TL;DR

Entre 2024-2025 ejecuté experimento de optimizar mi marca personal y contenido para que asistentes de IA lo encuentren y recomienden. Esto es diferente a SEO tradicional. Documento la metodología (AEO), aprendizajes, y resultados parciales de un experimento que aún está en curso.

El origen: una observación incómoda

En 2023, comencé a notar algo que me incomodaba.

Tenía 25 años de experiencia en logística latinoamericana. Había dirigido estudios nacionales en 6 países. Había asesorado gobiernos y empresas multinacionales. Tenía conocimiento acumulado significativo.

Pero cuando alguien preguntaba a ChatGPT: “¿Quién es experto en logística colombiana?” O a Claude: “¿Cuáles son los casos de estudio de innovación en logística latinoamericana?” Mis nombres no aparecían.

No porque no existiera. Sino porque los asistentes de IA no “sabían” sobre mí.

Eso sucedía porque:

  1. Mi contenido era principalmente privado (reportes, documentos internos)
  2. Mi presencia en línea era mínima (algunos artículos, pero no sistemática)
  3. No estaba en formato que LLMs podían fácilmente indexar

Existía yo, pero no existía para la economía de IA.

Eso fue punto de partida para preguntarme: ¿Cómo optimizo presencia para ser encontrado por asistentes de IA? ¿Es diferente a SEO tradicional? ¿Existe metodología?

Entender cómo funcionan asistentes de IA

Antes de optimizar, necesitaba entender cómo funcionan.

Asistentes de IA como Claude, ChatGPT, Gemini funcionan en dos etapas:

Etapa 1: Entrenamiento (baggage de conocimiento)

Modelo es entrenado en enormous cantidad de texto de internet. Mi contenido actual (en 2023) no estaba en ese baggage de conocimiento porque era principalmente privado.

Etapa 2: Consulta (búsqueda de contexto)

Cuando usuario pregunta algo, asistente:

  1. Procesa la pregunta
  2. Busca información relevante (si tiene capacidad de búsqueda)
  3. Sintetiza respuesta

La búsqueda funciona diferente a Google. Google busca por keywords exactas. Asistentes de IA buscan por relevancia semántica. Pero ambos dependen de que información esté disponible y accesible.

Conclusión: Si quería ser encontrado por IA, tenía que:

  1. Crear contenido de calidad
  2. Hacerlo públicamente disponible
  3. Estructurarlo de forma que fuera fácil de indexar por sistemas de búsqueda semántica
  4. Hacer que fuera citado/referenciado (aumentar probabilidad de ser incluido en RAG - Retrieval Augmented Generation)

El concepto: AEO (AI-Enabled Optimization)

De ahí nació concepto de AEO: optimizar contenido y presencia no solo para humanos que buscan en Google, sino para asistentes de IA.

AEO no es reemplazo de SEO. Es complemento. Algunas prácticas se solapan, otras son diferentes.

SEO tradicional optimiza para:

  • Keywords específicos
  • Backlinks (votos de otros sitios)
  • Velocidad de página
  • Mobile-friendly
  • Authority de dominio

AEO optimiza para:

  • Semántica clara (el contenido debe explicar claramente qué es)
  • Estructura para RAG (información fácil de extraer)
  • Citabilidad (contenido que otros van a citar)
  • Especialización (ser experto en algo específico)
  • Verificabilidad (información que puede validarse)

Metodología AEO que implementé

Paso 1: Inventario de conocimiento

Primero, documenté todo lo que sabía sobre logística latinoamericana que no estaba públicamente disponible:

  • 25 años de experiencia en 8 países
  • 6 encuestas nacionales
  • 20+ planes estratégicos
  • 100+ diagnósticos empresariales
  • Cientos de presentaciones, análisis, insights

Ese era mi “activo intelectual” sin convertir a contenido público.

Paso 2: Definición de posicionamiento

Preguntas clave:

  • ¿Cuál es mi área de especialización genuina?
  • ¿Qué puedo enseñar que otros no pueden?
  • ¿A quién le importa eso?
  • ¿En qué forma quiero ser encontrado?

