Aprende a estructurar contenido, metadatos, reglas de rastreo y rendimiento para que los crawlers de IA y herramientas LLM descubran, analicen y citen tus páginas con fiabilidad.
“Optimizado para IA” suele usarse como palabra de moda, pero en la práctica significa que tu sitio web es fácil para los sistemas automatizados de encontrar, leer y reutilizar con precisión.
Cuando la gente habla de crawlers de IA, normalmente se refiere a bots operados por motores de búsqueda, productos de IA o proveedores de datos que obtienen páginas web para alimentar funciones como resúmenes, respuestas, conjuntos de entrenamiento o sistemas de recuperación. La indexación LLM se refiere típicamente a convertir tus páginas en una tienda de conocimiento buscable (a menudo texto “segmentado” con metadatos) para que un asistente de IA pueda recuperar el pasaje correcto y citarlo o citarlo textualmente.
La optimización para IA trata menos de “posicionamiento” y más de cuatro resultados:
Nadie puede garantizar la inclusión en un índice o modelo concreto. Cada proveedor rastrea de forma distinta, respeta políticas diferentes y actualiza en calendarios distintos.
Lo que puedes controlar es hacer que tu contenido sea directo de acceder, extraer y atribuir—para que, si se usa, se use correctamente.
llms.txt para guiar el descubrimiento orientado a LLMSi estás creando nuevas páginas y flujos rápidamente, ayuda elegir herramientas que no choquen con estos requisitos. Por ejemplo, equipos que usan Koder.ai (una plataforma de codificación por ambiente de chat que genera frontends en React y backends en Go/PostgreSQL) suelen integrar plantillas compatibles con SSR/SSG, rutas estables y metadatos consistentes desde el principio—así “listo para IA” se convierte en un valor por defecto, no en una solución retroactiva.
Los LLM y los crawlers de IA no interpretan una página como lo hace una persona. Extraen texto, infieren relaciones entre ideas e intentan mapear tu página a una única intención clara. Cuanto más predecible sea tu estructura, menos suposiciones equivocadas tendrán que hacer.
Empieza por hacer la página fácil de escanear en texto plano:
Un patrón útil es: promesa → resumen → explicación → prueba → siguientes pasos.
Coloca un breve resumen cerca de la parte superior (2–5 líneas). Esto ayuda a los sistemas de IA a clasificar rápidamente la página y capturar las afirmaciones clave.
Ejemplo de TL;DR:
TL;DR: Esta página explica cómo estructurar contenido para que los crawlers de IA puedan extraer el tema principal, definiciones y conclusiones clave de forma confiable.
La indexación LLM funciona mejor cuando cada URL responde a una intención. Si mezclas objetivos no relacionados (p.ej., “precios”, “docs de integración” e “historia de la empresa” en una misma página), la página será más difícil de categorizar y puede aparecer para consultas equivocadas.
Si necesitas cubrir intenciones relacionadas pero distintas, divídelas en páginas separadas y conéctalas con enlaces internos (p.ej., /pricing, /docs/integrations).
Si tu audiencia podría interpretar un término de varias maneras, defínelo pronto.
Ejemplo:
Optimización para crawlers de IA: preparar el contenido y las reglas de acceso del sitio para que los sistemas automatizados puedan descubrir, leer e interpretar las páginas con fiabilidad.
Elige un nombre para cada producto, característica, plan y concepto clave—y úsalo siempre. La consistencia mejora la extracción (“Característica X” siempre se refiere a lo mismo) y reduce la confusión de entidades cuando los modelos resumen o comparan tus páginas.
La mayoría de las canalizaciones de indexación dividen las páginas en fragmentos y almacenan/recuperan las piezas que mejor coinciden después. Tu trabajo es hacer esos fragmentos obvios, autocontenidos y fáciles de citar.
Mantén un H1 por página (la promesa de la página), luego usa H2 para las secciones principales que alguien podría buscar, y H3 para subtemas.
