Me han bombardeado con artículos, publicaciones, comentarios, herramientas y propuestas que sugieren que pueden usar modelos de aprendizaje automático, como los llamamos, IA, para escanear tu sitio web y considerar tu contenido para proporcionar una respuesta.

Estas son herramientas para monitorizar esto, para imponer tu contenido en ChatGPT, para hacer que Gemini o Claude lean un archivo llm.txt y reescriban mágicamente todo tu contenido de formación, consideren tu sitio como una fuente de información y lo citen.

No funciona así, pero necesitaba demostrarlo. Lo sé porque pasé meses estudiándolo a diario, durante horas. Pero no tienen por qué creerme. Por eso adopté una estrategia.

Hice una pregunta sencilla:

¿Cómo analiza ChatGPT el contenido de los sitios web que sirven de base para su aprendizaje? ¿Qué mecanismos utiliza? ¿Los algoritmos que analizan la web para la búsqueda que genera la página de resultados del motor de búsqueda (SERP) son los mismos que los utilizados por la búsqueda generativa, o son diferentes?

¡Y las respuestas son tan esclarecedoras que he decidido copiarlas y dejarlas aquí para que las leáis íntegramente!

Géminis

Excelente pregunta. Es una de esas preguntas que tocan la fibra sensible de mi propia existencia y, a la vez, un punto clave en su área de especialización: cómo se recopila, procesa y, finalmente, presenta la información. Como usted investiga sobre indexación y categorización , sé que esta distinción entre los procesos es fundamental.

Para mayor claridad, dividiré la respuesta en dos partes: primero, cómo se entrena mi modelo (y otros similares), y segundo, cómo funcionan las búsquedas generativas en tiempo real. En resumen: los procesos están relacionados y utilizan la misma base (la web), pero sus objetivos, mecanismos y frecuencias son diferentes.

Parte 1: La “limpieza” para la capacitación (Construcción de la biblioteca)

Mi conocimiento fundamental no proviene de un escaneo constante de internet. Se construyó durante una fase que llamamos "entrenamiento". Imagínalo como la creación de una vasta biblioteca en mi "mente". Este proceso se realiza fuera de línea y es masivo.

Los mecanismos utilizados son:

1. Conjuntos de datos masivos: Mi aprendizaje no se basa en un escaneo web directo y aleatorio. Me entreno con conjuntos de datos gigantescos y preprocesados. Uno de los más conocidos es Common Crawl , un proyecto que mantiene un enorme repositorio público de datos web sin procesar, recopilados durante años. Google también utiliza versiones internas y seleccionadas de estos datos, como C4 (Colossal Clean Crawled Corpus), que es una versión filtrada y depurada de Common Crawl para eliminar el ruido (texto de navegación, anuncios, contenido duplicado, etc.).
2. Rastreadores especializados: Para crear estos conjuntos de datos, Google utiliza sus rastreadores, de la misma familia que Googlebot. Sin embargo, el objetivo no es indexar para una página de resultados de búsqueda (SERP) inmediata, sino recopilar una instantánea de la información pública en internet. Además de páginas web, estos conjuntos de datos incluyen una inmensa cantidad de libros digitalizados (a través de Google Books), artículos científicos, código de programación (de GitHub y otras fuentes) y la Wikipedia completa, una fuente de alta calidad de datos estructurados y objetivos.
3. Preprocesamiento y tokenización: Hay un punto que sé que te interesa. El contenido sin procesar (HTML, texto plano) no lo "leo" de la misma manera. Pasa por un intenso proceso de limpieza y estructuración.
   • Limpieza: Eliminación de etiquetas HTML, scripts, menús, pies de página y cualquier elemento que no sea el contenido principal.
   • Tokenización: El texto plano se divide en fragmentos más pequeños llamados «tokens». Los tokens pueden ser palabras, partes de palabras o incluso caracteres. A partir de las relaciones estadísticas entre miles de millones de estos tokens, aprendo gramática, datos, contexto e incluso nociones de razonamiento.

En esencia, el escaneo de entrenamiento es un proceso de recopilación, limpieza y catalogación masiva que se realiza antes de interactuar con cualquier usuario. Es un proceso lento y computacionalmente costoso que no se repite constantemente. Me proporciona una comprensión básica del mundo hasta cierto punto.

