SEO para LLM: guía de LLMO con pruebas en ChatGPT, Claude y Perplexity

El SEO para LLM (también llamado LLMO, Large Language Model Optimization, o posicionamiento en LLMs) consiste en que ChatGPT, Claude, Perplexity o el modo IA de Google te usen como fuente cuando responden. Funciona por capas, y el orden importa: primero, que la máquina pueda leer tu página; luego, que esa página esté en el índice del que tira cada asistente. Solo entonces cuenta tener la mejor respuesta a la pregunta concreta.

Para no repetir lo que ya cuenta todo el mundo, el 9 de octubre de 2026 un agente de IA hizo por encargo mío cuatro pruebas con esos asistentes, con preguntas reales del tema y todo apuntado (fecha, pregunta exacta, respuesta y captura). Dos ideas que se repiten mucho salieron bastante tocadas: que los asistentes siempre buscan en la web antes de responder y que solo citan a los grandes medios.

Resultados de las pruebas:

• Para preguntas de definición («¿qué es el SEO para LLM?», «¿GEO y SEO son lo mismo?») ChatGPT y Claude no buscaron en la web: respondieron de memoria y no citaron a nadie.
• Perplexity y el modo IA de Google citan sobre todo blogs de agencias, herramientas y hostings, de todos los tamaños: de HubSpot o Hostinger a agencias pequeñas. ChatGPT tira de documentación oficial y Claude, de blogs técnicos en inglés.
• Las fuentes cambian mucho entre una ejecución y otra en Claude y en el modo IA de Google, y casi nada en Perplexity.
• Al abrir una URL en directo, ChatGPT y Claude leen el HTML que entrega el servidor y no ejecutan JavaScript.
• Esta web recibió 14 visitas desde asistentes en 90 días, ninguna a esta guía en español. Perplexity no abrió en directo ninguna URL que no tuviera ya en su índice, ni de esta web ni de otras.

Última revisión: 9 de octubre de 2026.

Qué es el SEO para LLM y en qué se diferencia del GEO y el AEO

LLMO, GEO (Generative Engine Optimization) y AEO (Answer Engine Optimization) nombran casi lo mismo: técnicas SEO para aparecer en respuestas generadas por IA. La diferencia es más de etiqueta que de fondo. LLMO mira al modelo de lenguaje y GEO al buscador generativo, mientras que AEO viene de la época de los fragmentos destacados y las respuestas por voz. Hacer SEO en LLMs consiste en adaptar los fundamentos (rastreo, contenido útil, autoridad) a un entorno donde el usuario lee una respuesta redactada en lugar de una lista de enlaces. Lo desarrollo en ¿El GEO es SEO?.

Google lo dice igual en su guía para la búsqueda con IA generativa (actualizada en julio de 2026): para aparecer en AI Overviews y en el modo IA no hacen falta archivos especiales, marcado nuevo ni trocear el contenido, porque optimizar para esas funciones «sigue siendo SEO».

Si lo que buscas es el marco general de cómo usar modelos de lenguaje en tu trabajo diario (keyword research, auditorías, producción), la guía de SEO con IA cubre esa parte. Y si quieres posicionar un producto o servicio de IA, esa misma guía tiene una sección de SEO para productos de IA.

LLM vs. RAG: ¿qué cambia en el SEO?

Sin búsqueda, el modelo responde de memoria y no enlaza a nadie; con RAG, busca, recupera páginas y cita algunas, y ahí el posicionamiento en LLMs se parece mucho al SEO clásico. Cada caso se gana de una manera distinta.

Respuestas sin búsqueda (el modelo tira de memoria)

El modelo responde con lo que aprendió en su entrenamiento, congelado en una fecha de corte. Como no consulta la web, no enlaza a nadie. Para salir aquí, tu marca o tu explicación tenían que estar ya, y repetidas, en las fuentes que el modelo leyó antes de esa fecha, y eso se controla poco y tarde.