Una regla simple: si pudieras convertir tus H2 en una tabla de contenidos que describa la página completa, lo estás haciendo bien. Esta estructura ayuda a los sistemas de recuperación a adjuntar el contexto correcto a cada fragmento.
Evita etiquetas vagas como “Resumen” o “Más info”. En su lugar, haz que los encabezados respondan a la intención del usuario:
Cuando un fragmento se extrae fuera de contexto, el encabezado suele convertirse en su “título”. Hazlo significativo.
Usa párrafos cortos (1–3 oraciones) para legibilidad y para mantener los fragmentos enfocados.
Las listas con viñetas funcionan bien para requisitos, pasos y puntos destacados de características. Las tablas son excelentes para comparaciones porque preservan la estructura.
| Plan | Mejor para | Límite clave |
|---|---|---|
| Starter | Probarlo | 1 proyecto |
| Team | Colaboración | 10 proyectos |
Una pequeña sección de FAQ con respuestas directas y completas mejora la extractabilidad:
P: ¿Sois compatibles con cargas CSV?
R: Sí—CSV de hasta 50 MB por archivo.
Cierra las páginas clave con bloques de navegación para que tanto usuarios como crawlers puedan seguir rutas basadas en la intención:
Los crawlers de IA no siempre se comportan como un navegador completo. Muchos pueden obtener y leer HTML crudo de inmediato, pero tienen dificultades (o simplemente omiten) la ejecución de JavaScript, esperar llamadas API y ensamblar la página tras la hidratación. Si tu contenido clave solo aparece después del renderizado en el cliente, corres el riesgo de ser “invisible” para sistemas que hacen indexación LLM.
Con una página HTML tradicional, el crawler descarga el documento y puede extraer encabezados, párrafos, enlaces y metadatos de inmediato.
Con una página muy dependiente de JS, la primera respuesta puede ser una carcasa vacía (unos pocos divs y scripts). El texto significativo aparece solo después de que se ejecuten los scripts, carguen los datos y se rendericen los componentes. Ese segundo paso es donde cae la cobertura: algunos crawlers no ejecutan scripts; otros los ejecutan con timeouts o soporte parcial.
Para las páginas que quieres indexar—descripciones de producto, precios, FAQs, docs—prefiere:
El objetivo no es “nada de JavaScript”. Es HTML significativo primero, JS después.
Pestañas, acordeones y controles de “leer más” están bien si el texto está en el DOM. El problema surge cuando el contenido de la pestaña se obtiene solo tras un clic o se inyecta después mediante una petición cliente. Si ese contenido importa para el descubrimiento por IA, inclúyelo en el HTML inicial y usa CSS/ARIA para controlar la visibilidad.
Usa estas comprobaciones:
Si tus encabezados, copia principal, enlaces internos o respuestas de FAQ aparecen solo en Inspeccionar elemento pero no en Ver fuente, trátalo como un riesgo de renderizado y mueve ese contenido al output renderizado por servidor.
Los crawlers de IA y los bots de búsqueda tradicionales necesitan reglas de acceso claras y consistentes. Si por error bloqueas contenido importante—o permites que crawlers accedan a áreas privadas o “desordenadas”—puedes malgastar presupuesto de rastreo y contaminar lo que se indexa.
Usa robots.txt para reglas amplias: qué carpetas enteras (o patrones de URL) deben rastrearse o evitarse.
Una línea base práctica:
/admin/, /account/, resultados de búsqueda internos o URLs con muchos parámetros que generan combinaciones casi infinitas.Ejemplo:
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /account/
Disallow: /internal-search/
Sitemap: /sitemap.xml
Importante: bloquear con robots.txt impide el rastreo, pero no garantiza que una URL no aparezca en un índice si se referencia desde otro sitio. Para control de indexación, usa directivas a nivel de página.
Usa meta name=\"robots\" en páginas HTML y X-Robots-Tag en cabeceras para archivos no HTML (PDFs, feeds, exportaciones generadas).