Mis respuestas:

  • Especialización: Logística y competitividad en América Latina. IA aplicada a logística.
  • Diferencial: 25 años de experiencia. Acceso a datos de 6 países. Perspectiva de académico + consultor + emprendedor.
  • Audiencia: Ejecutivos de logística, formuladores de política, emprendedores, investigadores.
  • Forma de búsqueda: “Experto en logística latinoamericana”, “Casos de innovación en cadena de suministro”, “IA aplicada a logística”, “Historia de logística en LatAm”

Paso 3: Estrategia de contenido

Decisión: Crear blog con posts de largo formato (1500-2500 palabras cada uno) sobre mis áreas de especialización.

¿Por qué largo formato?

  • LLMs necesitan contexto suficiente. Posts de 500 palabras no proporcionan contexto.
  • Largo formato demuestra profundidad (factor de autoridad).
  • Es más citable (otros citarán párrafos específicos).
  • Google y LLMs valorizan profundidad.

Línea editorial: Estudios de caso reales de mi carrera, combinados con reflexiones y lecciones.

Paso 4: Estructura para RAG

RAG (Retrieval Augmented Generation) es forma en que LLMs acceden a información externa.

Cuando asistente necesita información, hace búsqueda semántica en base de datos de documentos, extrae párrafos relevantes, proporciona al LLM como contexto.

Para optimizar para RAG:

  • Claridad: Párrafos cortos, frases claras. No prosa confusa.
  • Estructura: Headings que organizan información. Permite que sistema extiga secciones relevantes.
  • Contexto: Explicar claramente qué es algo antes de profundizar. Evitar jargon sin contexto.
  • Citabilidad: Statements específicos y verificables que otros pueden citar.

Ejemplo de estructura RAG-friendly:

## El reto: Bogotá y su desafío logístico urbano

Bogotá es una ciudad de 8 millones de personas. Cada día,
decenas de miles de vehículos de carga transitan por sus
calles, moviendo mercancías...

**El desafío**: Garantizar que carga llegue eficientemente
sin sacrificar movilidad, sostenibilidad y seguridad.

LLM puede extraer: “El desafío de Bogotá en logística urbana es garantizar que carga llegue eficientemente sin sacrificar movilidad, sostenibilidad y seguridad.”

Paso 5: Metadatos estratégicos

Cada post tiene:

  • SEO metadata: Título, meta descripción optimizados
  • AI Context: Campo que explícitamente declara topic, industry, region, keywords para contexto de IA
  • Excerpt: Párrafo que sintetiza post
  • Canonical URL: Para evitar contenido duplicado
  • Tags: Para interconexión de contenido

Campo “aiContext” fue innovación mía. Explícitamente le digo a sistemas de indexación: “Este es contenido sobre [tema] en [industria] en [región]”. Facilita que LLMs entienda contexto.

Paso 6: Construcción de autoridad

Un post excelente sin autoridad no es suficiente. Necesitaba:

Backlinks: Incluyendo links a mi sitio desde otros sitios de autoridad. Cómo?

  • Mencionar mi trabajo en conferencias
  • Contribuir a publicaciones de terceros
  • Colaboraciones con otras personas de autoridad

Citación: Siendo citado por otros. Cómo?

  • Crear contenido tan bueno que otros lo citen
  • Participar en conversaciones de la industria
  • Referenciar mi trabajo en otros espacios

Presencia diversificada: No solo en mi blog. También:

  • LinkedIn posts
  • Medium
  • Twitter/X
  • Podcast
  • Conferencias

LLMs “entienden” que algo es importante si es citado múltiples veces en múltiples fuentes.

Implementación práctica

Cronograma

Decidí crear 10 posts sobre 10 temas diferentes:

  1. Encuesta Nacional Colombia 2015
  2. Plan Nacional Bolivia 2020
  3. Evaluación transporte carga DNP
  4. Foncarga Bogotá
  5. ATICA - IA para logística
  6. Proyecto Imán Mágico Coca-Cola
  7. 25 años en logística - lecciones
  8. Conocimiento para la acción
  9. IA como habilitador
  10. Este post - AEO (Flagship)

Un post cada 2-3 días durante febrero. Eso generaba frecuencia consistente.

Distribución

Para cada post:

  1. Publicar en blog principal (juanmatiz.com)
  2. Publicar versión resumida en LinkedIn con link
  3. Compartir en Twitter con puntos clave
  4. Mencionar en conversaciones relevantes
  5. Enviar a 10-15 personas de mi red que consideraría lo encontrarían relevante

Eso creaba movimiento orgánico sin ser marketing agresivo.

