Cómo crear landing pages legibles por IA: Guía paso a paso

Ilustración — Image Source: statics.mylandingpages.co

Una landing “legible por IA” no es solo SEO bien hecho. Es una página diseñada para que los modelos que sintetizan respuestas (Google AI Overviews, Bing Copilot, Perplexity o ChatGPT con navegación) entiendan tu propuesta, extraigan fragmentos con precisión y, cuando corresponde, te citen como fuente. Aquí va una guía práctica, sin humo, para construirlas de forma repetible.

Qué significa “legible por IA” (definición operativa)

En la práctica, una página legible por IA cumple tres condiciones:

Interpretabilidad: estructura semántica clara (H1/H2/H3, párrafos enfocados) y términos definidos sin ambigüedad.
Extractabilidad: respuestas, listas y tablas listas para copiar/pegar por un motor de síntesis; datos estructurados alineados con el contenido visible.
Citabilidad: señales de autoridad y confianza (E‑E‑A‑T) que hacen que el motor prefiera mostrarte como referencia frente a alternativas de igual calidad.

Para esta guía partimos de fundamentos públicos. Para sitemaps y descubrimiento, la referencia es la documentación de Google: ver la guía oficial para crear y enviar un sitemap (Search Central, actualizada de forma continua). Para control de rastreo, apoyarse en la introducción a robots.txt (Search Central).

Preparación técnica esencial: que te encuentren y te entiendan

Empieza por lo básico que a menudo rompe todo lo demás: robots.txt, sitemap y canónicas. Declara tu sitemap en robots.txt, no bloquees landings que quieras indexar y mantén canónicas coherentes con lo que envías en el sitemap. URLs limpias y consistentes ayudan a reducir duplicidades y a clarificar la entidad de la página. Un patrón mínimo de robots.txt podría ser:

# Declarar sitemap y permitir rastreo
    Sitemap: https://www.ejemplo.com/sitemap.xml
    User-agent: *
    Disallow:
    
    # Bloquear solo lo realmente privado
    # User-agent: *
    # Disallow: /privado/

Sobre sitemaps: usa solo URLs canónicas que quieras indexar, incluye lastmod realista y evita variantes no indexables. Google reconoce múltiples sitemaps e índices; cuando tu sitio escala, separarlos por tipo (páginas, imágenes, internacionalización) facilita el control. Evita confiar en changefreq/priority (Google no los usa). Todo esto está recogido en la página de sitemaps de Search Central.

Si necesitas excluir una landing de resultados, no la bloquees con robots.txt: usa un meta robots "noindex" en la página para que el bot pueda verla y respetar la directiva, como explica la guía de robots.txt de Google.

Datos estructurados que sí aportan (2025): qué marcar y cómo

Los rich results han cambiado, pero el valor del marcado como pista semántica se mantiene. En 2024 Google limitó los rich results de FAQPage a sitios “bien conocidos” y retiró HowTo; aun así, el marcado que alinea tu contenido con entidades y jerarquía sigue siendo útil. Consulta la visión general de datos estructurados y, cuando necesites contexto de cambios, las notas de Search updates.

Señales recomendadas para landings:

Organization (logo + sameAs) para identidad y coherencia de entidad.
BreadcrumbList para jerarquía.
Product/Offer/AggregateRating cuando la landing es comercial y cumples políticas.
FAQPage solo si las preguntas son visibles y útiles; no esperes rich results por defecto.

Ejemplos mínimos en JSON‑LD (mantén el marcado fiel a lo que se ve en la página):

{
      "@context": "https://schema.org",
      "@type": "Organization",
      "name": "Marca Ejemplo",
      "url": "https://www.ejemplo.com",
      "logo": "https://www.ejemplo.com/static/logo.png",
      "sameAs": [
        "https://www.linkedin.com/company/marca-ejemplo/"
      ]
    }

{
      "@context": "https://schema.org",
      "@type": "BreadcrumbList",
      "itemListElement": [
        {"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Inicio", "item": "https://www.ejemplo.com/"},
        {"@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Producto", "item": "https://www.ejemplo.com/producto/"}
      ]
    }

Valida siempre con el Rich Results Test de Google y corrige discrepancias entre el JSON‑LD y lo que ve el usuario.

Arquitectura de contenido LLM‑friendly: escribe para que te citen

Piensa en “bloques extractables”. Cada H2/H3 debe responder una pregunta o cubrir una sub‑tarea. Usa definiciones claras (una o dos frases), listas concisas cuando aporten claridad y, sobre todo, una sección breve de preguntas frecuentes que resuelva dudas reales. Si el tema se presta, una tabla comparativa ayuda a los motores a identificar valores concretos.

Para reforzar tu autoridad, visibiliza autoría y revisión, enlaza a fuentes primarias cuando cites datos y cuida la consistencia de tu entidad. Si necesitas reforzar señales de marca (por ejemplo, presencia de Wikipedia, perfiles coherentes), te puede interesar esta guía interna: Wikipedia y autoridad: por qué influye en la visibilidad en motores de IA.

Rendimiento y accesibilidad: calidad percibida por usuarios… y por IA

Core Web Vitals y accesibilidad no son “cosmética”: impactan la experiencia y, de rebote, la preferencia de selección. Google evalúa LCP, INP y CLS al percentil 75 de datos de campo; la explicación de umbrales y diagnóstico está en web.dev (Core Web Vitals). Para accesibilidad, el objetivo razonable es WCAG 2.2 AA según la W3C WAI.

