No llegué a este negocio desde una posición de fuerza.
En un momento dado, me encontré empezando de cero, sin un camino claro a seguir. Lo que sí tenía era una larga trayectoria con internet y un conocimiento inicial de cómo funcionaban las búsquedas.
Así que volví a eso.
Lo que empezó como una forma de reconstruir acabó convirtiéndose en otra cosa. Porque con el tiempo, quedó claro que el sistema que habíamos estado optimizando estaba empezando a cambiar, especialmente con la aparición de la IA.
Y cuando eso sucede, te ves obligado a hacerte una pregunta diferente.
No se trata solo de cómo mejorar lo que estás haciendo, sino también de si sigues abordando el problema correcto desde el principio.
– Alvin Koay, Fundador Zicy.com & Growth.pro
Lo que vamos a tratar:
- Cómo funcionaba el SEO en sus inicios y qué nos enseña eso sobre los cambios actuales [04:33]
- Cuando la IA se convirtió en una amenaza real para los modelos SEO tradicionales [06:30 – 08:50]
- Qué significa realmente “prioridad a la IA” en términos operativos [09:20]
- Por qué la ingeniería de citas mediante IA cambia la forma en que se crea el ROI [11:55]
- Cómo los modelos de negocio pasan de las clasificaciones a la visibilidad y la monitorización [15:20]
- Los riesgos de manipular los sistemas de IA y sus límites [16:42]
- Por qué el SEO sigue siendo fundamental e insustituible [18:55]
- Cómo se refleja la visibilidad de la IA en las métricas de rendimiento reales [19:50]
- Construir una agencia defendible a través de la autenticidad y la ejecución [21:10]
- Por qué la distribución, la prueba y la transparencia impulsan el crecimiento [25:45]
- Ampliación de servicios mediante sistemas de IA [27:10]
- Operar en la incertidumbre: construir adaptándose en tiempo real [28:48]
- La visión a largo plazo: construir una empresa donde las personas prosperen [29:59]
El SEO temprano y la ilusión de simplicidad [04:33]
Mi primer contacto con el SEO se produjo décadas atrás, en los albores de internet.
En aquel entonces, los motores de búsqueda eran muy diferentes:
- Altavista
- yahoo
- Excitar
La clasificación no era compleja. En algunos casos, era casi mecánica.
Si tu nombre de dominio aparecía antes en orden alfabético, tenías una mejor posición en el ranking.
Así que registré un dominio llamado CoolVCD, simplemente para aparecer antes en los directorios.
Y funcionó.
Generamos un tráfico considerable y creamos un negocio de comercio electrónico pionero vendiendo CD de vídeo a nivel mundial. Esa experiencia nos deja una importante lección: lo que funciona en una era de las búsquedas rara vez se mantiene sin cambios en la siguiente.
Treinta años después, cuando volví al SEO, el sistema había evolucionado por completo.
Era necesario replantear los principios.
Cuando la IA dejó de ser ruido y se convirtió en una amenaza [06:30 – 08:50]
Durante años, la idea de que "el SEO está muerto" ha circulado en la industria. La mayoría de las veces, no era más que ruido.
Pero cuando surgió ChatGPT, la sensación fue diferente. Esta vez, no se trataba solo de un cambio narrativo, sino estructural.
En ese momento, Growth Pro ya había crecido hasta contar con un equipo de más de 30 personas.
El fracaso ya no era solo algo personal. Afectaría a todos los implicados.
Así pues, la pregunta era: ¿Cómo nos adaptamos antes de que se produzca una disrupción?
Comenzamos a trabajar estrechamente con un estratega de datos y mi amigo íntimo, Peter Kua, y empezamos a experimentar directamente con grandes modelos de lenguaje.
No en teoría, sino en la práctica.
Nosotros:
- indicaciones probadas.
- bases de conocimiento construidas.
- incrustaciones estudiadas.
- y analizó cómo se construyeron las respuestas.
Con el tiempo, surgió un patrón. Lo que veíamos en los programas de máster en derecho (LLM) tenía similitudes con el funcionamiento de Google, pero también diferencias importantes.
Y una vez que comprendimos ese patrón, lo pusimos a prueba con nuestros propios activos.
Funcionó.
La IA como factor multiplicador de fuerza [09:20]
El concepto de "prioridad a la IA" suele malinterpretarse como un conjunto de herramientas. En realidad, se trata de un cambio en la forma de aprovechar las ventajas.
La IA actúa como un multiplicador de fuerza. Si ya eres capaz, amplifica esa capacidad.
