Cómo hacer que ChatGPT recomiende mi empresa: guía práctica de GEO

Para que ChatGPT recomiende tu empresa hacen falta dos cosas: que el asistente pueda recuperar una página tuya cuando alguien pregunta por tu servicio, y que esa página contenga un fragmento corto, autónomo y verificable que le resulte fácil de citar. No es posicionamiento clásico: en una respuesta de IA no hay diez enlaces azules, hay tres o cuatro fuentes recuperadas y resumidas, y el resto no existe para ese usuario.

"Cómo hacer que ChatGPT recomiende mi empresa" es hoy una búsqueda literal de dueños de negocio, y casi todo lo que se publica mezcla consejos útiles con rituales sin evidencia. Esta guía separa una cosa de la otra. Si además estás eligiendo software, el contexto está en la guía de herramientas de IA para empresas.

Por qué ChatGPT recomienda a unas empresas y no a otras

Un modelo de lenguaje no ordena resultados: recupera fragmentos y los resume. Recomienda a la empresa que aparece en las fuentes que consigue recuperar, descrita de forma clara y consistente, y con datos que puede verificar. Por eso a veces cita a una web modesta y bien estructurada antes que a una web preciosa cuyo texto no se puede extraer en trozos que se sostengan solos.

La diferencia con Google es de mecanismo. Un buscador ordena documentos y te los enseña; un asistente recupera pasajes, los combina y escribe una respuesta nueva. Tu página no compite por un puesto: compite por ser el trozo de texto más útil al construir el párrafo. Hay tres vías para llegar hasta ahí.

La primera vía es la más subestimada: si tu empresa solo existe en tu dominio, un modelo que responda sin buscar no tiene de dónde sacarte. La tercera es la más sobreestimada: sirve para cerrar, no para que te descubran.

¿Cuál es la diferencia entre SEO y GEO?

El SEO busca que tu página ocupe un puesto en una lista de resultados. El GEO (generative engine optimization) busca que tu contenido sea recuperado y citado dentro de una respuesta escrita por un modelo. Comparten la base técnica: si Google no puede rastrear ni renderizar tu web, ningún asistente te encontrará. Cambia el objetivo: el SEO optimiza páginas, el GEO optimiza pasajes y entidades.

Estructura citable: cómo se escribe una página que un modelo puede copiar

Una página citable responde la pregunta del encabezado en el primer párrafo, en 40 a 60 palabras, con una frase que tiene sentido aunque la arranques del artículo. Debajo puede venir todo el matiz que quieras. Ese bloque corto es lo que un asistente puede copiar entero sin reescribirlo, y es la diferencia entre ser fuente y ser ruido de fondo.

Este artículo aplica esa regla bajo cada encabezado, así que puedes comprobarla mientras lees. Cuatro decisiones de formato hacen el resto:

Encabezados que son preguntas. "¿Sirve de algo el llms.txt?" se parece a lo que alguien escribe en un chat; "Consideraciones sobre indexación semántica" no se parece a nada que nadie pregunte nunca.

Definiciones autocontenidas. Nada de "esta técnica, como veíamos antes": los pronombres y las referencias internas convierten un párrafo perfecto en un fragmento inservible fuera de contexto.

Tablas de verdad. Una tabla en HTML semántico se extrae con una fidelidad que ningún párrafo alcanza: cada fila es una unidad de significado con columnas etiquetadas. Convertida en imagen, no existe para el modelo.

Datos con fuente y año dentro de la frase. Un modelo que recupera "el 78% de las organizaciones, según el AI Index 2025 de Stanford" puede citarlo; uno que recupera "el 78% de las organizaciones" no sabe de dónde sale y lo descarta.

Consistencia de entidad: por qué debes nombrarte siempre igual

Un modelo agrupa lo que sabe de ti alrededor de una entidad: un nombre, un descriptor y unos atributos. Si en tu web eres "Godius", en LinkedIn "Godius Consulting", en la factura "Navarro Boned SL" y en el directorio "Godius Agencia IA", estás repartiendo tu reputación entre cuatro entidades que compiten entre sí. Ninguna acumula señal suficiente para ser recomendada.

La regla es aburrida y funciona: un nombre exacto, un descriptor de una línea, y ambos repetidos sin variación en tu web, tu schema, tus perfiles y donde te citen. En Godius el descriptor es siempre el mismo, "consultoría de inteligencia artificial aplicada a empresas reales", y vive igual en Sobre Godius, en el marcado estructurado y en el llms.txt.

