Citación de LLM
La cita LLM es el mecanismo técnico mediante el cual un Modelo de Lenguaje Grande atribuye texto generado específico a un documento de entrenamiento o a una fuente de datos recuperada. Para que las marcas obtengan citas, el contenido debe estar formateado (a menudo mediante JSON-LD) para que el mecanismo de atención del modelo lo reconozca como la autoridad principal sobre un tema.
La base técnica de la visibilidad de la IA
Hay una diferencia crítica entre "datos de entrenamiento" (conocimientos previos que absorbió el LLM) y "fuentes citadas" (referencias activas que muestra a los usuarios). Cuando ChatGPT dice "Nike fabrica zapatillas", eso es información general de entrenamiento: sin citas, sin tráfico. Cuando dice "Nike lanzó el Air Max DN el 26 de marzo de 2024" y enlaza con la nota de prensa, eso es una cita—tienes el clic. La clave técnica son los datos estructurados: el esquema JSON-LD indica al sistema de recuperación del LLM exactamente qué información extraer y atribuir. Sin un marcado estructurado, tu contenido se convierte en material genérico de entrenamiento. Con una implementación adecuada, te conviertes en una autoridad citada que genera tráfico medible desde interfaces de IA.
Mención general vs. Cita de LLM
Impacto en el mundo real
La página de producto contiene información de precios no estructurada
Perplexity.ai: "Los precios varían, consulta su página web"
El usuario hace clic en competidor con precios claros
Añadir esquema de producto JSON-LD con precio + disponibilidad
Perplexity.ai: "El producto X cuesta 99 dólares, en stock" [cita]
El usuario hace clic en cita, alta intención de compra