LLM SEO: ejemplos reales

Ejemplo 1: pregunta como H2 + respuesta literal

El patrón más simple y citable. Cada H2 es una pregunta real del usuario; el primer párrafo es la respuesta autocontenida.

<h2>¿Qué es LLM SEO?</h2>
<p data-llm="answer">
  LLM SEO es la práctica de optimizar contenido y señales de
  marca para que los modelos de lenguaje —ChatGPT, Claude,
  Gemini, Perplexity— citen una web en sus respuestas.
</p>

Ejemplo 2: FAQPage schema con respuestas autocontenidas

Las respuestas dentro de FAQPage son uno de los formatos más citados por ChatGPT Search y Perplexity porque vienen pre-estructuradas.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "¿Cuánto tarda LLM SEO?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "Las primeras citaciones aparecen en 30-60 días."
    }
  }]
}

Ejemplo 3: tabla comparativa con datos verificables

Las tablas con cifras concretas (precios, plazos, features) se citan más que los párrafos descriptivos. Los LLMs las extraen como hechos.

Ejemplo 4: bloque "Resumen para IA" (AI Summary)

Un bloque al inicio del artículo con 2-3 frases citables y un marcador data-llm="answer" es el formato más adoptado por las marcas que mejor LLM SEO hacen hoy.

Lo verás en el inicio de esta misma página: combina texto humano-legible con JSON-LD WebPageElement + Claim para que la IA lo reconozca como contenido oficial citable.

Marcas que hacen bien LLM SEO

• Stripe: documentación answer-first impecable y entidad limpia con schema enlazado.
• HubSpot: FAQ schema a escala más densidad altísima de menciones en Reddit y comparativas.
• Vercel: presencia consistente en Wikipedia, GitHub y medios técnicos.
• Notion: aparece en casi cualquier comparativa de productividad, lo que la convierte en cita por defecto.

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