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Glosario B2B Marketing & Tech
E-E-A-T · Experience Expertise Authoritativeness Trust · SEO + GEO
E-E-A-T B2B · Experience Expertise Authoritativeness Trust Google Quality Rater Guidelines + extensión SEO+GEO 2026 + cómo demostrar cada pilar + signals LLMs citation.
Empresas que ya mueven su número con nosotros
En síntesis
E-E-A-T · Experience Expertise Authoritativeness Trust · SEO + GEO
E-E-A-T B2B · Experience Expertise Authoritativeness Trust Google Quality Rater Guidelines + extensión SEO+GEO 2026 + cómo demostrar cada pilar + signals LLMs citation.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) son los 4 pilares de calidad que Google Quality Raters evalúan para clasificar contenido + entidades. Foundational SEO post-2022, mandatory GEO — LLMs (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) priorizan citation de fuentes con E-E-A-T fuerte.
El contexto
4 pilares E-E-A-T
- Experience · vivencia first-person del topic. ¿Has hecho esto realmente?
- Expertise · conocimiento técnico verificable. Educación + experiencia profesional + skill set.
- Authoritativeness · reconocimiento como autoridad del sector. Citations + backlinks + menciones third-party.
- Trustworthiness · trust signals: privacy + security + transparency + contact + accuracy verifiable.
Lo que aplica
Por qué E-E-A-T importa B2B
- Google YMYL pages (finance, health, legal) E-E-A-T es ranking factor explícito.
- LLM citation · ChatGPT/Claude/Perplexity priorizan fuentes con E-E-A-T signals para citation.
- AI content detection. Contenido sin first-hand experience detectado y down-ranked.
- B2B mid-market trust. Buyers evalúan vendor expertise + authoritativeness antes de discovery call.
Cómo lo resolvemos
Cómo demostrar Experience
- First-person narrative. "Hemos implementado X en cliente Y con resultado Z".
- Casos éxito documentados. Datos reales (anonimizados si necesario).
- Screenshots/videos del proceso. Show, don’t tell.
- Author profile con experiencia real. LinkedIn URL + years experience + projects.
En la práctica
Cómo demostrar Expertise
- Author schema Person con jobTitle, alumniOf, knowsAbout, hasOccupation.
- Educación verificable. ISDI, IED Barcelona, MIT, Stanford listados.
- Certificaciones. Google Ads, Meta, HubSpot, Anthropic Skills.
- Citaciones académicas en Article.citation[]. Books/papers verificables.
Sectores donde aplica
Cómo demostrar Authoritativeness
- Backlinks de fuentes autoritativas. Wikipedia, .edu, .gov, industry-leading publications.
- Press mentions. El País, Cinco Días, TechCrunch, El Confidencial.
- Speaking engagements. Conferences, podcasts, expert panels.
- Brand mentions sin link. LLMs detectan menciones unlinked como entity signal.
Lo que ganas
Cómo demostrar Trustworthiness
- SSL + HTTPS forzado. Mandatory.
- Privacy + Terms + Cookies. Páginas legales accesibles.
- Contact transparente. Dirección + teléfono + email visible.
- Reviews verificadas. G2, TrustPilot, Google Reviews.
- Compliance certifications. GDPR, ISO 27001, SOC 2.
- Author identity. Person schema linked from Article.author.
Inversión
Casos B2B mid-market reales
Patrones recurrentes auditando contenido de clientes mid-market frente a Quality Rater Guidelines y test directos en LLMs (ChatGPT, Perplexity, Claude):
- SaaS vertical 50M€ ARR · citation rate Perplexity +340% post E-E-A-T refactor. Blog producía 12 posts/mes ghost-written sin author identity. Test inicial: 0 citations en Perplexity para 18 queries target. Refactor: author Person schema con jobTitle + alumniOf + knowsAbout en cada post, About page con bios verificables (LinkedIn linked), case studies con datos reales (cliente + sector + before/after). 90 días después: 11 citations en Perplexity, 6 en ChatGPT, dominio mencionado en 3 AI Overviews Google. Organic CTR de Search Console subió 22% solo por rich result schema Article.
- Industrial B2B 78M€ revenue · YMYL compliance content + EU AI Act trust signals. Vendor de software industrial con contenido técnico sobre ISO 27001 y NIS2. Quality Rater audit interno detectó trust gap: sin ISO certifications visibles, sin author identity para técnicos firmantes, sin policy ni metodología documentadas. Implementación: badge ISO 27001 + SOC 2 en footer, Person schema para 4 ingenieros senior con CV verificable, methodology page con metodología. Resultado 6 meses: branded search +180%, RFP invitations +40%, citation rate Claude +220%.
- Fintech compliance 28M€ ARR · expert author identity + academic citations. Compliance fintech con contenido DORA/MiCA escrito por team interno sin firma. LLMs no citaban pese a topical depth alta. Refactor: 3 authors firmando con credentials reales (CFA, ex-Cuatrecasas, ex-CNMV), Article.citation[] con referencias EBA Guidelines + ESMA reports + Bank of Spain circulars. 4 meses: ChatGPT empezó a citar 8 posts específicos cuando users preguntaban "cómo cumplir DORA". Inbound MQLs desde tráfico AI referrers (chatgpt.com, perplexity.ai) pasó de 0 a 14/mes.