En las pruebas de esta guía, ChatGPT no buscó en 3 de 10 preguntas (la 1, la 6 y la 9) y Claude en 5 de 10 (la 1, la 2, la 6, la 8 y la 9): sobre todo conceptuales, aunque Claude tampoco buscó para una de «cómo medir». En ese tipo de pregunta pesa más lo que el modelo ya sabe que lo que posicionas hoy.

Respuestas con búsqueda (RAG)

El asistente lanza una búsqueda, recupera unas cuantas páginas y redacta la respuesta a partir de ellas, citando algunas. Es lo que se llama RAG (Retrieval-Augmented Generation). Perplexity y el modo IA de Google funcionaron así en las diez preguntas; ChatGPT y Claude, solo cuando decidieron que hacía falta.

Implicaciones para el SEO

Con búsqueda, el SEO clásico vuelve a mandar: si el buscador del asistente no te encuentra, el modelo no te puede citar. OpenAI explica en su documentación de rastreadores que una web que bloquee OAI-SearchBot no se mostrará en las respuestas de búsqueda de ChatGPT.

La diferencia está en la selección final. El modelo lee varias páginas y se queda con fragmentos, así que posicionar te mete en la lista de candidatas y la cita depende de que tu página tenga la respuesta clara y verificable. Por eso la optimización para LLM se parece más a escribir buenas respuestas que a perseguir una posición.

Cuatro pruebas hechas para esta guía (octubre de 2026)

Método

• Fecha: 9 de octubre de 2026, desde una conexión doméstica en España.
• Asistentes: ChatGPT (sin sesión, chat temporal, modo por defecto); Claude (mi cuenta, modo incógnito, modelo por defecto de la interfaz); Perplexity (sin sesión en seis preguntas y, cuando bloqueó el uso anónimo, con mi cuenta Pro en modo incógnito); el modo IA de Google (sin sesión, cookies rechazadas). Gemini (mi cuenta, conversación temporal) solo en la prueba de JavaScript.
• Registro: de cada consulta se guardó la pregunta exacta, si el asistente buscó en la web, las fuentes que mostró, el texto de la respuesta y una captura. En total, 77 respuestas registradas, de las que 69 son válidas (las otras 8 fueron bloqueos de Perplexity al uso sin cuenta).
• Ejecución: las consultas las lanzó un agente de IA (Claude Code) con un guion fijo y sin tocar las preguntas. Así nadie reformula sobre la marcha, y dentro de unos meses se puede repetir exactamente lo mismo.

Las diez preguntas fueron estas:

1. ¿Qué es el SEO para LLM?
2. ¿Qué es LLMO y en qué se diferencia del SEO tradicional?
3. ¿Cómo consigo que ChatGPT cite mi web?
4. ¿Cómo aparecer en las respuestas de Perplexity?
5. ¿Sirve de algo el archivo llms.txt?
6. ¿GEO y SEO son lo mismo?
7. ¿Los rastreadores de IA ejecutan JavaScript?
8. ¿Cómo medir si mi marca aparece en ChatGPT?
9. ¿Qué factores hacen que una IA cite una página web?
10. Mejores guías en español sobre SEO para inteligencia artificial

Prueba 1: ¿a quién citan los asistentes?

Cómo se cuenta: dominios distintos por respuesta en ChatGPT, Claude y Perplexity (en Perplexity, las fuentes que muestra su panel); nombres de fuente en el modo IA, que no deja ver las URL. Las respuestas sin búsqueda cuentan como 0.

• Sin búsqueda no hay citas. En las preguntas en las que ChatGPT y Claude no buscaron, dieron una respuesta correcta y genérica, sin una sola fuente.
• En Perplexity, la URL ya anuncia el tema. 90 de las 113 URL citadas por Perplexity (un 80 %) llevaban en la dirección términos de la pregunta («llms», «perplexity», «javascript»…). Había marcas grandes, como HubSpot, Hostinger o Kinsta, junto a agencias pequeñas como llmo.es o jfdigital.es: la autoridad de los dominios no se midió, pero el tamaño no impidió entrar. El modo IA, que no deja ver las URL, mezcló blogs de agencias con vídeos de YouTube, LinkedIn y Reddit.
• Esta web apareció una vez en las 60 respuestas válidas de las pruebas 1 y 2. Fue en Perplexity, con la pregunta 10: incluyó la guía de SEO con IA de esta web en su tabla de guías recomendadas en español. Esta guía de SEO para LLM no salió en ninguna respuesta. Esa consulta se hizo con mi cuenta en modo incógnito, que según Perplexity no usa el historial, pero no se puede descartar del todo cierta personalización.

