Características
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Modalidad
Online en directo
Duración
36 horas
Fechas
17 octubre 2025 — 25 octubre 2025
Días y horarios
Sábados de 9:00 a 14:00
Este curso de SEO e Inteligencia Artificial te prepara para dominar el posicionamiento web en la nueva era de la búsqueda digital, donde la IA transforma radicalmente cómo los usuarios encuentran y consumen información. Aprenderás a optimizar tu contenido y estrategias para destacar tanto en los motores de búsqueda tradicionales como en los resultados generados por asistentes de IA, integrando las últimas tecnologías y metodologías para maximizar la visibilidad y autoridad de tu marca en un entorno digital en constante evolución.
El nuevo paradigma de la búsqueda impulsada por IA.
Automatización, eficiencia y optimización basada en datos.
Enfoque en la experiencia y personalización.
Adaptación del SEO tradicional al SEO para resultados de IA.
Nuestras métricas
Dicen de nosotros
“Excelente curso de MIDE CRO, aprendí mucho; personalmente me ha ayudado a reforzar mis conocimientos y a entender planteamientos en el mundo del A/B testing. Gracias a este curso, estoy más segura de que me quiero dedicar completamente al maravilloso mundo de la experimentación. Muchas gracias por permitirme formar parte de este gran universo llamado CRO”
“Como amante de la analítica, MIDE fue fundamental para entender Google Analytics 4, Google Tag Manager y BigQuery. Este curso me ha enseñado la importancia de los datos y cómo tomar decisiones. Pero lo mejor es formar parte de su comunidad, es una formación continua. ¡100% imprescindible, siempre querrás más!”
“Soy fan de MIDE y de su equipo. Formadores top, profesionales en activo referentes con gran experiencia y muy generosos en su atención a los alumnos. Recomendable 100%.”
Resultados
El curso está orientado a que los participantes sean capaces de implementar estrategias SEO avanzadas integrando IA, logrando mayor visibilidad, tráfico cualificado y reconocimiento de marca tanto en buscadores tradicionales como en asistentes de IA. Al finalizar, los alumnos podrán posicionar su contenido para ser citado por sistemas de IA y optimizar su presencia digital de forma medible y sostenible.
360 grados
La formación abarca todos los aspectos del SEO moderno: desde la investigación de palabras clave y análisis de competencia con IA, hasta la optimización técnica, la creación de contenido “snippet-ready” y la gestión de la reputación digital. Se incluyen herramientas, técnicas y casos reales para una visión integral del ecosistema SEO actual.
Avanzado
El temario está diseñado para ir más allá de los fundamentos, abordando las últimas tendencias y tecnologías: prompt engineering, optimización para modelos LLM y RAG, estrategias de E-E-A-T, análisis semántico, automatización de tareas SEO y adaptación a los cambios en los algoritmos de búsqueda impulsados por IA.
Temario
El curso se estructura en módulos progresivos que cubren:
- Introducción al nuevo paradigma de búsqueda y la IA
- Diferencias entre LLM con y sin RAG y sus implicaciones SEO
- E-E-A-T y su impacto en la selección de fuentes por IA
- Comparativa y adaptación del SEO tradicional al SEO para IA
- Factores clave de ranking en respuestas de LLM
- Estrategias SEO optimizadas para IA, con ejemplos y casos prácticos
Casos de éxito reales
Se analizarán casos de éxito donde marcas y sitios web han logrado ser citados por asistentes de IA, incrementando su tráfico y autoridad. Estos ejemplos permitirán entender cómo aplicar las estrategias aprendidas y medir su impacto en situaciones reales del mercado digital actual.
Práctico
La metodología combina teoría y práctica: cada módulo incluye ejercicios aplicados, análisis de casos, simulaciones de optimización de contenido y uso de herramientas de IA para SEO. Los alumnos desarrollarán proyectos propios, optimizando páginas y contenidos para ser relevantes tanto para buscadores como para sistemas de IA, consolidando así sus competencias de forma tangible y aplicable.
