Tabla de contenidos
Llevas meses oyendo siglas nuevas. GEO. AEO. LLMO. GAIO. “SEO para ChatGPT”. Cada semana aparece alguien en LinkedIn con un post de 2,000 likes explicando que el SEO ha muerto y que ahora hay que “optimizar para LLMs”.
Y tú pensando: ¿qué tengo que hacer diferente exactamente?
He pasado semanas investigando esto. He leído y verificado docenas de artículos de Cy*****, Ro****, Tr********, Ho****, C**, Do****, SE******, Ac******* y muchos más — más de 50 artículos populares que he descartado por ser “agency fluff” sin datos reales, unos copia de otros repitiendo la misma inventada. Al final tengo 24 fuentes verificadas que detrás tienen un experimento o research real que aporta datos sobre cómo hacer SEO para que te recomienden ChatGPT, Gemini, Claude y el resto de LLMs de IA.
No soy el experto que ha descubierto todo esto. Me subo a hombros de dos gigantes: Natzir Turrado, que lleva meses publicando investigación de primer nivel sobre tráfico agéntico y medición de visibilidad IA, y el equipo de marketing de LinkedIn, que ha compartido datos reales de cómo les está afectando el cambio. Lo que yo aporto es cruzar esto con lo que veo en el día a día auditando webs: ir a las fuentes originales, comprobar qué aplica de verdad, y separar lo que los datos demuestran de lo que la industria repite sin contrastar.
Lo que vas a encontrar aquí (y lo que no)
No te voy a vender ninguna herramienta de “AI visibility”. No te voy a decir que añadas Schema para posicionarte en ChatGPT (los datos demuestran que no funciona). Y no te voy a convencer de que necesitas siglas nuevas.
Lo que sí voy a hacer es mostrarte los datos — verificados, con sus fuentes y sus matices — para que decidas tú. Spoiler: lo que funciona para aparecer en los LLMs se parece mucho al SEO de toda la vida. Pero con letra pequeña que importa.
La sopa de siglas: GEO, AEO, LLMO… ¿qué es qué?
Honestamente, las siglas nuevas solo sirven para vender servicios. GEO, AEO, LLMO, GAIO — todo describe lo mismo con nombres diferentes, y cada agencia elige el que mejor le queda en el deck de ventas.
Para que lo tengas claro:
GEO (Generative Engine Optimization): Optimizar para aparecer citado en respuestas generadas por IA — AI Overviews de Google, ChatGPT, Perplexity. El término viene de un paper de Princeton/Georgia Tech de 2023.
AEO (Answer Engine Optimization): Lo mismo pero más amplio — incluye featured snippets, voice search y LLMs. Es más antiguo que GEO.
LLMO (Large Language Model Optimization): Lo mismo centrado en LLMs. Menos usado.
GAIO, LSO, LEO… Variantes de agencia. No aportan nada nuevo.
El SEO no ha cambiado tanto como te quieren vender. Hay SEO para cualquier tipo de buscador, y ahora la gente busca preguntándole a una IA. Averigua de dónde saca la IA sus conclusiones y ya lo tienes.
En el mejor de los casos solo se están copiando información para rellenar su blog. En el peor de los casos te mienten a la cara para venderte su herramienta, y que se crean su propia mentira no cambia la cosa.
Por cierto, la técnica de copiarse contenido es más vieja que la tos. Hace 13 años Brian Dean de Backlinko le puso nombre — skyscraper — y básicamente consiste en escanear a la competencia, hacer un mix y presentarlo más bonito. Eso lleva pasando desde que existen los blogs. Lo que pasa ahora es lo mismo, pero encima lo copian y republican con los ojos cerrados.
Dicho esto, sí están pasando cosas. Y los datos lo confirman.
Lo que está pasando de verdad: los datos
En resumen: El CTR orgánico baja un 61% cuando aparecen AI Overviews. El tráfico desde IA crece rápido pero sigue siendo el 0.1% del total — Google envía 831x más. El “17% de cuota” que circula en LinkedIn es un dato inflado de una agencia que vende GEO; la cuota real está entre 0.23% y 2.1%. La buena noticia: el tráfico que llega desde IA convierte un 16% mejor que el normal.
Si tienes una web y dependes del tráfico de Google — ya sea para vender, para captar clientes o para que te lean — hay cambios medibles que te afectan ahora mismo.
El tráfico orgánico está cambiando
La gente ya no hace clic si el bot les da la respuesta que buscan directamente. Cuando buscas algo en Google y te aparece un bloque con la respuesta generada por IA arriba del todo (lo que Google llama AI Overviews), ¿para qué vas a entrar en ninguna web?
El CTR — el porcentaje de gente que ve tu resultado en Google y hace clic — lleva cayendo desde que Google empezó a meter esas respuestas automáticas. Seer Interactive lo midió a lo grande: 25 millones de impresiones en 42 organizaciones durante más de un año.
-61% de CTR orgánico cuando hay un AI Overview presente Y -68% en anuncios de pago — Seer Interactive
Es un golpe fuerte, especialmente para webs que viven de que entres a buscar la respuesta escondida entre 1,000 palabras y a ver si te equivocas y pulsas un anuncio.