A modo de recordatorio operativo, usa estos objetivos mínimos:

Métrica	Objetivo (p75)
LCP	≤ 2.5 s
INP	≤ 200 ms
CLS	≤ 0.1

Consejos rápidos: sirve HTML rápido (TTFB bajo), mueve recursos críticos arriba, retrasa lo no crítico, optimiza imágenes (formatos modernos, tamaños correctos), limita el JS a lo imprescindible y reserva espacio para medios/ads para no mover el layout.

Adaptación por plataforma: matices que marcan la diferencia

Google AI Overviews: no hay “schema mágico”. Funciona mejor con respuestas claras, fuentes primarias citadas, contenido que cubre la intención completa y señales de entidad coherentes (Organization, Breadcrumb). La citación es escasa y selectiva; la claridad y la autoridad decantan la balanza.
Bing Copilot: suele mostrar más citas visibles. Estructuras con listas/tablas y dominios fiables tienden a destacar. Documentación sobre rastreadores en ¿Qué crawlers usa Bing?.
Perplexity: prioriza citas en cada respuesta; valora listas, tablas y definiciones cortas con enlaces explícitos. Mantén tus fuentes externas claras para que “empaquen” bien.
ChatGPT con navegación: puede citar, pero la transparencia es irregular; estructura tus secciones para que un único bloque contenga pregunta y respuesta.

Si necesitas limitar ciertos rastreadores de IA (por ejemplo, para entrenamiento), recuerda que el cumplimiento de robots.txt depende de cada agente. La documentación pública de Google y Bing es estable; otras como OpenAI publican su enfoque y opt‑out, pero es materia en evolución. Prioriza controles por capa si tratas contenido sensible.

Validación y medición: cómo saber si ya eres “citable”

La verificación no es un acto único; es un proceso. Propongo este flujo simple de arranque:

En Google Search Console, envía el sitemap, valida que la URL esté indexada y revisa informes de resultados enriquecidos (logo, breadcrumb, producto). Analiza queries en forma de pregunta y entidades asociadas.
En PageSpeed Insights y Search Console, contrasta datos de campo de LCP/INP/CLS al p75; itera hasta que alcances los objetivos.
Haz verificaciones manuales en Bing Copilot, Perplexity y ChatGPT con prompts reales de tu público; captura pruebas (citas, URLs mostradas).
Consolida semanalmente cambios de contenido/UX/marcado y su posible relación con apariciones como cita.
Repite el circuito y documenta impacto por sprint (por ejemplo, cada 14 días).

Ejemplo práctico (monitorización centralizada): con Geneo puedes registrar menciones de marca detectadas en respuestas de IA (como Copilot o Perplexity), asociarlas a la URL de tu landing y seguir su evolución junto con sentimiento y enlaces citados. Divulgación: Geneo es nuestro producto.

Troubleshooting: por qué tu landing no aparece (y cómo arreglarla)

Marcado inconsistente o inexistente: alinea JSON‑LD con el contenido visible y valida con el Rich Results Test. Revisa errores/advertencias y corrige.
Bloqueos involuntarios: inspecciona robots.txt, X‑Robots‑Tag y meta robots. Nunca bloquees el rastreo de páginas que quieras excluir con noindex; el bot debe poder leerlas para obedecer la instrucción.
Canónicas equivocadas o sitemaps desfasados: tu sitemap debe listar solo canónicas indexables y con lastmod realista. Si tienes variantes por idioma, añade hreflang y/o xhtml:link en sitemaps.
Bajos CWV o mala accesibilidad: prioriza LCP e INP con optimización de recursos y eventos de interacción; pasa validaciones WCAG 2.2 AA con herramientas como Lighthouse/Axe y revisiones manuales.
Falta de señales de autoridad: trabaja referencias externas confiables y consistencia de entidad (Organization + sameAs, perfiles públicos, menciones en fuentes de prestigio). Como refuerzo conceptual, revisa el recurso sobre Wikipedia y autoridad en visibilidad de IA.
Ambigüedad en respuestas: añade definiciones en frases cortas, listas y tablas con valores concretos. Nombra secciones con preguntas (“Cómo…”, “Qué es…”) para facilitar la extracción.

Control de rastreadores de IA: cuándo abrir y cuándo cerrar

Si decides optar fuera del uso de tu contenido para entrenamiento o ciertos usos de IA, explicítalo y documenta excepciones. Ejemplo de robots.txt ampliado (recuerda: su cumplimiento puede variar por agente):

# Opt‑out de algunos bots de IA (según políticas públicas)
    User-agent: GPTBot
    Disallow: /
    User-agent: PerplexityBot
    Disallow: /
    User-agent: ClaudeBot
    Disallow: /
    
    # Permitir bots de búsqueda principales
    User-agent: Googlebot
    Allow: /
    User-agent: bingbot
    Allow: /
    
    # Declarar sitemap
    Sitemap: https://www.ejemplo.com/sitemap.xml

La lista oficial de rastreadores de Bing se puede consultar en su documentación para webmasters; para Google, los agentes están documentados en Search Central. Mantén una política de seguridad por capas (WAF, rate limiting) para rutas sensibles. Como referencia general de principios de uso y opt‑out, OpenAI publica su enfoque de datos e IA.

Cierre y próximos pasos

Publica tu landing con estructura clara y respuestas directas a preguntas reales.
Asegura el marcado mínimo (Organization, Breadcrumb; Product si aplica) y valida.
Logra los objetivos de LCP/INP/CLS y supera pruebas básicas de accesibilidad.
Verifica manualmente citación en Copilot/Perplexity/ChatGPT y documenta evidencias.
Repite el ciclo de mejora y compara cambios con apariciones como cita.

Si quieres centralizar si tus landings empiezan a ser citadas por motores de IA y relacionarlo con tus cambios técnicos/editoriales, Geneo puede ayudarte a monitorizarlo sin complicarte.

Referencias citadas en el texto: