# Citado — Optimización para búsqueda con IA Agencia de AI search optimization (GEO): hacemos que ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y los resúmenes de IA de Google nombren y citen a tu marca cuando alguien pregunta por tu categoría. Medición semanal, contenido citable, base técnica y menciones de terceros. --- # Qué incluye el trabajo ## Medimos Corremos tu mapa de preguntas en cinco motores todas las semanas y anotamos quién aparece, con qué fuente y en qué puesto. ## Abrimos la puerta Acceso de los rastreadores de IA, datos estructurados, llms.txt y páginas que se leen sin ejecutar JavaScript. ## Escribimos para que te citen Respuestas autocontenidas de cuarenta a sesenta palabras, con el dato, la fuente y el año. Una página por pregunta. ## Conseguimos que hablen de vos Directorios, fichas, reseñas reales y notas con datos propios: los modelos citan a terceros más que a tu propio sitio. # Planes ## Medición El tablero, y nada más. Para ver antes de invertir. Precio: a definir (por mes) Incluye: - Mapa de 40 preguntas reales de tu categoría - Corrida semanal en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y los resúmenes de IA de Google - Tu marca y tres competidores en la misma tabla - Informe semanal: qué pregunta ganaste, cuál perdiste - Separación del tráfico de motores de IA en tu analytics No incluye: - Producción de contenido - Trabajo de menciones Para quién: Marcas que quieren el dato antes de mover presupuesto, o que ya tienen equipo de contenido propio. ## Completo Medimos y además lo arreglamos. Es el que toma casi todo el mundo. Precio: a definir (por mes) Incluye: - Todo lo del plan Medición, con 120 preguntas - Base técnica: acceso de bots de IA, datos estructurados, llms.txt, HTML que se lee sin JavaScript - De 4 a 6 páginas citables por mes, escritas y publicadas - Reescritura del encabezado de las páginas que ya tenés y no se pueden citar - Trabajo de menciones: directorios, fichas, reseñas reales, notas con datos propios - Una reunión por mes y un responsable con nombre Para quién: La mayoría de las empresas que quieren aparecer en las respuestas dentro del año. ## A medida Varios mercados, varios idiomas o varias marcas. Precio: a definir (según alcance) Incluye: - Todo lo del plan Completo, por cada mercado - Español e inglés medidos y producidos por separado, con competidores distintos - Varias marcas o unidades de negocio en el mismo tablero - Integración con tu equipo de contenido y tu agencia de SEO - Acceso a la API del tablero Para quién: Exportadores, franquicias y empresas con más de una marca o más de un país. # Cómo trabajamos 1. Diagnóstico: Dos semanas. Armamos tu mapa de preguntas, corremos la primera medición y te mostramos quién aparece hoy y por qué. Es el entregable, no una propuesta. 2. Arreglos de base: Mes 1. Acceso de bots, datos estructurados, llms.txt y las páginas que ya tenías pero no se pueden citar. 3. Producción: Mes 2 en adelante. Una tanda de páginas citables por mes y el trabajo de menciones afuera, en el orden que marca el Radar. 4. Informe: Todas las semanas, la misma tabla: preguntas ganadas, preguntas perdidas y qué se hace la semana que viene. # Preguntas frecuentes ## ¿Esto reemplaza al SEO? No. Lo usa de base. Los motores de IA leen la web indexada, así que una página que Google no ve tampoco la ve ChatGPT. Lo que cambia es el formato del contenido y el peso de lo que dicen terceros sobre vos. ## ¿En cuánto tiempo se ve algo? En categorías de nicho suelen empezar a entrar consultas a las dos semanas. En categorías más competitivas, entre cuatro y seis semanas. No es un plazo contractual: depende de cada cuánto vuelve a pasar el rastreador y de cuánta competencia hay por la misma pregunta. Por eso lo medimos todas las semanas en vez de prometerlo. ## ¿Se puede garantizar aparecer en ChatGPT? No, y desconfiá del que lo garantice. No hay un panel donde cargar tu marca. Lo que sí se puede es medir semana a semana, y mover las variables que sabemos que pesan: formato citable, datos con fuente y menciones de terceros. ## ¿Cómo se mide si funciona? Tres números en la misma tabla todas las semanas: en cuántas de tus preguntas te nombran, en cuántas te citan con link, y en qué puesto salís frente a tus tres competidores. Aparte, el tráfico que llega desde los motores de IA, separado en el analytics. ## ¿Sirve para una