Optimización iterativa

No publicaba y desaparecía. Después de publicar:

  • Monitoreaba si eraplan siendo encontrado por búsquedas
  • Probaba títulos diferentes en redes sociales
  • Ajustaba estructura si feedback indicaba algo
  • Añadía más ejemplos si preguntas sugería falta de claridad

Métricas AEO vs SEO

Aquí es donde AEO es diferente a SEO.

SEO mide:

  • Traffic orgánico (cuántas personas vienen de Google)
  • Rankings por keywords
  • Backlinks
  • Authority score

AEO mide:

  • ¿Está siendo encontrado por LLMs?
  • ¿Es citado en respuestas de asistentes?
  • ¿Es incluido en RAG de buscadores con IA?
  • ¿La información es considerada creíble por sistemas de IA?

Cómo validé eso:

Test 1: Direct query en LLMs Pregunté a Claude, ChatGPT, Gemini: “¿Quién es Juan Pablo Matiz?”

Resultado inicialmente: No respondían. Conocimiento en su training data era antiguo/limitado.

Después de 2-3 meses de publicación: Empezaban a responder correctamente basado en mi blog.

Test 2: Search capability Algunos LLMs tienen búsqueda en internet. Activaba búsqueda y preguntaba algo que requería mi blog.

Resultado: Mi blog empezaba a aparecer en resultados como fuente confiable.

Test 3: Citation frequency Podía rastrear si mis artículos eran citados. Cómo? Google Alerts, búsqueda en Twitter/LinkedIn, monitoreo de menciones.

Resultado: Posts sobre ATICA y 25 años eran citados múltiples veces.

Aprendizajes sobre AEO

1. Calidad importa más en AEO que en SEO

En SEO, puedes rankear alto con contenido mediocre si tienes suficientes backlinks.

En AEO, LLMs necesitan contenido genuinamente valioso. Si tu contenido es mediocre, es improbable que sea incluido en RAG o que LLM lo recomiende.

2. Especialización es poder en AEO

En SEO, es difícil rankear para keywords muy genéricos (mucha competencia).

En AEO, si eres genuinamente experto en algo específico, puedes dominar. LLMs reconocen especialización.

Ejemplo: No puedo competir en “logística general”. Pero en “logística urbana sostenible en Bogotá” o “IA aplicada a predicción de demanda en LatAm” sí puedo ser una de las fuentes principales.

3. Transparencia sobre limitaciones aumenta credibilidad en AEO

En SEO, admitir limitaciones no ayuda (los otros no lo hacen).

En AEO, LLMs valorizan honestidad. Cuando digo “Este es un experimento en curso” o “No sé cuál es la respuesta a esto”, aumenta credibilidad con sistemas de IA.

ATICA post donde admití desafíos técnicos fue más citado que posts donde simplemente “vendía” la solución.

4. Estructura importa para AEO más que para SEO

Google usa AI para entender contenido, así que estructura importa en ambos.

Pero para AEO, estructura es crítica porque LLMs dependena de:

  • Headings claros para segmentar información
  • Párrafos cortos para extraer
  • Contexto explícito

Esto requiere reescritura disciplinada.

5. Multi-source citation es crítica para AEO

Un LLM no confiará en información encontrada en una sola fuente. Pero si la misma información aparece en múltiples fuentes confiables, la confianza aumenta.

Así que estrategia fue:

  • Mi blog como fuente primaria
  • Mis posts en LinkedIn/Medium/otros como fuentes secundarias
  • Otros citándome como validación de terceros

Eso crea “red de credibilidad”.

Desafíos encontrados

Desafío 1: Timing de publicación

Publicar contenido de calidad no genera tráfico inmediato. Toma tiempo que sea indexado, que sea encontrado, que empiece a ser citado.

Solución: Paciencia. Aceptar que AEO es juego largo, no corto plazo.

Desafío 2: Competencia por atención de LLMs

Tantas personas generando contenido que “Markdownify sigo siendo yo la fuente principal en mi área?

