Preparación para Búsqueda con IA

¿Pueden los motores de IA encontrar y citar su empresa?

Una parte creciente de sus clientes investiga en ChatGPT, Perplexity y Gemini en lugar de consultar páginas de resultados. Esta herramienta verifica si estos modelos tienen acceso a su web y si sus datos están estructurados para ser citados.

Consultamos sus archivos robots.txt, llms.txt y el HTML de la home. No se guarda ningún dato.

Esta herramienta analiza su archivo robots.txt, comprueba la existencia de llms.txt y llms-full.txt, descarga el HTML de su página principal e inspecciona los datos estructurados JSON-LD, la jerarquía de encabezados y los metadatos. Cada resultado refleja información técnica real y objetiva.

La guía detrás de esta herramienta llms.txt: Guía completa de implementación técnica para 2026 Qué es llms.txt, cómo redactarlo con rigor y su utilidad real. Guía práctica con plantillas operativas y limitaciones objetivas para la visibilidad en IA. Leer la guía · 7 min de lectura →

Comprobaciones del verificador

Los requisitos técnicos indispensables para ser interpretado y citado por ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini.

  • Permisos para rastreadores de IA

    Comprueba si GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot y Google-Extended están autorizados en su robots.txt. Si están bloqueados, nada más surtirá efecto.

  • Archivo llms.txt

    Verifica si el archivo existe en la raíz, su tamaño y un extracto de su contenido.

  • Datos estructurados

    Comprueba si un grafo Schema.org aporta certezas fácticas a los modelos en lugar de inferencias.

  • Contenido renderizado en servidor

    Recuento de palabras presentes en el código HTML antes de la ejecución de JavaScript.

  • Estructura de párrafos y encabezados

    Jerarquía de subtítulos, clave para los motores que extraen fragmentos de texto en vez de páginas completas.

  • robots.txt y sitemap XML

    Existencia del archivo y correcta declaración del sitemap para el rastreo.

Cómo interpretar los resultados

El orden de corrección es estricto, dado que cada elemento depende del anterior.

El bloqueo de rastreadores invalida cualquier otra optimización. Si GPTBot no puede acceder a sus páginas, ningún dato estructurado logrará que sea citado. Suele deberse a directivas restrictivas olvidadas.

El contenido que solo carga mediante JavaScript es el siguiente obstáculo invisible para el propietario web. Compruébelo en terminal: curl -s https://suweb.com/ | grep "una frase de su página". Si no devuelve texto, los rastreadores sin soporte JS solo observan una página vacía.

La falta de datos estructurados obliga al modelo a interpretar su actividad a través de textos generales, aumentando el riesgo de imprecisiones.

El archivo llms.txt figura al final por una razón lógica. Es sumamente útil y se prepara en pocas horas, pero al ser un resumen, debe implementarse una vez consolidados los cuatro puntos anteriores.

Desconfíe de métricas que prometen su "ranking en ChatGPT". No existe un orden posicional fijo ni datos públicos estables. Esta herramienta evalúa las bases técnicas que usted puede controlar de verdad.

Requisitos para ser citado por modelos de IA

Permisos de rastreo

GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended y otros bots respetan el archivo robots.txt. Muchos sitios los bloquean sin saberlo debido a directivas heredadas de plantillas antiguas. Si los bots no pueden explorar su web, no podrán citar su marca.

El archivo llms.txt

Un estándar emergente: un documento de texto plano en la raíz de su dominio que describe su actividad, catálogo y datos clave en un formato ligero y sin JavaScript. Elimina ambigüedades a los modelos que de otro modo tendrían que deducir su oferta de textos comerciales dispersos.

Datos estructurados Schema.org

Un grafo Schema.org interconectado (Organization, Service, Article, FAQ) aporta certezas fácticas sobre su actividad, ubicaciones y servicios. Los bloques aislados resultan mucho menos eficaces que un grafo formalmente vinculado.

Estructura de contenidos orientada a la extracción

Los modelos recuperan fragmentos (chunks), no páginas enteras. Los contenidos con subtítulos claros y respuestas directas en el primer párrafo tienen muchas más probabilidades de ser citados textualmente. El renderizado en servidor es indispensable: el contenido que solo carga tras ejecutar JavaScript suele ser ignorado por los rastreadores de IA.

Consistencia de entidades corporativas

El nombre de su empresa, las direcciones físicas y las descripciones de servicios deben coincidir de forma estricta en todos los soportes digitales para que la IA atribuya los datos con total fiabilidad.

Preguntas frecuentes

¿Qué es exactamente llms.txt?

Una convención estándar: un archivo Markdown ubicado en la raíz de su dominio que ofrece a los sistemas de IA un resumen estructurado y directo de su organización, servicios y páginas estratégicas, sin necesidad de procesar código HTML complejo o scripts pesados. Es muy sencillo de implementar y no conlleva costes de mantenimiento.

¿Es recomendable permitir el acceso a los rastreadores de IA?

Para la gran mayoría de empresas de servicios o venta de productos, sí. Ser citado en las respuestas de la IA representa un canal directo de descubrimiento comercial. La excepción principal son los medios editoriales que dependen del tráfico directo para monetizar mediante publicidad.

¿Esta herramienta consulta directamente a ChatGPT sobre mi empresa?

No, y desconfíe de las herramientas que afirman hacerlo. Analiza los prerrequisitos técnicos que usted controla directamente: permisos en robots.txt, presencia de llms.txt, validez de datos estructurados y facilidad de extracción de contenidos.

¿Cómo mejorar una puntuación deficiente?

Por orden de relevancia: desbloquear los rastreadores de IA en robots.txt, asegurar el renderizado de contenidos en servidor, implementar un grafo de datos estructurados enlazado, publicar el archivo llms.txt y organizar los textos para que cada sección comience con una respuesta fáctica directa.

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