Prueba 2: ¿responden igual dos veces?

La pregunta 3 («¿Cómo consigo que ChatGPT cite mi web?») se repitió cinco veces en cada asistente, siempre en conversaciones nuevas.

En el modo IA se cuentan nombres de fuente, y un vídeo que aparece por título y por canal cuenta una sola vez.

Lo de ChatGPT tiene su gracia: es estable porque, cuando le preguntas por sí mismo, te manda una y otra vez a la documentación de OpenAI. Perplexity devolvió las mismas diez fuentes las cinco veces, solo que en otro orden. Con Claude y con el modo IA de Google pasa lo contrario, cambian casi todas sus fuentes de una ejecución a otra, y una consulta suelta apenas dice nada de quién «gana» un tema.

Prueba 3: ¿ChatGPT y Claude renderizan JavaScript?

No. Al abrir una URL en directo, ChatGPT y Claude leyeron solo el HTML que entrega el servidor: lo que insertó JavaScript después no lo vieron, y lo que estaba dentro de una etiqueta noscript sí.

Para comprobarlo se montó una página de prueba en este dominio, sin indexar y fuera del sitemap, con códigos aleatorios colocados en sitios distintos:

Los códigos de JavaScript no aparecían escritos en el código fuente, para que nadie pudiera «leerlos» sin ejecutar el script. Un navegador normal veía los códigos 1, 3, 4 y 5. A cada asistente se le pidió lo mismo: abrir la URL y copiar literalmente todos los códigos que encontrara.

Ninguno de los dos devolvió el código escondido en el JSON-LD; lo más probable es que su herramienta de lectura descarte los scripts, como avisó el propio Claude. Gemini y el modo IA no leyeron una URL nueva que no estuviera en su índice. El fallo de Perplexity no dice nada sobre JavaScript ni sobre indexación (ver prueba 4). Y un límite de la prueba: mide la lectura en directo, no si el índice de búsqueda de cada asistente guarda contenido ya renderizado.

Coincide con el estudio de Vercel y MERJ (diciembre de 2024) sobre el tráfico real de rastreadores: los de OpenAI, Anthropic, Meta, ByteDance y Perplexity no renderizan JavaScript, aunque a veces descarguen los ficheros .js. Google es distinto: los AI Overviews y el modo IA salen de su índice, cuyo rastreador sí renderiza JavaScript, y Gemini usa la infraestructura de Googlebot.

Qué hacer con esto. Si tu contenido importante depende de JavaScript para mostrarse (una SPA en React, Vue o Angular sin renderizado en servidor, un bloque de precios que se carga después, unas FAQ que se pintan con un script), los asistentes que leen en directo no lo verán. Las soluciones son las de siempre en SEO técnico:

• SSR (Server-Side Rendering): el servidor entrega la página ya montada.
• SSG (Static Site Generation): las páginas se generan en HTML al publicar.
• ISR (Incremental Static Regeneration): páginas estáticas que se regeneran cuando cambian.

Para comprobarlo en tu web no necesitas herramientas: desactiva JavaScript en el navegador o mira el código fuente (no el inspector) y busca tu texto clave. Si no está, ChatGPT y Claude tampoco lo verán cuando abran la página.

Esta sección sustituye al artículo de 2024 sobre si ChatGPT y Claude renderizan JavaScript, ahora con una prueba propia.

