En los últimos meses, he tenido numerosas conversaciones con clientes que preguntan sobre cómo optimizar su presencia específicamente para plataformas de búsqueda basadas en IA y chatbots como ChatGPT y Claude.

El interés en esta área ha crecido notablemente, y con razón — desde que ChatGPT integró capacidades de búsqueda web, he observado personalmente aumentos significativos en el tráfico procedente de estas nuevas fuentes basadas en IA. Algunos de mis clientes reciben actualmente entre el 0,5% y hasta el 6% de su tráfico orgánico total desde plataformas de IA, lo que subraya el impacto que esta tendencia ya tiene.

Patrones de tráfico de IA: la nueva frontera

Mis datos recientes muestran algunos patrones interesantes en el tráfico generado por IA:

  • Los sitios web B2B reciben niveles más altos de tráfico de IA, representando hasta un 5-6% de su tráfico SEO total. Empresas como Vercel reportan que hasta un 5% de sus nuevos registros llegan vía ChatGPT.
  • El tráfico de IA es más prevalente en entornos de escritorio, y en EE.UU. u otras regiones donde la adopción de IA es mayor (lo cual tiende a correlacionarse con el desarrollo económico, pero no se limita a ello).
  • La distribución del tráfico es altamente asimétrica en comparación con los patrones de búsqueda tradicionales. Algunos reciben mucho. Otros nada.

Un ejemplo particularmente interesante es un cliente B2B SaaS cuya presencia en plataformas de IA es altamente asimétrica en comparación con la búsqueda tradicional. Aunque sus rankings en Google son sólidos, posiciona excepcionalmente bien en Perplexity, convirtiéndose en la fuente más citada para muchas consultas clave, generando así un tráfico significativo. Cabe destacar que B2B SaaS está emergiendo como uno de los sectores que más se benefician del tráfico generado por IA.

Cortesía de uno de mis clientes, así es como la IA puede verse en un publisher, donde la IA todavía aporta menos del 1% del tráfico total (todos los canales).

En cuanto a la optimización para IA — específicamente la optimización de tu presencia para grandes modelos de lenguaje (LLMs) — la verdad es que todavía estamos en las primeras etapas. No lo sabemos todo aún, pero hay algunos aspectos clave que sí conocemos y que deberíamos implementar ya para asegurarnos de estar bien posicionados en este panorama emergente.

Mira este ejemplo de Ahrefs, de principios de 2023:

a Vercel a principios de 2025:

Guía para principiantes de optimización para IA (GEO)

1. Permite el rastreo por parte de los LLMs

Uno de los primeros y más críticos pasos para optimizar para LLMs es asegurarte de que tu sitio web sea rastreable. Sorprendentemente, muchos sitios web bloquean actualmente los rastreadores de estos modelos de IA, a menudo perjudicando inadvertidamente su visibilidad potencial.

Para ilustrarlo, déjame compartir una historia de una empresa en la que trabajé anteriormente. El Chief Product and Technology Officer (CPTO) decidió unilateralmente, sin considerar la orientación de expertos ni los datos disponibles, bloquear los rastreadores de IA en todos los sitios web propiedad de la empresa, simplemente porque no le gustaba que la IA rastreara las propiedades y desconfiaba específicamente de OpenAI.

Irónicamente, a pesar de esta postura, la empresa adoptó internamente la tecnología de OpenAI en varios equipos para mejorar y potenciar sus propios productos. Este enfoque era altamente hipócrita y en última instancia socavó su visibilidad online en plataformas de IA a largo plazo.

Muchos sitios web están bloqueando ahora los rastreadores de IA de dos formas principales:

  • A través de robots.txt: El método transparente que explícitamente rechaza ciertos bots.
  • A nivel de CDN: Un enfoque menos transparente que puede ser opaco incluso para las propias empresas que lo implementan.