El desafío no radica en si usar o no la IA, sino en cómo implementarla. En nuestro caso, identificamos que los sistemas de IA requieren que el contenido sea:
- estructurado de manera diferente.
- más eficiente para recuperar.
- y más fácil de procesar.
Pero hacerlo manualmente a gran escala no es factible. Por lo tanto, utilizamos la propia IA para escalar ese proceso.
Construimos sistemas que:
- Reestructurar el contenido.
- Optimizarlo para su recuperación.
- y hacer que los motores de búsqueda sean más accesibles.
El objetivo es sencillo: cuando los sistemas de IA recuperen contenido, deberían dar preferencia al tuyo.
En nuestro caso, una de las estrategias clave seguía siendo el contenido estructurado para SEO. Pero cuando entra en juego la IA, el comportamiento es muy diferente.
Los algoritmos no son iguales, y el contenido debe ser eficiente para que los motores de búsqueda puedan recuperarlo. Identificamos una estructura que funciona para la IA, pero el desafío radicaba en la escalabilidad.
Ahí es donde empezamos a usar la IA para aplicar esta estructura a todos los activos del cliente, de modo que cuando los bots intervengan, puedan captar el contenido fácilmente y mostrarlo en las respuestas.
De los rankings a las citas: cómo se crea valor [11:55]
El SEO tradicional se basa en el posicionamiento. El usuario introduce una frase clave corta. El sistema deduce su intención y devuelve los resultados clasificados.
El contenido que funciona bien tiende a ser:
- exhaustivo.
- autorizado.
- y largo.
Pero este modelo depende de un contexto limitado.
La búsqueda mediante IA elimina esa limitación. Ahora los usuarios formulan preguntas detalladas, con varias partes, a veces párrafos enteros. El sistema entonces:
- identifica múltiples entidades.
- genera subconsultas.
- Recupera contenido tanto de los datos de entrenamiento como de la web abierta.
- y construye una respuesta.
Este proceso consume recursos computacionales, denominados tokens.
Si la recuperación del contenido resulta ineficiente, se vuelve costosa. Y cuando algo se vuelve costoso, los sistemas lo evitan.
Esto genera un cambio: el contenido que antes era un activo puede convertirse en un pasivo.
Para adaptarlo, el contenido debe ser:
- estructurado.
- en trozos.
- y optimizado para su recuperación.
A esto lo llamamos ingeniería de citas mediante IA.
El contenido SEO tradicional tiende a ser muy completo porque necesita abarcar la mayor cantidad de contexto posible para consultas de palabras clave cortas.
Pero cuando los usuarios formulan preguntas largas y compuestas por varias partes, el sistema las divide en muchas subconsultas y recupera contenido tanto de sus datos de entrenamiento como de la web abierta.
Ese proceso consume tokens. Si tu contenido no está estructurado correctamente, recuperarlo resulta costoso para el sistema, que podría simplemente omitirlo.
El modelo de negocio: visibilidad, monitorización y control [15:20]
El modelo comercial sigue este cambio. Ya no se trata solo de:
- auditar sitios web.
- Mejorando los rankings.
- o aumentar el tráfico.
Se convierte en un sistema gestionado que incluye:
- estrategia.
- ejecución.
- creación de contenido.
- optimización técnica.
- y monitoreo continuo.
El componente más importante es la monitorización. Realizamos un seguimiento de:
- Las preguntas más importantes para una empresa.
- en diferentes plataformas.
- en diferentes ubicaciones geográficas.
Y medimos:
- ¿Te están mencionando?
- ¿Son favorables esas menciones?
- ¿Cómo se comparan con la competencia?
Esta se convierte en la nueva capa de rendimiento.
¿Se pueden manipular los sistemas de IA? [16:42]
Existe una preocupación lógica de que estos sistemas puedan ser manipulados. En algunos casos, así es.
Dado que los LLM obtienen información de la web abierta, no siempre pueden distinguir la verdad de la invención. Es posible manipular las narrativas.
Sin embargo, esto suele funcionar solo en contextos muy específicos. Para temas más amplios y generales, el sistema se basa en una gama más amplia de señales.
Esto dificulta la manipulación a gran escala.
El riesgo existe, pero está limitado.
El SEO sigue siendo la base [18:55]
Existe la idea errónea de que este cambio reemplaza al SEO. No es así.
El SEO no está separado del AEO ni del GEO. Es un subconjunto.
El SEO técnico sigue siendo esencial para:
- estructura del sitio.
- capacidad de rastreo.
- autoridad.
Sin esta base, resulta mucho más difícil tener éxito en entornos de IA.
Lo que cambia no es la capa base, sino el alcance.