Tres piezas técnicas sostienen esa consistencia:

1. Schema Organization con sameAs. El campo sameAs es la lista de perfiles que son tú: LinkedIn, tu ficha de Google Business, tu entrada de Wikidata si la tienes. Dice de forma explícita que todo eso es la misma entidad.
2. NAP idéntico en todas partes. Nombre, dirección y teléfono escritos carácter a carácter igual. Una abreviatura distinta en una calle basta para que un sistema de consolidación dude.
3. Desambiguación si tu nombre choca. Godius es también un videojuego MMO, así que el llms.txt del sitio incluye una nota que lo aclara. Cuesta una línea y evita que un modelo mezcle dos entidades.

Ese tercer punto se descubre con la prueba obvia y desagradable: preguntar a cuatro asistentes "¿qué es [tu marca]?" y leer la respuesta sin defenderte. Si te confunden con otra cosa, ese es tu primer problema de GEO.

Lo que dicen de ti fuera de tu web pesa más de lo que crees

Las menciones de tu marca en sitios que no controlas son la señal más fuerte que existe hoy para la visibilidad en respuestas de IA. En un análisis de Ahrefs sobre 75.000 marcas publicado en mayo de 2025, las menciones de marca en la web mostraron una correlación de 0,664 con la visibilidad en los AI Overviews de Google, frente a 0,326 del Domain Rating y solo 0,218 del número de backlinks.

Conviene leerlo con rigor: es correlación, no causalidad, y mide AI Overviews de Google, no ChatGPT. Aun así encaja con el mecanismo: un modelo aprende quién eres por cuántas veces aparece tu nombre en el contexto correcto, no por cuántos enlaces apuntan a tu dominio. Un enlace señala autoridad; una mención repetida señala identidad.

Esto es lo que suele mover la aguja fuera de tu dominio:

• Wikidata. Base de datos abierta y muy reutilizada por sistemas de conocimiento. Un elemento correcto con tu nombre, descriptor, sector y web es de las intervenciones más baratas que existen. No fuerces la entrada si no cumples los criterios de notabilidad.
• Directorios sectoriales reales. No granjas de enlaces: los que tu cliente consultaría de verdad, los de tu colegio profesional o tu cámara de comercio.
• Ficha de Google Business. Con local o zona de servicio, es lo que más rápido consolida nombre, categoría y ubicación.
• Menciones de terceros. Un caso publicado en la web del cliente, una entrevista, una charla con página propia, una respuesta útil en un foro. Las más lentas y las que más pesan.

Nada de esto es un truco: te recomienda quien te conoce, y un modelo solo te conoce si el mundo ya hablaba de ti.

¿Sirve de algo el archivo llms.txt?

A día de hoy no hay evidencia pública de que los grandes asistentes lean llms.txt para decidir a quién citan. Es una propuesta abierta de Jeremy Howard publicada el 3 de septiembre de 2024, no un estándar adoptado por la industria, y Google ha declarado que no lo utiliza. Publicarlo cuesta poco; venderlo como palanca de visibilidad es faltar a la verdad.

El propio llmstxt.org se define como "una propuesta para estandarizar el uso de un archivo /llms.txt". Google, por su parte: John Mueller lo comparó con la vieja meta keywords y señaló que lleva tiempo existiendo sin que ningún sistema de IA lo use, según recogió Search Engine Journal. Su consejo fue honesto y poco vendible: créalo el día que una plataforma que te trae clientes se queje de que le falta.

¿Por qué el sitio de Godius tiene uno, entonces? Por dos motivos que no son de posicionamiento: lo genera el build a partir del contenido real, así que mantenerlo cuesta cero, y escribirlo obliga a fijar en una página el descriptor de la empresa, los servicios y el índice de temas. No le atribuimos ningún resultado.

robots.txt y los bots de IA: el error que casi todos cometen

Aquí está la corrección más útil de este artículo: si tu grupo User-agent: * ya incluye Allow: /, los rastreadores de IA ya te rastrean. Listar GPTBot, ClaudeBot o PerplexityBot en tu robots.txt no desbloquea nada, porque nunca estuvieron bloqueados. Y hay dos tokens, Google-Extended y Applebot-Extended, que ni siquiera controlan el rastreo: solo prohíben el uso en entrenamiento.