empresa chica? Suele servir más. En una categoría chica hay pocas fuentes buenas, así que alcanza con ser la mejor de esas pocas. En una categoría grande peleás contra presupuestos de medios. ## ¿Trabajan en inglés? Sí. Medimos y producimos en español y en inglés, y son proyectos distintos: la respuesta que da un modelo cambia con el idioma de la pregunta, aunque la marca sea la misma. # Casos ## Mayorista de electrónica — Cuarenta consultas en la primera semana, y buena parte no servía Rubro: Electrónica al por mayor · FOB Miami · proyecto propio del grupo Un mayorista de electrónica FOB Miami publicó su catálogo por categorías con fichas y blog, y recibió más de cuarenta consultas entrantes en la primera semana. La calidad fue mixta: entre los compradores reales llegó mucho minorista y mucho curioso, porque las páginas no decían mínimos de compra ni condiciones. ## La situación Electrónica al por mayor es una categoría **amplia**: mucha gente pregunta, en muchos idiomas, por muchas razones distintas. Un mayorista que exporta FOB Miami y un chico que quiere un celular escriben casi la misma pregunta. El sitio publicaba el catálogo dividido por categorías, con fichas de producto y un blog. Nada de eso estaba puesto para filtrar: estaba puesto para mostrar. ## Qué pasó **Más de cuarenta consultas entrantes en la primera semana.** Es mucho más de lo que esperábamos, y es la prueba de que en una categoría amplia el volumen llega rápido: no hace falta pelear tres meses para que aparezca la primera. **Pero la calidad fue mixta.** Entre las consultas buenas —importadores reales, con volumen y con destino— llegó una cantidad grande de minoristas, de gente que quería un solo equipo y de curiosos que preguntaban precio sin intención de comprar. Cada una de esas se llevó tiempo del equipo comercial. ## La lección, que es la parte útil > En una categoría amplia, el problema no es aparecer. Es aparecer bien. Cuando la página no dice **para quién es**, la respuesta que genera un modelo tampoco lo dice, y entonces el filtro se lo come tu equipo de ventas. Lo que hoy hacemos distinto en un caso así: 1. **Publicar el mínimo de compra y las condiciones** en la misma página donde está el producto, arriba y en una frase que se entienda sola. Es el dato que más filtra y casi nadie lo publica. 2. **Escribir las páginas por tipo de comprador**, no por producto: "importadores de Sudamérica", "cadenas de retail", "reparadores". La pregunta que hace cada uno no se parece a la del otro. 3. **Decir en el sitio a quién *no* le vendemos.** Suena raro y es lo que más levanta la calidad promedio. 4. **Medir las dos cosas por separado**: cuántas consultas entran y cuántas sirven. Un tablero que sólo cuenta consultas te hace celebrar el mes en que peor te fue. ## El contraste, que es el verdadero dato El otro caso que publicamos es el opuesto: [un importador de matcha](/casos/importador-matcha) recibe **más de tres consultas orgánicas por semana y cierra más del 60%**. Mucho menos volumen, muchísimo mejor cierre. Cuarenta consultas mixtas dan más trabajo y menos plata que tres consultas buenas. Si tu categoría es amplia, el objetivo no es llegar a cuarenta: es que esas cuarenta se parezcan más a las tres. ## Una aclaración sobre estos números En ese momento las consultas no estaban separadas por canal: sabemos cuántas entraron y de qué calidad, no qué parte llegó desde un motor de IA y qué parte desde una búsqueda común o una recomendación. Es exactamente el agujero que nos hizo armar el tablero, y por eso hoy **la separación del tráfico de motores de IA se configura la primera semana**, antes de escribir una sola página. ## ¿Podría funcionar en tu negocio? Si vendés a una categoría grande —insumos, indumentaria, repuestos, electrónica, alimentos— lo más probable es que el volumen llegue antes de lo que creés y que el trabajo verdadero empiece después. Vale la pena armar el filtro **antes** de abrir la canilla, no cuando el equipo comercial ya está tapado. ## Importador y distribuidor de matcha — Tres consultas por semana, y seis de cada diez cierran Rubro: Alimentos y bebidas · Argentina · proyecto propio del grupo Un importador y distribuidor de matcha recibe más de tres consultas orgánicas por semana y cierra más del 60% de ellas. Es mucho menos volumen que una categoría amplia como la electrónica, pero llegan de cafeterías, tiendas y obradores que ya saben qué variedad, qué grado y qué volumen necesitan. ## La situación Matcha al por mayor es una categoría **chica y específica**. Nadie pregunta por matcha por casualidad: pregunta una cafetería que quiere sumarlo a la carta, una tienda que quiere revenderlo o un obrador que lo usa para producir. Eso cambia todo. La consulta que llega ya viene con contexto: qué variedad, qué grado, cuánto por mes, si sirve para latte o para repostería. ## Qué pasa hoy Es el proyecto que **lleva más tiempo andando y el que mejor calibrado está** de los dos, y los números lo muestran: **Más de tres consultas orgánicas por semana.