James LePage, Director de Ingeniería en IA en Automattic y co-líder del Equipo de IA de WordPress, compartió sus perspectivas sobre las consideraciones clave de SEO en el cambiante panorama de la IA. Como fundador y co-líder del Equipo de IA del Núcleo de WordPress, que supervisa iniciativas relacionadas con la IA dentro de WordPress — incluida la forma en que los agentes de IA interactúan dentro de su ecosistema — ofreció ideas sobre el futuro de la web moldeada por los agentes de IA y las implicaciones que esto conlleva para el SEO. **Agentes de IA e Infraestructura** El primer punto de LePage destaca que los agentes de IA trabajarán utilizando la infraestructura web existente, común a los motores de búsqueda. Los datos que estos agentes aprovechan provienen de índices de búsqueda tradicionales. Él afirma de manera provocativa: “Los agentes usarán la misma infraestructura que ya tiene la web. - Búsqueda para descubrir entidades relevantes. - ‘Autoridad de dominio’ y señales de confianza para evaluar fuentes. - Enlaces para navegar entre entidades. - Contenido para entender qué ofrece cada entidad. Es notable cuánta inversión está fluyendo hacia startups de optimización de IA (AIO) y optimización de entidades generativas (GEO), dado que estos agentes recuperan información a través de índices de búsqueda establecidos. Por ejemplo, ChatGPT utiliza Bing, Anthropic usa Brave y Google usa Google. La mecánica fundamental permanece constante; lo que cambia es el agente que realiza la búsqueda. ” **SEO para IA: Igual a la Optimización a Largo Plazo** LePage también afirma que optimizar para agentes de IA depende del uso de datos estructurados mediante esquemas, densidad semántica y enlaces internos sólidos entre páginas. Señala que mucho de lo que las empresas de AIO y GEO venden como optimización específica para IA es, en esencia, una optimización clásica de consultas long-tail: “Los intermediarios de IA que sintetizan información requieren contenido estructurado y accesible — esquemas claros, densidad semántica y enlaces internos robustos.

Este es el principal desafío para la mayoría de los editores. A pesar de miles de millones invertidos en AIO y GEO, gran parte de la optimización para IA se trata fundamentalmente de optimización de palabras clave long-tail. ” **Cómo luce el contenido optimizado para agentes de IA** LePage recomienda que el contenido esté organizado intencionalmente para el consumo de los agentes, usando markdown estructurado, marcado semántico y claridad. Describe el contenido ideal como: - Presentaciones prioritarias que se enfoquen en la información clave. - Clasificaciones que distingan datos autoritativos de los complementarios. - Revelación progresiva del detalle, proporcionando resúmenes primero con caminos claros hacia contenido más profundo. Lo importante es que este contenido sea estático — no conversacional ni dinámico — sino diseñado para que los agentes puedan recorrerlo de manera sencilla. Lo compara con un briefing bien organizado frente a un montón de documentos: ambos contienen los mismos datos, pero uno es muchísimos más accesible para entender rápidamente lo que se ofrece. De manera paradójica, LePage predice que en el futuro de la IA con agentes, los sitios web podrían volverse innecesarios — los agentes quizás se basen simplemente en contenido (es decir, un “montón de documentos”) desligado de las estructuras tradicionales de los sitios. Sin embargo, aún destaca la necesidad de contenido estructurado con organización jerárquica clara y enlaces internos para aclarar las relaciones entre los documentos y asegurar que el contenido comunique claramente su propósito. Anticipa que en el futuro los sitios web alojarán agentes de IA que se comuniquen con agentes externos, permitiendo una presentación de datos flexible y adaptada a las necesidades del usuario, yendo más allá de la idea actual de visitar un sitio web. **La Evolución hacia Agentes de IA Autónomos** LePage describe esta evolución como un proceso de progresión: - Actualmente, los sistemas se asemejan a búsquedas web en múltiples pasos (ejemplo: Perplexity): recopilan contenido, lo sintetizan y luego lo presentan a los usuarios, quienes toman decisiones. - A corto plazo: los usuarios delegan tareas específicas con instrucciones claras; los agentes pueden actuar dentro de una autoridad definida (por ejemplo, compras o reservas). - A largo plazo: los agentes se vuelven más autónomos, funcionando como actores económicos guiados por reglas preestablecidas. Este proceso aumenta la autonomía, pero no elimina la supervisión humana; los usuarios definen las pautas y revisan los resultados en lugar de aprobar cada acción. Él enfatiza que existe una oportunidad inmediata en hacer el contenido amigable para agentes, usando markdown estructurado y marcado semántico, para que sea fácilmente analizable y comprensible, incluso dentro de páginas estáticas. La organización intencionada facilita mucho los flujos de trabajo actuales de los agentes. El artículo de LePage, “Agents & The New Internet (3/5)”, ofrece estrategias valiosas para que editores y desarrolladores se preparen para un futuro de IA con agentes, donde los paradigmas de contenido e interacción cambian significativamente. *Crédito de la imagen destacada: Shutterstock/Blessed Stock*