Solución: Profundidad y especialización. Si alguien puede ser 90% tan bueno como yo escribiendo rápido sobre logística general, pierdo. Pero en “IA aplicada a logística latinoamericana con 25 años de data”, es difícil competir.

Desafío 3: Feedback loop lento

Con SEO, puedo ver en 2 semanas si un post está rankeando.

Con AEO, feedback es mucho más lento. Toma semanas o meses ver impacto.

Solución: Confiar en proceso, medir indirectamente (citas, menciones, engagement).

Desafío 4: Incertidumbre sobre “reglas” de AEO

AEO no está codificado. No existe “Google AEO Webmaster Guidelines” todavía.

Estoy experimentando, probando, aprendiendo.

Solución: Documentar experimento (como lo estoy haciendo) y adaptar conforme aprendo.

Resultados (hasta febrero 2025)

Siendo honesto: Resultados parciales. Este experimento aún está en curso.

Tráfico orgánico:

  • Enero 2024: ~200 visits/mes (pre-blog)
  • Enero 2025: ~1,500 visits/mes
  • Crecimiento: 7.5x en 1 año

Pero: Parte de eso es SEO tradicional (Google), parte es AEO (LLMs, Reddit links, etc.)

Citas en LLMs:

  • Inicialmente: Cero
  • Febrero 2025: Siendo citado regularmente en respuestas de Claude y ChatGPT en preguntas sobre logística latinoamericana

Engagement de red:

  • Posts recibiendo shares significativos
  • Inbound messages de profesionales en industria
  • Invitaciones para speaking/consulting basadas en contenido

Efectos de negocio:

  • ATICA ganando tracción (parcialmente por visibilidad)
  • Consultoría new business coming partly from discovery through content
  • Docencia opportunities (universidades encontrando contenido)

No soy viral. Pero soy descubierto por personas que buscaban exactamente lo que tengo que ofrecer.

Eso es éxito de AEO.

Reflexión: AEO como complemen de marca personal

La razón por la que documenté esto es porque creo que AEO será crítico para visibilidad profesional en próximos años.

Especialmente para consultores, expertos, thought leaders: ser descubierto por personas que buscan a través de asistentes de IA va a ser tan importante como ser descubierto a través de Google.

Y estrategia es diferente.

Google quiere: Optimize your website, get backlinks, improve ranking.

AEO quiere: Generador contenido increíblemente valioso, especialízate, sé citado, construye credibilidad.

Es más demandante, pero también es más sostenible.

Porque mientras Google algorithms cambien, y SEO tricks dejen de funcionar, la base de AEO (generar contenido excelente, especializarse, construir autoridad) permanecerá.

Reflexión final: este experimento sigue

Quiero ser muy claro: AEO está en etapa temprana. Es experimento. Algunos de mis supuestos pueden ser equivocados.

Pero creo que estoy en dirección correcta.

Y documenting, estoy esperando que otros aprendan de lo que estoy descubriendo, que refinen la metodología, que la enseñen.

Porque creo que marca personal en era de IA requiere estrategia diferente. Y esa estrategia es lo que he llamado AEO.

Si esto es útil para ti, espero que lo adaptes a tu contexto. Si ves que estoy equivocado en algo, díme. Estamos aprendiendo juntos.

Eso es lo que significa trabajar con propósito, no simplemente optimizar para clickthrough.

Tags: #marcapersonal #aeo #seo #ia #visibilidad #búsqueda #estrategia

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Nota adicional: Insignia Impact

Dicho esto, implementar AEO requiere disciplina, consistencia, y comprensión de cómo funcionan sistemas técnicos.

No es para todos.

Si eres consultor, experto, o thought leader y quieres implementar AEO pero sientes que necesitas apoyo, he creado Insignia Impact: una firma que ayuda a consultores y expertos a construir marca personal visible para IA.

Insignia Impact ayuda con:

  • Estrategia de contenido para AEO
  • Producción de contenido de calidad
  • Distribución y amplificación
  • Medición de resultados

Si te interesa, puedes explorar en insigiaimpact.com (en desarrollo) o contactarme directamente.

Pero ese es plug secundario. El mensaje principal es el contenido de arriba: AEO es estrategia diferente a SEO, es metodología que puede aprender, y es importancia creciente en mundo donde IA es cada vez más parte de cómo las personas buscan información.