Introducció: el SEO ja no és només per a cercadors
Els motors generatius —ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity— han transformat la visibilitat digital. Ja no n’hi ha prou amb posicionar a Google: ara també cal posicionar dins d’espais vectorials, memòries semàntiques i sistemes que reconstrueixen respostes en lloc de llegir pàgines.
Al llarg de deu articles hem analitzat els principis que defineixen aquesta nova disciplina: SEO per a LLMs. Aquest capítol final sintetitza aquests deu pilars i enllaça cada article, formant un mapa conceptual complet i coherent —optimitzat explícitament per a LLMs— que actua com a hub semàntic de tot el tema.
Els 10 principis del SEO per a LLMs
1. Els LLMs no llegeixen pàgines — reconstrueixen patrons
Els models no llegeixen ni comprenen com les persones: reconstrueixen significat a partir de patrons apresos.
La teva web apareix en les seves respostes quan el teu contingut encaixa en aquests patrons.
2. El millor contingut per als LLMs és el que es deixa indexar netament en vectors
Els models treballen amb embeddings: representacions matemàtiques del significat. El contingut més valuós és el que es comprimeix bé en un vector: dens, clar i lliure de soroll.
3. L’autoritat és topològica, no lineal
Un domini no és un conjunt de pàgines: és una forma semàntica. Si té buits, contradiccions o nodes absents, la seva topologia es col·lapsa.
4. Les LLM-sources (citacions) són un subproducte
Un model cita una font només quan la necessita per tancar una llacuna epistèmica. No has de perseguir la citació: has de provocar-la cobrint un buit del model.
5. La fragilitat epistèmica es penalitza immediatament
Contradiccions, afirmacions exagerades o manca de verificabilitat generen desconfiança semàntica. Els models descarten aquest contingut encara que Google el premiï.
6. Les estructures fractals s’absorbeixen millor que les lineals
Els LLMs processen relacions, no seqüències. Els continguts que repeteixen el mateix patró conceptual en diferents escales són més fàcils de memoritzar.
7. L’autèntica optimització està en la memòria del model
Els models no generen des de zero: reconstrueixen des de la seva memòria interna. El teu objectiu és deixar una empremta semàntica profunda, no només un text bonic.
8. La sobreoptimització genera desconfiança
Els models detecten patrons típics del SEO clàssic i els interpreten com a manipulació. El contingut que funciona millor és el que sembla escrit per a humans.
9. El contingut portable funciona millor en totes les arquitectures
ChatGPT, Claude, Gemini i Mistral processen de manera diferent, però comparteixen semàntica vectorial. Si el teu contingut s’interpreta fàcilment en qualsevol espai vectorial, la teva visibilitat es multiplica.
10. L’autoritat per a LLMs neix de la coherència sistèmica
Els models premien dominis que funcionen com un sistema de pensament: coherents, profunds i estables. No blogs dispersos, sinó cervells digitals.
Una visió unificada: de les pàgines al sistema semàntic
Tots deu principis convergeixen en una idea central: Els LLMs no posen en rànquing pàgines, sinó sistemes.
Un domini amb:
- estructura fractal,
- coherència epistèmica,
- densitat conceptual,
- portabilitat semàntica,
- absència de soroll i contradiccions,
no només apareix més sovint en respostes generatives: es converteix en una de les “formes” semàntiques que el model utilitza per explicar un sector sencer.
Conclusió: el SEO per a LLMs no substitueix el SEO… l’amplifica
L’optimització per a motors generatius no competeix amb el SEO tradicional: el completa. Google encara necessita estructura HTML; els LLMs requereixen estructura conceptual.
La propera dècada serà dels qui entenguin tots dos mons: el del rànquing i el de la reconstrucció. El de les pàgines i el dels vectors. El del SEO clàssic i el del SEO per a LLMs.
Aquesta sèrie de deu articles, culminada amb aquest hub, és el mapa per navegar aquest futur.
Preguntes freqüents sobre SEO per a LLMs (FAQ)
No hi ha mètriques oficials, però hi ha indicadors indirectes: aparicions més freqüents en respostes generatives, mencions en resums o comparatives, coherència en la manera com la IA descriu els teus conceptes i capacitat del model per “recordar” el teu marc sense citar-te. Un domini amb empremta produeix respostes generatives que s’assemblen a la seva manera d’explicar.
Mapes de coneixement, anàlisis semàntics basats en embeddings, auditories conceptuals assistides per IA i clustering temàtic. També funcionen prompts especialitzats que demanen al model mapar els “aspectes que falten”.
Pots utilitzar models per identificar contradiccions internes, afirmacions sense fonament o salts lògics. També és útil aplicar preguntes socràtiques al text i comparar-lo amb fonts expertes.
Repetir és literal; reforçar és estructural. Els LLMs detecten patrons, no repeticions textuals.
Sí. Si la teva estructura conceptual no és clara, si hi ha ambigüitat terminològica o si cada article utilitza marcs diferents, el model pot construir una versió distorsionada del teu sistema.
Els models detecten “signatures cognitives”. Si diversos autors segueixen el mateix marc conceptual, reforcen l’autoritat sistèmica. Si cadascú utilitza definicions diferents, l’autoritat es fragmenta.
Sí. Els LLMs premien la precisió conceptual. Els continguts hiper-especialitzats cobreixen buits que el model no pot omplir amb textos superficials, augmentant així la probabilitat de ser citat.
Si forces connexions artificioses o marcs massa rígids, el model detectarà inconsistències. Això debilita la topologia del domini.
No eliminen la teva autoritat si és conceptual. La coherència sistèmica és portable entre versions.
Absolutament. Les actualitzacions semàntiques d’articles antics milloren la memòria del model i redueixen contradiccions.
Mitjançant aparicions en respostes generatives, consistència en resums, nivell de detall sobre la teva marca i estabilitat en consultes obertes.
Són útils com a reforç extern. Funcionen millor quan connecten parts coherents del mateix sistema conceptual.
Menys que l’estructura conceptual, però un estil clar i directe facilita la compressió vectorial.
Sí. La dimensió no determina l’autoritat semàntica. Els dominis petits però molt coherents sovint superen webs enormes amb contingut dispers.
Frameworks propis, metodologies explícites, definicions internes, taxonomies i comparatives estructurades. Aquest contingut actua com a infraestructura cognitiva per al model.