Este enfoque garantiza una formación completa, actualizada y orientada a resultados, preparando a los profesionales para liderar la transformación digital del SEO en la era de la inteligencia artificial.
El programa más completo
Se presentan los cambios fundamentales en la búsqueda debidos a la IA y por qué son relevantes para el SEO.
1.1. Qué son ChatGPT, Gemini y los asistentes de búsqueda basados en IA
- Identifica las herramientas de IA que están cambiando la forma en que los usuarios buscan información.
1.2. Cómo la IA está transformando los resultados de Google (más allá de los enlaces azules)
- Explica el paso de listas de enlaces a respuestas generadas directamente en los resultados de búsqueda.
1.3. La importancia para los profesionales SEO (incluso principiantes)
- Subraya por qué estos cambios afectan directamente al trabajo diario de optimización web.
1.4. Conceptos clave: Modelos de lenguaje grandes (LLM) y generación aumentada por recuperación (RAG)
- Define de forma sencilla las tecnologías base: qué son los LLM y cómo RAG les ayuda a usar información externa.
1.5. El nuevo objetivo: lograr que la IA considere y cite su contenido
- Establece la nueva meta del SEO: no solo rankear, sino ser una fuente fiable para las respuestas de la IA.
Explica los dos tipos principales de chatbots LLM según su conexión con información externa y cómo afecta a la optimización SEO.
2.1. Chatbots LLM sin RAG (modelos cerrados)
- Describe modelos entrenados hasta una fecha fija (ej. ChatGPT-4 hasta 2021), que responden con conocimiento interno y no indexan contenido nuevo.
2.2. Implicaciones SEO para modelos cerrados
- Explica que la optimización es indirecta, basada en la presencia en fuentes reputadas incluidas en el entrenamiento (ej. Wikipedia), y requiere paciencia para actualizaciones.
2.3. Chatbots LLM con RAG (modelos con búsqueda integrada)
- Define modelos que usan un buscador o base vectorial (ej. Bing Chat, Perplexity.ai) para recuperar información actualizada antes de responder.
2.4. Implicaciones SEO para modelos con RAG
- Subraya que el SEO tradicional es crucial aquí, ya que el LLM debe encontrar el contenido a través de su buscador subyacente (ej. posicionar en Bing para Bing Chat o en Google para SGE).
Se centra en la importancia capital de la Experiencia, Pericia, Autoridad y Fiabilidad (E-E-A-T) para ser considerado fuente fiable por la IA.
3.1. Por qué la autoridad y calidad son centrales para la IA
- Explica la tendencia de la IA a favorecer fuentes fiables para minimizar la difusión de información errónea.
3.2. Priorización de E-E-A-T por Google en resúmenes de IA
- Menciona cómo Google ajusta sus sistemas (ej. AI Overviews) para dar prioridad a sitios con alto E-E-A-T.
3.3. Evidencia de concentración de fuentes (estudio BrightEdge 2024)
- Ilustra con datos del estudio (ej. salud 72%, B2B 15-22% en top 5 empresas) cómo la IA tiende a consolidar sus respuestas en unas pocas fuentes de alta autoridad.
3.4. La necesidad de adaptar la estrategia si no se es una autoridad reconocida
- Plantea la exigencia de ganar relevancia o colaborar con fuentes reconocidas si no se pertenece al grupo de sitios dominantes referenciados por la IA.
Detalla las diferencias fundamentales entre el enfoque clásico del SEO y las adaptaciones necesarias para la visibilidad en respuestas generadas por IA, según el texto.
4.1. Visibilidad del resultado: top 10 vs. ser fuente citada
- Contrasta el objetivo de aparecer en los primeros puestos con el de ser seleccionado como fuente por la IA, primando la utilidad directa y contextual del contenido (“snippet-ready”).
4.2. Clics vs. respuestas directas (zero-click)
- Analiza cómo las respuestas directas de la IA reducen los clics (predicción Gartner), pero las citas pueden generar tráfico derivado (aumento 800% Q3-Q4 2024) y valor de marca.
