Cómo hacer que ChatGPT y Perplexity recomienden un negocio
Para aparecer en las respuestas de ChatGPT, Perplexity o los resúmenes de IA de Google hacen falta tres cosas: contenido que responda preguntas concretas en pasajes autocontenidos, un sitio que permita el paso de los rastreadores de IA, y presencia en sitios de terceros que esos motores ya leen. No hay forma de comprar el lugar: se consigue siendo la fuente más citable.
El cambio de fondo ya está ocurriendo. Cada vez más gente hace la pregunta directamente —"¿me conviene un bot de WhatsApp para mi negocio?", "¿qué agencia me recomendás para esto?"— y recibe una respuesta redactada, con dos o tres fuentes citadas, en lugar de diez enlaces azules. Quien no está entre esas fuentes no existe en esa conversación, aunque esté primero en Google.
Esta guía explica qué se puede hacer al respecto, en orden de esfuerzo y sin herramientas especiales.
¿En qué se diferencia esto del SEO?
El SEO posiciona páginas en una lista de resultados. Los motores generativos citan pasajes: fragmentos que responden una pregunta y se sostienen solos, fuera del contexto de la página que los contiene. Esa es toda la diferencia práctica, y de ahí salen casi todas las decisiones de escritura.
La disciplina que se ocupa de esto se llama GEO, optimización para motores generativos. No reemplaza al SEO: se monta encima. Un sitio que ya está bien hecho para Google parte con ventaja, porque los motores de IA leen buena parte de lo mismo.
Lo que sí cambia es la unidad de trabajo. En SEO se piensa "qué página quiero que rankee para esta búsqueda". En GEO se piensa "qué párrafo quiero que una IA copie cuando alguien le pregunte esto".
¿Cómo se escribe un pasaje citable?
Cuatro reglas, y las cuatro son de escritura, no de tecnología:
- Cada sección abre con la respuesta directa, en 40 a 60 palabras. Autocontenida: tiene que poder leerse sola y seguir teniendo sentido. Si el primer párrafo es un preámbulo, el pasaje no sirve.
- Los títulos van en forma de pregunta, tal como la gente le pregunta a una IA: "¿cuánto cuesta?", "¿cuál conviene?", "¿cómo se hace?".
- Toda comparativa va en tabla y todo proceso en lista numerada. Son las estructuras que un motor puede levantar completas sin interpretar.
- Un tema por página, con su vocabulario propio. Una página que intenta cubrir todo no responde bien ninguna pregunta.
¿Qué sube y qué baja la probabilidad de ser citado?
El trabajo académico que acuñó el término midió qué tácticas cambian la probabilidad de aparecer citado en una respuesta generada. Los resultados, publicados en el estudio de GEO presentado en KDD 2024:
| Táctica | Efecto sobre la citabilidad |
|---|---|
| Citar fuentes con enlace | Sube en torno al 40% |
| Estadísticas con fecha y origen | Sube en torno al 37% |
| Citas de especialistas con nombre y rol | Sube en torno al 30% |
| Repetir la palabra clave para forzar posicionamiento | Baja |
La traducción es simple y algo incómoda para quien viene del marketing de contenidos: el texto que cita a otros es más citado que el que solo se afirma a sí mismo. Una guía con dos fuentes enlazadas y un dato fechado vale más, para estos motores, que tres páginas de declaraciones sin respaldo.
¿Qué hay que habilitar en el sitio?
Cuatro señales técnicas, todas de una sola vez y ninguna cara:
- Permitir los rastreadores de IA en el archivo `robots.txt`. Es el error más frecuente y el más caro: un sitio que los bloquea —a veces por una configuración que vino puesta— no puede ser citado por nadie. Los nombres que conviene revisar son GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended y Bingbot; cada proveedor documenta el suyo, como hace OpenAI con sus rastreadores.
- Datos estructurados en las páginas. Marcar qué es un artículo, qué es una pregunta frecuente y qué es un instructivo ayuda a que el contenido se lea sin ambigüedad. La referencia de implementación está en la documentación de datos estructurados de Google.
- Un archivo `llms.txt` en la raíz, con qué es el negocio, a quién le sirve y los enlaces principales. Es una convención emergente —no un estándar consolidado— documentada en llmstxt.org; cuesta media hora y no rompe nada.
