Cómo optimizamos nuestra propia web para la búsqueda con IA: un caso de éxito de GEO

Cuando le pedimos a ChatGPT que recomendara una agencia para migrar a Shopify, nombró primero a URich, tanto en inglés como en ucraniano. En los 90 días anteriores, Google nos había enviado exactamente 2 clics desde búsquedas sin marca. Esos dos hechos conviven en nuestros propios datos y juntos explican por qué dejamos de tratar la búsqueda con IA como «SEO con otro nombre».

Esta es la Parte 1 de nuestro propio caso de éxito de GEO: la línea base, lo que auditamos, lo que cambiamos y las primeras señales. Añadiremos los resultados a este artículo cuando haya datos suficientes para comparar.

Vendemos AI Search & Agent Readiness (GEO) como servicio: auditamos y corregimos cómo ven ChatGPT, Perplexity y AI Overviews los sitios de eCommerce. Así que, cuando nuestras analíticas mostraron tráfico real y espontáneo que ya llegaba desde ChatGPT, tuvimos dos opciones: escribir otro artículo genérico sobre «qué es GEO» o auditarnos a nosotros mismos y publicar exactamente lo que encontráramos, con las cifras incluidas. Elegimos la segunda.

Conviene saber para qué estás optimizando. Un asistente de IA puede conocer tu marca de dos maneras:

La recuperación en vivo es la parte sobre la que una web puede influir. Para que te citen, una página tiene que ser accesible para el rastreador, fácil de interpretar y contener una frase que el modelo pueda tomar como un hecho: una definición, una cifra, un «para quién es» claro. Los datos de la marca también deben coincidir en toda la web: si tu sitio, tu perfil de Clutch y tu página de LinkedIn te describen de forma distinta, el modelo tiene menos motivos para fiarse de cualquiera de ellos.

Una nota honesta sobre llms.txt: es una propuesta de 2024 para crear un mapa en texto plano de un sitio, escrito para modelos de lenguaje. Ningún proveedor de IA importante ha confirmado que lea el archivo, y representantes de Google le han restado importancia públicamente. Lo tratamos como un seguro barato y como una buena excusa para redactar resúmenes claros, no como un factor de posicionamiento.

GA4 ya agrupa el tráfico en un canal de «AI Assistant»; la mayoría de los equipos nunca lo mira porque es pequeño. En los últimos 30 días fueron 14 sesiones, el 100% de ellas referidas desde chatgpt.com: una persona real le hizo una pregunta a ChatGPT, ChatGPT respondió con un enlace a nuestra web y esa persona hizo clic.

Las páginas de destino nos mostraron dónde ChatGPT ya nos consideraba dignos de cita: sobre todo casos de éxito (/cases/aurora-crystal/, /cases/janado/, /cases/) y un puñado de páginas de servicio (headless commerce, soluciones de IA, desarrollo en Shopify).

Dos cosas nos sorprendieron. Primero, ChatGPT ya enviaba personas a nuestras páginas en ucraniano – /uk/services/headless-e-commerce/ y /uk/services/shopify-development/ – a las pocas semanas de publicar la versión ucraniana. Una segunda versión de idioma es una segunda oportunidad de coincidir con cómo la gente formula realmente su pregunta. Segundo, la tendencia iba a la baja: 14, luego 13 y luego 10 sesiones en la ventana de los últimos 30 días. Si no se hace nada, la visibilidad en IA no crece por sí sola.

Antes de cambiar nada, extrajimos 90 días de datos de Search Console como línea base. Las consultas de marca (búsquedas que contienen «urich») tuvieron 1 892 impresiones y 36 clics, un patrón normal de búsqueda de marca. Las consultas sin marca tuvieron 11 548 impresiones y solo 2 clics, una tasa de clics del 0,02%.

En pocas palabras: Google muestra nuestras páginas para muchas consultas de cola larga, pero casi nadie hace clic, lo que suele indicar posiciones medias bajas en esos términos. Y aun así, ChatGPT nos enviaba clics reales en el mismo periodo. El GEO y el SEO clásico son disciplinas cercanas, pero no la misma: una página puede ser prácticamente invisible entre los primeros resultados de Google y aun así ser citada por un asistente de IA que la leyó directamente.

El SEO clásico tampoco se queda quieto: en la última ventana de 28 días, «woocommerce to shopify migration» alcanzó 588 impresiones con una posición media de 18,9. Hacemos seguimiento de ambos, por separado.

Al revisar consultas de cola larga, encontramos búsquedas que ninguna persona escribiría. Una decía: «agent monetization, commercial, mofu, primary, ai/product teams, hero h1 directly references this concept», un fragmento de lo que parece un brief de contenido. Otra: «accuracy of ai seo geo platforms tracking position in ai shopping guides».