Para asegurarte de que tu sitio esté efectivamente optimizado:

  • No bloquees los LLMs vía robots.txt: Permite explícitamente el rastreo para todos los bots relevantes, incluyendo pero no limitándose a ChatGPT.
  • Asegúrate de que tu CDN no bloquee rastreadores: Las redes de distribución de contenido (CDNs) pueden impedir involuntariamente que los bots accedan al contenido; verifica la configuración para evitarlo.
  • Evita bloquear recursos importantes: Asegúrate de que CSS, JavaScript, imágenes y otros recursos esenciales sean accesibles.

Facilitar el acceso de los rastreadores no es solo cuestión de ayudar a los LLMs a entender tu contenido; también es crucial cuando se trata de sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), donde los modelos de IA recuperan y citan directamente contenido de tus páginas web. Sin un acceso adecuado, tu contenido simplemente no aparecerá.

Si no crees que el rastreo de OAI sea real, deberías ver los hits de bots de esta marca de ecommerce según el CEO de Botify, Adrien Menard:

2. Facilita el descubrimiento vía XML Sitemaps

A diferencia de Google Search Console o Bing Webmaster Tools, plataformas como OpenAI o Claude no ofrecen todavía consolas de webmaster. Esto significa que debes hacer tu sitio fácil de descubrir facilitando proactivamente el rastreo:

  • Incluye las URLs del sitemap en robots.txt: Especifica claramente la ubicación de tu sitemap.
  • Unifica tus reglas de rastreo: Idealmente, ten las mismas reglas para cada user agent para asegurar un comportamiento de rastreo consistente entre plataformas.

Dado que Bing alimenta numerosas plataformas basadas en IA como ChatGPT, Perplexity, Grok y Copilot, es particularmente decepcionante que Bing Webmaster Tools (BWMT) no ofrezca todavía información específica sobre el rastreo de IA. No obstante, invertir en la optimización para Bing es cada vez más sinónimo de optimizar para la visibilidad en IA.

La creciente importancia de Bing: Con la integración de Bing en Perplexity y otras plataformas de IA, su papel en el ecosistema de IA es cada vez más significativo. Esta integración está remodelando los patrones de tráfico de IA y las estrategias de rastreo, haciendo la optimización para Bing más importante que nunca.

3. Entiende las características del rastreo de IA

Los rastreadores de IA difieren significativamente de los motores de búsqueda tradicionales en varios aspectos clave:

  • Limitaciones en el renderizado de JavaScript: Los rastreadores de IA típicamente no renderizan JavaScript, haciendo invisible el contenido renderizado en el cliente.
  • Patrones de rastreo únicos: Los rastreadores de IA tienen patrones distintos que difieren de los motores de búsqueda tradicionales.
  • Menor enfoque en actualizaciones en tiempo real: Los rastreadores de IA no requieren el mismo nivel de información actual que los rastreadores tradicionales.
  • Ecosistema diverso de bots: Hay un notable aumento en la actividad de varios bots de IA, incluyendo bots de RAG, bots de entrenamiento y bots de indexación.

4. Limita el contenido renderizado en el cliente

El renderizado en el cliente puede ser problemático para los LLMs. Un análisis reciente de Vercel destaca limitaciones significativas en la capacidad de los rastreadores de IA para ejecutar JavaScript. Los datos muestran que ninguno de los principales rastreadores de IA, incluyendo GPTBot y Claude, renderiza actualmente JavaScript, aunque sí descargan archivos JavaScript (ChatGPT: 11,50%, Claude: 23,84% de las peticiones). Cualquier contenido que dependa exclusivamente del renderizado en el cliente permanece efectivamente invisible para estos rastreadores.

Para el contenido crítico:

  • Prioriza el renderizado del lado del servidor (SSR), la Regeneración Estática Incremental (ISR) o la Generación de Sitios Estáticos (SSG).
  • Mantén redirecciones adecuadas y una gestión de URLs consistente para evitar altas tasas de errores 404, que ocurren frecuentemente con rastreadores de IA como ChatGPT y Claude (alrededor del 34% cada uno).

Puedes encontrar más detalles en el informe completo de Vercel sobre el comportamiento de los rastreadores de IA.

