Las forma de realizar búsquedas han cambiado radicalmente en los últimos años, pasando de palabras clave simples a preguntas completas y conversacionales. Cada vez más usuarios utilizan herramientas como ChatGPT, Gemini o Perplexity para resolver dudas directamente, lo que obliga a replantear las estrategias de contenido, por eso recomendado revisar este post sobre varios estudios que hablan sobre chatgpt vs google.

En este nuevo contexto, el objetivo ya no es solo posicionar en Google, sino crear contenido que pueda ser interpretado, seleccionado y citado por sistemas de inteligencia artificial. Entremos en detalle.

ChatGPT vs Google AI Overview

Lo primero que debemos tener en cuenta es que uno no sustituye al otro, ya que como hemos visto en distintos informes, los usuarios van a ChatGPT a realizar tareas, analizar datos o preparar resúmenes de documentos complejos o largos, mientras que en Google se siguen dando el 90% de las búsquedas a nivel mundial.

La realidad es que tanto el AI overview de Google como ChatGPT están ayudando a los usuarios a responder búsquedas cada vez mas complejas, humanas y longtails, registrándose búsquedas para las que antes eran sumamente difíciles de posicionarnos con el SEO tradicional.

¿Qué significa aparecer en ChatGPT y otras IAs?

Aparecer en ChatGPT no implica necesariamente recibir clics directos, sino formar parte de la respuesta que el usuario obtiene. Esto puede suceder mediante menciones de marca, inclusión como fuente o recomendaciones dentro del contenido generado. El concepto clave es el “share of answer”, es decir, la capacidad de una marca o contenido de ocupar un espacio dentro de la respuesta, lo que impacta directamente en visibilidad, autoridad y recuerdo de marca, mas no de clics.

Al final tenemos un concepto que no ha cambiado y es, seguir demostrando que la marca o la web tiene la AUTORIDAD para hablar u opinar sobre el tema que nos interese.

La marca como experta puede dar indicaciones, puede opinar, puede demostrar qué hace y cómo lo hace, y a medida que genera contenido ajustado al usuario, las IA premian a las marcas mostrándonos como fuente, como hace con dobleO al buscar temas de analítica web:

¿Qué es el Generative Engine Optimization GEO?

El GEO o Generative Engine Optimzation son distintas técnicas y prácticas que pretenden optimizar el contenido de una web con el objetivo de aparecer en respuestas de motores generativos como:

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity
• Copilot
• Etc

Sus principios están basados en los principios del SEO tradicional pero tomando en cuenta la nueva capacidad de los usuarios de atacar búsquedas mas longtails, rebuscadas y complejas.

A manera de referencia y para que tengamos una idea:

• Solo el 30 % de los prompts en ChatGPT se alinean con la intención de búsqueda clásica (informacional, navegacional, transaccional…).
• El 70 % restante son tareas creativas, brainstorming, análisis, generación de contenido o planificación.
• Prompts con ChatGPT Search desactivado: largos (media de 23 palabras), muy contextuales.
• Prompts con ChatGPT Search activado: cortos (media de 4,2 palabras), similares a Google o Bing.

El GEO ahora se trata de empezar a generar visibilidad en esas búsquedas largas y conversacionales.

Cómo funciona el SEO para inteligencia artificial (GEO)

El SEO para inteligencia artificial o GEO por sus siglas Generative Engine Optimization, se basa en entender cómo los modelos seleccionan y utilizan la información de distintas páginas para de esa forma preparar su propia versión de dicho tema.

Estos sistemas combinan rastreo de contenido, comprensión semántica, selección de fuentes relevantes y generación de respuestas para dar su propia versión del tema. En este proceso, el contenido más claro, estructurado y alineado con la intención de búsqueda tiene más probabilidades de ser utilizado, lo que convierte la calidad y utilidad del contenido en factores determinantes.

Para incrementar las probabilidades de posicionarte en ChatGPT y otras IAs, recomendamos tener en cuenta los siguientes factores:

Principios para aparecer en ChatGPT y otras IAs

Aunque cada experto va a hablar de su libro, existen algunos principios importantes para tomar en cuenta a la hora de generar contenido pensado para salir en IAs. Aquí dejamos algunos principios importantes para preparar contenido que salga en herramientas de inteligencia artificial.

Claridad y estructura del contenido

El contenido optimizado para ChatGPT debe responder de forma directa a una pregunta concreta, evitando rodeos innecesarios. Las listas, pasos numerados y tablas facilitan la comprensión tanto para el usuario como para los modelos de IA. Cuanto más estructurada esté la información, más fácil será que el modelo la extraiga y la utilice en sus respuestas.

Cobertura de escenarios reales (demostrar la experiencia)

Los modelos priorizan contenidos que resuelven problemas reales, como dudas específicas o situaciones prácticas. Por ello, es clave crear contenidos que respondan a preguntas como “cómo hacer”, “qué hacer si ocurre X” o “cuál es la mejor opción”. Este tipo de contenido conecta directamente con la intención del usuario y aumenta su relevancia.

Autoridad y menciones externas

La autoridad sigue siendo un factor fundamental, especialmente en entornos de IA. Cuando una marca aparece mencionada en diferentes fuentes fiables, aumenta la probabilidad de que los modelos la utilicen como referencia. Esto hace imprescindible combinar SEO con estrategias de visibilidad externa.

En este sentido, el linkbuilding y las menciones no estructuradas cobran importancia, ya que las IAs no solo ven enlaces sino que también son capaces de ver esas menciones sin enlaces.