- Información comercial legible por máquina. Los asistentes que comparan proveedores para un usuario descartan lo que no pueden leer. Publicar con claridad qué se ofrece, para quién y de qué depende el precio es, además de una buena práctica comercial, una ventaja en este canal.
¿Qué contenido conviene escribir primero?
En orden de retorno:
- Definiciones. Una página por término del vocabulario del negocio, cada una con su definición autocontenida de 40 a 60 palabras. Es el formato que más se cita cuando alguien pregunta "¿qué es X?", y el más barato de producir.
- Comparativas. "A vs B", "alternativas a X", "cuándo conviene cada uno". Son el formato que más aparece citado en respuestas generadas, porque responden exactamente lo que se pregunta antes de comprar.
- Guías de proceso. Paso a paso numerados, con lo que sale mal incluido.
- Preguntas de precio. "Cuánto cuesta X" es de las búsquedas más frecuentes y de las peor respondidas: casi nadie explica de qué depende. Una página que lo explique con honestidad se cita sola.
¿Dónde más se pesca?
Lo que se publica en el sitio propio es la mitad del trabajo. Los motores generativos citan con más frecuencia lo que encuentran en terceros: directorios, comunidades, sitios de reseñas, respuestas en foros donde la pregunta ya existe.
Las acciones concretas, en orden de esfuerzo: alta en los directorios del rubro que no cobran, una ficha de negocio completa y activa en el buscador, y respuestas con sustancia real —no promoción— donde la pregunta ya está hecha. Dos o tres buenas respuestas por mes alcanzan; el spam se detecta y resta.
¿Cómo se mide si funcionó?
No hay una consola oficial que lo informe, así que se mide a mano y alcanza con media hora por mes:
- Escribir entre quince y veinte preguntas que un cliente potencial haría antes de comprar.
- Hacérselas, una vez por mes, a los asistentes donde se quiere aparecer.
- Anotar en una tabla si el negocio aparece, y quién aparece cuando no aparece.
Ese último dato es el más útil de los tres: los competidores que sí se citan indican qué contenido está ganando, y de ahí salen los próximos temas a escribir.
Cómo se ve aplicado
El circuito no es una línea de producción aparte: son las mismas guías y definiciones que el negocio iba a escribir, escritas con estructura citable y con las fuentes enlazadas. Marea Lab aplica este enfoque en su propia sección de recursos —definiciones autocontenidas, comparativas en tabla, cada dato externo con su origen— y esa sección es, a la vez, el ejemplo del método.
Para un negocio corriente el orden es el mismo siempre: primero revisar que el sitio no esté bloqueando a los rastreadores, después publicar las diez definiciones del vocabulario propio, después las comparativas de compra, y recién ahí mirar la medición mensual.
Limitaciones y cuándo no conviene
- No es inmediato. Los motores tienen que rastrear, indexar e incorporar el material; los cambios se ven en meses, no en semanas. Quien necesita clientes este mes necesita otra cosa.
- No se controla el resultado. No hay forma de garantizar una cita, ni de reclamar cuando la respuesta es incorrecta. Es una superficie que se cultiva, no que se compra.
- Las cifras del estudio son de un momento y de unos modelos concretos. Los sistemas cambian rápido; lo que se sostiene es el principio —contenido verificable, estructurado y citable—, no el porcentaje exacto.
- Google desaconseja escribir para la IA por separado. Su recomendación pública para el contenido en funciones de IA de la búsqueda es la misma de siempre: contenido útil para personas, bien estructurado. Fragmentar artículos artificialmente para fabricar pasajes es una táctica que envejece mal.
- Sin nada que decir, no hay técnica que alcance. Todo esto amplifica material bueno; no lo reemplaza.
Por dónde empezar
Marea Lab produce contenido y sistemas de IA en producción todas las semanas, y publica sus propias guías con este método. La auditoría gratis de 30 minutos se agenda por WhatsApp con Mar, la asistente IA de Marea Lab — la misma tecnología que describe esta guía es la que atiende ese WhatsApp. En la auditoría se revisa qué encuentra hoy una IA cuando le preguntan por el rubro del negocio, qué contenido conviene escribir primero y qué hace falta destrabar en el sitio.
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