5. Gestiona la indexación de forma proactiva

Más allá del rastreo pasivo, enviar proactivamente tu contenido a los índices de IA y de búsqueda tradicional ofrece mayor visibilidad y control:

  • Implementa XML sitemaps optimizados y envíalos vía robots.txt.
  • Usa APIs como IndexNow y las APIs de envío de URLs de Bing: Estas te permiten señalizar directamente contenido nuevo o actualizado a los índices de búsqueda.

6. La importancia del buen contenido y la experiencia

Los LLMs son cada vez más sofisticados — probablemente superan a los motores de búsqueda tradicionales como Google o Bing en su capacidad de interpretar contenido de forma significativa. Sin embargo, la frescura sigue siendo crítica, ya que los modelos de IA todavía dependen en gran medida de los motores de búsqueda tradicionales, particularmente Bing, para la información más reciente y actualizada. Por tanto, el SEO continuo sigue siendo crucial.

Invertir en contenido excepcional y experiencias de usuario fluidas es más crítico que nunca, ya que estos son diferenciadores clave que los modelos de IA reconocen y premian cada vez más.

7. Optimiza tu contenido para sistemas de IA

  • Crea contenido estructurado y escaneable usando tablas, listas y encabezados claros que organicen la información en formatos amigables para la IA. La investigación muestra que "los datos correctamente estructurados reciben un 58% más de engagement en búsquedas potenciadas por IA."
  • Elabora afirmaciones deterministas en lugar de matizadas — "El ejercicio regular reduce el estrés en un 40%" se procesa más eficazmente que "Algunas formas de actividad física podrían ayudar a ciertos individuos a gestionar los niveles de estrés dependiendo de varios factores."
  • Establece patrones claros de pregunta-respuesta a lo largo de tu contenido, particularmente en encabezados (H2/H3) seguidos de respuestas directas y concisas. Incluye secciones FAQ completas que anticipen las consultas de los usuarios.
  • Aprovecha la terminología específica del sector y los conocimientos exclusivos — "Según nuestro análisis de mercado de 10 años, los valores inmobiliarios costeros de Barcelona superan a las inversiones del interior en un promedio del 12% anual."
  • Enriquece el contexto semántico incorporando términos relacionados, sinónimos y vocabulario especializado que amplíe el marco conceptual que los sistemas de IA pueden reconocer.
  • Incorpora elementos humanos auténticos a través de anécdotas personales, casos de estudio y testimonios que aporten perspectivas únicas que la IA no puede generar — "Nuestro cliente aumentó las tasas de conversión en un 32% tras implementar estos cambios de contenido."
  • Desarrolla puntos de vista distintivos sobre temas comunes en lugar de repetir información ampliamente disponible. Por ejemplo, en lugar de consejos inmobiliarios genéricos, analiza cómo las tendencias de micromercados específicos afectan a perfiles demográficos concretos de compradores.
  • Equilibra la precisión técnica con la legibilidad incluyendo cifras concretas, análisis detallados e información especializada presentada en formatos digeribles.

Todo esto es cada vez más relevante para Google AI Overviews y el próximo Google AI Mode. Ambos sistemas dependen en gran medida del contenido de los resultados de búsqueda pero se muestran en una interfaz de texto generado, similar a Perplexity por ejemplo.

https://blog.estevecastells.com/wp-content/uploads/2025/03/ai-mode-animation.mp4

8. Monitoriza y optimiza la velocidad

La velocidad del sitio web impacta significativamente en la eficiencia del rastreo. Los sitios más rápidos permiten a los rastreadores descubrir e indexar más contenido de forma efectiva. Apunta a una respuesta de servidor sólida con un Time to First Byte (TTFB) de 500ms o menos para maximizar la eficiencia tanto de los rastreadores tradicionales como de los de IA.