Pero hay un matiz importante que casi nadie menciona: si Google te cita en su AI Overview, el impacto es mucho menor.
Ser citado en el AI Overview = +35% de clics orgánicos frente a no ser citado Citado: -49% CTR · No citado: -65% CTR
La pregunta obvia es cómo conseguir que te citen — y la respuesta, como veremos, tiene más que ver con tu autoridad de marca que con ninguna etiqueta HTML.
Las búsquedas zero-click siguen subiendo
Una búsqueda “zero-click” es cuando alguien busca algo en Google y no hace clic en ningún resultado — Google ya le ha dado la respuesta directamente, sea con un snippet, un mapa, una calculadora, o ahora con su AI Overview.
El estudio de SparkToro con datos de una filial de Semrush — ojo, no de Similarweb como se cita en muchos sitios — muestra que esto pasa en más de la mitad de las búsquedas: el 58.5% en EEUU y el 59.7% en Europa terminan sin que el usuario visite ninguna web.
Y LinkedIn lo confirma con su propia experiencia: su tráfico en contenido de divulgación (los artículos tipo “qué es X” y “guía de Y”, donde la gente busca aprender, no busca la marca LinkedIn específicamente) cayó hasta un 60% mientras sus posiciones en Google se mantenían estables. Estaban igual de arriba en los resultados, pero la gente ya no necesitaba hacer clic para obtener la respuesta.
El tráfico desde IA crece… desde casi cero
Aquí es donde hay que leer la letra pequeña.
Adobe publicó un dato que corrió como la pólvora: +4,700% de crecimiento interanual en tráfico desde navegadores GenAI a retail en EEUU (julio 2025). Suena espectacular.
El problema: en julio de 2024, el tráfico desde GenAI era prácticamente cero. Un +4,700% sobre casi nada sigue siendo casi nada.
Tollbit, que monitoriza el tráfico de unos 400 sitios de contenido (medios, blogs, sitios de nicho), pone las cosas en perspectiva: Google envía 831 visitantes por cada 1 que envía la IA. El tráfico desde herramientas de IA pasó del 0.042% al 0.102% del total entre Q1 y Q2 de 2025. Crece rápido en porcentaje, sí, pero sigue siendo una gota en el océano comparado con Google.
El dato viral del “17% de cuota de mercado” es humo
Seguramente hayas visto en LinkedIn que “ChatGPT ya tiene el 17% de cuota de mercado en búsqueda”. El dato viene de First Page Sage — una agencia que vende servicios de GEO — y mide algo que llaman “digital queries”: un concepto que ellos inventan, no definen, y que mete en el mismo saco todas las interacciones con ChatGPT (código, imágenes, resúmenes, deberes) como si fueran búsquedas equivalentes a Google.
La cuota real de ChatGPT en búsqueda: entre 0.23% y 2.1% Ahrefs (74.752 webs), SparkToro/Datos (clickstream), Opollo (1.200 empresas) y Semrush (80M registros)
Semrush analizó 80 millones de registros de clickstream y encontró que solo el 30% de los prompts de ChatGPT tienen intención de búsqueda — el resto es generar código, redactar textos, crear imágenes. SparkToro calculó que Google recibe 373 veces más búsquedas que ChatGPT. Ahrefs lo mide cada mes con datos de 74.752 webs: el tráfico desde ChatGPT es el 0.23% del total. El estudio más generoso que he encontrado (Opollo, con datos de 1.200 empresas) le da un 2.1%.
De 17% a 0.23%-2.1%. No es un matiz — es un orden de magnitud. La próxima vez que alguien te venda “optimización para IA” citando ese 17%, ya sabes de dónde sale y quién lo publica.
La buena noticia: el tráfico IA convierte (y cada vez mejor)
Lo interesante no es el volumen, sino la calidad. Y aquí los datos de Adobe cuentan una historia que ha cambiado en meses:
- Enero 2025: tráfico IA convertía un 49% peor que el normal
- Abril 2025: -38%
- Julio 2025: -23%
- Octubre 2025: el tráfico IA convierte un +16% mejor que el normal
El tráfico desde IA convierte un +16% mejor que el normal Adobe, octubre 2025 — +44% tiempo en web, -31% rebote, +8% ingresos por visita
El gap se invirtió. Y no solo convierte mejor: los usuarios que llegan desde herramientas de IA pasan un 44% más de tiempo en la web, visitan más páginas, rebotan un 31% menos (es decir, no se van al segundo de llegar), y generan un 8% más de ingresos por visita. Parece que cuando alguien llega a tu web después de que una IA le ha filtrado y explicado las opciones, ya viene con las ideas más claras y más preparado para comprar.
Nota de transparencia: Tollbit vende bot paywalls (sus hits crecieron +732% en Q1 2025) y Adobe vende herramientas de IA. Cada dato que publican les beneficia comercialmente. Los números son reales, pero la narrativa que los envuelve no es neutral.
Eso es lo que dicen los números globales. Pero ¿cómo se vive esto desde dentro de una marca grande?
El caso LinkedIn: cómo se adapta una marca gigante
De todas las fuentes que he revisado, la de LinkedIn es especial porque no es un estudio externo ni un paper teórico. Es la experiencia directa de una de las marcas más grandes de internet contando lo que les está pasando y cómo están respondiendo.
Inna Meklin, directora de marketing de LinkedIn, explica que montaron un equipo multidisciplinar dedicado (lo llaman “AI Search Taskforce”) que junta a gente de SEO, PR, editorial, desarrollo web y producto para entender y adaptarse al cambio. No es un consultor externo ni una agencia. Es un equipo interno.
Lo que descubrieron:
El tráfico baja, pero la visibilidad no. Sus rankings en Google se mantienen estables. Lo que cambia es que menos gente hace clic porque Google (y los LLMs) responden directamente. Esto es clave: si solo miras el tráfico, parece que estás perdiendo. Si miras la visibilidad completa (incluyendo dónde te mencionan y te citan sin clic), la historia es diferente.
LinkedIn es la segunda fuente más citada por los LLMs. No por haber hecho “GEO” — por ser LinkedIn. Por tener décadas de contenido profesional, millones de artículos publicados por expertos reales, y una autoridad de marca que los LLMs reconocen de sus datos de entrenamiento.
Su nuevo modelo mental (cita textual traducida): “Ser visto, ser mencionado, ser considerado, ser elegido.” En el modelo tradicional del SEO, todo giraba en torno al clic. En el nuevo modelo, la mención sin clic también tiene valor: si una IA te menciona al explicar un tema, estás construyendo autoridad de marca aunque nadie visite tu web en ese momento.
Lo que encontraron que funciona para ellos:
- La estructura y la jerarquía de la información importan. Cita textual traducida: “Los encabezados y la jerarquía de la información importan. El marcado semántico mejora la legibilidad para la IA.” Es decir, que tu web esté bien organizada con títulos claros y contenido bien separado — algo que los experimentos que veremos en la siguiente sección confirman con datos.
- Los que se mueven primero tienen ventaja. Cita textual traducida: “Los que se mueven primero tienen ventaja. Construir credibilidad rápido genera estabilidad algorítmica.” Si estableces tu autoridad en un tema antes de que la competencia lo haga, los LLMs te “recuerdan” mejor.
- Contenido fresco, firmado por expertos reales. Cita textual traducida: “Publicar contenido autorizado y actualizado mejora la visibilidad — firmado por expertos reales, con fecha clara, escrito en tono conversacional.” Nada de contenido generado por IA sin nombre detrás. Personas reales, con credenciales visibles, fechas actualizadas.
Sus nuevas métricas: Han creado indicadores nuevos — con qué frecuencia apareces en respuestas de IA, qué porcentaje de las citas son tuyas frente a la competencia, y en cuántos AI Overviews te mencionan. Pero — y esto es importante — LinkedIn tiene recursos para medir esto a escala. Tiene millones de páginas, un equipo dedicado y acceso a datos propios. Que a LinkedIn le funcione crear un “AI Search Taskforce” no significa que sea la estrategia adecuada para tu negocio de 50 páginas.
¿Qué sacamos de todo esto? El shift es real. Los clics orgánicos bajan, las búsquedas zero-click suben, y el tráfico desde IA crece rápido pero desde una base minúscula. Hoy, Google sigue mandando por un factor de 831x. Pero la tendencia es clara, el tráfico que llega desde IA es de mayor calidad, y las marcas con autoridad real — como LinkedIn — se están adaptando haciendo fundamentalmente lo mismo de siempre (contenido de calidad, estructura, autoría), pero midiendo de formas nuevas.
¿Se puede medir la visibilidad en IA?
En resumen: Las respuestas de los LLMs cambian cada vez — menos de 1 entre 100 posibilidades de obtener la misma lista de marcas dos veces. Las herramientas de “AI visibility” miden algo diferente a lo que tu cliente ve el 92% de las veces. Útil para tendencias amplias, no para métricas accionables.
Si cada vez más gente usa ChatGPT para buscar información, la pregunta natural es: ¿puedo saber si me recomiendan? ¿Puedo medir mi “visibilidad en IA” como mido mi posición en Google?
La respuesta corta: no como te lo están vendiendo. Y no lo digo yo — lo dicen los datos.
Lo que muestran los datos de campo
SparkToro probó esto directamente con 2,961 prompts y 600 voluntarios. Le pidieron a ChatGPT, Claude y Google AI las mismas preguntas varias veces: “recomiéndame las mejores X”.
La probabilidad de obtener la misma lista de marcas dos veces seguidas: menos de 1 entre 100. La de obtener el mismo orden: menos de 1 entre 1,000.
Piénsalo así: si le preguntas a ChatGPT “¿cuáles son las mejores agencias de SEO en España?” ahora y dentro de cinco minutos, probablemente te dé listas diferentes. No es un error — es cómo funcionan estos modelos. Son no determinísticos por diseño: generan la respuesta palabra por palabra con un componente aleatorio, así que cada ejecución produce algo distinto.