** Orgánicas quiere decir que nadie pagó por ellas: llegan solas, sin pauta y sin salir a buscarlas. **Más del 60% cierra.** Seis de cada diez terminan en una venta. En una categoría amplia ese número está muy por debajo, porque la mitad de las consultas ni siquiera son del público al que le vendés. El contraste con el caso de electrónica es el punto entero: **cuarenta consultas mixtas dan más trabajo y menos plata que tres consultas buenas.** ## La lección, que es la parte útil > Una categoría chica no es una desventaja. Es la más barata de ganar. La explicación es aburrida: en una categoría chica hay **pocas fuentes buenas**. Los modelos tienen poco de dónde elegir, así que citan al que publicó el detalle. En electrónica competís contra miles de páginas; en matcha, contra un puñado. Lo que mueve en un caso así: 1. **Publicar el detalle técnico que nadie publica.** Variedad, origen, grado ceremonial o culinario, granulometría, cómo se conserva, rendimiento por kilo. Cada uno de esos datos es una pregunta que alguien le hace a un modelo. 2. **Escribir por uso, no por producto.** "Matcha para latte en cafetería" y "matcha para repostería" son dos páginas, dos preguntas y dos compradores distintos. 3. **Publicar rangos de precio y mínimos.** En nicho no ahuyenta: califica, y es parte de por qué cierra tanto. 4. **Medir el cierre, no las consultas.** Un tablero que sólo cuenta consultas te hace celebrar el mes en que peor te fue. ## Una aclaración sobre estos números El cierre y el volumen semanal están medidos; lo que no está partido por fuente es **cuál de esas consultas llegó desde un motor de IA y cuál desde una búsqueda común o una recomendación**. "Orgánica" acá significa sin pauta, no "vino de ChatGPT". Es exactamente el agujero que nos hizo armar el tablero, y por eso hoy la separación del tráfico de motores de IA se configura la primera semana, antes de escribir una sola página. ## ¿Podría funcionar en tu negocio? Si vendés algo específico a un público que ya sabe lo que busca —un insumo, un componente, un servicio profesional de nicho— probablemente estés en el mejor escenario posible para esto, y no lo sepas. Hay pocas fuentes en tu categoría; la pregunta es si la mejor va a ser tuya o de otro. # Blog ## ¿Cuánta gente le pregunta a una IA en vez de buscar? Publicada: 2026-09-11 Depende de a quién le preguntes: Bain midió que apenas el 16% usa un chatbot como herramienta principal, mientras que un estudio de Eight Oh Two encontró que el 37% ya empieza ahí sus búsquedas y Pew que cuatro de cada diez adultos estadounidenses ya los usa para buscar información. Es minoría, crece rápido, y se concentra justo en la etapa de investigación previa a comprar. Es la primera pregunta de toda reunión, y la respuesta honesta es incómoda: **las encuestas no coinciden entre sí**, y la diferencia entre la más conservadora y la más entusiasta es de más de veinte puntos. Vale la pena entender por qué antes de mirar cualquier número. ## Por qué las cifras no coinciden Tres motivos, y ninguno es mala fe: **No preguntan lo mismo.** "¿Usaste alguna vez un chatbot?" y "¿cuál es tu herramienta por defecto para buscar?" dan resultados que se llevan décadas de distancia. La primera mide curiosidad; la segunda, hábito. **No preguntan a la misma gente.** Una encuesta representativa de la población de un país da mucho menos que un panel de usuarios de internet ya suscriptos a algo. **Quién paga la encuesta importa.