9. Datos estructurados: podría ser importante, pero no estamos seguros

Aunque los datos estructurados siguen siendo cruciales para el SEO tradicional — particularmente en Google — no parece que influyan significativamente en tu presencia en los resultados de LLMs a día de hoy:

  • Sigue implementando datos estructurados por el bien de Google: Aunque no beneficia directamente la optimización para LLMs ahora, los datos estructurados siguen mejorando la visibilidad en Google Search.
    • Esto también podría ser relevante no tanto en el concepto de resultados de IA o entrenamiento de modelos, sino en aspectos auxiliares. Considera resultados como Perplexity Shop, que podrían nutrirse de un Schema de Producto. Mira la imagen abajo. Precio, envío, etc. Podrían alimentarse del marcado Schema muy probablemente.
  • No esperes que los datos estructurados mejoren tu apariencia en IA conversacional: Actualmente, los datos estructurados no parecen afectar de forma significativa a cómo los LLMs interactúan con el contenido.

Recuerda que los LLMs esencialmente leen contenido, por lo que no les importan los metadatos como Schema.

10. Monitoriza la actividad de bots vía logs

Monitorizar regularmente tus logs es esencial para entender cómo los bots interactúan con tu sitio web:

  • Usa herramientas como Botify, Kibana de ElasticSearch u otro software de análisis de logs para identificar problemas de rastreo, seguir el comportamiento de los rastreadores y asegurarte de que los bots de IA descubran eficientemente tu contenido más importante.
  • Rastrea los distintos tipos de bots de IA: Monitoriza la actividad de los diferentes tipos de bots de IA, incluyendo bots de RAG, bots de entrenamiento y bots de indexación, para entender sus patrones únicos.

11. Considera crear un archivo LLMs.txt

llms.txt es una nueva propuesta de archivo estándar para que los LLMs sepan cómo entender mejor tu sitio web, dónde está cada cosa, etc., todo en formato markdown. Aunque este archivo es claramente solo un concepto y probablemente no lo utiliza ningún actor importante hasta ahora, puede prepararte si el concepto se extiende. Personalmente no creo que se convierta en un estándar tal como está hoy sin algunas modificaciones, pero puede tener sentido tener algo en esa línea.

12. Rastrea el tráfico de IA con segmentación adecuada en analytics

Poder identificar y segmentar el tráfico generado por IA es crucial para medir tus esfuerzos de AIO. En mi trabajo con clientes, he descubierto que implementar patrones regex específicos en Google Analytics es extremadamente efectivo para aislar y analizar este segmento de tráfico creciente. Este es el patrón regex que uso personalmente y recomiendo implementar en tu configuración de analytics:

(?i).*(\.ai$|copilot|gpt|chatgpt|openai|neeva|writesonic|nimble|outrider|perplexity|google.*bard|bard|edgeservices|gemini.*google|claude|anthropic|grok|mistral|palm|falcon|stable.*lm|deepseek|mixtral|inflection|jamba|command.*r|phi|qwen|yi|exaone|bloom|neox).*

Este patrón captura referidos de prácticamente todas las principales plataformas de IA, permitiéndote:

  • Medir la contribución del tráfico de IA a tu estrategia global de adquisición
  • Identificar qué plataformas de IA envían más visitantes
  • Analizar las diferencias de comportamiento de usuario entre visitantes referidos por IA versus búsqueda tradicional

He observado que los patrones de tráfico de IA son significativamente más asimétricos que los de búsqueda tradicional — algunos sitios reciben tráfico sustancial mientras otros no reciben prácticamente nada, independientemente de sus rankings en Google. Esta asimetría ofrece oportunidades únicas, particularmente para empresas B2B, que he visto recibiendo hasta un 5-6% de su tráfico total desde plataformas de IA.

13. Optimiza para capacidades de búsqueda multimodal

El panorama de la búsqueda con IA está evolucionando rápidamente más allá de las consultas solo de texto para incorporar búsquedas por voz, imagen y modalidad mixta. Desde mi experiencia, estas interacciones multimodales están creciendo exponencialmente, especialmente a medida que dispositivos como altavoces inteligentes y cámaras móviles con IA se vuelven cada vez más sofisticados.