Datos y contenido verificable

Los modelos de IA tienden a priorizar información concreta, basada en datos y ejemplos reales. Los contenidos genéricos o poco específicos tienen menos probabilidades de ser seleccionados. Incluir cifras, casos prácticos y explicaciones claras mejora significativamente la capacidad de ser citado.

Veamos algunos trucos que usamos en dobleO para generar menciones en las IAs.

12 Trucos para redactar contenido y aparecer en ChatGPT y otras IAs

Para crear contenido optimizado para IA, es fundamental seguir una estructura que facilite su comprensión. Lo más recomendable es comenzar con una respuesta breve y directa, seguida de una explicación más detallada, un desarrollo paso a paso y elementos visuales o estructurados como tablas. Además, incluir apartados de problemas frecuentes y recomendaciones prácticas refuerza la utilidad del contenido y aumenta su probabilidad de aparecer en respuestas generadas.

Para que no pierdas la oportunidad de generar contenido que se indexe, posicione y salga en herramientas de IA, te ofrecemos 12 trucos que incrementarán las probabilidades de aparecer en herramientas IAs.

1. UX + Tiempo de Carga (Core Web Vitals)

La IA no solo lee texto; valora la experiencia técnica del usuario con la web.

Si tu página tarda en responder (TTFB) o los elementos saltan al cargar (CLS/Estabilidad Visual), los motores generativos penalizan la fiabilidad de la fuente, por eso es importante tener un código limpio ya que se facilita que el «crawler» de la IA entienda tu sitio sin errores.

Los tiempos de carga deben mantenerse por debajo de los 3 segundos, para garantizar que incluso, en dispositivos con internet lento, la web pueda verse correctamente.

Si quieres saber mas sobre los tiempos de carga y las core web vitals, te invitamos a ver nuestra guía.

2. Diseño Responsive y adaptación a móviles

Tomando en cuenta que el 80% del tráfico proviene de móviles, un factor obligatorio es garantizar que el diseño y la maquetación estén bien adaptados a móviles… esto ya no es opcional.

Las IAs analizan cómo se consume la información en pantallas pequeñas, priorizando contenidos que sean legibles y accesibles en cualquier dispositivo, por eso, es importante revisar y controlar la maquetación de contenido en pantallas pequeñas de móviles principalmente.

3. Datos Estructurados (Schema)

Los datos estructurados son pequeños fragmentos de códigos que dan entidad a un trozo de información. Cuando dejamos, por ejemplo, un teléfono escrito en nuestra web, para los bots, podría ser solo una serie de números, sin embargo, al incluir los datos estructurados de <phone number> los distintos bots entienden que ese número ahora tiene asociada una entidad y que pasa de ser un número aleatorio a ser un número telefonico.

Si quieres saber mas sobre los datos estructurados, te recomendamos leer este post sobre los datos estructurados.

4. Enlaces Internos (Arquitectura)

Una buena red de enlaces internos ayuda a la IA a entender el contexto y la jerarquía de tu web. El uso de técnicas como el Prefetch mejora la navegación, haciendo que la relación entre temas sea instantánea.

Si no conoces este término, el prefetch es un método que busca anticipar la navegación del usuario pre-cargando parte del código en el navegador.

5. Contenido Estructurado (H1, H2, H3.. etc)

Usar encabezados claros y párrafos independientes permite que los modelos de lenguaje (LLMs) puedan extraer fragmentos específicos de tu texto para responder a una pregunta de un usuario.

Los headings permiten dar estructura, orden y jerarquía al contenido estableciendo una lógica dentro del texto.

6. Respuesta Directa al inicio de un párrafo

Consiste en incluir resúmenes al principio o final de cada sección, un pequeño párrafo que de de forma directa y clara la respuesta resumida de ese punto del que se va a hablar.

Si le das a la IA la respuesta «masticada», es mucho más probable que te cite en sus paneles de resultados, de hecho, muchos medios especializados hablan de que este es el factor estrella dentro del GEO.

7. Listas, Tablas y Checklists

A los modelos generativos les encantan los datos tabulares y las listas. Son fáciles de procesar y presentar. Si tu contenido tiene tablas comparativas, tienes más probabilidades de aparecer en las respuestas de «comparativa de productos» por ejemplo.

Aquí hay que entender que cada formato usado por Google, es diferente, y algunos formatos se benefician mas que otros de este tipo de recursos.

Si necesitas mas información sobre los formatos de google, entra aquí.

8. Nube Semántica (tag cloud)

Ya no se trata de repetir una palabra clave, sino de dominar un tema. La nube semántica implica usar términos relacionados y conceptos que rodeen al tema principal, demostrando que tu contenido es profundo y completo.

Esto es un tema bastante complejo, ya que una web que históricamente habla de ciertos temas, le resulta complicado posicionarse en temas que no ha tratado con la misma frecuencia.

Pongamos un ejemplo, dobleO es una agencia de marketing enfocada a temas de buscadores desde hace mas de 20años, sin embargo, ahora con todo el tema de las IAs, nos resulta mas complicado rankquear en términos relacionados a IA que en temas de analítica web o SEO, precisamente porque el dominio está rodeado de palabras claves relacionadas a SEO, PPC, Google y Analítica web, pese a redactar contenido de calidad y útil sobre IA.

9. FAQs (Preguntas Frecuentes)

Optimizar los contenidos para el formato Pregunta-Respuesta es vital. Las búsquedas actuales son conversacionales («¿Cómo reparo…?», «¿Cuál es el mejor…?»), por lo que tener una sección de FAQs ayuda a la IA a emparejar tu respuesta con las dudas de los usuarios.