Profound lo confirmó a mayor escala con 80,000 prompts: entre el 40-60% de las webs citadas en respuestas de IA cambian de un mes a otro.
Hay un matiz: las marcas muy conocidas sí mantienen cierta estabilidad. Nike aparece en el 97% de las respuestas sobre zapatillas. Pero las recomendaciones concretas de producto (“la mejor zapatilla para asfalto”) cambian cada vez. ¿Por qué?
Tres investigaciones explican por qué.
Un equipo de King’s College London, UCL y Bristol midió la consistencia de ChatGPT en miles de tareas: entre el 47-75% de las veces, produjo resultados completamente diferentes. Dato importante: este estudio se cita al revés en muchos sitios — dicen “75% idénticos” cuando el paper dice “75% NO idénticos”. Fui al paper original y lo comprobé.
Pero ahí surge la pregunta: si en código (donde hay infinitas soluciones válidas) hay tanta variabilidad, ¿qué pasa con preguntas más simples? Wang y Wang (Oxford) lo midieron con 3.4 millones de respuestas y encontraron la clave: depende de la complejidad de la pregunta. “¿Es esta marca conocida?” → casi idéntico cada vez. “Recomiéndame un producto para mi caso” → respuestas diferentes en cada ejecución. Esto explica perfectamente por qué Nike aparece siempre pero la lista concreta de zapatillas cambia.
Y Evan Miller de Anthropic (la empresa detrás de Claude) cerró el círculo: medir algo tan variable como un LLM requiere técnicas estadísticas que casi nadie aplica. Sin entrar en tecnicismos: si haces un test con 100 preguntas, puede que estadísticamente equivalga a haber hecho solo 11. Las herramientas de “AI visibility” que trabajan con 25-350 prompts no alcanzan ni de lejos el rigor necesario para que sus números signifiquen algo.
¿Para qué sirven las herramientas de AI visibility?
Además del problema de variabilidad, hay otro que nadie te cuenta: las herramientas no le preguntan a ChatGPT como lo haría tu cliente. Usan la API (una conexión técnica directa), y resulta que la API no devuelve lo mismo que la interfaz web. En Perplexity, solo hay un 8% de coincidencia entre ambos métodos. Lo que la herramienta mide y lo que tu cliente ve son cosas diferentes el 92% de las veces.
Dicho esto, no todas las herramientas son iguales. Las que manejan volumen masivo — SISTRIX (10 millones de prompts por idioma), Ahrefs (190M al mes), Semrush (239M+) — pueden detectar tendencias amplias: temas donde tu marca no aparece nunca, competidores que dominan ciertas conversaciones. Las herramientas pequeñas (25-350 prompts) no tienen volumen suficiente para que sus datos signifiquen nada.
Lo que no deberías hacer es tratar estas métricas como un ranking de Google. Un ranking es un lugar fijo. Un LLM es un sistema que genera respuestas diferentes cada vez. No son comparables.
Un dato de contexto: este mercado mueve 200 millones de dólares proyectados para 2026 con márgenes del 85-95%. Hay mucho incentivo comercial para convencerte de que necesitas medir algo que quizá no se puede medir con el rigor que te venden.
Para tu negocio, esto significa: no gastes dinero en herramientas de “AI visibility tracking” esperando datos accionables como los que te da Google Search Console. Si ya usas SISTRIX o Ahrefs, sus funciones de IA te sirven para detectar tendencias generales. Pero no las trates como tu ranking de Google — porque no lo son. Lo que sí tiene cierta validez estadística es medir si apareces o no (frecuencia de aparición), no en qué posición — el propio estudio de SparkToro lo confirma. ¿Te mencionan las IAs cuando alguien pregunta por tu sector? Esa pregunta sí se puede responder. ¿En qué “posición”? Esa no.
Cómo ve un agente de IA tu web
En resumen: Los agentes leen tu código HTML, no tu diseño. HTML semántico se extrae al ~100%, divs genéricos al 73%. Schema.org es completamente ignorado por los agentes. Si un lector de pantalla lo entiende bien, un agente también.
Hasta ahora hemos visto que los clics bajan, que el tráfico desde IA crece (aunque sea pequeño), y que medir la visibilidad en IA es más complicado de lo que te venden. Ahora vamos a lo más práctico: cuando un agente de IA visita tu web, ¿qué ve?
Cuando hablamos de “agentes de IA” no nos referimos a ChatGPT respondiendo preguntas. Hablamos de programas autónomos que navegan internet por ti: buscan información, comparan precios, rellenan formularios, hacen compras. Son como un asistente al que le dices “búscame el vuelo más barato a Lisboa” y él solo abre webs, navega, compara y te da la respuesta. O al menos eso intentan.