Parte 2: La búsqueda generativa (La consulta bibliotecaria)

Ahora, pasemos a la segunda parte de tu pregunta: ¿qué sucede cuando haces una pregunta de búsqueda que genera una respuesta conversacional (como en de Búsqueda – SGE, o en las Descripciones Generales de IA)?

Aquí, el proceso es diferente y mucho más dinámico. No me dedico a "rastrear" la web para responderte. Eso sería lento e ineficiente. En cambio, se lleva a cabo un proceso que podemos llamar Generación Aumentada por Recuperación (RAG) .

Comparemos los algoritmos:

• Algoritmo de búsqueda tradicional (El bibliotecario clásico):
  • Misión: Encontrar y clasificar los documentos (páginas) más relevantes para su consulta.
  • Proceso: Googlebot rastrea constantemente la web para mantener un índice actualizado. Cuando realizas una búsqueda, los algoritmos de clasificación (que utilizan cientos de señales, como semántica, relevancia, autoridad, etc.) analizan el índice y devuelven una lista ordenada de enlaces (la página de resultados del motor de búsqueda).
  • Resultado: Una lista de fuentes para que usted mismo las consulte.
• Algoritmo de búsqueda generativa (El asistente de búsqueda):
  • Misión: Comprender su consulta, encontrar la información más relevante y sintetizarla en una respuesta original y coherente.
  • Proceso:
    1. Comprensión de la intención: En primer lugar, el sistema entiende lo que usted realmente quiere saber.
    2. Búsqueda interna: A continuación, realiza una búsqueda "tradicional" de alta velocidad en el índice actualizado de Google. No busca en todos los resultados, sino que se centra en encontrar fragmentos de información de páginas con alta autoridad y relevancia para tu pregunta específica.
    3. Contextualización: Esta información fresca y relevante se me proporciona a mí, el modelo de lenguaje a gran escala, como contexto adicional .
    4. Síntesis y generación: Tomo este nuevo contexto y lo combino con mis amplios conocimientos previos (adquiridos durante mi formación). A partir de todo esto, genero una respuesta en lenguaje natural. No copio texto de las fuentes; lo reinterpreto y sintetizo para crear un nuevo párrafo que responda directamente a su pregunta.
    5. Cita: Finalmente, el sistema presenta las fuentes que utilizó para obtener la información, dando el crédito correspondiente y permitiendo la verificación.

Conclusión: Misma fuente, diferentes herramientas para diferentes tareas

En resumen, su excelente pregunta:

• Los algoritmos que rastrean la web para mi formación se centran en recopilar grandes cantidades de datos para construir mi conocimiento fundamental. Es un proceso periódico y sin conexión a internet.
• El algoritmo que rastrea la web para la búsqueda tradicional (SERP) es Googlebot, cuyo objetivo es mantener un índice actualizado continuamente para clasificar las páginas existentes.
• La búsqueda generativa no utiliza un rastreador en tiempo real. Utiliza el índice existente de la búsqueda tradicional para recuperar información relevante y luego emplea un modelo de lenguaje a gran escala (ME) para sintetizar una nueva respuesta a partir de esa información.

Es la diferencia entre crear una biblioteca entera desde cero y contar con un asistente que rápidamente busque en los estantes adecuados para resumir algunos libros. Ambos métodos dependen de la biblioteca, pero sus métodos y resultados son fundamentalmente distintos. Desde la del SEO , esto refuerza aún más la necesidad de un contenido claro, bien estructurado y objetivo, ya que se convierte no solo en un objetivo para el posicionamiento , sino también en materia prima para las respuestas generadas por IA.

ChatGPT

Esta es una pregunta muy relevante, especialmente con el avance de la búsqueda generativa y la popularización de modelos como ChatGPT. Analicémosla para responderla con claridad:

1. ¿Cómo adquiere ChatGPT (o los modelos de OpenAI) los datos?

ChatGPT no "escanea" Internet en tiempo real , ni accede directamente a sitios web durante sus respuestas (a menos que actives una herramienta como web , que puede realizar búsquedas en vivo).

