4 Tácticas de SEO con IA que Google Dice Están Muertas. Ahrefs y los System Prompts Filtrados No Están de Acuerdo.

No soy ingenuo, solo me adapto. Publiqué un artículo hace 48 horas titulado "Google Acaba de Matar 4 Tácticas de SEO con IA. Aquí Están los Prompts de Claude Que las Reemplazan." Esa era la versión limpia. La que le muestras a tu madre, o a tus clientes.

Está la versión limpia, con fuentes, técnicamente correcta dentro del marco en que fue escrita. Y está la versión que realmente funciona pero incomoda a la gente. El problema con la limpia: ese marco lo dibujó Google. Y que Google te diga cómo optimizar para búsqueda con IA es como que McDonald's te diga cómo optimizar tu dieta 😬.

Ya sabes que nunca funciona así. Aquí tienes la versión que no puedes leerle en voz alta a tu madre.

Pasé el fin de semana leyendo 2 cosas en paralelo. Por un lado, el repo de GitHub asgeirtj/system_prompts_leaks, con las instrucciones de sistema en crudo de Claude Opus 4.7, GPT-5.5 y Gemini 3.1 Pro, actualizado el 11 de mayo y cubierto por el Washington Post. Por el otro, los reportes de Ahrefs, Profound, BrightEdge y Semrush sobre qué citan realmente los LLMs en 2026. Los 2 dicen lo mismo, y no es lo que dice Google.

Hace 48 Horas Te Conté la Historia Oficial. Luego Leí las Filtraciones.

El artículo del 17 de mayo sigue en mi Medium. No lo voy a borrar. Es una documentación limpia de lo que Google publicó en sus docs para desarrolladores el 15 de mayo. Dentro de ese marco, el artículo es correcto.

Lo que empezó a molestarme el viernes por la noche fue la brecha entre la guía y lo que estaba viendo en los más de 100 sitios que edito. Pequeños, grandes, de clientes. Los comportamientos no cuadraban con la doctrina. Así que leí 2 cosas seguidas.

Primero, el repo de filtraciones que mencioné arriba. Prompts de sistema en crudo en un GitHub público, en texto plano, que cualquiera puede git clone.

Segundo, Charles Floate. SEO black hat veterano, blog The God of SEO, más de 10 años en las trincheras. Charles es un personaje en esta historia, no una autoridad. Su tesis es más agresiva que la mía, "Google miente por omisión", creo que se pasa pero los datos que señala son reales.

Conclusión por adelantado, sin suspenso: Google tiene razón sobre Google. El problema es que el producto de Google no es toda la búsqueda con IA. Es 1 superficie de 5.

El Truco Que Google Hace en el Título de Su Propia Guía

La guía se llama literalmente "Optimizando para funciones de IA generativa en Google Search". Lee el título otra vez. En Google Search. El alcance está ahí mismo, en el título, y todo el mundo lo pasó por alto.

La propia línea de Google, sacada del doc: "Optimizar para búsqueda con IA generativa es optimizar para la experiencia de búsqueda, y por tanto sigue siendo SEO."

Lo que amplificó cada cuenta de SEO en Twitter: "así funciona el SEO con IA en 2026." Error de marco. Misma palabra, 2 alcances diferentes.

Números para matar la extrapolación. Ahrefs midió el solapamiento de fuentes entre Google AI Overviews y Google AI Mode en 13.7% (diciembre 2025). 2 funciones de la misma empresa compartiendo 13.7% de sus fuentes. ZipTie ejecutó 100,000 prompts entre ChatGPT y Perplexity. 11% de solapamiento.

5 superficies de IA (Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT, Claude, Perplexity). 5 lógicas de recuperación. 5 conjuntos de fuentes preferidas. Google dio reglas para 1. La industria SEO lo leyó como un manual universal.

