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Glosario

LLMO Large Language Model Optimization

Trabajar sobre el corpus en el que un modelo de lenguaje ya se ha entrenado — menciones, reseñas, listings, sitios partner, prensa — para que el modelo tenga las asociaciones correctas internalizadas antes de que un usuario pregunte por tu categoría.

En profundidad

LLMO es la mitad upstream del stack de presencia IA. Los modelos no solo recuperan en tiempo de consulta; cargan priors de los datos de entrenamiento. LLMO da forma a esos priors. En la práctica: identificar qué fuentes pondera más un modelo en tu categoría, y luego convertirse metódicamente en parte de esas fuentes — vía digital PR, listings, partnerships, reseñas, citas de expertos y thought leadership firmado.

Por qué importa

La generación aumentada por recuperación puede arreglar algunas cosas en tiempo de consulta, pero las asociaciones base del modelo se fijan durante el entrenamiento. LLMO es cómo se cambian esas bases.

Ejemplo

Un proveedor B2B identifica G2, Gartner peer reviews y tres publicaciones de industria como las fuentes que Claude y GPT-4 ponderan en su categoría. Seis meses de PR enfocado convierten esas fuentes en citas fiables del proveedor — y empieza a aparecer en respuestas IA tipo 'top 5 proveedores para X'.

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Incluye
  • 01Análisis en ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot y Google AI Mode
  • 02Comparativa con tus competidores principales
  • 03Revisión de menciones, citaciones y fuentes
  • 04Detección de errores o información incompleta
  • 05Oportunidades de contenido y autoridad
  • 06Roadmap ejecutivo de 30, 60 y 90 días