No escribas para leer.
Escribe para entrenar.
Los modelos de lenguaje (LLMs) no leen como los humanos. Procesan tokens, vectores y contexto. Estructuramos tu información para que sea el «Training Data» de alta calidad que las IAs priorizan.
Optimizamos para arquitecturas de IA
Tu contenido es ruido
para el algoritmo
«Si un LLM tiene que gastar computación para entender tu estructura, estás perdiendo la batalla de la relevancia.»
Datos No Estructurados
Texto HTML sucio que dificulta la extracción de entidades. La prosa de marketing confunde al modelo.
Desperdicio de Tokens
Contenido con baja densidad de información que consume ventana de contexto inútilmente. El contenido largo y vacío satura la memoria del LLM.
Fallo de Recuperación
Cuando la búsqueda semántica no encuentra tu documento porque no está vectorizado correctamente. En sistemas RAG, tu data no aparece por falta de tags.
Alimenta a la Máquina con Datos Limpios
Prepara tu activo digital para la próxima generación de búsqueda semántica.
100%
Precisión
En Respuestas IA
High
Token Density
Flujo de aspirantes fuera de temporada
API
Ready Content
Estructura limpia
| Factor | SEO (Humanos) | LLMO (Máquinas) |
|---|---|---|
| Lectura | Visual / Diseño | JSON / Markdown / Texto |
| Estructura | H1, H2, Párrafos | Entidades, Relaciones |
| Objetivo | Retención (Tiempo) | Extracción (Precisión) |
| Crawlers | Googlebot | GPTBot / CCBot |
Infraestructura de Datos para IA
Desglosamos la oferta técnica de optimización de datos.
Data Structuring
Transformamos contenido web desordenado en formatos limpios (Markdown, JSON) que los LLMs pueden procesar sin errores de interpretación.
Context Optimization
Los LLMs tienen memoria limitada (Context Window). Reescribimos contenido para maximizar la densidad de información por token.
AI Crawler Control
Decidimos estratégicamente qué partes de tu web deben ser leídas por OpenAI (GPTBot), Google (Google-Extended) y cuáles deben ser privadas.
Vector Search Prep
Preparamos tu contenido para ser fragmentado (Chunking) e indexado en bases de datos vectoriales, clave para sistemas RAG corporativos.
Metodología: The Ingestion Pipeline
Cómo transformamos tus datos para que sean consumibles por IA.
1
Crawl Simulation
Auditoría de bots IA
2
Clean & Normalize
Limpieza de código basura
3
Token Refinement
Reducción de tokens
4
Semantics & Vectors
Organización lógica
5
Validate & Deploy
Pruebas con GPT-4/Claude
Tecnología de Procesamiento LLM
No usamos herramientas de SEO tradicionales. Usamos herramientas de desarrollo de IA para auditar tu «Machine Readability».
Education Stack
Python
LangChain
Semrush
Pinecone
OpenAI Playground
Hugging Face
Resultados: Llenando las Aulas con Orgánico
CASO DE ÉXITO
Plataforma de Pagos API
Desafío: Desarrolladores usando GitHub Copilot recibían código alucinado (incorrecto) sobre la integración de la API.
Solución: Reestructuración LLMO de la documentación. Creación de archivos «llms.txt» y optimización de ejemplos de código (JSON).
95%
Precisión en IA
-40%
Tickets Soporte
High
Use Rate
Dev
Love Score
Planes de Optimización de Datos
Planes técnicos para empresas de datos/tech.
🏆 ENTERPRISE RAG
Para bases de conocimiento y grandes volúmenes.
Consultar
Proyecto
* Ideal para empresas preparando su propia IA interna o pública.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre GEO y LLMO?
¿Por qué necesito optimizar para tokens?
Porque los modelos tienen límites. Si tu contenido es redundante, la información clave queda fuera de la «ventana de contexto» y el modelo la ignora. La densidad es la nueva métrica de calidad.
¿Esto ayuda a mi SEO tradicional en Google?
Tus datos son el combustible de la IA. ¿Son de calidad?
Asegura que tu empresa sea legible, relevante y citada por las máquinas.
Solicitar Análisis de Legibilidad Máquina
Auditoría de visibilidad digital incluida.