Lo dice la documentación de cada fabricante, que conviene leer en lugar de repetir lo que circula por LinkedIn. Google documenta que "Google-Extended no tiene una cadena de user agent de HTTP separada" y que "el token de robots.txt se usa con capacidad de control", y añade que no afecta a la inclusión en la Búsqueda ni es señal de ranking (Google Search Central, 2026). Apple dice lo mismo del suyo: aunque prohíbas Applebot-Extended, "las instrucciones de tu sitio pueden seguir permitiendo que Applebot rastree tus páginas" (Apple, 2026).

Fuentes: documentación oficial de OpenAI, Anthropic, Google y Apple, consultada en agosto de 2026.

La consecuencia es incómoda para quien vende auditorías: la línea de robots.txt que casi nadie revisa no es la de los bots de IA, es la que bloquea los recursos del sitio. En godius.io había un Disallow: /_next/ heredado que impedía a Googlebot descargar el único CSS y todo el JavaScript, es decir, renderizar la página. Ese era el fallo grave, y no tenía que ver con listar a GPTBot.

¿Tiene sentido enumerar los bots de IA, entonces? Sí, por dos razones honestas: documenta tu intención para quien lea el fichero después y te protege si alguien endurece el grupo *. No lo confundas con desbloquear algo. Y decide si permites el entrenamiento con criterio de negocio: si tu contenido es tu producto, bloquearlo puede tener sentido; si es tu marketing, te cierras la puerta que quieres cruzar.

Cómo medir si ChatGPT recomienda tu empresa

Se mide con una lista fija de prompts, ejecutada siempre igual y repetida en el tiempo. No hay Search Console para esto: las respuestas de un asistente no son reproducibles, cambian entre sesiones y dependen del historial del usuario. Por eso el método tiene que ser rígido a propósito, con la misma redacción, sin memoria activa y con registro de cada respuesta completa.

El protocolo que usamos tiene ocho pasos y no exige comprar herramientas:

1. Escribe 20 o 30 prompts que haría un cliente real. Cuatro tipos: genéricos ("mejor agencia de automatización con IA en Madrid"), comparativos, de problema ("mi automatización de Make dejó de funcionar, ¿a quién acudo?") y de marca.
2. Congela la lista y su redacción exacta. Cambiar una palabra cambia la respuesta y arruina la comparación entre meses.
3. Ejecuta en sesión limpia. Sin historial, sin memoria y sin haber visitado tu web antes. Si no, te estás midiendo a ti mismo.
4. Repite en cuatro asistentes. ChatGPT, Claude, Perplexity y el AI Mode de Google se comportan distinto: uno puede recomendarte y otro ni conocerte.
5. Anota tres cosas por prompt. Si te mencionan, en qué posición del listado y con qué URL te citan.
6. Guarda la respuesta entera con su fecha. Dentro de un mes no podrás reproducirla.
7. Repite el mismo día de cada mes. Importa la tendencia de tu tasa de mención, no una captura suelta.
8. Cruza con tus logs y tu analítica. Busca GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot y PerplexityBot en los logs, y las visitas referidas desde chatgpt.com, claude.ai o perplexity.ai.

Un aviso sobre el paso 8, porque evita una decepción cara: que te rastreen no significa que te traigan visitas. Cloudflare midió en la semana del 19 al 26 de junio de 2025 unas 70.900 peticiones de página HTML por cada visita referida en el caso de Anthropic, y advierte que la cifra puede estar sobreestimada porque el tráfico de la app nativa de Claude no envía cabecera Referer (Cloudflare, 2025). Si tu único indicador es el tráfico referido, concluirás que nada funciona aunque estés apareciendo.

Esto es lo que aplicamos en nuestro sitio y en proyectos como Ibiza Wedding Content, donde el trabajo es posicionamiento en Google y dentro de las respuestas de la IA a la vez. La lección más repetida no es técnica: las páginas que responden preguntas concretas y estrechas se citan mucho más que las páginas de servicio genéricas, por bien escritas que estén. Para ver cómo encaja en el resto de tu adopción, la guía de tendencias de IA para empresas da el mapa completo.

Puedes recorrer los ocho pasos por tu cuenta con esta guía y una hoja de cálculo. Y si prefieres que el diagnóstico lo haga alguien que ya lo aplica en producción, eso es parte del servicio de web, SEO y GEO de Godius: primero medimos qué contesta hoy la IA sobre ti, después decidimos qué tocar.