Patrones comunes:
noindex,follow para que los enlaces sigan pasando pero la página quede fuera de índices.noindex—protege con autenticación y considera además bloquear el rastreo.noindex más canonicalización adecuada (más adelante se cubre).Documenta y aplica reglas por entorno:
noindex global (la cabecera es la forma más fácil) para evitar indexación accidental.Si tus controles de acceso afectan datos de usuarios, asegúrate de que la política visible al usuario coincida con la realidad (ver /privacy y /terms cuando proceda).
Si quieres que los sistemas de IA (y los crawlers) entiendan y citen tus páginas de forma fiable, debes reducir situaciones de “mismo contenido, muchas URLs”. Los duplicados malgastan presupuesto de rastreo, dividen señales y pueden provocar que se indexe o cite la versión incorrecta de una página.
Apunta a URLs que permanezcan válidas durante años. Evita exponer parámetros innecesarios como IDs de sesión, opciones de ordenación o códigos de seguimiento en URLs indexables (por ejemplo: ?utm_source=..., ?sort=price, ?ref=). Si los parámetros son necesarios para funcionalidad (filtros, paginación, búsqueda interna), asegúrate de que la versión “principal” siga siendo accesible en una URL estable y limpia.
Las URLs estables mejoran las citas a largo plazo: cuando un LLM aprende o almacena una referencia, es más probable que siga apuntando a la misma página si tu estructura de URL no cambia en cada rediseño.
Añade un \u003clink rel=\"canonical\"\u003e en páginas donde se esperan duplicados:
Las canonical deben apuntar a la URL preferida e indexable (y, idealmente, esa URL canónica debería devolver un 200).
Cuando una página se mueve permanentemente, usa una redirección 301. Evita cadenas de redirección (A → B → C) y bucles; ralentizan a los crawlers y pueden provocar indexación parcial. Redirige las URLs antiguas directamente al destino final y mantén las redirecciones consistentes entre HTTP/HTTPS y www/non-www.
Implementa hreflang solo cuando tengas equivalentes localizados genuinos (no solo fragmentos traducidos). Un hreflang incorrecto puede crear confusión sobre qué página debe citarse para qué audiencia.
Los sitemaps y los enlaces internos son tu “sistema de entrega” para el descubrimiento: dicen a los crawlers qué existe, qué importa y qué debe ignorarse. Para crawlers de IA e indexación LLM, el objetivo es simple—haz que tus mejores URLs limpias sean fáciles de encontrar y difíciles de pasar por alto.
Tu sitemap debe incluir solo URLs canónicas e indexables. Si una página está bloqueada por robots.txt, marcada noindex, redirigida o no es la versión canónica, no pertenece al sitemap. Esto mantiene el presupuesto de rastreo enfocado y reduce la posibilidad de que un LLM capture una versión duplicada o desactualizada.
Sé consistente con los formatos de URL (trailing slash, minúsculas, HTTPS) para que el sitemap refleje tus reglas canónicas.
Si tienes muchas URLs, divídelas en múltiples archivos sitemap (límite común: 50,000 URLs por archivo) y publica un índice de sitemaps que liste cada sitemap. Organiza por tipo de contenido cuando ayude, p.ej.:
/sitemaps/pages.xml/sitemaps/blog.xml/sitemaps/docs.xmlEsto facilita el mantenimiento y te ayuda a monitorizar qué se está descubriendo.
lastmod como señal de confianza, no como timestamp de despliegueActualiza lastmod con cuidado—solo cuando la página cambie de forma significativa (contenido, precios, políticas, metadatos clave). Si cada URL se actualiza en cada despliegue, los crawlers aprenden a ignorar el campo y las actualizaciones realmente importantes pueden revisarse más tarde de lo que deseas.
