Get the FAQ Out!

Las páginas FAQ están arruinando tu UX. Acá te contamos qué hacer en su lugar.

Introducción

Hay una fiebre del oro digital. A medida que los LLMs como ChatGPT, Perplexity y Claude cambian la forma en que las personas descubren e interactúan con el contenido, los equipos digitales están llenando sus sitios con FAQs interminables para mejorar su Large Language Model Optimization (LLMO). Y sí, tiene sentido: más preguntas estructuradas pueden aumentar tus chances de ser citado por un LLM.

Pero para el usuario humano que solo quiere una respuesta rápida, estas FAQs son una pesadilla.

No tiene que ser así. Podés servir a ambas audiencias. Solo necesitás separar la capa de contenido para humanos (UX) de la capa para máquinas (MX).

El problema de usar FAQs como estrategia de LLMO

Si alguien te dice “hacé una sección gigante de FAQs y agregá Schema FAQPage”, por favor: no lo hagas. Esa solución a la fuerza genera páginas llenas de desplegables, bloques de texto TL;DR, y sobrecarga cognitiva. Y ni siquiera garantiza mejor rendimiento en LLMs.

Por qué falla:

• Las personas escanean. Las FAQs obligan a leer.

• El contenido basado en preguntas no puede priorizar palabras clave al inicio.

• El marcado Schema.org impone un formato rígido de pares pregunta-respuesta. No es útil para explicaciones complejas ni temas relacionados.

• Para las máquinas, limita la riqueza semántica que los LLMs necesitan para generar respuestas humanas.

Ni los humanos ni las máquinas obtienen lo que realmente necesitan.

Puedes intentar gestionar el LLMO de forma manual, pero es un proceso que consume mucho tiempo, difícil de mantener y casi imposible de escalar de manera eficiente. Existe una mejor forma de atender tanto a tus usuarios humanos como a los modelos de IA que indexan tu sitio.

Presentamos el Machine Experience (MX)

Inventamos este término porque ya no se trata solo de optimizar para búsquedas humanas. Ahora hay que optimizar cómo los LLMs rastrean, procesan y citan tu contenido.

UX es para humanos.
MX es para máquinas.
Necesitás ambos.

Los LLMs no se cansan. Pueden leer 500 FAQs sin problema. De hecho, se benefician de la cantidad—siempre que esté bien organizada y estructurada.

Eso significa que tu web puede (y debe) tener mucho más contenido del que mostrás directamente a tus usuarios. Pero tiene que estar indexado de forma que las máquinas lo puedan encontrar e interpretar con facilidad.

La clave está en hacer accesible esa capa sin sacrificar diseño, usabilidad ni cumplimiento SEO. Ahí es donde entra AI Findr.

AI Findr: una capa dual de experiencia

AI Findr es un buscador impulsado por IA y adaptable a cada empresa, que separa la experiencia del usuario de la legibilidad para máquinas. Los usuarios interactúan con una barra de búsqueda conversacional, alimentada por una base de conocimiento centralizada sobre tus productos, reglas y contenidos.

Mientras tanto, nuestro producto complementario, LLM Findr, trabaja en segundo plano para aumentar tu visibilidad en los principales LLMs, estructurando ese mismo contenido en formatos que las máquinas prefieren: JSON-LD, datos estructurados y llms.txt.

¿Cómo funcionan juntos JSON-LD, datos estructurados y llms.txt?

Datos estructurados: Información formateada para máquinas usando esquemas estandarizados como Schema.org.

JSON-LD: Inserta esos datos estructurados directamente en tu HTML.

llms.txt: Archivo de texto plano (como robots.txt) ubicado en la raíz de tu dominio (por ejemplo, midominio.com/llms.txt) que indica a los LLMs dónde encontrar tu contenido estructurado.

¿Se puede mostrar contenido distinto a humanos y máquinas sin meterse en problemas?

Sí, si lo hacés de forma correcta. Lo que hay que evitar es el cloaking.

¿Qué es el cloaking?

Es una táctica SEO de sombrero negro donde se muestra contenido diferente a los bots y a los usuarios. Por ejemplo, páginas saturadas de keywords para bots, que los humanos nunca ven. Viola las políticas de los motores de búsqueda porque manipula el posicionamiento de forma engañosa.

LLM Findr, en cambio, se basa en transparencia y alineación. Así es como se diferencia:

LLM Findr no oculta contenido—lo presenta de forma diferente según la audiencia. La capa UX se simplifica para reducir la carga cognitiva. La capa MX está estructurada, es legible por máquinas y está completamente alineada con el contenido público.

¿Entonces debo reemplazar mis FAQs por una búsqueda potenciada por IA?

Sí, sin duda. AI Findr ofrece una experiencia de búsqueda natural y conversacional, pero con habilidades potenciadas por IA para entender el lenguaje, la intención y el tono emocional de tus usuarios.

Y los resultados lo respaldan.

Nuestros clientes logran:

• +15% en promedio de aumento en ventas

• +52.6% en ventas digitales 100% sin intervención humana

• +200% de mejora en CSAT debido a la atención al cliente autoservicio

• +39 puntos promedio en NPS

Conclusión

A medida que las respuestas generadas por IA influyen más en el recorrido de compra, controlar cómo aparece tu marca en esas respuestas se vuelve esencial.

Las FAQs gigantes no son la solución. Las capas separadas de experiencia sí lo son.

AI Findr te ayuda a construir una arquitectura de contenido que funciona tanto para humanos como para LLMs.

Get the FAQ out de tu UI. Dejá que AI Findr se encargue del resto.