Un análisis reciente del especialista Metehan Yeşilyurt reveló algo curioso en el código de ChatGPT: el uso de una técnica llamada Reciprocal Rank Fusion (RRF) para organizar y seleccionar los sitios que aparecen como fuente en las respuestas de la IA.
Aunque esta metodología no es nueva, su uso por una de las herramientas de IA más populares del mundo aporta insights importantes sobre el futuro de las búsquedas y cómo el SEO puede adaptarse a ello.
¿Qué es el RRF?
El RRF es un método matemático desarrollado en 2009 y ampliamente utilizado en sistemas de recuperación de información. En lugar de realizar una única búsqueda para responder a una pregunta, ChatGPT realiza múltiples búsquedas diferentes, con variaciones de términos y expresiones. Posteriormente, combina los resultados de todas estas búsquedas y aplica una fórmula que da mayor peso a los sitios que aparecen bien posicionados en varias consultas.
¿Cómo funciona el RRF en la práctica?
La fórmula básica del RRF es sencilla: \(\text{Puntaje RRF} = \frac{1}{60 + \text{posición en el ranking}}\)Con esto, una página que aparece en 1.° lugar en una búsqueda obtiene una puntuación mayor que una que aparece en el 10.° lugar. Sin embargo, el diferencial del RRF es que suma estas puntuaciones de varias búsquedas diferentes.Por ejemplo: Un sitio que aparece en 4.°, 5.°, 6.° y 7.° lugar en diferentes variaciones de búsqueda puede tener un mejor desempeño que un sitio que aparece en 1.° lugar en una sola búsqueda.
¿Por qué esto es importante para los creadores de contenido?
Este enfoque valora lo que se conoce como autoridad temática. Los sitios que ofrecen una cobertura amplia y consistente sobre un tema, como una serie de artículos interconectados sobre «cafeteras», tienen mayor probabilidad de ser citados por ChatGPT.Según el análisis de Yeşilyurt:
- Una página única que solo se posiciona para «mejores cafeteras» tendrá una puntuación inferior.
- En cambio, un sitio que cubre el tema en profundidad, con contenidos como “tipos de cafeteras”, “cómo elegir una cafetera”, “reseñas de cafeteras domésticas”, etc., tendrá un mejor desempeño.
Esta estrategia de «clusters de contenido» resulta matemáticamente superior en el modelo RRF.
ChatGPT busca más que páginas web
El código analizado también indica que ChatGPT considera varios tipos de resultados, incluyendo:
- Páginas web.
- Agrupaciones de páginas.
- Elementos visuales como imágenes.
Siguiendo esta lógica, producir contenido en formatos variados —texto, imágenes, listas— también puede aumentar la visibilidad en los resultados de la IA.
¿Qué revela esto sobre el futuro de las búsquedas?
El uso del RRF por parte de ChatGPT muestra cómo las búsquedas basadas en IA están evolucionando: ya no se trata de responder con un único enlace, sino de construir una respuesta a partir de múltiples señales de autoridad y relevancia.Para los creadores de contenido y profesionales de SEO, el mensaje es claro:
- No basta con ser bueno en un único término.
- Es necesario dominar el tema en su totalidad.
En lugar de enfocarse únicamente en palabras clave aisladas, vale más la pena invertir en estrategias de contenido que cubran un tema de manera amplia y consistente. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también alinea el contenido con la lógica de búsqueda que sistemas como ChatGPT están comenzando a adoptar.
