CTO de HubSpot sobre AEO: Por Qué 'Citable' Es el Nuevo SEO

Cómo Dharmesh Shah Ve el Cambio de Estrategia de Contenido para LLMs

Dharmesh Shah cofundó HubSpot con una tesis simple: millones de pequeñas empresas deberían beneficiarse de internet pero lo encontraban intimidante. Ahora está aplicando la misma lógica a la IA. Como CTO, está tanto dirigiendo la estrategia de IA de HubSpot como construyendo personalmente agent.ai, una plataforma de agentes sin código con 50,000 agentes creados. Esta entrevista revela cómo la estrategia de contenido cambia fundamentalmente cuando los LLMs se convierten en tu principal canal de distribución.

Sobre la nueva unidad atómica: “Back then the atomic unit for the internet was web pages. That’s what Google was indexing. Now the unit is actually smaller… it’s the LLM looking at content, passing it through, synthesizing answers.” (En ese entonces la unidad atómica para internet eran páginas web. Eso era lo que Google indexaba. Ahora la unidad es realmente más pequeña… es el LLM mirando contenido, procesándolo, sintetizando respuestas.) El cambio de páginas a “fragmentos” cambia todo sobre la estrategia de contenido—no estás optimizando para clics sino para citas.

Sobre ser citable: “In the same way that you need to be rankworthy, you need to be citeworthy… you’re not trying to trick ChatGPT into providing your answer. Do the work to come up with really good answers.” (De la misma manera que necesitas ser digno de ranking, necesitas ser digno de cita… no estás tratando de engañar a ChatGPT para que proporcione tu respuesta. Haz el trabajo de crear respuestas realmente buenas.) La continuidad filosófica es sorprendente: el mantra de HubSpot de “sé digno de ranking” de 2006 se traduce directamente a “sé citable” en 2025.

Sobre la metáfora de traducción: “Let’s imagine you had 100 blog posts written in English for human readers… then you discover you have a bunch of people in Japan. You would translate to Japanese. What we’re talking about now—from SEO to AEO—is translating for LLMs versus search engines.” (Imaginemos que tenías 100 posts de blog escritos en inglés para lectores humanos… luego descubres que tienes un montón de gente en Japón. Traducirías al japonés. De lo que estamos hablando ahora—de SEO a AEO—es traducir para LLMs versus motores de búsqueda.) El modelo mental: trata a los LLMs como un nuevo idioma que tu contenido necesita hablar.

Sobre contenido digerible sobre narrativa: “What’s considered high quality is things that are easily quotable, snackable content by the LLM, that are pithy and precise… if you have a 400-word meandering answer, that’s much less likely to be cited than something that provides exactly the answer in a nice sound-bitey form.” (Lo que se considera alta calidad son cosas que son fácilmente citables, contenido digerible por el LLM, que son concisos y precisos… si tienes una respuesta divagante de 400 palabras, es mucho menos probable que sea citada que algo que proporciona exactamente la respuesta en una forma agradable de fragmento de sonido.) El contenido narrativo de formato largo optimizado para lectura humana puede rendir menos que el contenido formateado en Q&A que los LLMs pueden extraer fácilmente.

Sobre agentes como compañeros de equipo: “Agents will effectively act like teammates. They may be junior teammates, they still need to be trained… in this hybrid world of carbon-based life forms and AI agents, how are you going to find these agents? There needs to be an equivalent of LinkedIn for agents.” (Los agentes efectivamente actuarán como compañeros de equipo. Pueden ser compañeros junior, todavía necesitan ser entrenados… en este mundo híbrido de formas de vida basadas en carbono y agentes de IA, ¿cómo vas a encontrar estos agentes? Necesita haber un equivalente de LinkedIn para agentes.) Su visión para agent.ai: una red profesional donde los agentes tienen perfiles, experiencia y reputación.

6 Ideas de Dharmesh Shah sobre Optimización para Motores de Respuesta

• AEO es el nuevo SEO - La Optimización para Motores de Respuesta resuelve para citación de LLM en lugar de ranking de búsqueda; los fundamentos (crear valor, no manipular) se transfieren directamente
• Reduce el contenido a fragmentos - Divide el contenido de formato largo en pares de pregunta-respuesta que los LLMs puedan extraer y citar fácilmente; la unidad atómica se reduce de páginas a snippets
• La reputación se compone a través de eras - El contenido que rankeaba bien en Google se traslada a Perplexity porque la búsqueda IA temprana usaba búsqueda tradicional como entrada; las inversiones en calidad se componen
• Los retornos negativos son reales - Construir una reputación como “basura de IA” o contenido de baja calidad es peor que cero retornos; los LLMs recordarán y te desprioritzarán
• Rastrea el tráfico de IA por separado - Tu tráfico orgánico probablemente bajó porque la atención se movió a motores de respuesta; crea un bucket distinto para referidos de ChatGPT/Perplexity
• Los agentes necesitan redes profesionales - La tesis de agent.ai: 50,000 agentes existen, necesitan sistemas de descubrimiento y reputación igual que los profesionales humanos

Qué Significa Esto para Equipos de Contenido y Marketing

El framework de Dharmesh reenmarca la estrategia de contenido de IA como un problema de traducción: mismas ideas, nuevo idioma. La idea clave para los negocios no es que el SEO muere—es que ahora tienes dos audiencias: humanos que leen y LLMs que citan. El contenido optimizado para consumo humano puede rendir menos que el contenido optimizado para extracción de LLM. Las organizaciones que entendieron el marketing inbound ya tienen la base filosófica (“crear valor, no manipular”); ahora necesitan la adaptación táctica (fragmentos sobre narrativas, Q&A sobre prosa, citable sobre rankeable).