#125 La lógica natural es el talón de Aquiles de los actuales Modelos de Lenguaje
Un estudio demuestra cómo estos modelos, por muy grandes que sean, siguen teniendo serias dificultades para manejar la negación, los cuantificadores y las relaciones de implicación básicas.
1️⃣ Lógica Natural: Descubriendo los Límites del Razonamiento Automático [EN]
💡 Me ha parecido fascinante cómo el autor desmenuza la incapacidad de los LLMs para procesar la “lógica natural”. Seguimos confundiendo la “fluidez gramatical” con la capacidad de razonamiento, y este paper es un baño de realidad necesario. Nos recuerda que, sin una comprensión semántica real y una estructura lógica subyacente, estas herramientas siguen siendo “loros estocásticos” muy sofisticados, pero poco fiables para tareas que requieran deducción pura.
2️⃣ Adobe adquiere Semrush por $1.9B [EN]
💡 La bomba de la semana (y probablemente del año). Adobe pone sobre la mesa la cartera y se queda con Semrush. Un movimiento brutal que integra una de las suites SEO más potentes del mercado en el ecosistema de Adobe Experience Cloud. Habrá que ver cómo afecta esto a los precios y al desarrollo de la herramienta, pero está claro que el marketing digital se está consolidando a marchas forzadas y que los datos de búsqueda son el nuevo oro para las grandes tecnológicas.
3️⃣ Google lleva Gemini 3 al Modo IA de Búsqueda [EN]
💡 Google sigue pisando el acelerador e integra su modelo más avanzado, Gemini 3, directamente en el modo AI de su buscador. Esto promete respuestas más rápidas y multimodales, pero también me genera la duda de siempre: ¿cuánto tráfico orgánico va a seguir canibalizando esta “mejora”? La línea entre ser un motor de búsqueda y un motor de respuestas se difumina cada vez más, y los editores web somos los que pagamos la fiesta.
4️⃣ El Geo-Targeting Priorizado es el Futuro del Contenido SEO [EN]
💡 Interesante concepto el de “Prioritized GEO” (Generative Engine Optimization). El artículo aboga por dejar de intentar posicionar para todas las respuestas de la IA y centrarse en aquellas que realmente generan negocio. Se trata de identificar dónde nos citan los LLMs y reforzar esa autoridad, en lugar de disparar a todo lo que se mueve. Una estrategia de francotirador frente a la de perdigonada que solemos ver en el SEO tradicional.
5️⃣ 3 Experimentos de SEO Local que Deberías Probar Este Año [EN]
💡 Si te va la marcha y quieres experimentar con la optimización para motores generativos, aquí tienes tres pruebas prácticas. Me gusta especialmente la idea de probar variaciones en la estructura de los datos estructurados y ver cómo influyen en las citas de los chatbots. Estamos en territorio virgen y ahora mismo el método prueba-error es la única ciencia exacta que tenemos para entender cómo nos “leen” estas máquinas.
6️⃣ Guía Completa para Rastrear Menciones de Marca en Resultados de Búsqueda de IA [EN]
💡 Ya no basta con monitorizar las SERPs de toda la vida; ahora toca vigilar qué dicen las IAs de nuestra marca. Esta guía es interesante para entender cómo rastrear esas menciones en los resultados generativos. La reputación de marca se va a jugar en gran medida en cómo nos definan ChatGPT, Gemini y compañía cuando un usuario pregunte por nosotros. Toca ponerse las pilas y empezar a medir este nuevo KPI.
7️⃣ Google Search Console añade el filtro de consultas de marca [EN]
💡 Por fin. Google Search Console añade una funcionalidad nativa para filtrar consultas de marca. Algo tan básico y que llevábamos años pidiendo o haciendo con expresiones regulares. Esto nos va a permitir separar el grano de la paja mucho más rápido y entender realmente cuánto de nuestro tráfico viene por nuestra autoridad de marca y cuánto por descubrimiento puro. Pequeña mejora, gran alivio.
8️⃣ Google: La Consistencia es Más Importante que Ser Consistente en la Cosa Específica [EN]
💡 Google vuelve a insistir en la consistencia, pero ojo, no se refiere a publicar contenido como churros todos los días a la misma hora. Hablan de una consistencia en la calidad y en la temática. No puedes ser un experto en finanzas hoy y mañana vender recetas de cocina. La coherencia temática y la calidad sostenida en el tiempo son señales de confianza que el algoritmo valora cada vez más. Menos ruido y más nueces.
9️⃣ Señales E-E-A-T en el Link Building: ¿Cómo construir autoridad?
💡 Muy buen post de Víctor Misa conectando dos mundos que a veces tratamos por separado: el EEAT y los enlaces. No se trata solo de conseguir un link, sino de que ese enlace provenga de una fuente que refuerce nuestra “Experiencia” y “Autoridad” en la materia. Un enlace contextual desde un sitio referente en tu nicho vale por cien enlaces de medios generalistas. Sentido común aplicado al link building, que buena falta hace.
🔟 Reseñas de productos de comercio electrónico: el impacto en SEO y las tasas de conversión
💡 Las reseñas son el contenido generado por usuario (UGC) más potente que tiene un ecommerce, y aquí nos recuerdan por qué. Aparte de la obvia mejora en conversión por prueba social, el texto de las reseñas aporta una semántica natural y long tail que es música para los oídos de Google. Si tienes una tienda online y no estás fomentando activamente las opiniones, estás dejando dinero (y rankings) sobre la mesa.
[Esta semana en Substack…]
Breaking the AI 2027 doomsday scenario [EN], por Gary Marcus.
Gary Marcus vuelve a la carga rebajando el suflé apocalíptico. Desmonta con bastante atino la predicción de que para 2027 tendremos una AGI que acabe con todo. Su visión es que estamos llegando a una meseta tecnológica y que los modelos actuales tienen límites físicos y lógicos que no se van a superar simplemente echándole más datos y más computación al problema.
Cómo Google está redefiniendo la calidad del contenido con métricas de similitud, por Rafa Villaplana.
Lectura obligatoria de Rafa. Nos explica cómo Google podría estar usando vectores de similitud para entender si tu contenido aporta algo nuevo o es simplemente “más de lo mismo”. Si tu texto es semánticamente idéntico a lo que ya existe en el top 10, ¿por qué iba Google a rankearte? La diferenciación y el aporte de valor único (Information Gain) ya no son un consejo bonito, son una necesidad técnica.
ChatGPT and delusions: an important update [EN], por Gary Marcus.
Otra de Marcus para cerrar, poniendo el foco en las “alucinaciones” (o delirios, como él prefiere llamarlos). A pesar de las mejoras, los modelos siguen inventándose datos cuando no saben la respuesta. Lo grave no es que fallen, sino la seguridad con la que te cuentan la mentira. Un recordatorio crucial para no confiar ciegamente en nada que escupa un chatbot sin verificar la fuente.