Una estructura hub-and-spoke ayuda tanto a usuarios como a máquinas. Crea hubs (páginas de categoría, producto o tema) que enlacen a las “spokes” más importantes y asegúrate de que cada spoke enlace de vuelta a su hub. Añade enlaces contextuales en el texto, no solo en menús.
Si publicas contenido educativo, mantiene obvios tus puntos de entrada principales—envía a los usuarios a /blog para artículos y a /docs para material de referencia más profundo.
Los datos estructurados son una forma de etiquetar qué es una página (un artículo, producto, FAQ, organización) en un formato que las máquinas pueden leer con fiabilidad. Los motores de búsqueda y los sistemas de IA no tienen que adivinar qué texto es el título, quién lo escribió o cuál es la entidad principal—pueden parsearlo directamente.
Usa tipos de Schema.org que coincidan con tu contenido:
Elige un tipo principal por página y luego añade propiedades de soporte (por ejemplo, un Article puede referenciar una Organization como publicador).
Los crawlers y motores comparan los datos estructurados con la página visible. Si tu marcado afirma un FAQ que no está realmente en la página, o lista un autor que no se muestra, creas confusión y riesgo de que el marcado sea ignorado.
Para páginas de contenido, incluye author además de datePublished y dateModified cuando sean reales y significativas. Esto deja la frescura y la responsabilidad más claras—dos cosas que los LLM suelen buscar al decidir qué confiar.
Si tienes perfiles oficiales, añade enlaces sameAs (p.ej., perfiles sociales verificados de tu empresa) en tu schema de Organization.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Build a Website Ready for AI Crawlers and LLM Indexing",
"author": { "@type": "Person", "name": "Jane Doe" },
"datePublished": "2025-01-10",
"dateModified": "2025-02-02",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Acme",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme"]
}
}
Finalmente, valida con herramientas habituales (Rich Results Test de Google, Schema Markup Validator). Corrige errores y trata las advertencias de forma pragmática: prioriza las relacionadas con tu tipo elegido y las propiedades clave (título, autor, fechas, info de producto).
Un llms.txt es una pequeña “ficha” legible por humanos para tu sitio que apunta a los crawlers centrados en modelos de lenguaje (y a las personas que los configuran) hacia los puntos de entrada más importantes: tus docs, páginas clave de producto y cualquier material de referencia que explique tu terminología.
No es un estándar con comportamiento garantizado para todos los crawlers, y no debe usarse como sustituto de sitemaps, canonicals o controles de robots. Piénsalo como un atajo útil para descubrimiento y contexto.
Ponlo en la raíz del sitio para que sea fácil de encontrar:
/llms.txtLa idea es la misma que robots.txt: ubicación predecible, fetch rápido.
Mantenlo corto y curado. Buenos candidatos:
También considera añadir breves notas de estilo que reduzcan la ambigüedad (por ejemplo, “Llamamos a los clientes ‘workspaces’ en nuestra UI”). Evita texto de marketing extenso, volcados completos de URLs o cualquier cosa que entre en conflicto con tus URLs canónicas.
Aquí hay un ejemplo simple:
# llms.txt
# Purpose: curated entry points for understanding and navigating this site.
## Key pages
- / (Homepage)
- /pricing
- /docs
- /docs/getting-started
- /docs/api
- /blog
## Terminology and style
- Prefer “workspace” over “account”.
- Product name is “Acme Cloud” (capitalized).
- API objects: “Project”, “User”, “Token”.
## Policies
- /terms
- /privacy
La consistencia importa más que el volumen:
robots.txt (crea señales contradictorias).Una rutina práctica y manejable:
llms.txt y confirma que sigue siendo el mejor punto de entrada.llms.txt cuando actualices tu sitemap o cambies canonicals.Bien hecho, llms.txt se mantiene pequeño, preciso y realmente útil—sin prometer cómo actuará ningún crawler en particular.