Este recurso casi que debe usarse en toda página de nuestra web, ya sea para incluir preguntas de marca o preguntas genéricas.

Importante, las preguntas y respuestas deben usar el dato estructurado relacionado a preguntas y respuestas.

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "¿Qué es el GEO SEO?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "El GEO SEO es la optimización de contenido para motores de búsqueda generativos y resultados geolocalizados, enfocándose en la relevancia local y la claridad para la IA."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "¿Cómo mejora el tiempo de carga el SEO?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Un tiempo de carga menor a 3 segundos mejora la retención del usuario y es una señal de calidad técnica para los algoritmos de Google."
}
}]
}

10. Lenguaje Natural y Conversacional

Aunque esto es algo que ya hemos comentado, es importante escribir como hablamos. El GEO se aleja del lenguaje robótico del SEO antiguo con repeticiones innecesarias y poco naturales de palabras claves.

Los modelos de IA están entrenados en lenguaje humano; por tanto, el contenido que fluye de forma natural conecta mejor con los algoritmos actuales.

11. E-E-A-T (Experiencia, Especialización, Autoridad y Confianza)

Esta directriz es clave para posicionar ya que establece algunos guidelines necesarios para evaluar la calidad del contenido. En resumen, lo que nos pide es que demostremos o nos centremos en:

• Experiencia (Experience): Se centra en si el creador del contenido tiene experiencia práctica o de primera mano sobre el tema (ej. reseñas de productos que se han probado, por ejemplo).
• Especialización (Expertise): Indica si el creador del contenido es un experto en la materia, con conocimiento técnico o profesional.
• Autoridad (Authoritativeness): Mide la reputación del sitio web y del creador dentro de su industria o temática.
• Confianza (Trustworthiness): Es el pilar más importante; se refiere a la seguridad, precisión y transparencia del sitio web o del autor.

12. Linkbuilding y Menciones no Estructuradas

Este principio sigue siendo importante para el SEO y el GEO, ya que, si los demás dicen que yo soy bueno, eso es una señal para Google de confianza y autoridad.

Los enlaces externos siguen importando, pero ahora más por la reputación. Que sitios de autoridad te mencionen le dice a la IA que eres una fuente fidedigna en la que se puede basar para generar sus respuestas.

A manera de resumen, dejamos los 12 factores que ayudan a mostrar tu contenido en ChatGPT y otras IAs.

Tipos de contenido que mejor funcionan en IA

Los que mejor funcionan son aquellos orientados a resolver acciones concretas, como guías prácticas, comparativas, resolución de errores o explicaciones técnicas. Las búsquedas tipo “cómo hacer”, “cuánto cuesta”, “qué elegir” o “por qué ocurre” son especialmente relevantes, ya que coinciden con el comportamiento real de los usuarios en entornos de inteligencia artificial.

Recordemos que la media de palabras claves en herramientas IA superan las 20 palabras, por lo que podemos decir que los contenidos que mejor funcionan son los mas informacionales, por eso, hoy mas que nunca, la investigación de palabras claves y el conocimiento de tu buyer persona es sumamente importante.

Estrategia de autoridad para posicionar en ChatGPT

Para aparecer en ChatGPT no basta con tener buen contenido, es necesario que este sea reconocido externamente. Esto implica trabajar la presencia en medios, colaboraciones con partners, generar menciones en sitios relevantes del sector y mantener el linkbuilding. Cuanto mayor sea el consenso alrededor de una marca o contenido, más probabilidades tendrá de ser considerado una fuente fiable por los modelos de IA.

SEO técnico para inteligencia artificial

El contenido debe ser accesible y fácilmente interpretable por los sistemas de rastreo. Es fundamental que la información esté disponible en HTML, que la web tenga una buena estructura de enlaces internos y que se utilicen datos estructurados cuando sea necesario. Además, aspectos como la velocidad de carga o la estabilidad de la página siguen siendo importantes, ya que influyen en la capacidad de los modelos para acceder al contenido.

Arquitectura web orientada a IA

Una arquitectura bien definida permite que cada página responda a una intención concreta, facilitando su uso por parte de los modelos de IA. La creación de hubs temáticos y páginas específicas para cada duda mejora la organización del contenido y aumenta su visibilidad. URLs claras, jerarquías bien definidas y una correcta interconexión interna son elementos clave en este proceso.

Calidad de Contenido IA

La calidad del contenido y la legibilidad es cada vez mas importante para generar visibilidad en motores de búsquedas o IA.

Contenido que ayude, contenido que demuestre lo que sabes, contenido que demuestre tus habilidades es premiado por las herramientas de IA.

Cómo medir el impacto del SEO en ChatGPT

La medición en entornos de inteligencia artificial requiere un enfoque diferente al SEO tradicional. Es recomendable analizar manualmente la presencia de la marca en respuestas a consultas relevantes, monitorizar el crecimiento del tráfico long-tail y evaluar el impacto en páginas clave. Aunque las herramientas aún están evolucionando, ya es posible identificar mejoras en la visibilidad y en la captación de usuarios.

Existen varias formas de monitorizar las menciones en herramientas de IA:

• Herramientas especializadas como Semrush
• Definir entre 5 y 10 promtps y hacer la búsqueda de forma manual para identificar menciones en Gemini y ChatGPT.