Los agentes web se clasifican en tres tipos según cómo interactúan con una web: visuales (como ChatGPT Operator, que hacen capturas de pantalla y la “ven” como tú), de código (que leen directamente el código HTML, sin ver el diseño), e híbridos (que combinan ambos). La mayoría de bots de IA que rastrean tu web hoy son los más básicos: piden el código HTML y lo procesan. No ejecutan JavaScript, no cargan imágenes, no ven CSS ni diseño. Es como si alguien leyera tu web con un lector de pantalla — solo ve el texto y la estructura, nada más.
Los agentes todavía funcionan mal
Y esto no es opinión — son datos. Los mejores agentes del mercado fallan más de lo que aciertan:
- El agente de ChatGPT (Operator) falla en el 63% de los intentos al primer clic
- Gemini 2.5 Pro: 69.7% de error en tareas reales (TheAgentCompany/CMU)
- Casi la mitad de las veces, el agente ni siquiera carga tu web completa — arranca en modo básico, sin diseño, sin imágenes
Anécdota real de una conferencia de Natzir Turrado: “Atlas me ha hecho la compra y ahora tengo la despensa llena de ajos.”
Estamos en una fase muy temprana. Lo que te cuentan como “el futuro del comercio” hoy se traduce en despensas llenas de ajos. Pero igual que los buscadores en 2003, el potencial es enorme y va a mejorar rápido. La pregunta no es si los agentes van a funcionar bien, sino cuándo. Y cuando funcionen, tu web tiene que estar preparada.
Lo que los agentes realmente leen
Esto es lo más revelador de toda la investigación. Un experimento probando 15 configuraciones distintas de una misma web midió qué extraen los agentes de IA:
La mayoría de agentes no ven tu web como la ves tú. No ven diseño, ni colores, ni tipografías. Ven el código por debajo — la estructura. Y según esa estructura, entienden más o menos de tu contenido:
- El contenido bien estructurado (con las etiquetas correctas que indican “esto es el contenido principal”, “esto es el título”, “esto es un artículo”) se extrae con éxito cercano al 100%.
- El contenido sin estructura clara (todo metido en cajas genéricas sin significado) baja al 73%.
- Los datos estructurados tipo Schema.org — que llevan años recomendándose como base del SEO técnico — son completamente ignorados por los agentes de IA. No los leen. (Schema sigue siendo útil para Google, pero no para ChatGPT ni Claude — esto es importante porque es la recomendación más repetida del mundillo GEO y es falsa.)
- Los pies de página y barras laterales se filtran como relleno. Si pones información importante ahí, para un agente no existe.
La conclusión lo clava: “Si un lector de pantalla lo entiende bien, un agente tendrá mejores odds.” Las mismas buenas prácticas de accesibilidad web que llevan años recomendándose son exactamente lo que necesitan los agentes de IA.
Esto no es nuevo — es la siguiente evolución de algo que ya conoces
Si llevas en marketing digital un tiempo, ya has vivido esto. Los buscadores fueron los primeros “agentes” que necesitaban entender tu web. Googlebot lleva 25 años rastreando webs, interpretando su estructura y decidiendo qué es relevante. Todo el SEO nació de esa necesidad.
Ahora hay agentes más sofisticados que necesitan lo mismo pero con una diferencia: no solo quieren leer tu contenido, quieren interactuar con él — hacer clic, rellenar formularios, completar compras. Es lo que se está llamando Agent Experience (AX) — la experiencia que tiene un agente al usar tu web.
Un matiz que importa: AX no significa que un agente vaya a hacer todo por el usuario. Para compras sencillas (papel higiénico, pilas), un agente puede decidir solo. Para compras importantes (un seguro, un CRM, un viaje), el usuario quiere control. Los agentes facilitan la investigación, pero la decisión final sigue siendo humana.
El sesgo que afecta directamente al mercado español
Hay algo más que importa si operas en España o Latinoamérica. Un estudio de Harvard (Atari, Henrich et al.) demostró que los LLMs tienen un sesgo cultural masivo hacia Estados Unidos: encontraron una correlación de r=-0.70 entre el perfil psicológico de los LLMs y la distancia cultural respecto a EEUU. Cuanto más lejos culturalmente de EEUU, peor te representan. Si le pides a ChatGPT que te recomiende un restaurante, un software o un servicio, va a favorecer opciones del mercado anglosajón. Según este estudio, los LLMs no representan bien al 85% de la humanidad.
Y esto no es solo teoría. Tollbit documentó que Europa recibe un 27% menos de peticiones de IA que Estados Unidos. Hay menos agentes de IA navegando webs europeas, menos datos sobre marcas europeas, menos entrenamiento con contenido en español.
Para tu negocio en España, esto significa que compites con una doble desventaja: los LLMs conocen mejor las marcas americanas, y además hay menos tráfico de IA en tu mercado. La forma de compensarlo no es técnica — es de presencia. Que te mencionen en medios de tu sector, que publiques contenido que otros citen, que tu marca sea reconocible en tu nicho en español. Los LLMs priorizan las fuentes que ya son referencia en su contexto lingüístico.
¿Qué significa todo esto para tu web? Que preparar tu web para agentes de IA no requiere tecnología nueva ni herramientas caras. Requiere hacer bien lo básico: estructura limpia, contenido accesible, una web que funcione sin depender de trucos visuales.
