No basta con ser visible: hay que ser visible con precisión. Su año de fundación puede estar mal, su zona de servicio incompleta o un producto ya retirado puede seguir recomendándose. Esto solo se descubre preguntando de forma sistemática.
Si la IA lo ha aprendido mal una vez, repite ese dato ante todas las personas que preguntan. Cuando usted se da cuenta, miles de personas ya han visto esa respuesta.
Fundación, productos, regiones, certificaciones, rangos de precio: la fuente única de la información correcta se define en el sistema.
Para cada dato se generan preguntas dirigidas que se envían a las seis plataformas. Cada respuesta se coteja una a una con los datos reales.
Cada hallazgo se etiqueta como correcto / incompleto / incorrecto / desactualizado y se guarda junto con la frase que lo prueba.
Una acción concreta para cada desviación: qué añadir y en qué página, qué marcado schema y qué fuente externa actualizar.
Creamos por usted la capa legible por máquinas que la IA leerá correctamente.
Después de publicar las correcciones se vuelven a hacer las mismas preguntas y se informa de cuándo se ha actualizado el dato.
Desde el principio sabe qué hacemos y qué entregamos en cada paso.
La información verificada sobre su marca se registra en formato estructurado.
Las preguntas dirigidas de cada dato se envían a las seis plataformas y las respuestas en bruto se guardan como prueba.
Se colocan lado a lado la realidad y lo que se afirma, y las desviaciones se ordenan por importancia.
Se aplican las correcciones técnicas y de contenido y después se vuelve a medir.
Depende de la velocidad con la que cada plataforma actualiza su base de conocimiento. En las plataformas que hacen búsqueda web, la corrección puede reflejarse en cuestión de días; cuando el dato ya está fijado en los pesos del modelo, el plazo puede alargarse a meses. Por eso corregimos a la vez el contenido de origen y los datos estructurados.
llms.txt todavía no es un estándar universal y no todas las plataformas lo leen. No basta por sí solo: el efecto real viene del contenido bien estructurado, del marcado schema.org y de las fuentes de terceros fiables. llms.txt es el complemento de todo eso.
Entre 15 y 30 datos que influyan en la decisión de compra bastan para la mayoría de las marcas: identidad, alcance del servicio, geografía, lógica de precios y pruebas de capacidad.
Medimos la tasa de menciones, la cuota de voz, la posición y las fuentes citadas de su marca en las respuestas de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot y Grok.
Le entregamos en un briefing a qué pregunta responder y en qué formato para que se le cite como fuente en las respuestas de IA; si lo prefiere, también nos encargamos de la producción.
Llevamos el SEO técnico, el contenido y el trabajo de autoridad apoyándonos en los datos de Semrush y Ahrefs, y unimos la búsqueda clásica y la visibilidad en IA en un solo panel.
Analicemos gratis la situación actual de su marca y hablemos después de lo que hay que hacer.