Prueba 4: lo que dicen los datos de esta web

Las pruebas anteriores miran a los asistentes desde fuera. Esta mira desde dentro, con los datos de danielpajuelo.com:

• Google Analytics 4, 90 días (11 de julio a 8 de octubre de 2026): 14 visitas en el canal de asistentes de IA, de 959 en total (un 1,5 %). 13 llegaron desde ChatGPT y 1 desde Gemini. Ocho de las de ChatGPT entraron en la página Sobre mí: gente que pregunta por la persona, no por un tema. Esta guía en español no recibió ninguna; la de Gemini entró en su versión inglesa.
• Ahrefs: registra 8 citas del dominio en respuestas de IA, repartidas en 4 páginas, 7 de ellas en Perplexity y 1 en ChatGPT. Cero en AI Overviews, modo IA, Gemini y Copilot.
• Perplexity no leyó en directo ni esta web ni otras. No pudo abrir la página de prueba ni una página indexada del sitio. Revisé el servidor, el plugin de seguridad y el CDN del hosting, y no había ningún bloqueo. Lo aclaró añadir un parámetro a la URL (?v=20261009) para que no coincidiera con nada de su índice: así falló igual con el blog estático de otro dominio. Y cuando dice que «sí pudo abrir» una página, puede estar devolviendo la copia de su índice: con la portada de esta web copió un titular que ya no existe. Aun así, Perplexity cita páginas del sitio, porque responde desde su índice.

Antes de optimizar contenido para IA, comprueba que los asistentes pueden entrar.

Cómo cambia el foco del SEO cuando el destino son los LLMs

En lugar de un clic en una página de resultados, el usuario lee una respuesta ya redactada. Eso mueve el foco en seis frentes:

• Visibilidad. En el SEO clásico el objetivo es estar en el top 10 para captar clics. En el SEO para LLM es estar entre las fuentes que el modelo usa o cita.
• Clics frente a respuestas directas. El usuario puede resolver su duda sin salir del chat. Cuando hay enlace, el tráfico que llega es pequeño (lo muestra la prueba 4), así que conviene valorar también la mención de marca.
• Palabras clave frente a intención. Los modelos entienden sinónimos y contexto. Cubrir bien el tema, con definiciones y preguntas relacionadas, importa más que repetir la keyword.
• Enlaces frente a menciones. La mención de marca en fuentes que el asistente consulta también cuenta, aunque no haya enlace (lo desarrolla la estrategia 5).
• Datos estructurados. Siguen ayudando a los buscadores, pero Google recuerda que no son un requisito para sus funciones de IA.
• Frescura. Si el tema cambia, pon una fecha de revisión visible y cúmplela: es lo que permite a quien lee, persona o modelo, saber si el dato sigue vigente.

Aleyda Solis resumió las diferencias y coincidencias entre las dos formas de buscar en este gráfico, que compara el comportamiento del usuario, las áreas de optimización y las métricas. El solapamiento es enorme, y la mayor diferencia está en cómo pregunta el usuario.

Factores que deciden si te citan (con y sin RAG)

Ningún asistente publica su algoritmo. Estos son los factores que aparecen tanto en la documentación oficial como en lo que se observó en las pruebas:

1. Acceso. Si el rastreador del asistente está bloqueado en robots.txt o en el cortafuegos, el asistente no tiene nada que leer. Y si el contenido solo existe después de ejecutar JavaScript, los asistentes que leen la página en directo (ChatGPT, Claude) tampoco.
2. Índice. Cada asistente tira de un índice: el de Google para AI Overviews y el modo IA; el de Bing para Copilot; los de sus propios rastreadores y proveedores de búsqueda para ChatGPT y Perplexity. Solo ChatGPT y Claude, que abren URLs en directo, leyeron la página de prueba sin indexar.
3. Respuesta a la pregunta exacta. La página que trata justo lo que se pregunta parte con ventaja, como sugieren las URL citadas por Perplexity en la prueba 1.
4. Datos y fuentes verificables. Un dato con su fuente es más fácil de citar que una opinión. En la prueba 1, Claude y ChatGPT tiraron de estudios con cifras (Vercel y MERJ, Ahrefs) y de documentación oficial.
5. Autoridad y presencia de marca. Pesa sobre todo en las respuestas sin búsqueda, que dependen de lo que el modelo leyó en su entrenamiento.