Casos de éxito de dobleO

En dobleO hemos trabajado estrategias específicas de SEO para inteligencia artificial en distintos sectores, logrando aumentar la visibilidad de marca en respuestas generadas por ChatGPT y otras herramientas. A través de la optimización de contenidos, la mejora de la estructura y el refuerzo de la autoridad externa, se ha conseguido incrementar la presencia en consultas complejas y mejorar el rendimiento del tráfico cualificado, demostrando la efectividad de este enfoque.

La web de dobleO a traves de su contenido ha generado

Preguntas frecuentes sobre GEO y SEO para ChatGPT y otras IAs

El SEO para ChatGPT y otras herramientas de inteligencia artificial representa una evolución natural del posicionamiento tradicional.

Ya no se trata solo de aparecer en los resultados de búsqueda, sino de convertirse en la mejor respuesta posible para el usuario. Las marcas que entiendan este cambio y adapten su estrategia de contenidos tendrán una ventaja competitiva clara en un entorno donde la IA cada vez tiene más peso en la toma de decisiones.

Esperamos que les haya gustado y les sirva para optimizar sus contenidos.

Si te gustó, guarda comenta y comparte que quizás a alguien le interese.

Por: Alexis Petit

La entrada ¿Cómo redactar contenido para aparecer en ChatGPT y otras IAs? se publicó primero en Marketing Online. SEO, PPC, SMO, ORM, Analítica y Desarrollo y Diseño Web.

Antecedentes de la incidencia

En este caso, la web en cuestión instaló un nuevo plugin que, solo debía permitir al cliente generar una academia dentro de su web, algo sencillo que sirva para subir videos y sesión explicativas de sus productos.

Aunque hablamos de una web en un sector altamente competitivo, venia generando muchísimo contenido de calidad que se estaba posicionando muy bien.

En el siguiente gráfico, podemos ver como generaba unos 60 clics/dia hasta alcanzar los casi 120 clics/dia en unos 6 meses.

Sin embargo, tras la instalación del plugin comentado a finales de Julio, vemos como la tendencia es negativa desde los picos de febrero hasta alcanzar la casi nulidad de clics en los meses de Julio/agosto.

Aunque se observa una tendencia parecida en el año anterior, vemos como el valle del 2025 es mucho mas bajo que el mismo periodo del año anterior.

¿Pero que fue lo que ocurrió con la web, que generó ese comportamiento?

Problema ocurrido con la web

Cuando realizamos el análisis, notamos varias cosas:

• Noticias del blog del cliente, que pasaron de tener una estructura como dominio.com/blog/categoria/nombre-del-post a llamarse dominio.com/nombre-del-post, generando miles de errores 404.
• Al tratarse un wordpress, recordemos que un mismo post puede pertenecer a varias categorías, es decir, un post puede hablar de política y economía a la vez. Cuando esto ocurre tenemos que el wordpress genera automaticamente 2 URLS:

dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post y dominio.com/blog/categoria-secundaria/nombre-del-post la cual tiene una canonical hacia dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post evitando de esta forma el contenido duplicado.

Después de la implementación tanto dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post, dominio.com/blog/categoria-secundaria/nombre-del-post y las canonicals reportaban 404, porque todo cambio a dominio.com/nombre-del-post

• Otro factor es que se generaron muchisimas redirecciones , ya que cada página de paginado, redirigía a una URL que hacia redirección hacia la primera página

Como podemos observar, estos factores generaron que Google desindexara de forma inmediata las URLs con formato dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post para comenzar a indexar URLs con formato dominio.com/nombre-del-post

Solución aplicada

Al realizar la Auditoria SEO a la web, identificamos rápidamente la causa y procedimos a aislar el comportamiento del plugin instalado.

Una vez corregido el tema, regresamos las URLs del blog a su versión original pero incluyendo la barra al final, es decir, la URL de ejemplo, quedaría con el siguiente formato:

dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post/

Al regresar a esta versión tuvimos que revisar también las canonicals, para evitar redirecciones en las canonical y modificarlas.

Resultados Obtenidos

A manera de curiosidad, vemos como Google fue haciendo caso a cada una de las indicaciones observadas en la web, pasando de indexar dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post a dominio.com/nombre-del-post/ a finalmente a dominio.com/blog/categoria-principal/nombre-del-post/

Aunque todavía queda recorrido, vemos como esta página ha pasado de posición media 32, a posición media 31,4 para finalmente recuperar la posición 27,8 en cuestión de 3 semanas.

El mismo comportamiento, se repite en todas las URLs de esta web.

Por eso es que debemos actuar rápido y pronto ante estas situaciones, actuar con calma y siempre llevar una metodología de trabajo clara y precisa.

Por: Alexis Petit

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Aunque podriamos usar la misma introducción del post anterior, hablando de que la masificación del uso de la Inteligencia Artificial generativa (IA) ha cambiado la forma en que los usuarios buscan, consumen y entienden contenido en internet en este caso, hablaremos de una necesidad nueva y clave:

Asegurar que los modelos de IA comprendan correctamente la estructura, el contexto y el significado del contenido de una web.

Aquí es donde entra en juego el archivo LLMS.txt.

IMPORTANTE: No debemos confundir con el archivo LLM.txt

Veamos de que va el archivo LLMS.txt

¿Quién está detrás del archivo LLMS.txt?

A diferencias del caso del archivo LLM.txt, en este caso si que existe una web que pretende ser una guía relacionada a todo el tema de los LLMS, en este caso hablamos de LLMSTXT.ORG el cual propone una forma de estandarizar el uso del archivo llms.txt para darle a las herramientas LLMs la información de nuestra web en un formato sencillo.

