Mide la cuota de citaciones generativas para priorizar activos, optimizar las señales de autoridad y aventajar a la competencia antes de la próxima actualización del modelo.
El Source Blend Ratio (proporción de mezcla de fuentes) mide la cuota de citas en una respuesta generada por IA que apuntan a tus activos frente al resto de fuentes; al hacerle seguimiento, los equipos de SEO pueden identificar qué páginas o formatos de contenido obtienen citas y ajustar el contenido, el schema (marcado estructurado) y la arquitectura de enlaces para capturar una mayor porción de visibilidad en los SERP generativos y de los clics posteriores. Úsalo durante auditorías de consultas y análisis de brechas de contenido para decidir dónde reforzar la autoridad o diversificar temas antes del próximo rastreo o actualización del modelo.
Source Blend Ratio (SBR) es el porcentaje de citas dentro de una respuesta generada por IA (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, etc.) que hacen referencia a tus activos propios frente al total de citas devueltas. Si tres enlaces en un resumen de Perplexity citan tu blog y dos enlazan a dominios de terceros, tu SBR para esa consulta es del 60 %. Como los motores impulsados por LLM muestran menos enlaces que una SERP tradicional, cada punto de cuota se traduce en una porción mayor de atención, clics y autoridad de marca. El SBR sustituye de facto a la “posición de ranking” como moneda de visibilidad en los resultados generativos.
Un SEO de nivel intermedio puede levantar un dashboard de SBR en dos sprints:
eCommerce global (10 M SKU): Al etiquetar páginas de comparación de productos con schema JSON-LD Product + Review e incrustar PDFs del fabricante, el SBR en consultas “mejor + marca” pasó del 15 % al 38 % en seis semanas, elevando los ingresos asistidos en 1,2 M $.
Proveedor cloud Fortune 500: Consolidó 42 whitepapers en un único knowledge hub, añadió definiciones de glosario en capas e incorporó citas a nivel de oración mediante CiteLink. El SBR en Google AI Overviews subió de 0 % a 27 %; las menciones de analistas siguieron, reforzando la autoridad temática.
El SBR debe convivir con el tracking de rankings tradicional en tu stack de KPIs. Mapea los huecos: las keywords donde ocupas top-3 en Google pero tienes <10% de SBR en respuestas LLM indican formatos de contenido que los modelos no confían (a menudo páginas de categoría finas). Lleva esos insights al plan de contenidos, PR digital y adquisición de enlaces. Asimismo, un SBR alto pero bajo ranking orgánico señala páginas que merecen optimización tradicional para capturar ambos estilos de SERP.
Los equipos que incorporan el Source Blend Ratio en sus OKR trimestrales logran ventaja de early mover en la era generativa, convirtiendo las citas de hoy en equity de marca y pipeline de mañana.
Fuentes de autoridad primaria = 5 (revistas académicas) + 3 (gubernamentales) = 8. Fuentes totales = 14. SBR = 8 ÷ 14 ≈ 0,57 o 57 %. Un SBR más alto indica a los motores impulsados por LLM que tu página se apoya en datos originales y confiables en lugar de comentarios derivados. Motores como ChatGPT o Perplexity ponderan los espacios de citación a favor de las páginas con una huella de evidencia más sólida, por lo que un SBR del 57 % aumenta la probabilidad de que tu URL aparezca en una respuesta frente a un contenido dominado por enlaces de blogs no autorizados.
Un SBR cercano al 100 % puede privar al contenido de perspectivas de apoyo, lo que resulta en un artículo seco, tipo “volcado de datos”, que no supera las pruebas de intención del usuario (contexto, ejemplos de aplicación, narrativas del mundo real). Los LLMs no solo puntúan la calidad de la fuente, sino que también evalúan señales de exhaustividad y legibilidad. Para mitigarlo, mantén las fuentes primarias como dominantes (por ejemplo, 60-80 %), pero integra una minoría curada de comentarios secundarios o específicos del sector que aporte interpretación, casos de estudio y variedad semántica. Así se conserva la autoridad mientras se satisfacen los factores de amplitud y engagement que modelan los motores generativos.
1. Claridad de Schema y de los anchors: Su página puede usar Schema explícito de tipo FAQ y HowTo con párrafos concisos y bien estructurados, lo que facilita la extracción por parte de la IA. 2. Señales de autoridad temática: El dominio del competidor puede tener un clúster más profundo e interconectado sobre precios SaaS (enlaces internos, backlinks históricos), por lo que el modelo confía más en su autoridad global que en tu único artículo con alto SBR. En GEO, el SBR es necesario pero no suficiente; la facilidad de extracción y la autoridad temática a nivel de dominio pueden inclinar la balanza.
Paso 1 – Preselección de fuentes: Durante la fase de briefing de investigación, exige a los redactores extraer un mínimo de cinco fuentes primarias de bases de datos como Statista, los datasets del FMI o los informes de la SEC, utilizando una plantilla compartida de Airtable que registra el tipo de fuente. La plantilla calcula automáticamente el SBR proyectado antes de que comience la redacción. Paso 2 – Control editorial: Integra una regla de estilo personalizada en Grammarly o Writer.com que señale las citas provenientes de TLD de baja autoridad (.blog, .info) durante la edición. El contenido que no alcance el umbral del 60 % se devuelve para revisión. Este flujo de trabajo adelanta la investigación de autoridad y automatiza su cumplimiento, incrementando el SBR sin añadir una capa adicional de revisión manual.
✅ Better approach: Ejecuta pruebas controladas de prompts en ChatGPT, Perplexity, Claude y los AI Overviews de Google para mapear cómo cada motor cita las fuentes. Calibra ratios objetivo independientes para cada motor y ajusta las plantillas de contenido en consecuencia, en lugar de aplicar un benchmark único para todos.
✅ Better approach: Limite las citas a fuentes reputadas y con autoridad temática (sitios .gov, .edu, publicaciones revisadas por pares, portales sectoriales de alta confianza). Utilice como máximo 1–2 citas por punto clave y audite los enlaces salientes trimestralmente para confirmar que sigan activos y conserven su autoridad.
✅ Better approach: Implementa schema explícito (p. ej., schema.org/Citation, CreativeWork, ClaimReview) y un formato de ancla coherente (autor, fecha, publicación) para que los rastreadores puedan analizar y atribuir las fuentes de forma fiable. Valida con la Prueba de resultados enriquecidos y vuelve a ejecutar después de cada actualización de contenido.
✅ Better approach: Apunta a una combinación equilibrada (p. ej., 60 % de investigación, datos o comentarios originales; 40 % de corroboración externa). Publica conjuntos de datos propios, estudios de caso o citas de expertos y, luego, respáldalos con validación externa para que tu marca se cite como la autoridad principal.
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