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El método real para que la IA te cite: Densidad Semántica & E-E-A-T (2025)

¿Quieres que Google AI, Gemini y ChatGPT citen tu contenido? Este video explica mi GPT de SEO para LLMs en 2025, creado para que aparezcas en AI Overviews y respuestas de IA usando Densidad Semántica y E-E-A-T (Experiencia, Expertise, Autoridad y Confianza). Qué hace este GPT por ti (paso a paso): 1. Define la keyword objetivo y contrasta AI Overviews + respuesta de ChatGPT. 2. Revisa Top 10 de Google y FAQs relevantes (intención real, no relleno). 3. Mapea entidades y construye topic clusters con schema y enlaces internos. 4. Integra estadísticas (Consensus) y fuentes no convencionales para ser “citable”. 5. Redacta en primera persona, con TL;DR, H1-H3 en formato preguntas y voz experta. 6. Aplica Densidad Semántica para subir el “valor por palabra” y ser elegido por la IA. 7. Optimiza meta descripción (155–160) con CTA y hace el último checklist de calidad. Para quién es: marketers, creadores, consultores y equipos que quieren visibilidad real en IA y SEO. Si te sirve, suscríbete y activa la campanita. Comparte este video con quien necesite que la IA lo cite. 💥 GPT: https://chatgpt.com/g/g-68c7ff2782848... #SEOparaLLMs #DensidadSemántica #EEAT #AIOverviews #GoogleAI #Gemini #ChatGPT #Perplexity #SEOSemántico #TopicClusters #SchemaMarkup #ContentStrategy #SearchAI #MarketingDigital #creadoresdecontenido TimeStamps [00:00:00] Introducción: crear un GPT para generar contenido SEO [00:00:26] Caso real: método aplicado y resultados [00:00:57] Nota: no es la única variable para posicionar (marca, citaciones, autoría) [00:01:40] Ejemplo práctico: keyword “¿Por qué mi campaña de Google Ads no funciona?” [00:05:19] Comparación: AI Overviews vs ChatGPT [00:06:28] Recolectar top 10 enlaces de Google [00:09:47] Extraer FAQs con herramienta PAA Extractor [00:14:00] Extraer entidades con Entity Extractor [00:18:24] Buscar datos/estadísticas en Consensus [00:21:22] Añadir opinión del autor para originalidad [00:23:37] Estructura del artículo (Hs, bullets, chunks) [00:30:15] TL;DR como resumen inicial [00:34:14] Meta descripción y fuentes [00:37:23] Opcional: marcado Schema [00:38:34] Versión final lista para descargar