Esta iniciativa la lidera Jeremy Howard de la web fast.ai y lidera un equipo de técnicos que trabaja en temas de IA desde San Francisco California.

https://www.fast.ai/about.html

¿Qué es el archivo LLMS.txt?

El LLMS.txt es un archivo de texto situado normalmente en la raíz del dominio (https://tudominio.com/llms.txt) que proporciona a los modelos de IA una guía estructurada en formato markdown sobre cómo está organizado el contenido del sitio.

A diferencia de robots.txt o del llm.txt, no controla permisos ni bloquea accesos, su función es explicar el contenido de forma clara y jerárquica para que las IA lo interpreten correctamente.

Diferencia entre el Robots.txt, LLM.txt y LLMs.txt

Si tuviéramos que diferencias los archivos, podría ser algo de la siguiente forma.

Mientras que los robots.txt indican a qué contenido entrar y a cual no entrar, el archivo llm.txt le dice a las herramientas IA lo que pueden usar para aprender, para mostrar en respuestas o se les bloquea, y por último el llms.txt lo que hace es resumir en forma de marcaje el contenido de un articulo.

¿Qué problema resuelve el archivo LLMS.txt?

Los modelos de IA pueden leer páginas web, pero no siempre comprenden su estructura ni el propósito del contenido.

Esto provoca errores frecuentes como:

• Respuestas incorrectas o fuera de contexto
• Interpretaciones incompletas
• Malas referencias de marca
• Resúmenes inexactos
• Percepción equivocada del mensaje

El archivo LLMS.txt actúa como una “guía oficial” para que la IA:

• Entienda qué contenido es relevante
• Identifique las secciones principales del sitio
• Comprenda la jerarquía y el propósito de cada página

Se podría describir como:

Un mapa o una ruta editorial diseñada para que los distintos modelos de IA entiendan y tengan un mejor contexto de nuestro contenido.

Ventajas de utilizar LLMS.txt

Estructura recomendada para un archivo LLMS.txt

El archivo debe escribirse en Markdown, con una estructura clara:

# Nombre del sitio o marca

> Breve descripción del propósito del sitio y el valor que aporta.

## Sección o categoría principal

– https://tudominio.com/url1 : breve descripción de la página

– https://tudominio.com/url2 : breve descripción del recurso

## Otra categoría importante

– https://tudominio.com/url3 : descripción breve

– https://tudominio.com/url4 : descripción breve

Ejemplo real para un sitio de turismo

# Visit Valencia – Guía de referencia para IA

> Información oficial para planificar una visita cultural, gastronómica y experiencial a la ciudad de Valencia.

## Qué ver en la ciudad de Valencia España

– https://www.visitvalencia.com/museos : Museos, galerías y espacios culturales

– https://www.visitvalencia.com/monumentos : Monumentos emblemáticos y patrimonio histórico

## Planificación del viaje

– https://www.visitvalencia.com/tarjeta-turistica : Información sobre la Valencia Tourist Card

– https://www.visitvalencia.com/transportes : Opciones de transporte público y movilidad

## Experiencias recomendadas

– https://www.visitvalencia.com/gastronomia : Gastronomía local y restaurantes

– https://www.visitvalencia.com/playas : Playas y actividades costeras

Buenas prácticas sobre los archivos LLMS.txt:

Si observamos el ejemplo anterior, podemos ver que este archivo es bastante sencillo, y no necesita de un código muy complicado característico del markdown.

• Usar URLs limpias y estables (sin parámetros)
• Resumir cada recurso en una frase clara
• Incluir solo contenido que quieras que la IA use como referencia

¿Cuándo es recomendable usar LLMS.txt?

Preguntas frecuentes sobre el archivo LLMS.txt

El archivo LLMS.txt es una herramienta emergente de poca aceptación (por ahora) para asegurar que los modelos de Inteligencia Artificial interpretan, resumen y comunican tu contenido de forma correcta, solo sirve para eso.

Ya sabes, si te gustó, guarda, comenta y comparte que puede ser de ayuda a alguien mas.

Por:

Alexis Petit – CEO de dobleO Agencia de Marketing

La entrada Guía sobre el archivo LLMS.txt se publicó primero en Marketing Online. SEO, PPC, SMO, ORM, Analítica y Desarrollo y Diseño Web.

El avance de la Inteligencia Artificial generativa (IA) ha impulsado el consumo masivo de contenidos web para el entrenamiento de modelos como ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMA, Perplexity y otros. Sin embargo, los propietarios de sitios web no siempre desean que su contenido se utilice libremente con ese propósito.

¿Qué es el archivo LLM.txt?

El llm.txt es un archivo de texto plano situado en la raíz del dominio, destinado a comunicar a los modelos de IA alguna de las siguientes indicaciones:

• Qué contenido pueden utilizar
• Qué contenido no pueden usar
• Para qué fines (referencia, entrenamiento, indexación semántica, etc.)
• No sustituye al robots.txt, sino que lo complementa.

Es un archivo muy parecido al robots.txt, pero que en vez de permitir acceder o no a la web, indica lo que queremos que la herramienta IA haga con nuestro contenido.

¿Qué problema resuelve el LLM.txt?

Antes del llm.txt, los modelos de IA podían entrar a nuestro contenido y:

• Copiar contenido de páginas web públicas.
• Incorporarlo a sus datasets de entrenamiento.
• Utilizarlo para generar respuestas sin atribución ni referencia.

El archivo llm.txt permite dejar constancia pública y verificable de los permisos y restricciones del titular del sitio web.

¿Por qué es importante usar el archivo LLM.txt?