Los crawlers (incluidos los orientados a IA) se comportan mucho como usuarios impacientes: si tu sitio es lento o poco fiable, fetcharán menos páginas, reintentarán menos y actualizarán su índice con menos frecuencia. Un buen rendimiento y respuestas de servidor fiables aumentan las probabilidades de que tu contenido se descubra, vuelva a rastrear y se mantenga actualizado.
Si tu servidor falla con frecuencia o devuelve errores, un crawler puede retroceder automáticamente. Eso significa que las páginas nuevas pueden tardar más en aparecer y las actualizaciones pueden no reflejarse rápidamente.
Apunta a una disponibilidad estable y tiempos de respuesta predecibles durante horas punta—no solo excelentes puntuaciones en laboratorio.
Time to First Byte (TTFB) es una señal fuerte de salud del servidor. Algunos arreglos de alto impacto:
Aunque los crawlers no “ven” imágenes como las personas, los archivos grandes siguen consumiendo tiempo y ancho de banda de rastreo.
Los crawlers confían en los códigos de estado para decidir qué conservar y qué descartar:
Si el texto principal del artículo requiere autenticación, muchos crawlers indexarán solo la carcasa. Mantén el acceso de lectura principal público o proporciona un preview rastreable que incluya el contenido clave.
Protege tu sitio del abuso, pero evita bloqueos contundentes. Prefiere:
Retry-AfterEsto mantiene tu sitio seguro y permite que los crawlers responsables hagan su trabajo.
E‑E‑A‑T no exige grandes pretensiones ni insignias lujosas. Para crawlers de IA y LLM, en su mayoría significa que tu sitio es claro sobre quién escribió algo, de dónde vienen los hechos y quién es responsable de mantenerlo.
Cuando afirmes un hecho, adjunta la fuente lo más cerca posible de la afirmación. Prioriza referencias primarias y oficiales (leyes, organismos estándares, docs de proveedores, artículos revisados) sobre resúmenes de segunda mano.
Por ejemplo, si mencionas comportamiento de datos estructurados, cita la documentación de Google (“Google Search Central — Structured Data”) y, cuando proceda, las definiciones de schema (“Schema.org vocabulary”). Si hablas de directivas robots, referencia estándares y docs de crawler oficiales (p.ej., “RFC 9309: Robots Exclusion Protocol”). Incluso si no enlazas en cada mención, incluye suficiente detalle para que un lector encuentre el documento exacto.
Añade una firma de autor con una biografía corta, credenciales y de qué es responsable el autor. Luego haz la propiedad explícita:
Evita lenguaje tipo “mejor” y “garantizado”. En su lugar, describe qué probaste, qué cambió y cuáles son los límites. Añade notas de actualización al principio o final de páginas clave (p.ej., “Actualizado 2025‑12‑10: aclarado manejo de canonicals para redirecciones”). Esto crea una traza de mantenimiento que humanos y máquinas pueden interpretar.
Define tus términos clave una vez y úsalo consistentemente en todo el sitio (p.ej., “AI crawler”, “LLM indexing”, “rendered HTML”). Un glosario ligero (p.ej., /glossary) reduce la ambigüedad y hace que tu contenido sea más fácil de resumir con precisión.
Un sitio listo para IA no es un proyecto único. Cambios pequeños—como una actualización del CMS, una nueva redirección o un rediseño de navegación—pueden romper silenciosamente el descubrimiento y la indexación. Una rutina simple de pruebas evita que adivines cuando el tráfico o la visibilidad cambien.
Empieza por lo básico: controla errores de rastreo, cobertura de índice y tus páginas más enlazadas. Si los crawlers no pueden obtener URLs clave (timeouts, 404s, recursos bloqueados), la indexación LLM tiende a degradarse rápidamente.
También monitoriza:
Tras lanzamientos (incluso “pequeños”), revisa qué cambió:
Una auditoría de 15 minutos post-release suele detectar problemas antes de que se conviertan en pérdidas de visibilidad a largo plazo.
