Preparación para Búsqueda com IA

¿Pueden os motores de IA encontrar y citar seu empresa?

Una parte creciente de seus clientes investiga en ChatGPT, Perplexity y Gemini en lugar de consultar páginas de resultados. Esta ferramenta verifica si estos modelos têm acceso a seu web y si seus datos estão estructurados para ser citados.

Consultamos seus archivos robots.txt, llms.txt y o HTML de a home. No se guarda ningún dato.

Esta ferramenta analiza seu archivo robots.txt, comprueba a existencia de llms.txt y llms-full.txt, descarga o HTML de seu página principal e inspecciona os datos estructurados JSON-LD, a jerarquía de encabezados y os metadatos. Cada resultado refleja información técnica real y objetiva.

La guía detrás de esta ferramenta llms.txt: O novo padrão para motores de IA O que são llms.txt e llms-full.txt, como os modelos de linguagem os processam e como otimizar o seu website para assistentes de IA. Leer a guía · 2 min de leitura →

Comprobaciones do 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 estão autorizados en seu robots.txt. Si estão bloqueados, nada mais surtirá efecto.

  • Archivo llms.txt

    Verifica si o archivo existe en a raíz, seu tamaño y um extracto de seu contenido.

  • Datos estructurados

    Comprueba si um grafo Schema.org aporta certezas fácticas a os modelos en lugar de inferencias.

  • Contenido renderizado en servidor

    Recuento de palabras presentes en o código HTML antes de a ejecución de JavaScript.

  • Estructura de párrafos y encabezados

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

  • robots.txt y sitemap XML

    Existencia do archivo y correcta declaración do sitemap para o rastreo.

Cómo interpretar os resultados

El orden de corrección é estricto, dado que cada elemento depende do anterior.

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

El contenido que solo carga mediante JavaScript é o siguiente obstáculo invisible para o propietario web. Compruébelo en terminal: curl -s https://suweb.com/ | grep "uma frase de seu página". Si no devuelve texto, os rastreadores sem soporte JS solo observan uma página vacía.

La falta de datos estructurados obliga ao modelo a interpretar seu actividad a través de textos generales, aumentando o riesgo de imprecisiones.

El archivo llms.txt figura ao final por uma razón lógica. Es sumamente útil y se prepara en poucas horas, mas ao ser um resumen, debe implementarse uma vez consolidados os cuatro puntos anteriores.

Desconfíe de métricas que prometen seu "ranking en ChatGPT". No existe um orden posicional fijo ni datos públicos estables. Esta ferramenta evalúa as bases técnicas que você pode controlar de verdad.

Requisitos para ser citado por modelos de IA

Permisos de rastreo

GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended y outros bots respetan o archivo robots.txt. Muitos sitios os bloquean sem saberlo debido a directivas heredadas de plantillas antiguas. Si os bots no podem explorar seu web, no podrán citar seu marca.

El archivo llms.txt

Un estándar emergente: um documento de texto plano en a raíz de seu dominio que describe seu actividad, catálogo y datos clave en um formato ligero y sem JavaScript. Elimina ambigüedades a os modelos que de outro modo tendrían que deducir seu oferta de textos comerciales dispersos.

Datos estructurados Schema.org

Un grafo Schema.org interconectado (Organization, Service, Article, FAQ) aporta certezas fácticas sobre seu actividad, ubicaciones y serviços. Los bloques aislados resultan muito menos eficaces que um grafo formalmente vinculado.

Estructura de contenidos orientada a a extracción

Los modelos recuperan fragmentos (chunks), no páginas enteras. Los contenidos com subtítulos claros y respuestas directas en o primeiro párrafo têm muitas mais probabilidades de ser citados textualmente. El renderizado en servidor é indispensable: o contenido que solo carga após ejecutar JavaScript suele ser ignorado por os rastreadores de IA.

Consistencia de entidades corporativas

El nombre de seu empresa, as direcciones físicas y as descripciones de serviços deben coincidir de forma estricta en todos os soportes digitales para que a IA atribuya os datos com total fiabilidad.

Perguntas frequentes

¿Qué é exactamente llms.txt?

Una convención estándar: um archivo Markdown ubicado en a raíz de seu dominio que ofrece a os sistemas de IA um resumen estructurado y directo de seu organización, serviços y páginas estratégicas, sem necesidad de procesar código HTML complejo o scripts pesados. Es muito sencillo de implementar y no conlleva custos de mantenimiento.

¿Es recomendable permitir o acceso a os rastreadores de IA?

Para a gran mayoría de empresas de serviços o venta de productos, sí. Ser citado en as respuestas de a IA representa um canal directo de descubrimiento comercial. La excepción principal são os medios editoriales que dependen do tráfego directo para monetizar mediante publicidade.

¿Esta ferramenta consulta directamente a ChatGPT sobre mi empresa?

No, y desconfíe de as ferramentas que afirman hacerlo. Analiza os prerrequisitos técnicos que você controla directamente: permisos en robots.txt, presencia de llms.txt, validez de datos estructurados y facilidad de extracción de contenidos.

¿Cómo mejorar uma puntuación deficiente?

Por orden de relevancia: desbloquear os rastreadores de IA en robots.txt, asegurar o renderizado de contenidos en servidor, implementar um grafo de datos estructurados enlazado, publicar o archivo llms.txt y organizar os textos para que cada sección comience com uma respuesta fáctica directa.

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