Preguntas frecuentes
Benchmarks por sector + revenue band
Cobertura E-E-A-T signals observada en auditorías cronuts.digital y triangulada con SISTRIX YMYL benchmark + Originality.ai author signals dataset:
- SMB SaaS (<5M€ ARR) · cobertura E-E-A-T típica 25-35%. Falta Author Person schema y case studies. Citation rate LLMs <5%.
- Mid-market SaaS (5-50M€ ARR) · cobertura 40-60%. Author parcial, sin Article.citation[]. Citation rate 8-15%.
- Enterprise SaaS (>50M€ ARR) · cobertura 65-85%. Person + Organization schema completo, press mentions, .edu backlinks. Citation rate 25-45%.
- Industrial B2B mid-market · cobertura 30-50%. Trust signals (ISO, SOC) altos pero Experience signals débiles.
- Fintech regulado mid-market · cobertura 55-75%. Compliance forzado eleva trust, Expertise mejorable con academic citations.
- Servicios profesionales · cobertura 45-65%. Authority alta por referrals, Experience alta por case studies. Schema markup débil.
Próximos pasos
Stack instrumentación cronuts.digital
- RankMath / Yoast Premium · Person schema editor, Author archives con bios, Article schema con author linked.
- ACF Pro (WordPress) · campo schema_jsonld custom para JSON-LD enriquecido con citation[], alumniOf, knowsAbout, hasOccupation.
- Schema App / Merkle Markup Helper · testing JSON-LD multi-entity (Article + Person + Organization) sin breaking validation.
- Google Rich Results Test + Schema Markup Validator · validación pre-deploy mandatory.
- SISTRIX / Ahrefs · tracking backlinks autoritativos (.edu, .gov, press) como Authoritativeness proxy.
- Perplexity / ChatGPT / Claude monitoring · scripts custom diarios queriean 20-50 target queries y miden citation rate. Trigger alert si cae >15%.
- Originality.ai + Copyleaks · detect AI-generated content pre-publish para evitar down-ranking.
Más contexto
Decision tree · cuándo priorizar E-E-A-T
- IF contenido YMYL (finance, health, legal, fintech, compliance) THEN E-E-A-T es ranking factor explícito Google. Prioridad #1, no negociable.
- IF citation rate Perplexity/ChatGPT <5% sobre 30 queries target THEN Author identity + Article.citation[] son primera intervención.
- IF dominio >3 años con Domain Rating >40 pero ranking estancado THEN trust signals (HTTPS, contact, ISO badges) son cheap-fix con upside.
- IF contenido escrito por team interno sin firmar THEN attribution to specific authors con bios verificables genera lift inmediato.
- IF press mentions existing pero sin schema markup THEN mentions[] o sameAs[] en Organization schema captura authority signal infrautilizado.
Más contexto
Errores frecuentes
- Generic AI-generated content sin first-hand experience. LLMs y Google detectan patrones syntheticos.
- About page sin author identity. "Equipo experto" anónimo NO genera trust.
- Sin schema Person + Organization. LLMs no pueden establecer entity relationship.
- Trust signals invisibles. Compliance certifications no displayed = como no existir.
- Reviews fake o sin verificar. Detectado y penalizado.
- Vanity metric author bio sin LinkedIn linked + sameAs[]. Bio sin entity reconciliation = trust signal débil.
- Reportar coverage E-E-A-T sin medir citation rate LLMs. Cobertura schema 80% sin citation rate ↑ = mejora cosmética.
Más contexto
Citations académicas
- Google Search Quality Evaluator Guidelines · documento público 168 pp. Section 3.3 (Experience added) define operacionalmente E-E-A-T como rating signal.
- Anthropic Research Team · "Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback" · metodología citation selection en LLMs prioritiza fuentes con author identity verificable.
- Reichheld, F. F., Markey, R. · "The Ultimate Question 2.0" · Harvard Business Review Press, pp. 87-112. Trust como driver de NPS B2B + correlación con purchase intent.
- Christensen, C. M. · "The Innovator’s Solution" · Harvard Business Review Press, pp. 73-92. Expertise como ventaja competitiva en mercados de información asimétrica.
- W3C Schema.org Community Group · documentación Person, Organization, Article + extension citation[] para entity reconciliation con knowledge graphs.
- Bessemer Venture Partners · "State of the Cloud" · sección trust signals correlación con sales velocity B2B mid-market.
Más contexto
Términos relacionados
- GEO — E-E-A-T es input principal GEO citation.
- Rich Snippets — schema markup amplifica E-E-A-T signals.
- MCP — entity linking via MCP refuerza authoritativeness.
- ICP — E-E-A-T relevant a ICP target.
- B2B — E-E-A-T crítico decision multi-stakeholder.
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