Una voz contraria que vale la pena tomar en serio. Koray Tuğberk Gübür publicó un hilo en mayo argumentando que AEO, GEO, SXO son técnicamente la misma disciplina que SEO. "Si tu documento web no puede posicionarse, tus pasajes no pueden posicionarse. Si tus pasajes no pueden posicionarse, es menos probable que las respuestas de IA generadas te citen." Tiene razón en la base. El posicionamiento sigue siendo la puerta.

Pero hay una capa entre "se posiciona" y "es seleccionado para una respuesta de IA" que no es SEO tradicional puro. Claridad de entidad, formato de respuesta directa, prominencia a nivel de pasaje. Misma disciplina a nivel abstracto, sí. Mismas optimizaciones específicas el lunes por la mañana, no del todo. Lo que publicas en Reddit no llega a Google AI Overviews de la misma manera que llega a Perplexity. Diferentes implementaciones, diferentes decisiones un martes.

Las 4 tácticas que siguen solo tienen sentido una vez que tienes esa cuadrícula. Las reglas de Google son las reglas de Google. Otras superficies tienen otras reglas, y están escritas en texto plano en GitHub.

Táctica #1: llms.txt No Está Muerto, Solo No Es Para Google

La línea de Google en la guía, en menos de 15 palabras: "No necesitas crear nuevos archivos legibles por máquina, archivos de texto de IA, markup, o Markdown para aparecer en búsqueda de IA generativa."

Cierto. Para Google.

OtterlyAI midió 62,100 solicitudes de bots de IA durante 90 días. 84 fueron a llms.txt. Eso es 0.1%. El único bot que lo rastrea consistentemente es BuiltWith, que no tiene nada que ver con recuperación de IA. Para Google AI Overviews exclusivamente, el archivo es peso muerto. Google te dijo la verdad.

Ahora voltea la superficie. Alimbekov ejecutó un experimento, desplegó llms.txt en un sitio de contenido, midió las referencias de chat de IA antes y después, normalizado durante 60 días. Resultado: +23% de tráfico de chat de IA. Perplexity casi se duplicó. ChatGPT y DeepSeek mostraron aumentos medibles. Misma web, mismo contenido, 2 veredictos completamente diferentes dependiendo de qué superficie de IA intentas alcanzar.

El detalle que cierra el argumento. Anthropic mantiene su propio llms.txt en claude.com. Vercel, Cursor, Windsurf, Mintlify, todos envían uno. Los creadores de Claude están usando activamente lo que Google entierra silenciosamente en su guía. El stack CLI-first que consume estas señales no lee la guía de Google antes de decidir qué buscar.

Aquí está el prompt que ejecuto los lunes por la mañana cuando estoy configurando un sitio nuevo. Mételo en Claude Code en la raíz del proyecto:

You are a technical SEO agent. Goal: generate the llms.txt for this site, formatted per llmstxt.org spec.

Input:
- Site URL: <URL>
- Sitemap or content map: <path or URL>
- Primary audience for AI surfaces: <Perplexity / ChatGPT / Claude / coding agents>

Steps:
1. Crawl the homepage and 3 highest-traffic pages. Identify primary entity, topic clusters, and unique value props.
2. Generate llms.txt with: H1 site name, blockquote summary under 30 words, sections for "Core Documentation", "Reference", "Tutorials". Each link entry: [Title](URL): one-line description.
3. Skip pages that are duplicates, low-value tag archives, or thin content. Be ruthless.
4. Output the raw llms.txt content only. No commentary, no markdown fences around it. I'll paste it at /llms.txt.

Constraint: no generic AI SEO advice. The file is for LLM retrieval, not for human readers.

Acción esta semana. Despliega llms.txt en la raíz. 10 minutos de trabajo. Omítelo si tu audiencia es Google AI Overviews exclusivamente. Envíalo si quieres presencia en Perplexity, en agentes de código, en la cola larga de herramientas de IA nicho que nadie benchmarkea pero todos usan.

Táctica #2: Schema No Está Muerto, Es la Capa de Extracción de Citas

La línea de Google, en menos de 15 palabras: "No hay datos estructurados especiales de schema.org que necesites agregar."