Utilizar los archivos LLM.txt permiten lo siguiente

Aunque no hay un consenso sobre la utilidad de este archivo.

¿Quién fomenta el uso de los archivos LLM.txt?

El formato ha sido impulsado por:

• Desarrolladores de IA generativa
• Editoriales y medios que defienden autoría (NYT, BBC, Vox Media…)
• Empresas tecnológicas (OpenAI, Anthropic, Google, Meta…)
• Comunidades de SEO / Webmasters
• Organizaciones de gestión de derechos

Su adopción está en expansión intentando convertirse en un estándar de la gestión del contenido.

Ventajas y Desventajas de usar archivos LLM.txt

¿Cómo debe estar estructurado un archivo LLM.txt?

Al igual que los Robots.txt, los archivos LLM.txt tienen un formato definido y unas instrucciones que se definen a través de varios elementos claves, veamos dichos factores:

Formato que debe tener un archivo LLM.txt:

En cuanto al formato de los archivos LLM.txt podemos mencionar lo siguiente:

• Archivo de texto plano (.txt)
• Codificación UTF-8
• Debe situarse en la raíz del dominio

Ejemplo:

https://tudominio.com/llm.txt

Elementos clave en un archivo LLM.txt:

Entre los elementos a cuidar en un archivo LLM.txt, podemos mencionar los siguientes:

• User-Agent: modelos a los que aplica
• Allow: secciones permitidas
• Disallow: secciones prohibidas
• Policy: declaración explícita de uso del contenido

Contenido recomendado según el tipo de página

Si no tienes claro si tu contenido debes bloquearlo o no para los modelos de IA, ya sea para el entrenamiento o para su indexación, aquí te dejamos unas indicaciones claras sobre qué hacer en cada caso:

Secciones que habitualmente se permiten en un LLM.txt

Ejemplo:

Allow: /blog/

Allow: /nosotros/

Policy: Content may be referenced, but NOT used for training.

Secciones que habitualmente se deben restringir en un LLM.txt:

Ejemplo:

Disallow: /carrito/

Disallow: /checkout/

Disallow: /mi-cuenta/

Disallow: /manuales/

Disallow: /pdfs/

Policy: No training, no semantic indexing, no reproduction.

Comandos comunes en el archivo LLM.txt

A día de hoy, no existe un estándar oficial único (como sí ocurre con robots.txt). Sin embargo, se está consolidando un conjunto de directivas comunes que los principales modelos de IA ya reconocen.

Estas son las instrucciones (comandos) que pueden usarse en llm.txt:

Comandos reconocidos opcionales:

Ejemplo:

Dataset: disallow

No-Archive: true

License: https://tudominio.com/aviso-legal

Ejemplos de cómo va el LLM.txt

Si no sabes como debe estructurarse el archivo LLM.txt, aqui te dejamos algunos ejemplos sobre como deben redactarse dichos archivos:

Archivo LLM.txt si quieres permitir solo lectura y referencia (NO entrenamiento)

User-Agent: *

Allow: /

Policy: Content may be referenced to answer user queries, but may NOT be used for training or dataset creation.

Dataset: disallow

No-Archive: true

Archivo LLM.txt si quieres permitir el entrenamiento

User-Agent: *

Allow: /

Policy: Content may be used for research, indexing, and model training.

Dataset: allow

Archivo LLM.txt si quieres el Bloqueo total de tu contenido

User-Agent: *

Disallow: /

Policy: No training, no indexing, no extraction, no reproduction.

Dataset: disallow

No-Archive: true

Como especificar reglas para cada modelo de IA.

Así como en el robots.txt podemos dar indicaciones a cada bot, en el archivo LLM.txt podemos dar instrucciones a diferentes modelos de IA. A manera de ejemplo, podríamos tener:

User-Agent: OpenAI

Policy: Content may be referenced but NOT used for training.

User-Agent: Google-Extended

Disallow: /

Policy: No training.

User-Agent: Perplexity

Allow: /blog/

Disallow: /ebooks/

Ejemplos completos de configuración de un archivo LLM.txt

Si buscas ejemplos de como debe ir el archivo LLM.txt, aquí te dejo algunos casos:

LLM.txt que permite la referencia, pero no el entrenamiento:

User-Agent: *

Allow: /

Policy: Content may be referenced to answer user questions, but may NOT be used for training or fine-tuning.

LLM.txt que bloquea totalmente el contenido

User-Agent: *

Disallow: /

Policy: No training. No crawling. No content usage.

LLM.txt que permite todo (casos educativos / open source)

User-Agent: *

Allow: /

Policy: Content may be used for research, indexing, and training.

Como decidir si necesitas preparar un archivo LLM.txt

Preguntas frecuentes sobre el archivo LLM.txt

El archivo llm.txt es la herramienta más efectiva actualmente para establecer una política clara sobre el uso de contenido de la web por parte de modelos de IA generativa.

No es perfecto, pero proporciona control, transparencia y protección, y su adopción es una práctica recomendada.

Si te gustó, guarda, comenta y comparte que quizás a alguien necesite de esta información.

Por: Alexis Petit

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El 21 de Octubre del 2025 (hace un par de días) Open AI anuncia el lanzamiento de este nuevo navegador llamado ChatGPT ATLAS tras un acuerdo con Google en Junio de este mismo año.

Aunque parezcan noticias no relacionadas, creo que sienta un precedente sin igual, en el que 2 empresas que se consideran «competidores» se sientan t terminan con un acuerdo millonario y de repercusiones tremendas y desconocidas.

