiten una extracción exitosa de información y cuáles presentan desafíos para sistemas automatizados de lectura. Se probaron 15 variantes de páginas HTML, cada una conteniendo […]
Leer más >Cuando un buscador necesita encontrar información, puede intentar entenderte de dos maneras, o interpretando el significado abstracto de lo que pides o buscando las palabras exactas que has utilizado. Ambos enfoques son potentes pero incompletos por sí solos. En este artículo veremos qué es la búsqueda híbrida y las técnicas que los buscadores como Google […]
Leer más >La reciente filtración del system prompt de GPT-5 por el hacker Elder Plinius the Liberator, la publicación de su configuración de búsqueda de GPT-5 por el SEO Metehan Yesilyurt, el descubrimiento que hice sobre el flujo de orquestación y búsqueda en GPT-4 y las recientes declaraciones del CEO de OpenAI, Sam Altman, quizá no aporten […]
Leer más >Los agentes de inteligencia artificial que navegan la web, como los de modelos LLM multimodales, se encuentran con HTML complejo y con interfaces hechas para humanos. Igual que los lectores de pantalla, muchos de estos agentes dependen de la estructura semántica y de la accesibilidad del HTML para entender una página y actuar correctamente. En […]
Leer más >Durante décadas, las webs han estado (o deberían estar) centradas en los humanos: cómo buscan, cómo hacen clic, cómo se mueven por una página. Todo medido desde una unidad simple, la URL. Pero este modelo está empezando a cambiar. ¿Por qué? Porque hoy, parte del tráfico web ya no proviene de personas, sino de agentes: […]
Leer más >MUVERA (Multi-Vector Retrieval Algorithm) es un paper de investigación de Google publicado en arXiv el 29 de mayo de 2024. Su objetivo es mejorar la eficiencia de la recuperación semántica multivectorial (como la que usa ColBERT), transformándola en un problema de recuperación monovectorial mediante una técnica llamada Fixed Dimensional Encodings (FDEs). Es decir, se trata […]
Leer más >En el contexto del juicio antimonopolio de USA contra Google, se han hecho públicas las declaraciones, muy jugosas, de 2 figuras clave del equipo de Búsqueda, las de Hyung-Jin Kim (HJ Kim), uno de los principales ingenieros responsables del sistema de ranking de búsqueda de Google (y creador de Navboost) y las de Pandu Nayak, […]
Leer más >Foursquare anunció su asociación con OpenAI hace 4 meses para alimentar las búsquedas locales en ChatGPT a través de su Places API. Desde entonces, su base de datos, que incluye más de 100 millones de puntos de interés en más de 200 países, se ha convertido en una de las principales fuentes utilizadas por el […]
Leer más >La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una fuerza transformadora en el presente y, el SEO, tenía que subirse también a la ola. Problema: nadar por el estado actual de herramientas, workflows y agentes de IA para SEO puede ser complicado, y el hype existente nubla la realidad práctica. […]
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