Los datos de terceros dicen lo contrario, fuertemente. Ahrefs analizó 863,000 SERPs de palabras clave y 4 millones de URLs citadas en AI Overviews. Hallazgo: 38% de las páginas citadas no se posicionan en el top 10 del SERP tradicional. Bajó del 76% a mediados de 2025. La brecha entre "se posiciona bien" y "es citado" se está ampliando rápidamente.

BrightEdge en paralelo: sitios con schema Article + FAQ desplegado ven +44% de citas de búsqueda con IA versus sitios de control en el mismo nicho. No 4%. Cuarenta y cuatro por ciento.

Ahora la parte interesante. El prompt de sistema de Claude Opus 4.7, sacado del repo asgeirtj, dice textualmente: "Favorecer fuentes originales: blogs de empresas, papers peer-reviewed, sitios gov, SEC. Omitir fuentes de baja calidad como foros." Esa instrucción está en el prompt de sistema que se envía en producción ahora mismo. Pero Profound y Ahrefs miden que Claude cita Reddit pesadamente, masivamente, todo el tiempo. La instrucción le dice al modelo que prefiera fuentes institucionales, y el modelo probablemente las prefiere al momento de puntuar, el problema es que la base de recuperación está dominada por Reddit porque eso es lo que se indexó en masa durante los años, así que incluso con un sesgo institucional perfecto al momento de generación el modelo solo puede elegir de lo que fue recuperado, y lo que fue recuperado es Reddit. El prompt de sistema es aspiracional. El índice de recuperación es concreto.

Schema es el ancla institucional. Le dice al pipeline de recuperación que tu URL es una fuente primaria, no contenido de foro. Sin él, compites con Reddit en los términos de Reddit.

Prompt que ejecuto en las 10 páginas principales de cualquier sitio de dinero. Copia y pega en Claude Code:

You are a schema audit agent. Goal: identify what JSON-LD this page needs to be cited as a primary source by ChatGPT, Claude, and Google AI Mode.

Input:
- Page URL: <URL>
- Page type: <article / how-to / product-review / location>

Steps:
1. Fetch the page. Extract existing JSON-LD if any.
2. Compare to the recommended schema stack: Article + HowTo (if procedural) + FAQ + Author + Organization. Skip Product on editorial pages.
3. List missing fields per schema type. Be specific: not "Author schema missing", but "Author.sameAs missing, no link to LinkedIn or X profile".
4. Output: a ready-to-paste &lt;script type="application/ld+json"&gt; block with the corrected schema. Include only fields you can populate from the page content. Mark placeholders explicitly with TODO.

Constraint: do not invent attributes. If author bio is absent on the page, flag it, don't hallucinate.

Acción esta semana. Article + HowTo + FAQ + Author + Organization en las 10 páginas principales. Valida vía Schema.org. Luego busca con user-agent GPTBot y confirma que el JSON-LD se renderiza del lado del servidor. La mitad de las implementaciones SPA no lo hacen.

Táctica #3: Menciones de Marca, la Señal 3x Que Google Te Dice Que Ignores

La línea de Google: "Cazar 'menciones' no auténticas en la web no es tan útil como suena."

Concesión por adelantado. Cierto para menciones no auténticas. Comprar menciones en redes PBN es un riesgo de penalización, siempre lo ha sido. Google tiene razón sobre ese comportamiento específico.

El truco está en el desliz. La oración dice "menciones no auténticas". La implicación con la que te vas es "menciones en general". Léelo dos veces.

Ahrefs analizó 75,000 marcas. Las menciones web de marca correlacionan 0.664 con visibilidad de IA. Los backlinks correlacionan 0.218. 3x más fuerte. Menciones en YouTube: 0.737, el factor más alto en el dataset. El manual clásico de SEO (enlaces, anchor text, DA empujado hacia arriba) era recompensado por Google. No es recompensado por ChatGPT, Perplexity, o Claude a la misma tasa. La métrica son menciones, no enlaces.