4.3. Palabras clave vs. intención y contexto
- Explica el desplazamiento desde la optimización por palabras clave específicas hacia la cobertura profunda del tema y la comprensión de la intención semántica por parte de los LLM.
4.4. Link building vs. menciones y entidades
- Compara la importancia de los enlaces tradicionales con el valor creciente de las menciones de marca consistentes en fuentes relevantes y el reconocimiento como entidad en el Knowledge Graph.
4.5. Metaetiquetas y rich snippets vs. datos para IA
- Evalúa la relevancia cambiante de metaetiquetas visibles (metadescription) frente a la importancia persistente del marcado estructurado (Schema, JSON-LD) para la correcta extracción de datos por la IA.
4.6. Actualización y frescura
- Destaca la criticidad de mantener el contenido actualizado (fechas, datos) para ser relevante en respuestas de IA, especialmente en sistemas con RAG que consultan información cambiante.
4.7. Resumen gráfico de Aleyda Solis (mención)
- Refiere la existencia en el texto original de un gráfico comparativo que considera comportamiento del usuario, áreas de optimización y métricas, enfatizando diferencias en el comportamiento del usuario.
Identifica y explica los elementos principales, mencionados en el texto, que influyen en que un contenido sea seleccionado por un LLM para generar una respuesta.
5.1. Autoridad, experiencia y confianza (E-E-A-T)
- Reafirma E-E-A-T como factor primordial (ej. caso Mayo Clinic), dado que la IA busca minimizar riesgos y confía en fuentes establecidas y fiables.
5.2. Relevancia semántica y cobertura del tema
- Subraya la necesidad de responder exactamente a la consulta abordando el tema de forma completa y profunda (ej. huella de carbono).
5.3. Formato y estructura de la información
- Detalla formatos preferidos por la IA según el texto: listas, contenido conciso al inicio (ej. Wikipedia), FAQs, secciones bien tituladas y segmentadas (útil para SGE).
5.4. Actualidad y real-time (frescura)
- Insiste en la importancia de la información reciente y actualizada para la confianza de la IA, especialmente para sistemas RAG y consultas sobre temas cambiantes.
5.5. Datos, hechos y referencias
- Explica cómo incluir datos verificables (ej. estudio sobre tráfico de chatbots) y citas hace el contenido más “citable” y creíble para la IA.
5.6. Optimización técnica y accesibilidad para crawlers de IA
- Menciona la necesidad de asegurar la correcta indexación y acceso de los bots de IA al contenido (evitar noindex, usar HTML semántico).
5.7. Sentimiento y tono apropiado
- Señala la preferencia de la IA por contenido neutral, profesional y útil (ej. comparativa vs. promocional), frente a tonos extremistas o parciales.
Presenta un conjunto de estrategias específicas y accionables detalladas en el artículo, para mejorar la visibilidad en respuestas de IA.
6.1. Estrategia 1: Crear contenido con E-E-A-T reforzado y enfoque de marca/entidad
- Acciones para potenciar señales de E-E-A-T (autores expertos, testimonios, páginas institucionales) y posicionar la marca como una entidad reconocida (Wikipedia, GBP, Wikidata, menciones).
6.2. Estrategia 2: Orientar el contenido a preguntas y conversación natural
- Adaptar el contenido al formato pregunta-respuesta (investigando long-tail conversacional) y al lenguaje usado en chatbots (ej. base de conocimiento de electrodomésticos).
6.3. Estrategia 3: Proporcionar respuestas directas, concisas y fragmentables
- Ofrecer resúmenes (“answer snippets”) e información clave al inicio (pirámide invertida) de forma fácilmente extraíble por la IA (ej. definición de aprendizaje federado).
6.4. Estrategia 4: Incorporar datos, estadísticas y contenido de apoyo “citable”
- Enriquecer el contenido con información verificable, estudios, citas de expertos y referencias que la IA pueda referenciar (ej. datos de tendencias SEO 2025).
6.5. Estrategia 5: Optimizar para Bing y otras plataformas emergentes de búsqueda AI
- Extender los esfuerzos de SEO más allá de Google a plataformas
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