Cómo se refleja la visibilidad de la IA en métricas reales [19:50]
La visibilidad de la IA no siempre se manifiesta como tráfico directo. A veces, ni siquiera hay un enlace en el que se pueda hacer clic. En su lugar, lo que se ve es:
- Mayor búsqueda de marcas.
- tráfico directo.
- mayor conciencia.
Los usuarios pueden:
- Busca tu marca después de verla mencionada.
- o navegue directamente a su sitio
Esto crea un tipo de atribución diferente. Menos directa, pero aún así medible.
A menudo, cuando se menciona una marca en los buscadores de respuestas, puede que ni siquiera exista un enlace directo.
Pero verás el efecto de otras maneras.
Los usuarios comienzan a buscar la marca con mayor frecuencia en Google o escriben el nombre de la marca directamente en el navegador. En las analíticas, se observa un aumento en las búsquedas de marca y en el tráfico directo, incluso si la mención original no incluía un enlace clicable.
Construyendo una ventaja defensiva a través de la autenticidad [21:10]
En un mercado saturado, la diferenciación a menudo se reduce a la ejecución.
Para nosotros, el principio fundamental es simple: si no podemos ofrecer resultados, no deberíamos aceptar el dinero del cliente.
Esto significa:
- Sin contratos de permanencia a largo plazo.
- No se garantizan honorarios fijos sin resultados.
- y la voluntad de rendir cuentas desde el principio.
Esto traslada la presión internamente. La responsabilidad del rendimiento recae completamente en nuestro equipo. Nos obliga a ir más allá de los resultados estándar y a buscar continuamente formas de marcar la diferencia, en lugar de depender de un alcance de trabajo fijo.
El equipo debe:
- adaptar.
- experimentar.
- y mejorar continuamente.
Porque lo que importa es el resultado, no el producto final.
Distribución como prueba: mostrando el trabajo [25:45]
La confianza no se construye con afirmaciones, sino con pruebas.
Optamos por publicar estudios de casos reales con capturas de pantalla reales, anonimizadas cuando fue necesario, que muestran:
- Capturas de pantalla reales.
- datos anonimizados.
- comparaciones antes y después.
- y desgloses paso a paso.
En muchos casos, prácticamente estamos revelando las estrategias. Y lo hacemos de forma constante, semana tras semana.
Con el tiempo, esto genera credibilidad. No a través del posicionamiento. Sino a través de las pruebas.
Ampliando la escala más allá de las personas: construyendo la capa de IA [27:10]
Las empresas de servicios tienen una limitación natural: su crecimiento depende del número de personas.
La tecnología cambia eso.
Hemos construido lo que llamamos un clon de IA de la agencia llamada Zicy.
Captura:
- estrategias.
- marcos de toma de decisiones.
- y lógica de ejecución.
Y las aplica a gran escala. Esto nos permite:
- servir a los mercados globales.
- operar en varios idiomas.
- y expandirse más allá de las limitaciones humanas.
La idea es que no se puede crecer a nivel global solo con recursos humanos. Pero con la tecnología, se pueden atender mercados a gran escala, en diferentes idiomas y sin las mismas limitaciones.
Esta es la siguiente fase de crecimiento.
Operar en la incertidumbre [28:48]
El ritmo de cambio en la IA es constante. No existe un manual de instrucciones fijo.
Operar en este entorno requiere una mentalidad diferente. Es similar a una analogía que se usa a menudo en las startups: "Crear una empresa es como saltar de un precipicio y armar el paracaídas en la caída".
Esa es la mentalidad que adoptamos. Aunque somos una empresa de servicios, operamos al ritmo de una empresa tecnológica, adaptándonos constantemente a los cambios que ocurren a nuestro alrededor.
No esperes a tener certezas. Te adaptas en movimiento.
El objetivo final no es la escala, sino el medio ambiente [29:59]
Para mí, el crecimiento no se define únicamente por los ingresos. No hay un punto final fijo.
El objetivo es crear un entorno donde:
- Las personas capaces pueden realizar un trabajo significativo.
- sin restricciones innecesarias.
- y sin influencias tóxicas.
Esto incluye:
- rechazar a los clientes que no se ajustan a esa cultura.
- priorizando el bienestar y la autonomía.
- y creando un espacio donde las personas puedan prosperar.
En ese sentido, la empresa no es solo un negocio. Es un sistema diseñado para que las personas crezcan dentro de él.
Fuente: BFM 89.9
El artículo anterior resume los puntos clave del episodio. Para quienes prefieran seguir la conversación completa o repasar detalles específicos, la transcripción completa se incluye a continuación.