Qué hacer ahora mismo: guía práctica
En resumen: HTML semántico + contenido firmado por personas reales + no bloquear bots de IA + que tu web funcione con lector de pantalla. Si rankeas en Google, ChatGPT ya te encuentra — el 63% de las veces selecciona el primer resultado.
Estas son las acciones que tienen sentido hoy basándonos en todo lo anterior. Las he separado por tipo para que puedas decidir qué aplica a tu caso y qué le pasas a tu equipo técnico.
Tu web tiene que ser legible para máquinas
De todo lo que hemos visto, esta es la acción con más impacto directo. Los agentes de IA leen el código de tu web, no tu diseño. Si tu web está bien estructurada por debajo, los agentes la entienden casi al 100%. Si no lo está, entienden un 73% — y lo que no entienden, lo ignoran.
¿Qué significa “bien estructurada”? Que cada parte de tu web esté marcada con lo que es. El título es un título, no simplemente un texto grande. La navegación es navegación, no un bloque de enlaces sueltos. El contenido principal está identificado como contenido principal, no mezclado con publicidad y barras laterales.
Esto es lo que la industria llama “HTML semántico” y es algo que tu desarrollador ya debería saber hacer. Lo digo porque lo veo constantemente: webs que en pantalla parecen perfectas pero que por debajo son un desastre de cajas genéricas sin significado. Es lo primero que miro en una auditoría técnica.
Si quieres comprobarlo tú mismo, hay una prueba rápida: abre tu web con el lector de pantalla de tu móvil (VoiceOver en iPhone, TalkBack en Android). Si puedes navegar y entender el contenido solo escuchando, tu web está bien estructurada para agentes de IA. Si es un caos incomprensible, tienes un problema.
Cosas concretas que puedes revisar o pedirle a tu programador:
- Un título principal claro por página. Es lo único que los agentes detectan de forma fiable como título. Si tu página de servicios tiene como título “Home” o directamente no tiene, para un agente esa página no tiene nombre.
- El contenido importante en la zona principal de la página. Si metes información clave en el pie de página o en barras laterales, los agentes lo filtran como relleno y lo ignoran.
- Schema.org: útil para Google, invisible para la IA. Sigue usándolo si ya lo tienes (estrellas, precios y FAQs en Google), pero no lo añadas esperando “visibilidad en ChatGPT”.
- Que tu web cargue rápido. Casi la mitad de los agentes arrancan en modo básico cuando la web tarda en cargar. Si tu web es lenta, pierdes antes de empezar.
Si vendes online: que un agente pueda comprar en tu web
Esto va más allá de que te lean. Los agentes de tipo visual (como ChatGPT Operator) intentan usar tu web como lo haría un humano: hacen clic, navegan menús, rellenan formularios. Si no pueden, se van a tu competencia — literalmente.
Botones que sean botones. Si en tu web hay botones que visualmente parecen botones pero técnicamente no lo son (algo que pasa más de lo que crees), un agente no puede pulsarlos. Tu desarrollador sabe la diferencia — pregúntale si los botones de tu web son botones HTML reales.
Formularios que funcionen sin ver. Si recoges leads o vendes algo, tu formulario tiene que funcionar para alguien que no ve la pantalla. Cada campo debe tener su nombre claro, y los errores deben explicarse con texto, no solo con el campo poniéndose en rojo. Si funciona con un lector de pantalla, funciona para agentes.
Las imágenes necesitan descripción. Los agentes de código no ven imágenes — solo ven la descripción alternativa que hayas puesto (el “alt text”). Si vendes productos y tus fotos no tienen descripción, para un agente son huecos vacíos.
Los popups y CAPTCHAs son muros. Un popup de cookies que bloquea la pantalla, un CAPTCHA que pide identificar semáforos, un banner de suscripción que tapa todo… un humano los cierra con fastidio. Un agente puede quedarse atascado completamente. Si tu firewall web bloquea al agente, el agente se va a la competencia y se lleva a tu potencial cliente.
Configuración: no bloquees a los agentes sin querer
Tu web tiene un archivo de configuración (robots.txt) que les dice a los bots qué pueden visitar y qué no — es como un cartel de “se puede pasar” o “prohibido el paso” para máquinas. Es una de las primeras cosas que un agente comprueba.
Si bloqueas al rastreador de OpenAI (GPTBot), ChatGPT no puede acceder a tu contenido actualizado y solo trabaja con lo que recuerda de su entrenamiento — que puede estar meses desactualizado. Si bloqueas al de Anthropic (ClaudeBot), Claude tiene el mismo problema. Tollbit documentó que el 13% de los bots de IA ignoran esta configuración de todas formas, pero eso no es excusa para bloquear a los que sí la respetan.
Un detalle que importa: cada plataforma cachea tu contenido de forma diferente. ChatGPT guarda una copia durante 30 minutos; Claude la mantiene más de 16 días. Si actualizas tu web, ChatGPT verá los cambios relativamente rápido, pero Claude puede estar trabajando con una versión de hace dos semanas.