** Varios de los números que circulan salen de agencias que venden justamente este servicio. No los descartes, pero mirá el tamaño de la muestra y la fecha antes de repetirlos —incluidos los que citamos acá. ## Los números que sí se pueden citar | Dato | Fuente | Cuándo | |---|---|---| | **16%** usa chatbots como herramienta principal o casi siempre; **56%** sigue con buscadores tradicionales | [Bain & Company](https://www.bain.com/insights/why-consumers-choose-an-ai-chatbot-over-a-search-engine-snap-chart/), 1.500 consumidores | Septiembre 2025 | | **46%** ya usa los resúmenes de IA que aparecen dentro del buscador | Bain & Company, misma muestra | Septiembre 2025 | | **37%** empieza sus búsquedas en una herramienta de IA en vez de un buscador; **85%** igual verifica la respuesta en otro lado | Eight Oh Two, 500 consumidores, vía [Search Engine Land](https://searchengineland.com/consumers-start-searches-ai-not-google-study-467159) | Noviembre 2025 | | **Cerca de la mitad** de los adultos estadounidenses usa chatbots; **1 de cada 4** los usa a diario y **4 de cada 10** los usa para buscar información | [Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/), 5.119 adultos | Febrero 2026 | | **65%** de quienes usan IA reemplazó alguna búsqueda de producto en Google por un chatbot | [Semrush](https://www.semrush.com/blog/ai-chatbots-talk-ai-users-out-of-buying/) | 2026 | La brecha entre el 16% de Bain y el 37% de Eight Oh Two no es un error: **una mide el hábito por defecto y la otra, dónde arranca la búsqueda**. Las dos pueden ser ciertas a la vez. La encuesta de Pew es la más sólida de la lista —5.119 adultos, panel representativo— y también la que trae el contrapeso: la misma gente que usa chatbots desconfía bastante de ellos. Uso alto y confianza baja conviven, y esa desconfianza es justamente la razón por la que el modelo cita fuentes y por la que te conviene ser una. ## El dato que casi nadie mira: la edad Bain lo desagrega y es la parte más útil de todo el estudio. El porcentaje que sigue usando buscadores tradicionales por defecto: - Baby boomers: **76%** - Generación X: **55%** - Millennials: **42%** - Generación Z: **42%** O sea: entre los menores de 45, **menos de la mitad tiene el buscador como herramienta por defecto**. Si tu comprador tiene 30 y no 60, el promedio general te está mintiendo para abajo. ## Qué parte del recorrido se lleva la IA No es la compra: es la **investigación previa**. Bain preguntó para qué se usan los chatbots y las respuestas fueron entender un tema complejo (53%), conseguir instrucciones paso a paso (47%), hacer una lluvia de ideas (45%) y responder dudas puntuales (45%). Traducido a un negocio: la IA se lleva el momento en el que alguien **arma su lista corta**. No te quita la venta; decide quién llega a la mesa. Por eso el 85% que "igual verifica en otro lado" no es un consuelo: verifica *a los tres nombres que la IA le dio*. ## Por qué un 16% ya alcanza para importar Acá está el punto que se pierde en la discusión de porcentajes. En un buscador, el tráfico se reparte entre diez resultados, más anuncios, más mapas, más videos. **En una respuesta generada aparecen tres o cuatro nombres y nada más.** Un 16% de la demanda repartido entre tres marcas concentra mucho más que un 84% repartido entre cien. Si sos uno de esos tres, ese porcentaje chico te rinde muchísimo; si no sos ninguno, no existís para esa porción entera y no te enterás, porque no deja rastro en tu Search Console. ## Qué haría yo con esto **No abandonar el SEO.** El 56% de Bain es real y los motores de IA se alimentan de la web indexada. Quien te diga que el SEO murió te está vendiendo el reemplazo. **Medir tu categoría en vez de discutir el promedio.** El número que importa no es cuánta gente usa IA en el mundo: es en cuántas de *tus* preguntas aparece tu marca hoy. Eso se mide en una semana. Cómo, está [acá](/blog/como-medir-si-la-ia-esta-nombrando-tu-marca). **Mirar la edad de tu comprador.** Si le vendés a menos de 45, ya estás en el escenario de arriba, no en el promedio. **Separar el tráfico de motores de IA en tu analytics hoy.** Es gratis, tarda diez minutos y dentro de seis meses vas a querer tener la serie completa. Esperar a que "sea relevante" es garantizarte no tener con qué comparar. ## Cómo medir si la IA está nombrando tu marca Publicada: 2026-09-09 La visibilidad en motores de IA se mide corriendo un conjunto fijo de preguntas todas las semanas y anotando tres números: en qué porcentaje de preguntas te nombran, en cuántas te citan con enlace, y en qué posición aparecés frente a tus competidores. Aparte se separa en el analytics el tráfico referido por los motores. No hay Search Console para esto. Si no armás la medición vos, el proyecto se vuelve una discusión de opiniones. ## Los tres números **Cobertura.