Hagamos resumen:

Un acuerdo que va más allá del dato.

El anuncio del acuerdo entre OpenAI y Google Cloud se ha presentado oficialmente como una colaboración técnica de infraestructura, pero el alcance real podría ser más profundo.
Cuando dos compañías de esta magnitud —con modelos de negocio basados en el tratamiento masivo de información— deciden compartir recursos, el intercambio no se limita a servidores y ancho de banda.

Las fuentes oficiales hablan de computación distribuida, optimización de costes y sostenibilidad energética. Pero, detrás de esos términos, pueden existir cláusulas estratégicas sobre acceso a datos, modelos y patrones de uso que no se han hecho públicos.

En mi casa se decía, «piensa mal, y acertarás» y conociendo que estos gigantes no dan pasos en falsos, intentaré adivinar algunos acuerdos no públicos de este gran anuncio.

¿Podría Google tener acceso a datos de OpenAI?

En teoría, no debería.

OpenAI mantiene un modelo de compartimentación de datos: el contenido generado por los usuarios (conversaciones, prompts o adjuntos) no se comparte con terceros a menos que haya consentimiento explícito. Sin embargo, en un acuerdo de infraestructura tan amplio, el límite entre “procesar” y “almacenar” no siempre queda del todo claro.

Si parte del procesamiento de ChatGPT se realiza en centros de datos de Google Cloud, es razonable pensar que:

1. Google podría ver metadatos técnicos (por ejemplo, volumen de consultas, tiempos de inferencia, carga de GPU, localización de tráfico).
2. Pero no debería tener acceso semántico al contenido textual generado o recibido por los usuarios, ya que OpenAI lo cifra y gestiona internamente mediante sus propios sistemas de seguridad.

Aun así, el simple hecho de que las conversaciones pasen por la infraestructura de Google abre un debate sobre la soberanía de los datos y quién controla realmente la trazabilidad de la información en la nube.

¿Qué gana Google además del contrato?

Más allá del ingreso directo por alojamiento, Google obtiene información de alto valor estratégico:

• Benchmark técnico: puede observar cómo se comporta uno de los modelos más avanzados del mundo sobre su hardware y optimizar su propio modelo Gemini a partir de esos aprendizajes indirectos.
• Datos de uso global: aunque no acceda al contenido, puede inferir patrones de tráfico, horarios de uso, picos de demanda y cargas de inferencia, información crucial para calibrar su negocio de IA generativa.
• Relación diplomática: este acuerdo abre un canal directo entre los equipos de ingeniería de OpenAI y Google DeepMind, dos de los grupos más influyentes en la historia reciente de la inteligencia artificial.

En otras palabras, Google no solo alquila infraestructura: esta adquiriendo una alianza importante aunque por otro lado, también tenemos el lanzamiento del nuevo navegador anunciado hace 2 días por parte de OpenAI, ChatGPT Atlas.

¿Y que pasa con Microsoft en el acuerdo Open AI/Google?

Tomando en cuenta que Microsoft posee prácticamente la 4ta parte de OpenAI, es necesario pensar en las repercusiones que este tipo de alianzas pueden llegar a tener, ya que con esta alianza, no solo se refuerza Google, sino que también se redefine la posición de Microsoft.
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Fuente: https://www.digitalinformationworld.com/2025/09/who-really-owns-openai-billion-dollar.html

Hasta ahora, OpenAI era prácticamente un satélite de Azure, con contratos exclusivos de infraestructura y co-desarrollo de producto (Copilot, GPT-4 Turbo, etc.). Al incorporar Google Cloud, OpenAI rompe el monopolio técnico de Microsoft, gana autonomía y envía un mensaje claro de independencia:

ningún gigante controlará su crecimiento por completo.

Por su parte, desde mi punto de vista, Google también juega una carta diplomática: prefiere tener a OpenAI parcialmente cerca que completamente aliada con su competidor directo.

«Keep your friends close, and your enemies closer«

Privacidad, gobernanza y concentración de datos

El verdadero riesgo de este tipo de alianzas no está en la filtración de datos, sino en la concentración de poder tecnológico.

Cada nuevo acuerdo entre grandes proveedores reduce el número de actores independientes capaces de sostener infraestructura de IA a escala global.

En 2025, el cómputo de IA mundial está dominado por tres nubes: Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Si OpenAI depende de dos de ellas, y Anthropic o Cohere dependen de las mismas, el panorama de diversidad tecnológica se estrecha peligrosamente.

A largo plazo, esto plantea una pregunta crucial:

¿Quién supervisará la neutralidad de los proveedores de nube cuando ellos mismos sean competidores en el desarrollo de modelos de IA?

Puntos claves del acuerdo Google/OpenAI

Aunque no se han hecho públicos los términos completos, es razonable suponer que el pacto incluye:

1. Cláusulas de confidencialidad reforzadas, para impedir el uso cruzado de datos entre modelos (Gemini y GPT).
2. Limitaciones de auditoría: Google no puede inspeccionar el contenido procesado por OpenAI, pero sí monitorear el rendimiento de su infraestructura.
3. Acuerdos de optimización energética y carbono neutro, alineados con las políticas ESG de ambos grupos.
4. Opciones preferentes de acceso a TPUs de última generación, lo que podría dar a OpenAI ventaja temporal sobre otros clientes de Google Cloud.
5. Un posible marco de colaboración futura en navegación y búsqueda, que explicaría la integración de resultados de Google Search en ChatGPT Atlas.