Stacker, diciembre 2025: distribuye el mismo contenido vía earned media (LinkedIn Pulse + sindicación de prensa + transcripciones) y ves +325% de citas de IA versus publicarlo solo en tu propio sitio. Semrush analizó 150,000 citas de LLM. 89% de las citas de ChatGPT vienen de páginas posicionadas 21+ en Google. Páginas que tu dashboard trata como muertas.

SEO y SEO con IA ya no son el mismo trabajo. Misma base (el posicionamiento sigue importando) pero los objetivos de optimización divergieron. En el terreno: un post sobre Anthropic matando una configuración de $200/mes se reempaqueta a través de LinkedIn, Reddit, y X con diferentes ángulos. Misma historia, 3 superficies, 3 huellas de citación diferentes.

Prompt para briefs de earned media. Lo uso cuando tengo una nueva pieza de insight que quiero sembrar a través de superficies antes de publicarla en mi propio blog:

You are an earned media distribution agent. Goal: take one core insight and generate 3 distribution drafts for different surfaces.

Input:
- Core insight (2-3 sentences): <text>
- Niche: <niche>
- My handle on each surface: <LinkedIn / X / Reddit handle>

Output 3 drafts:

1. LinkedIn Pulse (700-900 words). Tone: analytical, professional, no slang. Hook with a data point, develop in 3 short sections, no CTA at the end.

2. Press release angle (200 words). Tone: factual, no marketing speak. One verifiable claim, one quote attributable to me, one supporting data point.

3. Reddit comment angle (under 200 words). Tone: peer to peer, my real voice, no link to my blog, no self-promotion. Identify 3 subreddits where this insight is on-topic and where I already participate. Suggest the exact thread type to look for.

Constraint: each draft must be substantively different, not the same text rewritten. Same insight, three voices.

Acción esta semana. Antes de tocar tu blog, publica tu próximo insight como earned media primero. Un LinkedIn Pulse, un comunicado de prensa, un comentario de Reddit bajo tu handle real. Distribución de presencia. No link building.

Táctica #4: Publica Donde la IA Mira, No Donde Vives

La guía de Google implica, a lo largo, que buen contenido en tu sitio es suficiente. Los datos destruyen eso.

Beacon4ai analizó 23.6 millones de páginas de oportunidades de búsqueda con IA. Reddit aparece en 92.8% de ellas. No como recomendación. Como fuente citada.

Distribución de citas por motor, todo del estudio de 150,000 citas de Semrush. ChatGPT cita Wikipedia 47.9%, Reddit 11.3%, Forbes 6.8%. Perplexity voltea el orden: Reddit 46.7%, YouTube 13.9%, Gartner 7.0%. Google AI Overviews se sienta en el medio con Reddit 21%, YouTube 18.8%, Quora 14.3%.

ZipTie: 90-95% de las citas de IA vienen de fuentes externas al propio sitio de la marca. Publica todo en tu propio dominio y eres invisible para la mayoría de recuperación de IA.

Un punto de datos de mi propio catálogo. Un pequeño sitio nicho que olvido entre revisiones trimestrales. Un puñado de clics por mes de Google. El mismo mes, 1,000+ visitas y 500,000+ citas registradas de Bing. Mismo contenido, mismo dominio, 2 mundos diferentes. El dashboard SEO de nadie muestra el conteo de citas de Bing, y sin embargo ahí es donde AI Overviews extrae para la mitad de las consultas en mi nicho.

Growth Memo, abril 2026: "Los sistemas de IA están usando agregadores de contenido como Medium, Wikipedia, y Wired como fuentes, pero casi nunca los mencionan por nombre." Publicar en Medium equivale a materia prima anónima para ChatGPT. Publicar en Reddit bajo tu handle real equivale a una fuente citada con nombre.

Prompt para sembrado en Reddit/foros. El que uso para identificar dónde publicar sin caer en astroturfing (que se detecta fuerte en 2026):

You are a community participation strategist. Goal: identify 3 subreddits where I should post one insight per week to build named AI citation footprint.