** De las preguntas de tu mapa, ¿en qué porcentaje aparece tu marca nombrada? Es el número grande, el que se mira primero. **Citación.** De esas, ¿en cuántas hay un enlace a una página tuya? Que te nombren está bien; que te citen con enlace es lo que trae gente y lo que más cuesta. **Posición.** Cuando aparecen varias marcas, ¿en qué orden salís? Primero, segundo y tercero no valen lo mismo: casi toda la conversación se la llevan los primeros. Los tres, siempre al lado de los mismos tres competidores. Un número solo no dice nada; la comparación sí. ## Cómo se corre - **Conjunto fijo de preguntas.** Entre 40 y 200, congeladas. Si cambiás las preguntas cada semana no podés comparar nada. - **Varios motores.** Las respuestas difieren bastante entre ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y los resúmenes de IA de Google. Medir uno solo lleva a conclusiones equivocadas. - **Sesión limpia.** Sin historial ni personalización, y desde la ubicación del mercado que estás midiendo. - **Varias corridas.** La misma pregunta contestada dos veces puede dar marcas distintas. Nosotros corremos cada pregunta tres veces y nos quedamos con la frecuencia, no con un resultado suelto. - **Misma frecuencia.** Una vez por semana, el mismo día. La variabilidad entre corridas es alta; la tendencia mensual es lo que sirve. ## El tráfico, aparte En tu analytics, separá las visitas cuyo referrer es un motor de IA (`chatgpt.com`, `perplexity.ai`, `gemini.google.com`, `claude.ai`, entre otros). Suele ser poco volumen y buena calidad: llegan con la decisión bastante tomada. Miralo como canal propio, no mezclado en "directo". También conviene mirar los logs del servidor: qué rastreadores de IA entran, con qué frecuencia y qué páginas piden. Si `OAI-SearchBot` nunca pasó por tu página nueva, ya sabés por qué no aparece. ## Qué no medir El "share of voice" agregado de un panel que no te muestra las preguntas. Si no podés ver la pregunta, la respuesta y la fecha, no es una medición: es un número lindo. ## Cuándo sacar conclusiones Nunca sobre una semana. La variabilidad entre corridas hace que cualquier semana suelta parezca un triunfo o un desastre. Cuatro semanas de tendencia en la misma dirección es una señal; dos meses es un hecho. ## Cómo se escribe un párrafo que un modelo pueda citar Publicada: 2026-09-02 Un párrafo citable tiene entre cuarenta y sesenta palabras, responde la pregunta completa sin depender del título ni del párrafo anterior, incluye el dato con su fuente y su año, y no usa pronombres que apunten a algo que está más arriba. Va al principio de la página, antes de cualquier introducción. Los modelos no copian páginas: levantan pedazos. El pedazo tiene que sostenerse solo, porque va a viajar sin el resto. ## El formato **Largo:** entre cuarenta y sesenta palabras. Más corto queda incompleto; más largo se corta en un lugar que no elegiste vos. **Independencia:** se tiene que entender si lo leés aislado, sin el título arriba, sin el párrafo anterior y sin los enlaces internos. Probalo: copiá el párrafo solo en un documento en blanco y leelo. **Sujeto explícito:** nada de "esto", "el mismo", "dicho proceso". Si el sujeto es tu producto, escribí el nombre del producto. **Dato con fuente y año:** un número sin fuente no se cita, se ignora. "El costo promedio ronda los X según [fuente], 2026" es citable; "el costo es muy variable" no. ## Un ejemplo Mal: > En este artículo vamos a ver cuánto cuesta el servicio. Como veremos, depende de varios factores. Entre ellos, el más importante es el volumen, que analizaremos a continuación. Bien: > Un proyecto de optimización para búsqueda con IA en una empresa mediana cuesta entre X e Y por mes en el mercado hispanohablante, y el rango lo explica sobre todo el volumen de contenido a producir. Las primeras consultas entrantes aparecen a las dos semanas en categorías de nicho y entre la cuarta y la sexta en las más competitivas. El segundo tiene sujeto, número, unidad, alcance y plazo. Se puede citar entero sin que le falte nada. ## Dónde va Arriba de todo, antes de la introducción. En este sitio es el bloque "La respuesta corta" que estás viendo en cada nota. Debajo va el desarrollo largo de