Elige un puñado de páginas de alto valor y prueba cómo las resumen herramientas de IA o scripts internos de summarization. Observa:
Si los resúmenes son vagos, la solución suele ser editorial: H2/H3 más firmes, primeros párrafos más claros y terminología más explícita.
Convierte lo que aprendes en una checklist periódica y asigna un responsable (un nombre real, no “marketing”). Manténla viva y accionable—y enlaza la versión más reciente internamente para que todo el equipo use la misma guía. Publica una referencia ligera como /blog/ai-seo-checklist y actualízala a medida que tu sitio y herramientas evolucionen.
Si tu equipo hace despliegues rápidos (especialmente con desarrollo asistido por IA), considera añadir comprobaciones de “AI readiness” directamente en tu flujo de build/release: plantillas que siempre produzcan etiquetas canonical, campos consistentes de autor/fecha y contenido principal renderizado por servidor. Plataformas como Koder.ai pueden ayudar aquí haciendo que esos valores por defecto sean repetibles en nuevas páginas React y superficies de la app—y permitiéndote iterar vía planning mode, snapshot y rollback cuando un cambio afecte accidentalmente a la rastreabilidad.
Pequeñas mejoras constantes se acumulan: menos fallos de rastreo, indexación más limpia y contenido más fácil de entender para personas y máquinas.
Significa que tu sitio es fácil para los sistemas automatizados de descubrir, analizar y reutilizar con precisión.
En la práctica, se traduce en URLs rastreables, estructura HTML limpia, atribución clara (autor/fecha/fuentes) y contenido escrito en fragmentos autocontenidos que los sistemas de recuperación pueden emparejar con preguntas específicas.
No de forma fiable. Los distintos proveedores rastrean en calendarios diferentes, siguen políticas distintas y puede que ni te rastreen.
Concéntrate en lo que puedes controlar: haz que tus páginas sean accesibles, inequívocas, rápidas de recuperar y fáciles de atribuir para que, si se usan, se usen correctamente.
Apuesta por HTML significativo en la respuesta inicial.
Usa SSR/SSG/representación híbrida para las páginas importantes (precios, docs, FAQs). Luego añade JavaScript para la interactividad. Si el texto principal aparece solo tras la hidratación o llamadas API, muchos crawlers lo perderán.
Compara:
Si los encabezados clave, el texto principal, los enlaces o las FAQs aparecen solo en Inspeccionar elemento, mueve ese contenido al HTML renderizado por el servidor.
Usa robots.txt para reglas amplias de rastreo (por ejemplo, bloquear /admin/), y meta robots / X-Robots-Tag para decisiones de indexación por página o archivo.
Un patrón común es noindex,follow para páginas utilitarias y autenticación (no solo ) para áreas privadas.
Usa una URL canónica estable e indexable para cada contenido.
rel=\"canonical\" donde se esperan duplicados (filtros, parámetros, variantes).Esto reduce señales partidas y hace las citas más consistentes a lo largo del tiempo.
Incluye solo URLs canónicas e indexables.
Excluye URLs que redirigen, que estén marcadas noindex, bloqueadas por robots.txt o que sean duplicados no canónicos. Mantén formatos consistentes (HTTPS, reglas de slash, minúsculas) y usa lastmod solo cuando el contenido cambie de forma significativa.
Considéralo una “ficha” curada que apunta a tus mejores puntos de entrada (hubs de docs, getting started, glosario, políticas).
Mantenlo corto; lista solo URLs que quieras que se descubran y citen, y confirma que cada enlace devuelve 200 con el canonical correcto. No lo uses como sustituto de sitemaps, canonicals o directivas de robots.
Escribe las páginas para que los fragmentos puedan valer por sí mismos:
Esto mejora la precisión de la recuperación y reduce resúmenes incorrectos.
Añade y mantén señales de confianza visibles:
datePublished y dateModified significativosEstas pistas hacen la atribución y la citación más fiables para crawlers y usuarios.
noindex