RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Arquitectura técnica donde un LLM busca información externa en tiempo real (como bases de datos o internet) antes de generar una respuesta. Es el motor detrás de herramientas como Perplexity, haciendo crucial que las marcas tengan información estructurada y accesible.
En un sistema RAG, el proceso tiene dos fases: primero el modelo recupera documentos relevantes de fuentes externas (páginas web, bases de datos, APIs), y luego usa esos documentos como contexto para generar su respuesta. Esto significa que la calidad y estructura de tu contenido en línea determina directamente si serás incluido en la conversación.
Perplexity, ChatGPT con búsqueda web y los modos de búsqueda de Claude operan bajo arquitecturas RAG. Para estas plataformas, aparecer en la respuesta depende de si tu sitio es accesible, si tus datos estructurados son legibles para máquinas y si apareces en las fuentes que el sistema RAG considera autoritativas para tu industria.
La implicancia práctica para una marca es que el SEO técnico clásico (velocidad de carga, indexabilidad, estructura de URLs) sigue siendo relevante en el contexto RAG — pero ya no es suficiente. El contenido debe estar marcado con Schema.org, responder preguntas concretas y provenir de o ser citado en fuentes que el sistema de recuperación clasifique como confiables.
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