¿Qué es AEO?
AEO (Answer Engine Optimization) consiste en hacer que una página sea fácil de leer, citar y atribuir para un sistema que responde preguntas directamente: ChatGPT, Perplexity, los AI Overviews de Google.
Premia la estructura sobre el volumen: una pregunta como titular, una respuesta completa en las dos primeras frases, hechos que se sostienen solos sin el resto de la página y marcado legible por máquinas. Una página puede posicionar bien en la búsqueda clásica y ser inútil para un motor de respuesta porque la respuesta está enterrada en el noveno párrafo.
¿Qué es GEO?
GEO (Generative Engine Optimization) trata de que te citen como fuente cuando un modelo genera una respuesta, no solo de ser rastreable.
La citación depende de cosas que el SEO clásico nunca midió: si tus afirmaciones son atribuibles a un autor con nombre, si tus datos se expresan de forma citable, si tu entidad está conectada a la web mediante referencias sameAs y si tu contenido es lo bastante reciente como para que un modelo confíe en él.
¿Esto sustituye al SEO?
No. El SEO clásico sigue siendo la base, y la mayoría de los problemas de visibilidad en IA son problemas de SEO de toda la vida con otro nombre.
La rastreabilidad, las etiquetas canónicas, el enlazado interno, los títulos, los datos estructurados y la velocidad siguen decidiendo si estás indexado siquiera, y los motores de respuesta se apoyan mucho en ese mismo índice. ProvenVisible puntúa SEO, AEO y GEO en paralelo para que veas cuándo un cambio ayuda a uno y perjudica a otro.
¿Qué es llms.txt?
llms.txt es un archivo de texto plano propuesto para la raíz de tu sitio que indica a los modelos de lenguaje qué páginas importan y de qué trata tu sitio.
Es una convención, no un estándar, y Google ha dicho que no lo usa. Por eso ProvenVisible lo puntúa como una señal de bajo peso: conviene tenerlo, no conviene reorganizar el sitio por él. ProvenVisible puede generar el archivo de forma determinista a partir de tus propias páginas.
¿Qué rastreadores de IA debería permitir?
Depende de si el rastreador alimenta un motor de respuesta que puede citarte o solo recopila datos de entrenamiento.
Son tratos distintos. Un rastreador que alimenta respuestas en vivo puede devolverte atribución y tráfico; uno de solo entrenamiento se lleva el contenido sin camino de vuelta. ProvenVisible reconoce 26 de estos agentes y los separa en esos dos grupos, para que tu decisión en robots.txt sea informada.
¿Cómo se mide la visibilidad en IA?
Preguntando a los motores lo que preguntan de verdad tus compradores y registrando si apareces, dónde y cómo te describen.
Eso produce cuota de voz frente a competidores concretos, un recuento de citas y sentimiento. Es muestreo, no censo, así que la lectura honesta es una tendencia a lo largo del tiempo, no un número suelto de un día concreto.
¿Por qué bajó mi puntuación tras una actualización?
Normalmente porque creció la cobertura: comprobaciones nuevas encontraron problemas reales que siempre estuvieron ahí pero no se medían.
Una puntuación solo es comparable cuando el método detrás está fijo. ProvenVisible mantiene la puntuación determinista y registra qué comprobaciones se ejecutaron, así que una caída puede atribuirse a que cambió tu sitio o a que cambió el método, nunca a que un modelo estuviera de otro humor.