ChatGPT Atlas: el navegador que une la búsqueda y la IA

Como ya había comentado, OpenAI presentó ChatGPT Atlas el 21 de octubre de 2025 como su primer navegador con inteligencia artificial integrada.

Este nuevo navegador, combina navegación tradicional con la potencia conversacional de ChatGPT, permitiendo al usuario leer, buscar y actuar dentro de la web sin cambiar de pestaña.

A diferencia de otros navegadores impulsados por IA, Atlas incorpora pestañas verticales de búsqueda —web, imágenes, vídeos, noticias— que redireccionan a resultados de Google, siendo una señal clara del acuerdo entre ambas compañías y dejando claro que dicho pacto va mas allá de la infraestructura.

Atlas representa el puente entre la búsqueda clásica y la conversación inteligente:

• Google indexa e interpreta la web.
• ChatGPT analiza, sintetiza y ejecuta acciones.

La sinergia es evidente: ChatGPT necesita la web de Google, y Google se beneficia de la capa de inteligencia contextual de ChatGPT.

Aunque la imagen pública los presenta como rivales, la realidad es que Google y OpenAI operan en planos distintos del mismo ecosistema:

• Google domina la infraestructura, el cómputo y la búsqueda.
• OpenAI lidera la interacción, la interpretación y la automatización inteligente.

Uno pone el músculo, el otro la mente. Y juntos, marcan el inicio de una etapa donde buscar, comprender y ejecutar se integran en un solo flujo.

En Atlas, esta simbiosis ya es visible: el usuario puede explorar sitios web, pedir explicaciones a ChatGPT, generar contenido y recibir resultados de Google, todo en una misma interfaz.
Lo que antes eran experiencias separadas —buscador, navegador, asistente— ahora convergen, algo que muchos estudios ya decían, que no son herramientas sustitutivos, sino complementarios.

Aquí te dejo enlace para el resumen de ChatGPT vs Google

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Por Alexis Petit

La entrada ChatGPT Atlas y el Acuerdo OpenAI/Google se publicó primero en Marketing Online. SEO, PPC, SMO, ORM, Analítica y Desarrollo y Diseño Web.

Muchos han salido con metodologías y reglas nemotécnicas que permitan redactar un prompt completo, porque al no hacerlo, los resultados obtenidos tienden a ser bastante genéricos.

Sin embargo, Gemini ofrece una funcionalidad genial que es el «Power My Prompt» o «Mejora mi Prompt» que sirve para que el mismo sistema de Gemini incluya las capas de información y contexto necesarios para que la respuesta sea de calidad y sea util.

Exploremos un poco mas esta funcionalidad de Gemini.

¿Qué es el Power My Prompt de Gemini?

El Power My Prompt o Potencia Mi Prompt no es mas que un mecanismo que ofrece el mismo Gemini para fortalecer o robustecer el Prompt que queramos usar.

Por lo general, Gemini incluye en el prompt todos esos detalles o información que no tiene, y que por lo general faltan en un buen Prompt (más información sobre como hacer un buen prompt aquí)

Este comando de Gemini incluye capas que por lo general omitimos, como puede ser el rol o el contexto bajo el cual queremos desarrollar alguna tarea, y lograr un resultado de calidad.

Componentes de un Prompt Potenciado

Para conseguir un prompt potenciado o mejorado, Gemini de Google lo que hace es incluir o extender la información que encuentra sobre los siguientes componentes:

• Definición del Rol
• Contexto
• Estructura y Formato de Entrega
• Enfoque

Veamos que quiere decir cada una de estos factores:

Definición de Rol

En este caso, lo que el «Power My Prompt» hace es incluir en el prompt y mejorarlo la perspectiva desde la cual queremos que actúe Gemini, es decir, establecemos el Rol desde el cual queremos recibir la información o desarrollar la tarea.

Por ejemplo, «actua como copywritter de contenido senior» o «actua como analista de performnce digital«

Definir el rol en Gemini permite afinar en el enfoque, la perspectiva y el vocabulario de la respuesta.

Contexto

La orientación contextual de la situación permite a los sistemas de IA afinar y ajustar la tarea o información a dicha situación. Podemos adaptar unos resultados de algo «personal» a algo «profesional» con indicárselo en el entorno.

Añadir frases como «prepara esta documentación para un cliente de un negocio del sector turístico» o «diseña la estructura y el contenido de una propuesta comercial de una agencia de marketing» hace que la ayuda o tarea se ajuste a dichas condiciones.

Estructura y Formato de Entrega

En este aspecto, lo que el Power My Prompt hace es incluir el formato y estructura de la respuesta que espera el usuario. En vez de «dame ideas» el Power My Prompt incluye indicaciones para que la entrega incluya todo el detalle posible, como por ejemplo, «dame ideas que incluyan titulo tentativo, formato sugerido y objetivo principal«

Enfoque o Restricciones

En este apartado doy mas detalle de lo que necesito, por ejemplo, que enfoque el entregable en términos de «resultados empresariales»

Diferencias entre un prompt normal y uno potenciado por Gemini

Tras muchas pruebas, ensayos y errores aquí podemos mostrar la diferencia entre un prompt intuitivo y el que Gemini potencia:

Beneficios de Potenciar tus Prompts

Asi como lo dije en otro post sobre los prompts, la buena redacción de prompts permite lo siguiente:

• Ahorrar tiempo
• Calidad en los resultados
• Accionabilidad
• Desbloqueo de creatividades

Espero que haya gustado el post, y ya sabes, guarda comenta y comparte que quizás a alguien pueda ayudarle.

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