La decisión de bloquear es legítima. Algunos editores bloquean bots de IA deliberadamente porque no quieren que su contenido se use para entrenar modelos sin compensación. Es una postura válida. Pero si tu objetivo es aparecer en las respuestas de ChatGPT, necesitas que su bot pueda acceder a tu contenido actual. De hecho, Tollbit documentó que los publishers que tienen acuerdos formales con OpenAI reciben un +88% más de rastreo y mejor CTR desde ChatGPT.
Pregúntale a quien gestione tu web si tienes bots de IA bloqueados en tu robots.txt. Es una revisión de 2 minutos.
Los protocolos emergentes (llms.txt, NLWeb, ACP) todavía no son estándar. Tenlos en el radar pero no montes tu estrategia sobre ellos — la mayoría pueden cambiar en seis meses. Los cubro a fondo en mi artículo sobre UCP y agentic commerce.
Contenido: sé la fuente que citan
Todas las fuentes que he revisado apuntan en la misma dirección: las marcas que aparecen de forma consistente en respuestas de IA no son las que han “optimizado para LLMs”. Son las que ya son autoridades en su tema.
Firma tu contenido con personas reales. LinkedIn lo confirma como factor directo: contenido firmado por expertos reales, con nombre visible, con fechas de publicación. No es contenido anónimo generado por IA. Son personas con credenciales que el lector (y el LLM) puede verificar.
¿Por qué importa? Los LLMs tienen dos formas de “conocer” algo: lo que aprendieron en su entrenamiento (todo lo que leyeron cuando los crearon) y lo que buscan en internet en tiempo real. La autoría real importa para ambas: los contenidos firmados por personas reconocidas tienden a estar en fuentes de mayor calidad (que los LLMs priorizan), y cuando buscan en tiempo real usan Google — donde la autoría ya es un factor de ranking.
Sé la referencia en tu tema. Las marcas que aparecen consistentemente en LLMs (entre el 55-97% de las veces, según SparkToro) son las que ya son autoridad en su nicho. No hay atajo. No hay etiqueta que sustituya a años de publicar contenido útil y ser citado por otros. Un análisis de 18.000 citaciones de ChatGPT confirma que el contenido con entidades concretas, lenguaje definitivo y headers formulados como preguntas se cita el doble — lo explico con detalle en la guía de creación de contenido SEO.
¿Y si eres pequeño? No estás fuera de juego. Los datos muestran que en preguntas abiertas (“recomiéndame la mejor X para Y”) hay más variabilidad en las respuestas, lo que deja espacio para marcas menos conocidas. No vas a competir con Nike, pero puedes ser el referente de tu nicho. El camino es largo, pero no está cerrado.
La mención importa más que el enlace. En SEO clásico, llevas años oyendo hablar de conseguir que otras webs te enlacen. Para visibilidad en IA, lo que importa es que te mencionen — aunque no te enlacen. Si un artículo en un medio de tu sector te menciona como referencia, para un LLM entrenado con ese contenido tú existes como entidad relevante. LinkedIn es la segunda fuente más citada por los LLMs. Wikipedia tiene un 7.8% de las citas en ChatGPT. Reddit está en el top 3 en todas las plataformas. El link sigue importando para Google, pero para los LLMs la mención en contextos de autoridad tiene más peso.
Cómo posicionar tu web en ChatGPT
Esta es la pregunta que todo el mundo se hace, así que voy a ser lo más directo posible.
Entiende cómo funciona. ChatGPT tiene dos fuentes de información: lo que aprendió en su entrenamiento (con un corte temporal) y lo que busca en internet en tiempo real (vía Bing). Cuando alguien le pregunta “¿cuál es la mejor herramienta de X?”, decide si puede responder con lo que ya sabe o si necesita buscar. Si busca, usa Bing. Y si usas el modo Agent (Operator), va directamente a las webs a navegar como haría una persona.
El 63% de las veces, el agente de ChatGPT selecciona el primer resultado de búsqueda. En Bing: 92%. Natzir Turrado — análisis de tráfico agéntico
Dato clave: rankea en Google. El 63% de las veces, el agente de ChatGPT selecciona el primer resultado de búsqueda. En Bing, esa cifra sube al 92%. Todo el dinero que inviertas en “GEO” o en herramientas de “AI visibility” valdría más invertido en rankear primero en buscadores, porque ChatGPT ya usa esos resultados. No es glamuroso, pero es lo que dicen los datos.
El resto — autoridad de marca, estructura limpia, bots desbloqueados — es todo lo que acabas de leer en las secciones anteriores. No hay un truco específico para ChatGPT. Es el mismo trabajo aplicado al mismo problema.
Haz la prueba de fuego. Abre ChatGPT, Claude o Gemini y pídele que haga algo real en tu web. Si falla, ya sabes por dónde empezar. Si ni siquiera te encuentra cuando le preguntas por tu sector, el problema no es técnico — es de autoridad de marca.
