Contenido SEO que rankea en Google y que citan las IAs.

El keyword volume no es estrategia. Es input. Una pieza que ataca una palabra de 50.000 búsquedas mensuales con intención transaccional equivocada rinde menos que una de 500 búsquedas bien alineada al funnel del cliente.

Trabajo con un modelo de intención × formato × punto del funnel. En Supervielle definimos qué piezas iban a captura de leads, cuáles a educación regulada y cuáles a retención. En Walmart, qué contenido editorial sostenía qué categoría transaccional.

• Clustering semántico con corpus real de SERPs y queries de GSC, no solo un export de Semrush.
• Mapa de intención y punto del funnel por pieza, con KPI asociado al negocio.
• Detección de queries con potencial en AI Overviews y en “People also ask”.
• Priorización por oportunidad × esfuerzo editorial, no por volumen absoluto.

Un blog de 400 posts sueltos no posiciona. Una arquitectura editorial — pillar page, clusters, cross-linking intencional, hub & spoke — sí. El contenido SEO serio empieza por la topología del site, no por el primer brief.

Diseño estructuras donde cada cluster tiene un dueño de intención, cada pieza alimenta y recibe link interno con propósito, y el editorial se sostiene en el tiempo sin canibalizar las páginas transaccionales del producto.

• Pillar pages conectadas con clusters temáticos y con la capa transaccional del catálogo.
• Reglas de canibalización y redirects editoriales para contenido obsoleto.
• Taxonomías de autor, categoría y etiqueta con lógica SEO, no con reflejo de CMS.
• Sistema de refresh trimestral: qué se actualiza, qué se fusiona, qué se archiva.

Google quiere ver que detrás de cada pieza hay experiencia real, expertise verificable y autoridad medible. Eso no se resuelve con un schema Author copiado y una bio genérica. Se resuelve con un sistema editorial que obliga a que sea verdad.

En Bayer lo trabajé sobre contenido farmacéutico LATAM bajo regulación; en Supervielle, sobre contenido financiero bajo compliance bancario argentino. La capa EEAT es especialmente crítica en YMYL — finanzas, salud, legal, crypto — donde Google castiga sin aviso.

• Fichas de autor con credenciales reales, afiliaciones, bibliografía y perfiles externos.
• Schema Article, Author, Organization, Reviewed By consistentes.
• Workflow de revisión por expert reviewer interno o externo, documentado en pieza.
• Fuentes primarias, data propia, citas y actualizaciones periódicas visibles.

Ser citado por Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity o Gemini no es casualidad. Es consecuencia de estructura, claridad factual y autoridad. El SEO generativo — GEO — no reemplaza al SEO tradicional: lo complementa cambiando cómo escribimos y cómo indexamos.

Optimizo piezas para que las IAs puedan extraer respuestas de alta confianza: definiciones claras arriba de la pieza, data estructurada, citas y fuentes, fragmentos “respuesta” estables, schema FAQ y HowTo bien usados y referencias cruzadas con la marca.

• Tracking propio de menciones en AI Overviews, Perplexity, ChatGPT y Gemini por cliente.
• Producción de “answer blocks” estables al inicio de cada pieza, con data citada.
• Schema jerárquico — FAQ, HowTo, Article, Organization — validado.
• Prompt engineering interno para testear cómo las IAs reinterpretan el contenido.

Un dashboard de rankings no es un dashboard de negocio. La capa editorial se mide por cuánta oportunidad orgánica captura respecto al potencial, no por la posición promedio en una Excel.

Construyo tableros en Looker Studio sobre BigQuery que cruzan GSC, GA4, ventas, leads y menciones en AI Search por cluster editorial. El ranking es input; el negocio es el output. Así lo reportamos a C-level en Supervielle y Walmart.

• Dashboards por cluster con share of voice, CTR, sesiones, conversiones y revenue.
• Atribución editorial: qué piezas asistieron una conversión transaccional real.
• Monitor de menciones en AI Overviews y cambios en SERP features por query.
• Revisión trimestral con producto, marketing y leadership, no con el equipo SEO solo.