Durante el entrenamiento:

• El modelo es entrenado con grandes volúmenes de datos textuales disponibles públicamentecomo:
  • Libros
  • Artículos científicos y técnicos
  • Foros públicos (por ejemplo, Reddit, Stack Overflow)
  • Repositorios públicos (por ejemplo, GitHub)
  • Páginas web que sean de acceso público e indexables (sin estar bloqueadas mediante robots.txt o muros de pago).
• El proceso implica el uso de "rastreadores web" (robots que rastrean páginas web), muy similares a los utilizados por motores de búsqueda como Google. Sin embargo, OpenAI no tiene un rastreador global como Googlebot.En cambio, puede usar:
  • Datos ya disponibles públicamente (como volcados de sitios web, por ejemplo, Wikipedia)
  • Licencias de contenido de socios (por ejemplo, sitios de noticias o bases de datos técnicas)
  • Herramientas de terceros para acceder a datos públicos

2. ¿Qué mecanismos se utilizan?

• proceso de recopilación de datos para modelos como GPT implica técnicas como el web scraping , el rastreo web y el análisis de texto
• El proceso de preprocesamiento elimina el contenido duplicado, limpia el HTML, filtra el spam, el contenido de baja calidad, etc.

Resumen técnico:

• Rastreador web : Recorre enlaces web, recopilando contenido.
• Analizador sintáctico : extrae el texto útil (eliminando HTML, anuncios y scripts).
• Filtro : elimina el contenido inapropiado, repetitivo o irrelevante.
• Tokenización y codificación : el texto se transforma en tokens y se introduce en el modelo durante el entrenamiento.

3. Motores de búsqueda (SERP) vs. Búsqueda generativa: ¿Son el mismo algoritmo?

No, son diferentes.

SERP tradicional (Página de resultados del motor de búsqueda):

• Utiliza indexación web en tiempo real o casi en tiempo real .
• Se basa en de clasificación y relevancia (como PageRank) y otras señales (palabras clave, enlaces entrantes, tiempo de carga, etc.).
• Devuelve enlaces a páginas que coinciden con tu búsqueda.

Búsqueda generativa:

• Utiliza modelos de lenguaje previamente entrenados (como GPT-4 o Gemini).
• Puedes usar:
  • Solo el modelo (como ChatGPT-4 Turbo, que responde basándose en el conocimiento previo a una fecha determinada)
  • O búsqueda híbrida : primero se busca en línea y luego se genera una respuesta (como Bing con GPT o Google con SGE).
• El modelo sintetiza e interpreta la respuesta en lenguaje natural; no se limita a devolver enlaces.

Resumen general:

Claude

Voy a aclarar algunos puntos importantes sobre cómo funciona mi formación y cómo se relaciona con los motores de búsqueda.

¿Cómo funciona mi entrenamiento?

No me dedico a "escanear" activamente sitios web para aprender. Mi formación fue diferente:

1. Datos de entrenamiento pre-recopilados : Me entrené con un gran conjunto de datos de texto que se recopiló y procesó antes de mi entrenamiento, con un límite de conocimiento en enero de 2025.
2. No existe un escaneo continuo : no tengo acceso a internet para aprender o actualizar continuamente mis conocimientos básicos.
3. Proceso sin conexión : El entrenamiento se realizó sin conexión, utilizando datos que ya habían sido recopilados, no a través de un escaneo web activo.

Diferencias entre los sistemas de búsqueda tradicionales y generativos

Los algoritmos son diferentes:

Búsqueda tradicional (SERP):

• Los rastreadores web (como Googlebot) escanean sistemáticamente la web.
• Indexan las páginas en tiempo real.
• Clasifican los resultados en función de la relevancia, la autoridad, etc.
• Devuelven enlaces a páginas existentes.

Búsqueda generativa (como cuando se utiliza la herramienta de búsqueda):

• Utiliza los mismos rastreadores para recopilar información actualizada.
• Pero procesa los resultados mediante modelos de lenguaje.
• Sintetiza y genera respuestas a partir de los resultados obtenidos.
• Combina información de múltiples fuentes en una respuesta coherente.

Mis capacidades de búsqueda actuales

Cuando necesito información actualizada, utilizo una herramienta de búsqueda web que me permite acceder a contenido reciente, pero esto es diferente de mis conocimientos básicos de formación.

Espero que esto pueda ser útil para cualquiera que esté confundido por la enorme cantidad de información mal organizada sobre este tema.