Ciclo de actualizacion LLM y estrategia de refresco de contenido: playbook de 90 dias

Cuando ChatGPT recomienda la mejor solucion de menu QR en Madrid, cita contenido dentro de su ventana de entrenamiento. Si su articulo tiene seis meses, un competidor recien actualizado se queda con la cita.

Calendario de knowledge cutoffs

Cada LLM tiene su ritmo. ChatGPT desplaza su cutoff cada 4 a 6 meses, Claude se reentrena cada 3-4 meses y Perplexity indexa la web en tiempo real. La diferencia crea una brecha de visibilidad enorme en consultas con anos como "menu QR 2027".

Un SaaS de restaurantes incremento su tasa de citas IA un 340 percent en seis meses actualizando trimestralmente las referencias anuales y anadiendo datos de los ultimos 30 dias.

Playbook de 90 dias

Divida su calendario editorial en ciclos de 90 dias. Cada trimestre ejecute estos tres pasos y haga commit del cambio para que los rastreadores detecten la modificacion.

• Referencias anuales: titulo, H1, intro y meta description.
• Datos de 30 dias: estadisticas, cambios de precio, regulaciones recientes.
• Schema: actualice dateModified y el Article structured data.

Ganar en frescura

Para posicionar en "content freshness for ai search" dominan dos senales: fecha de publicacion visible y al menos un dato numerico de menos de 90 dias. Juntas colocan su contenido en la categoria "evergreen pero actual" que los LLM priorizan en respuestas resumidas.

El equipo de thMenu ejecuta cada lunes una lista: que articulo supera los 80 dias, que ano esta obsoleto, que competidor publico nuevos datos, que consulta perdio AI Overview, y que LLM lanzo un nuevo modelo.

FAQ

Hay que reescribir todo cada 90 dias? No. Solo referencias anuales, cifras y menciones de "este mes".

Que LLM se actualiza con mas frecuencia? Perplexity en tiempo real, luego Claude (3-4 meses), ChatGPT (4-6 meses), Gemini ultimo.

Cambiar la URL tras el refresco? No. Perderia backlinks y el indice de citas LLM.

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