La realidad incómoda: no existe una “optimización para ChatGPT” como tal. Lo que existe es hacer bien las cosas que ya deberías estar haciendo y no bloquear activamente a los agentes. Si buscas un hack, no lo hay. Si buscas un camino claro, es este.
Los consejos virales de LinkedIn que no funcionan
¿Recuerdas los más de 50 artículos que mencioné al principio? Los que he descartado por repetir lo mismo sin datos. Estas son las recomendaciones que más se comparten, las que acumulan miles de likes, las que copian unas agencias de otras — y las que los datos contradicen una por una.
Si has llegado hasta aquí leyendo, ya sabes por qué no funcionan. Pero las junto aquí porque siguen apareciendo en tu feed cada semana como si fueran verdad.
“Añade Schema.org para visibilidad en IA.” El experimento con 15 variantes de HTML demuestra que los agentes ignoran Schema completamente. La confusión viene de mezclar Google (donde Schema sí funciona) con los LLMs (donde no tiene efecto).
“Monitoriza tu posición en ChatGPT.” No existe “posición” estable. SparkToro demostró que la probabilidad de obtener la misma lista de marcas dos veces es menor de 1 entre 100. Es como medir tu posición en un río — el agua no para de moverse.
“Usa herramientas de AI visibility para optimizar.” Lo que miden y lo que tu cliente ve son cosas diferentes el 92% de las veces. Y las mediciones no tienen el rigor estadístico que la propia investigación de Anthropic demuestra necesario. Si ya pagas SISTRIX o Ahrefs, úsalas para detectar tendencias amplias — nada más.
“Optimiza para prompts específicos.” Las herramientas con 25-350 prompts no tienen volumen para que sus datos signifiquen nada. Y aunque lo tuvieran, la respuesta cambia cada vez.
“Escribe en tono conversacional para la IA.” Los agentes extraen estructura, no interpretan tono. Escribir claro ayuda a los humanos — y eso es bueno — pero no porque la IA “prefiera” cierto estilo.
“Renombra tu servicio de SEO como GEO.” Si mañana cambias el nombre de tu oferta y haces exactamente lo mismo que ayer, le estás vendiendo humo a tu cliente.
No abandones lo que funciona. Si dejas de hacer SEO para perseguir la tendencia del mes, estás sacrificando lo seguro por algo que todavía no funciona bien.
Para terminar
He empezado esta investigación esperando encontrar un mundo nuevo. Lo que encontré es el mismo mundo de siempre con una capa más de complejidad.
24 fuentes verificadas. Papers, experimentos, datos de campo. Y la conclusión es casi decepcionante de lo simple que es: haz SEO bien hecho. HTML semántico, contenido con autoría real, velocidad, accesibilidad. No hay etiqueta mágica, no hay herramienta secreta, no hay sigla nueva que sustituya a la autoridad ganada.
Lo que sí cambia es el alcance de “bien hecho”. Ya no basta con que Google te entienda. Ahora necesitas que un agente pueda navegar tu web, extraer tu contenido y completar tareas. Eso significa pensar en accesibilidad, semántica y estructura con más cuidado que nunca — las mismas buenas prácticas que llevan años recomendándose y que muchos llevan años ignorando.
Google sigue enviando 831 veces más tráfico que toda la IA junta. El SEO no ha muerto. Pero el tráfico que llega desde IA convierte mejor, crece rápido, y las marcas que se posicionen ahora tendrán ventaja cuando el volumen sea relevante.
Si quieres empezar por algún sitio, hazle la prueba de fuego a tu web: pídele a un agente que haga algo real en ella. Si falla, ya sabes por dónde empezar. Y si lo que quieres es revisar los fundamentos técnicos de tu web, tengo una guía completa de auditoría SEO técnica para hacerlo tú mismo. Si el problema es el contenido que publicas, la guía de creación de contenido SEO te explica el método completo — o si prefieres que lo mire yo, escríbeme.
Fuentes principales citadas en este artículo:
- LinkedIn Marketing — How LinkedIn is adapting to AI-led discovery
- Natzir — herramientas de visibilidad IA, tráfico agéntico y experimento de extracción HTML con Claude
- Seer Interactive — AIO/CTR Study
- SparkToro — Zero-click search study 2024, y SparkToro — AI brand recommendation consistency
- Adobe — GenAI shopping traffic (julio 2025) y Adobe — AI traffic surges across industries (octubre 2025)
- Tollbit — State of the Bots Q2 2025
- Profound — AI Search Volatility
- Ouyang et al. — Non-Determinism of ChatGPT in Code Generation (ACM TOSEM)
- Wang & Wang — Consistency and Reproducibility in LLM Outputs
- Miller/Anthropic — Adding Error Bars to Evals
- TheAgentCompany — CMU Benchmark
- Atari, Henrich et al. — Which Humans? (Harvard)
- SparkToro — Google Search Grew 20%+ in 2024; receives ~373X more searches than ChatGPT
- Semrush — Investigating ChatGPT Search: Insights from 80 Million Clickstream Records
- Ahrefs — ChatGPT vs Google traffic tracker
- Opollo — ChatGPT’s Search Market Share