Input:
- My niche: <niche>
- My genuine expertise: <2-3 sentences of what I actually know>
- My Reddit handle and karma: <handle, karma>

Steps:
1. Identify 3 subreddits where my niche is on-topic AND where I have at least minimal participation history. No new accounts, no cold communities.
2. For each subreddit, output: typical thread types that get sustained engagement, posting frequency that doesn't trigger mod flags, 1 example of an insight from my niche reformulated as a genuine question or observation (not a self-promo).
3. Surface forbidden behaviors: linking my own site, dropping product names, copy-pasting blog content.

Constraint: I post once per week max per subreddit. Real voice, real expertise, no astroturfing. If I don't actually use a subreddit, do not suggest it.

Acción esta semana. Elige 3 subreddits donde ya participas. No 30, no 10. 3. Publica 1 pregunta o insight por semana bajo tu handle real. El compounding es lento pero la huella de citación es duradera, porque tiene nombre.

El Manual 2026 (3 Movimientos, Esta Semana)

No hay framework de 12 pasos. 3 movimientos para empezar el lunes.

Movimiento 1. Despliega schema + llms.txt esta semana. No es un debate. Article + HowTo + FAQ + Author + Organization en tus 10 páginas principales. llms.txt en la raíz. 1 tarde de código. Herramientas: json-ld.org, validador Schema.org, busca con user-agent GPTBot para confirmar renderizado del lado del servidor. Los prompts de arriba hacen 80% del trabajo.

Movimiento 2. Elige 1 canal de earned media esta semana. No 5. Uno. LinkedIn Pulse, vocal.media, prensa sindicada, transcripciones de YouTube. Elige donde tus lectores realmente buscan. Publica tu próximo insight ahí antes que en tu propio blog. Observa la huella de citación durante 30 días.

Movimiento 3. Encuentra 3 subreddits, publica 1 pregunta esta semana. No un programa anual. Una pregunta, un subreddit, tu handle real. El resto se construye desde ahí. Sin bots, sin cuentas compradas, sin astroturfing. El astroturfing en 2026 se detecta como se detectaba el spam de enlaces black hat en 2015. No pierdas tu tiempo.

Creo que uno de estos 3 movimientos te sorprenderá en los datos. Podría estar equivocado sobre cuál. Probablemente el de earned media, porque es el que la mayoría de SEOs reflexivamente omiten.

Un tipo que sigo en X ha estado argumentando durante 2 años que las impresoras son la pieza de hardware de oficina más subestimada en la era de IA porque no dejan rastro digital. No está equivocado, tampoco está en tema, y de alguna manera pienso en ese hilo cada vez que alguien me dice que su estrategia de contenido es "completamente digital first".

Lo Que Te Diría Si Estuvieras Sentado Frente a Mí

Sé inteligente. Separa el I+D de lo que te hace dinero. Tus sitios de dinero, tus sitios de clientes, no experimentas en esos. Envías lo que está probado. El I+D va en los dominios secundarios, los proyectos nicho, las pruebas desechables. Esa es la disciplina.

Lo que escribí el 17 de mayo sigue siendo cierto dentro del marco que dibujó Google. El marco solo cubre 1 superficie de IA de 5. Las otras superficies existen, tienen reglas, y sus reglas están escritas en texto plano en GitHub. Lee entre líneas o sé el cordero por el que van los lobos.

Las guías oficiales son mapas del territorio que Google y sus pares controlan. Los prompts de sistema son la realidad que no aparece en ningún mapa.

Sé inteligente.

Fuentes

• Google Just Killed 4 AI SEO Tactics. Here Are the Claude Prompts That Replace Them. (17 de mayo, 2026): https://medium.com/@rentierdigital/google-kills-ai-seo-tactics-claude-prompts
• Google Developers, Optimizing for generative AI features on Google Search (15 de mayo, 2026): https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
• asgeirtj/system_prompts_leaks en GitHub (actualizado 11 de mayo, 2026): https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
• Koray Tuğberk Gübür, post en X (mayo 2026): https://x.com/koraygubur/status/2055656290957816053

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