¿Podemos “modificar” la frescura de una búsqueda?

Cuando trabajamos con modelos de lenguaje como GPT-4 o GPT-5, una de las preguntas más importantes que nos hacemos como técnicos de marketing o SEO es:

¿Qué consultas activan la búsqueda web y cuáles no?
Y, aún más relevante:
¿Podemos influir en esa decisión para que nuestros contenidos aparezcan en las respuestas generadas por la IA?

Para responder a esto, hay que entender el papel del QDF (Query Deserves Freshness), una escala interna que utilizan estos modelos para decidir si deben responder con su memoria entrenada o salir a buscar información actual en la web.

¿Qué es el QDF?

El QDF es una puntuación de 0 a 5 que representa cuánta frescura necesita una consulta. Este sistema, heredado del funcionamiento de Google, también está presente en modelos como GPT-5. Algunos ejemplos:

QDF	Significado
0	Tema histórico o estático. No importa si está desactualizado.
2	Información relevante si es de los últimos 6 meses.
5	Requiere lo más reciente (este mes). Noticias, cambios, eventos…

Si la puntuación es baja (por ejemplo, QDF = 0), el modelo no buscará en internet y responderá con su conocimiento interno (memoria), aunque exista información nueva y relevante publicada recientemente.

Entonces… ¿podemos modificar el QDF?

No, no podemos modificar el QDF directamente desde fuera del sistema.

El QDF se calcula internamente por el modelo a partir de cómo se formula la consulta y del contexto.
Pero sí podemos influir en cómo el modelo interpreta esa consulta, y ahí es donde entra el SEO.

Cómo influir en el QDF desde el SEO

Aunque no podemos subir el QDF de una query concreta a voluntad, hay formas indirectas de influir en cuándo y cómo la IA decide lanzar una búsqueda:

Aprovechar el fan-out de la query

GPT no responde sólo a la consulta literal. Antes de contestar, lanza subconsultas internas relacionadas (fan-out).

Si alguna de esas subqueries sí tiene un QDF alto, entonces el modelo sí buscará en la web.

Y si tú tienes contenido optimizado para esas variaciones, puedes entrar en la respuesta final, aunque la consulta original no activase búsqueda.

Entender el parámetro search_prob

El modelo decide lanzar una búsqueda si una consulta tiene una search_prob (probabilidad de necesitar búsqueda) mayor a 0.54.

Esto también se calcula internamente. Pero puedes estimar qué tipo de consultas lo activan y enfocar tu contenido en esa dirección.

¿Y si todo falla?

A veces, el modelo:

Asigna QDF = 0 a la consulta del usuario
Lanza fan-out, pero todas las subqueries también tienen QDF bajo
No busca nada
Responde con su memoria entrenada

En ese escenario, tu contenido nuevo no tiene forma de aparecer. No porque no sea bueno, sino porque el modelo ni siquiera lo ha mirado.

¿Entonces qué podemos hacer?

Cuando estás en ese escenario, lo único que puedes hacer es:

Seguir publicando contenido actual y bien optimizado: Aunque hoy no aparezcas, puedes ser referenciado en el futuro.
Esperar a que el modelo se reentrene: GPT-5, o futuras versiones, integrarán parte del contenido más reciente en sus nuevos datasets. Si tu web es fiable, visible y bien enlazada, tendrá más posibilidades de ser absorbida.
Atacar queries que sí tengan QDF alto: Aunque no puedas controlar todas las búsquedas, puedes apuntar tu estrategia SEO hacia aquellas donde la IA necesita datos frescos: cambios legales, nuevos productos, noticias, rankings, precios, etc.
Optimizar para queries con lenguaje fresco: Frases como “actualmente”, “en 2025”, “novedades”, “ha cambiado”, “última versión”, etc., elevan la percepción de frescura.

Cristian Hernández

Programador web y consultor de marketing online. Activalaweb fue mi primer blog y como soy un nostálgico lo mantengo.