Para optimizar eficazmente para estas capacidades:

  • Convierte el contenido existente para búsqueda por voz reestructurándolo para patrones de lenguaje natural. Las consultas por voz suelen ser más largas, más conversacionales y a menudo se formulan como preguntas completas en lugar de fragmentos de palabras clave. Mis pruebas sugieren que el contenido optimizado para voz experimenta hasta un 30% más de engagement en entornos de IA.
  • Para la optimización de búsqueda visual, asegúrate de que todas las imágenes tengan nombres de archivo descriptivos, texto alt completo y datos EXIF apropiados. Para imágenes de productos o propiedades, he descubierto que incluir múltiples ángulos y fotos claras y de alta calidad mejora drásticamente el reconocimiento y la recuperación por parte de los sistemas de IA visual.

Al crear contenido nuevo, piensa "más allá de la keyword" estructurándolo para responder preguntas completas que los usuarios podrían hablar o escribir. Este enfoque no solo mejora la visibilidad en IA sino que también potencia el rendimiento en búsqueda tradicional a través de una cobertura temática completa.

14. Construye presencia estratégica en fuentes de referencia de IA

Entender de dónde obtienen su información los modelos de IA se ha convertido en un componente crítico de la optimización efectiva. A través de mi trabajo rastreando patrones de citación en múltiples industrias, he identificado plataformas prioritarias claras que influyen desproporcionadamente en los outputs de la IA.

Wikipedia sigue siendo la fuente más citada en todos los principales sistemas de IA, lo que hace que una página de Wikipedia de empresa o producto bien gestionada sea cada vez más valiosa. De manera similar, plataformas como GitHub (para contenido técnico), Reddit (para discusiones de comunidad) y medios de comunicación establecidos con fuerte autoridad de dominio aparecen consistentemente como fuentes de citación.

Céntrate particularmente en la optimización para Bing, ya que el motor de búsqueda de Microsoft alimenta actualmente varios sistemas principales de IA, incluyendo ChatGPT, Perplexity y Microsoft Copilot. Curiosamente, he trabajado con clientes que posicionan modestamente en Google pero cuyo contenido es frecuentemente citado por sistemas de IA gracias a un buen posicionamiento en Bing.

Conclusión

Todavía estamos en las primeras etapas de entender con precisión cómo los LLMs descubren y priorizan contenido. Sin embargo, una cosa está clara: aunque los principios fundamentales de la optimización para IA (AIO) y el SEO tradicional comparten similitudes, la optimización para IA requiere enfoques estratégicos específicos que van más allá de las prácticas SEO convencionales.

Así que sigue invirtiendo en prácticas SEO sólidas, crea contenido excelente y asegura una experiencia de usuario fantástica. Además, ahora puedes rastrear tu presencia en búsquedas y conversaciones de IA de forma similar al SEO tradicional, gracias a las herramientas emergentes de AI rank tracking.

Lo que sí sabemos con certeza:

  • Permite un rastreo claro y completo para todos los bots de IA
  • Facilita el acceso a través de sitemaps y reglas de rastreo unificadas
  • Entiende y adáptate a las características únicas del rastreo de IA
  • Prefiere contenido renderizado del lado del servidor sobre el renderizado en el cliente
  • Gestiona activamente tus estrategias de indexación de contenido
  • Optimiza el formato del contenido para el consumo de IA con contenido estructurado y escaneable
  • Monitoriza el comportamiento de los rastreadores de cerca a través del análisis de logs
  • Implementa segmentación en analytics para rastrear y medir el tráfico de IA
  • Prioriza la velocidad del sitio para un rastreo eficiente
  • Adapta el contenido para capacidades de búsqueda multimodal (voz, imagen, etc.)
  • Construye presencia estratégica en fuentes de referencia clave de IA como Wikipedia y plataformas que alimentan los sistemas de IA

La naturaleza asimétrica del tráfico de IA presenta oportunidades únicas, particularmente para empresas B2B. A medida que este panorama evoluciona, quienes adapten sus estrategias para acomodar tanto la búsqueda tradicional como el descubrimiento basado en IA obtendrán ventajas competitivas significativas.

Ser visible en el mundo de la optimización para IA es cuestión de claridad y accesibilidad fundamentales, combinadas con estrategias de indexación proactivas y una estructuración deliberada del contenido. Estos fundamentos forman una base robusta mientras exploramos este panorama en evolución.

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