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Mucha gente le pregunta a la IA por “alternativas a” una herramienta conocida. Una página bien armada sobre ese tema te mete en esa conversación y te posiciona frente a un competidor que ya tiene demanda. Es una de las jugadas comparativas de mayor retorno en AISO/GEO. Por qué funcionan estas páginas La consulta “alternativas …
Aparecer en una respuesta de IA es el primer paso. El segundo es que esa mención se convierta en una visita a tu sitio. Para saber si eso pasa, tenés que medir el tráfico que llega desde los asistentes. La buena noticia es que ese tráfico deja huellas que podés seguir. De dónde viene el …
Read more “De la mención al clic: cómo medir el tráfico que llega desde respuestas de IA”
A esta altura de la serie ya sabés que un modelo tiene el conocimiento congelado en su fecha de entrenamiento y que, cuando no sabe algo, tiende a inventar la continuación más plausible. La solución que la industria adoptó para las dos cosas es la misma: darle al modelo acceso a información externa en el …
Read more “RAG y herramientas: cómo la IA busca, cita y trabaja con datos frescos”
La IA a veces afirma con total aplomo cosas que son falsas: inventa una cita, un dato o un artículo que nunca existió. A eso se le llama alucinación, y es una de las cosas que más desconcierta a quien empieza a usar estas herramientas. La alucinación es una consecuencia directa de cómo el modelo …
Read more “Por qué la IA alucina: inferencia, ventana de contexto y temperatura”
Un plan AISO se ordena mejor por fases. Los primeros noventa días alcanzan para dejar tu sitio legible para la IA, resolver las señales de base y empezar a construir autoridad. Este es un mapa realista de qué mover primero y qué esperar en cada tramo. Por qué en fases Algunas señales dan resultado rápido …
Read more “Los primeros 90 días de un plan AISO: qué mover primero y qué esperar”
Un Transformer recién armado es una hoja en blanco con miles de millones de parámetros puestos al azar. No sabe español, no conoce ningún hecho, no sigue instrucciones. Todo lo que después parece inteligencia entra durante el entrenamiento, que hoy se hace en tres etapas bien distintas. Entenderlas explica por qué un modelo sabe tanto, …
Read more “Cómo se entrena un modelo: preentrenamiento, ajuste fino y RLHF”
Para entender cómo cambia un reporte AISO conviene mirar un caso concreto. Tomemos una pyme de servicios con un sitio prolijo pero invisible para la IA, y sigamos su reporte antes y después de trabajar las señales. Los números son ilustrativos, el recorrido es el habitual. El punto de partida El sitio se veía bien …
Read more “Caso práctico AISO: cómo cambia un reporte antes y después de trabajar las señales”
Si hay un solo invento detrás del salto de la IA moderna, es el Transformer. Apareció en 2017 en un paper con un título que ya es célebre, “Attention Is All You Need”, y en pocos años se volvió la base de casi todos los modelos grandes: GPT, Gemini, Claude, LLaMA. Entender el mecanismo de …
Read more “Atención y Transformers: la arquitectura que hizo posible la IA de hoy”
Hay errores que dejan a un sitio afuera de las respuestas de IA aunque el producto sea bueno. La mayoría son fáciles de detectar con una revisión ordenada. Este checklist junta los más comunes, agrupados por el tipo de señal que rompen, con un enlace para profundizar en cada uno. Errores técnicos: la IA no …
Read more “Errores comunes que te sacan de las respuestas de IA: checklist para revisar tu sitio”
Una red neuronal no sabe leer. No ve la palabra “gato”, ve números. Antes de que un modelo pueda predecir nada, tu texto atraviesa dos traducciones fundamentales: primero se parte en tokens y después cada token se convierte en un vector de números llamado embedding. Entender estas dos piezas explica un montón de comportamientos raros …
Read more “Tokens y embeddings: cómo la IA convierte palabras en números”