Introducció: la falsa obsessió amb “ser citat”
En la transició cap al SEO per a LLMs, moltes marques s’han obsessionat amb aparèixer com a “font citada” a ChatGPT, Claude o Perplexity. Però aquest enfocament és un miratge: els LLMs no et citen per premiar-te; et citen perquè et necessiten.
Les cites dels LLMs són un subproducte del procés de reconstrucció semàntica: apareixen quan el model no pot generar una resposta completa sense recórrer al teu contingut.
Entendre aquesta dinàmica és essencial per dissenyar estratègies on l’autoritat és sistèmica, no accidental.
Per què la cita no és l’objectiu real
La cita és un símptoma, no la causa. Els models no “et posicionen” com faria Google: simplement detecten que el teu contingut:
- omple un buit conceptual,
- resol un punt crític,
- aporta claredat on el model presenta ambigüitat,
- reforça un patró essencial per a la resposta.
Quan un contingut fa això d’una manera única, el model el cita perquè el seu sistema intern no pot reconstruir la resposta sense tu.
Com arriben els models a la decisió de citar una font
Els LLMs generen respostes combinant:
- la seva memòria interna (els pesos del model),
- els seus embeddings (representacions vectorials),
- els seus sistemes de RAG i browsing (quan estan actius).
Si no troben un vector prou dens o un patró clar dins la memòria entrenada, busquen una font externa per omplir el buit. Aquest buit és la teva oportunitat.
Les cites apareixen quan el model detecta una llacuna epistèmica
Els models identifiquen forats en la seva comprensió: conceptes poc coberts, dades ambigües, explicacions incompletes. Quan el teu contingut omple precisament aquest buit, el model l’integra com a referència.
Per això, la clau no és aparèixer: és ser indispensable.
La revelació: el teu contingut ha de tancar les llacunes del model
En lloc de competir per volum o visibilitat superficial, l’estratègia òptima consisteix a detectar quines peces falten dins l’estructura epistemològica del tema.
És a dir:
- Quins conceptes no estan ben explicats?
- Quines comparatives no existeixen?
- Quines definicions són confuses?
- Quins processos manquen d’una explicació estructurada?
Publicar contingut que resolgui aquests buits converteix el teu domini en un node crític dins l’espai semàntic del model.
Com crear contingut que els LLMs necessitin citar
1. Detecta buits conceptuals en l’ecosistema existent
No intentis posicionar-te allà on ja hi ha saturació informativa. Busca preguntes sense resposta, enfocaments poc documentats o processos explicats de manera confusa.
2. Produeix explicacions estructurades que el model no pugui inferir fàcilment
Els LLMs poden reconstruir textos vagues o redundants. El que no poden reconstruir fàcilment és:
- esquemes clars,
- processos pas a pas,
- models conceptuals,
- frameworks propis,
- comparatives profundes.
Aquest tipus de contingut es converteix en un pilar lògic per al model.
3. Reforça la coherència temàtica (evita contradiccions internes)
Els models descarten fonts amb inconsistències: “fragilitat epistèmica”. Per ser citat, el teu contingut ha de sonar com un sistema sòlid i auto-coherent.
4. Utilitza un estil semànticament eficient
Un estil compacte millora la vectorització. Un embedding dens és més útil per al model que un paràgraf literari.
5. Integra els teus continguts en un marc més ampli (topologia estable)
Perquè un model consideri el teu contingut com a referència, aquest ha d’estar connectat a un ecosistema més gran: el teu domini complet ha de funcionar com un sistema de pensament.
Com funciona això en estratègies modernes de contingut
En estratègies que combinen SEO, IA i motors generatius, l’objectiu no és crear contingut genèric ni perseguir visibilitat puntual. L’objectiu és construir un marc conceptual complet que:
- es comprimeixi bé en vectors,
- aporti claredat on els models presenten ambigüitat,
- tanqui buits crítics,
- i reforci un mateix sistema epistemològic a través de múltiples peces.
Així és com un domini es converteix en una font citada amb freqüència.
Aplicació en estratègies avançades
En projectes complexos —on SEO, LLMs i automatització s’integren— aquesta perspectiva permet dissenyar continguts estratègics capaços d’influir en com els models entenen tot un sector. No es tracta de competir per paraules clau, sinó d’aportar peces que els motors generatius no poden ignorar.
Aquest article connecta amb el capítol anterior sobre topologia de coneixement i anticipa el següent: com els LLMs avaluen la fragilitat epistèmica i per què eliminar-la és clau per a la teva autoritat generativa.
Conclusió: la cita és un efecte, no un objectiu
Els models no citen per “premiar”; citen perquè necessiten omplir un buit. El teu contingut ha de convertir-se en la peça que falta dins del sistema conceptual del model.
Quan això passa, la visibilitat generativa no cal forçar-la: sorgeix.