Nuestra hipótesis de trabajo: las herramientas de IA (agentes de investigación, plataformas de SEO, asistentes con búsqueda web) lanzan búsquedas en Google en nombre de alguien y sus prompts a veces se filtran en la consulta. No podemos demostrar quién las envió, así que trátalo como una observación, no como un hecho. Pero es un buen recordatorio de que parte de tu «audiencia de búsqueda» ya es software, y lee tus páginas igual que lo hace un modelo.

Antes de añadir nada, comprobamos qué había ya en marcha:

Es una base sólida: la mayoría de los sitios no tiene nada de esto. Pero al revisar los datos en lugar de suponer, destacaron dos carencias concretas: llms.txt incluía solo 3 de nuestros 28 casos de éxito publicados, y la mayoría de las páginas de servicio empezaban con texto de marketing («libera una flexibilidad ilimitada…») en lugar de una definición que un sistema de IA pudiera tomar y citar como un hecho.

Dos de los casos de éxito que ya generaban tráfico de referencia desde ChatGPT, Aurora Crystal y Janado, ni siquiera estaban en llms.txt. Ampliamos el archivo para cubrir los 28 casos publicados, una línea por cada uno, y cada línea incluye una métrica real ya publicada en lugar de una descripción genérica:

La lógica: un sistema de IA que responde a «quién creó una tienda Shopify para una marca de lujo» o «agencia de eCommerce con un caso de éxito en fintech» necesita un hecho concreto y citable con el que trabajar, no un párrafo de adjetivos.

El texto de marketing y el texto citable se leen de forma distinta. Nuestra página de headless commerce solía empezar así:

Está bien como discurso de venta, pero un sistema de IA no puede tomar «libera una flexibilidad ilimitada» como un hecho sobre lo que es realmente el headless commerce. Lo reescribimos primero como definición y después como posicionamiento:

Aplicamos el mismo tratamiento a las introducciones de nuestras principales páginas de servicio.

Una prueba sencilla que usamos ahora en cada introducción: ¿podría esta frase aparecer, sin cambios, en una respuesta a «qué es X y quién lo hace»? Si solo tiene sentido como anuncio, no la citarán.

Añadimos una sección de FAQ visible (junto con el esquema FAQPage correspondiente) a Aurora Crystal, Janado y Oroy, concretamente los tres casos de éxito que GA4 mostraba que ya recibían clics de referencia desde la IA, en lugar de a los 28 a la vez. Cada FAQ responde a una pregunta basada en los datos publicados del propio proyecto (por ejemplo, «¿Por qué bajó un 34% el abandono del checkout?»), no en texto genérico de relleno. Priorizar según la evidencia nos permitió publicar, verificar y medir antes de comprometernos con los 25 restantes.

Configuramos un informe semanal fijo (GA4 + Search Console) con una sección específica de «visitas de referencia desde asistentes de IA»: qué páginas de destino, qué fuentes de IA y la tendencia a lo largo del tiempo. Es un indicador imperfecto: un chatbot puede leer nuestro contenido y responder con él sin que nadie haga clic, y ninguna herramienta de analítica lo muestra. Un clic de referencia es el suelo de la visibilidad en IA, no el techo, pero es la parte que realmente podemos medir hoy, así que es la que seguimos.

Cuando los cambios ya estaban en vivo, le hicimos a ChatGPT la pregunta que haría un cliente potencial. La hicimos desde nuestra propia cuenta, así que la respuesta puede estar personalizada: tómala como una señal, no como una prueba.

Lo que leemos en esta respuesta:

No podemos atribuir esta respuesta a un único cambio; puede basarse también en datos más antiguos. Precisamente por eso, la Parte 2 comparará cifras, no capturas de pantalla.

Nuestra web vende servicios, así que los casos de éxito y las páginas de servicio eran los activos que importaban. En una tienda eCommerce, los mismos principios se aplican a otras páginas:

Las diez comprobaciones que hacemos primero – puedes completar la mayoría en una tarde:

En unas semanas actualizaremos este artículo con los primeros resultados: sesiones y páginas de aterrizaje de asistentes de IA, la búsqueda de marca como indicador de recomendaciones sin clic, y una repetición de la prueba con ChatGPT – además de Perplexity y el Modo IA de Google. Si las FAQ de los casos de éxito muestran un efecto medible, las extenderemos a los 25 casos restantes y también lo contaremos.

Si quieres que hagamos la misma auditoría en tu tienda – qué pueden leer, en qué confían y qué citan hoy los asistentes de IA sobre tu marca – eso es exactamente lo que hace nuestro servicio de AI Search & Agent Readiness. Reserva una consultoría gratuita y te mostraremos primero tus propios números, igual que empezamos nosotros aquí.