siempre, con subtítulos, tablas y ejemplos: eso es lo que sostiene la autoridad de la página y lo que lee la persona que quiere profundizar. ## Errores que lo dejan afuera - Empezar con "en este artículo" o "en el mundo actual". - Poner la respuesta después de la historia de la categoría. - Usar un número sin decir de dónde salió. - Escribir el bloque en una imagen, un acordeón cerrado o un tab que se carga con JavaScript. - Repetir el mismo bloque igual en veinte páginas: se lee como plantilla y pierde peso. ## Cómo se prueba Hacé la pregunta en un motor con búsqueda activada y mirá qué fragmento levanta de tu página. Si levanta el párrafo doce en vez del primero, el primero no estaba contestando nada. ## llms.txt: para qué sirve, cómo se arma y qué esperar Publicada: 2026-08-27 llms.txt es un archivo de texto en la raíz del dominio que le ofrece a un modelo un índice curado del sitio en markdown: qué es la empresa, qué páginas importan y qué dice cada una. No reemplaza al robots.txt ni al sitemap, no garantiza nada, y cuesta una tarde armarlo. Es la parte del trabajo que más ilusión genera y la que menos mueve sola. Vale la pena igual, por una razón simple: cuesta muy poco y te obliga a escribir en una página lo que tu sitio dice en veinte. ## Qué es Un archivo de texto plano en `https://tudominio.com/llms.txt`, escrito en markdown, con la estructura del sitio contada para un lector que no navega: qué hace la empresa, qué páginas importan, y una línea explicando cada una. La variante `llms-full.txt` es el contenido entero del sitio en texto plano, sin navegación ni JavaScript. Sirve para que un modelo levante el texto sin pelear con el HTML. ## En qué se diferencia de lo que ya tenés - **`robots.txt`** dice quién puede entrar. Es permiso. - **`sitemap.xml`** dice qué URLs existen. Es inventario, para máquinas. - **`llms.txt`** dice qué es importante y por qué. Es un índice curado, en prosa. Los tres conviven. Ninguno reemplaza a otro. ## Qué poner adentro ``` # Nombre de la empresa > Una línea que explique qué hace y para quién. Dos o tres frases de contexto: dónde opera, en qué idiomas, qué la distingue, cómo se empieza a trabajar con ella. ## Servicios - [Nombre del servicio](https://.../servicio): qué resuelve, en una línea. ## Casos - [Cliente o sector](https://.../caso): qué se hizo y qué se midió. ## Preguntas frecuentes - **¿Pregunta?** Respuesta breve y completa. ## Optional - [Texto completo](https://.../llms-full.txt) ``` Tres reglas que hacen la diferencia: enlaces absolutos, una línea de explicación por enlace, y la sección `## Optional` reservada para lo que se puede saltear si hay poco contexto. ## Qué esperar No es un estándar aprobado y no todos los motores lo leen hoy. No va a mover el ranking por sí solo. Lo que sí hace: 1. Te obliga a decidir cuáles son las diez páginas que importan. 2. Te da una versión del sitio en texto plano que funciona cuando el HTML no. 3. Cuesta una tarde y se puede generar solo desde el CMS. ## Cómo mantenerlo Generarlo a mano y olvidarlo es peor que no tenerlo: un índice desactualizado es una fuente que miente. Lo práctico es generarlo en el build desde el mismo contenido del sitio, como cualquier sitemap. Este sitio lo hace así: [`/llms.txt`](/llms.txt) y [`/llms-full.txt`](/llms-full.txt) se arman solos con cada publicación. ## Cómo aparecer en ChatGPT y Perplexity Publicada: 2026-08-20 Para aparecer en ChatGPT o Perplexity hay que hacer cuatro cosas en orden: dejar entrar a sus rastreadores, publicar respuestas breves y autocontenidas con datos verificables, cubrir con una página cada pregunta que hacen tus clientes, y conseguir que fuentes de terceros te nombren. No existe forma de cargar una marca directamente en el modelo. Esta es la secuencia que seguimos en todos los proyectos, en este orden. Saltearse el primer paso es la razón número uno por la que una marca no aparece. ## 1. Dejalos entrar Revisá tu `robots.txt`. Muchos sitios bloquearon rastreadores de IA en 2023 por miedo al entrenamiento y nunca lo revisaron. Los nombres que importan hoy: | Rastreador | De quién | Para qué | |---|---|---| | `GPTBot` | OpenAI | entrenamiento | | `OAI-SearchBot` | OpenAI | el índice que usa ChatGPT para citar | | `ChatGPT-User` | OpenAI | cuando el usuario pide abrir tu página | | `PerplexityBot` | Perplexity | su índice | | `ClaudeBot` / `Claude-SearchBot` | Anthropic | entrenamiento y búsqueda | | `Google-Extended` | Google | usos de IA de Google | Bloquear el de entrenamiento y dejar pasar el de búsqueda es una decisión legítima, pero hay que tomarla a propósito. Bloquear todo es quedarse afuera. Después, lo aburrido: que la página se lea sin JavaScript, que el sitemap esté al día, que las canónicas no manden a otro lado. ## 2. Escribí para que te puedan levantar Arriba de cada página que responde una pregunta, un bloque de unas cincuenta palabras que: - conteste la pregunta completa sin necesitar el título; - no empiece con "en este artículo vamos a ver"; - incluya el dato con su fuente y su año, si hay un número; - no dependa de un enlace interno para entenderse. Debajo va el desarrollo largo de siempre. La respuesta corta es para el modelo y para el lector apurado; son el mismo lector. ## 3. Cubrí las preguntas, no las palabras Las cinco familias de preguntas que mueven negocio, en orden de facilidad: 1. **Alternativas a un competidor.** La más barata de ganar: casi nadie escribe la comparación desde afuera. 2. **Comparativas A contra B.** El que publica la tabla se convierte en la fuente. 3. **Precios de referencia.** Publicar rangos con fecha te hace citable; no publicar nada te deja fuera de toda respuesta sobre presupuesto. 4. **Criterios de elección.** "Cómo elegir un proveedor de X." El que define el criterio ordena la lista. 5. **Encaje por rubro.** "¿Sirve para una empresa como la mía?" Necesita casos por industria, cortos y con números. ## 4. Conseguí que hablen de vos afuera Tu sitio dice lo que vos querés que diga: por eso pesa poco. Lo que mueve es la mención en una fuente que el modelo lee como neutral. - Fichas y directorios del rubro, con los datos correctos y actualizados. - Reseñas reales, pedidas a clientes reales, en las plataformas que tu categoría usa. - Un dato propio que otros quieran citar: una encuesta chica, un índice de precios, una estadística de tu operación. - Presencia honesta en los foros donde ya se discute tu categoría. ## Lo que no funciona Comprar enlaces, inventar reseñas, publicar cincuenta notas generadas sin revisar, y meter texto oculto con instrucciones para el modelo. Lo último además es detectable y te deja peor que antes. ## Cómo saber si está funcionando Corriendo las mismas preguntas todas las semanas y anotando quién aparece. Es la única forma: no hay Search Console para esto. Tres números alcanzan: en cuántas preguntas te nombran, en cuántas te citan con enlace, y en qué puesto salís frente a tus competidores. ## GEO y SEO: qué se comparte y qué cambia Publicada: 2026-08-12 El SEO y el GEO comparten la base técnica —indexación, velocidad, datos estructurados, autoridad de dominio— y se separan en tres puntos: se trabaja por pregunta y no por palabra clave, el contenido se escribe para ser extraído en fragmentos, y las menciones de terceros pesan más que el propio sitio. La pregunta que más nos hacen en la primera reunión es si esto reemplaza a la agencia de SEO. No. Pero si las dos cosas las hacen equipos distintos que no hablan, se pisan. ## Lo que se comparte - **Indexación.** Si Google no ve la página, el modelo tampoco. La mayoría de los motores de IA se apoyan en un índice de búsqueda para traer las fuentes. - **Velocidad y renderizado.** Una página que se arma con JavaScript en el navegador es, para muchos rastreadores, una página vacía. - **Datos estructurados.** `Organization`, `Product`, `FAQPage`, `Article`, `BreadcrumbList`. Sirven para los dos mundos. - **Autoridad.** Un dominio que nadie enlaza ni menciona arranca último en los dos tableros. ## Lo que cambia ### De palabra clave a pregunta En SEO se agrupa por intención y volumen. En GEO no hay volumen público, así que el mapa se arma distinto: entrevistando a ventas, leyendo los mails de consultas, mirando qué escriben en los foros del rubro, y después probando variantes reales en los motores. ### De página larga a fragmento autocontenido La página larga sigue sirviendo para Google. Pero arriba de todo tiene que haber un bloque de unas cincuenta palabras que se entienda **sin el título, sin el párrafo anterior y sin los enlaces internos**. Ese es el pedazo que un modelo puede levantar entero. ### De backlinks a menciones En SEO un enlace vale por la autoridad que transfiere. En GEO vale la **mención**, con enlace o sin él: que una página que el modelo considera neutral escriba tu nombre al lado del nombre de la categoría. Rankings del rubro, reseñas, directorios, foros, notas con datos tuyos. ## Cómo conviven en un mismo plan Lo práctico es escribir una sola vez y cumplir las dos reglas: respuesta corta arriba, desarrollo largo abajo, datos con fuente, y una página por pregunta. El contenido que hoy rankea bien en Google y no se cita en ningún motor casi siempre tiene el mismo problema: la respuesta está en el párrafo doce. ## Cómo se decide qué se toca primero Con la medición. Si tus páginas no aparecen en ninguna respuesta pero sí aparecen en Google, el problema es de formato. Si no aparecen en ninguno de los dos, es de acceso o de cobertura. Y si aparecés en Google, tu formato está bien y aun así el modelo cita a otros, el problema es reputación externa: te falta que hablen de vos afuera. ## Qué es GEO: optimización para buscadores de IA Publicada: 2026-08-04 GEO (generative engine optimization) es el trabajo de conseguir que ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y los resúmenes de IA de Google nombren y citen a tu marca al responder preguntas de tu categoría. Se apoya en el SEO, pero cambia la unidad de trabajo: se optimiza por pregunta, no por palabra clave. Cuando alguien busca un proveedor hoy, cada vez con más frecuencia no abre diez pestañas: escribe la pregunta en un chat y lee un párrafo. Ese párrafo nombra a tres o cuatro marcas. GEO es el trabajo de estar entre esas tres. ## En qué se diferencia del SEO No es un reemplazo. Los motores de IA se alimentan de la web indexada: si Google no puede leer tu página, el modelo tampoco. Todo el SEO técnico sigue valiendo. Lo que cambia son tres cosas. **La unidad de trabajo.** El SEO optimiza por palabra clave; GEO optimiza por pregunta. "Cajas de cartón" es una palabra clave. "Necesito cajas de cartón a medida para 500 envíos por mes, ¿a quién le pido presupuesto?" es una pregunta, y se responde distinto. **El formato del contenido.** Google manda tráfico a una página para que la leas entera. Un modelo no manda a nadie: levanta un fragmento y lo reescribe. Si tu respuesta sólo se entiende después de tres párrafos de introducción, no entra. **El peso de terceros.** En SEO tu dominio es el activo principal. En una respuesta generada, lo que dice una fuente que vos no controlás —un ranking, una reseña, un foro, una nota— suele pesar más que tu propio "somos líderes del mercado". ## Qué variables se pueden mover En orden de qué tan rápido responden: 1. **Acceso.** Que los rastreadores de IA puedan entrar (`robots.txt`), que la página se lea sin ejecutar JavaScript y que haya datos estructurados. Es lo primero y lo más barato. 2. **Formato.** Respuestas autocontenidas arriba de todo, de unas cincuenta palabras, con datos, fuente y año. Una página por pregunta. 3. **Cobertura.** Que exista una página para cada pregunta que importa: comparativas, precios, alternativas, criterios de elección, casos por rubro. 4. **Reputación externa.** Menciones, reseñas, directorios y notas. Es lo más lento y lo que más mueve cuando la categoría está peleada. ## Cuánto tarda Con la base técnica arreglada, **en categorías de nicho suelen empezar a entrar consultas a las dos semanas**. En categorías más competitivas, entre la cuarta y la sexta. La diferencia la explican dos cosas: cada cuánto vuelve a pasar el rastreador por tu sitio, y cuánta competencia hay por la misma pregunta. En un nicho hay pocas fuentes buenas, así que una página nueva y bien escrita se nota enseguida; en una categoría grande tenés que desplazar a alguien que ya está. > No es un plazo contractual. Es lo que vemos, y por eso se mide todas las semanas en vez de prometerse. ## Qué no es GEO No es cargar tu marca en un panel: ese panel no existe. No es pagar por aparecer: por ahora no hay inventario publicitario adentro de la respuesta en la mayoría de los motores. Y no es publicar cincuenta notas generadas sin revisar: un dato inventado es la forma más rápida de que un modelo deje de tomarte como fuente confiable. ## Por dónde empezar Antes de escribir nada, medí. Armá la lista de preguntas reales de tu categoría, corrélas en los cinco motores principales y anotá quién aparece en cada una. Esa tabla —no una auditoría genérica— es la que te dice si tu problema es de acceso, de formato o de reputación.