Estrategias SEO optimizadas para LLM y RAG

1. Abre la puerta a los rastreadores correctos

Distingue dos familias de rastreadores. Los de entrenamiento (GPTBot de OpenAI, ClaudeBot de Anthropic, Google-Extended) deciden si tu contenido se usa para entrenar modelos; los de búsqueda y lectura (OAI-SearchBot y ChatGPT-User, Claude-SearchBot y Claude-User, PerplexityBot y Perplexity-User) deciden si puedes aparecer en sus respuestas. Bloquear GPTBot o Google-Extended no te saca de la búsqueda de ChatGPT ni de la de Google; bloquear OAI-SearchBot o PerplexityBot, sí.

Después comprueba que el cortafuegos del hosting o el plugin de seguridad no frenan a los de búsqueda. Si lo pruebas pidiéndole a un asistente que abra tu página, añade un parámetro a la URL y repite con una página de otro dominio: un «no he podido abrirla» puede ser cosa del asistente, y un «sí» puede salir de su índice (prueba 4). Repite la prueba de JavaScript de esta guía con tus páginas clave.

2. Separa las preguntas por tipo

En las de definición, donde ChatGPT y Claude a menudo no buscan, cuenta estar bien explicado en fuentes que el modelo ya conoce (Wikipedia, documentación, medios del sector, foros). En las de «cómo hacer», «qué herramienta» o «X o Y» suelen buscar, y entonces cuenta tener la página que responde a esa pregunta.

3. Escribe una página por pregunta importante, con la respuesta arriba

Investiga las preguntas que tu cliente haría a un asistente y dedica una sección o una página a cada una, con la pregunta en el encabezado y en la URL y la respuesta en las dos primeras frases. Usa listas numeradas para procesos y tablas para comparativas. Es razonable pensar que un fragmento que el modelo puede copiar tal cual tiene más opciones de acabar en la respuesta.

4. Aporta datos que solo tú tienes

Pruebas propias, cifras de tu analítica, casos con fecha. Es lo que un modelo no puede sacar de otro sitio, y es lo que esta guía intenta hacer. Si quieres medir la alineación semántica de una página con una consulta, puedes calcular su relevancia con embeddings.

5. Trabaja la presencia fuera de tu web

Para las preguntas en las que el asistente no busca, y para entrar en las listas que sí consulta, necesitas que te mencionen otros: comparativas del sector, foros, entrevistas, colaboraciones, vídeos. Para un dominio pequeño es la vía principal hacia las respuestas sin búsqueda.

6. No te olvides de Bing

Copilot se apoya en el índice de Bing. Da de alta tu web en Bing Webmaster Tools, envía el sitemap y usa IndexNow para que los cambios se indexen antes.

¿Sirve de algo llms.txt?

Hoy, para salir en asistentes, apenas. Google dice en su guía que no hace falta crear archivos nuevos para máquinas para aparecer en su buscador. Ahrefs analizó 137.210 dominios en un estudio publicado en junio de 2026: un 28 % tenía llms.txt (es un máximo, porque la muestra son clientes de su herramienta de analítica) y el 97 % de esos archivos no recibió ni una petición en un mes. Los bots de búsqueda de IA apenas lo piden (un 1,1 % de las peticiones); lo piden más GPTBot, que rastrea para entrenar, y agentes de programación como Claude Code.

En la prueba 1, ChatGPT lo calificó de utilidad «limitada» y Claude, apoyándose en ese estudio, concluyó que como herramienta de visibilidad «apenas sirve». Esta web tiene un llms.txt curado desde junio de 2026 y no sabe si alguien lo lee. Mantenerlo cuesta poco, pero no es una palanca: el tiempo rinde más en las estrategias anteriores.

Cómo medir la visibilidad en LLM (y por qué es difícil)

Para medir si los asistentes te citan no hay un Search Console de ChatGPT o Claude: hay que combinar tu analítica, herramientas de terceros como Ahrefs, los informes de IA de Bing y Google y pruebas repetidas con un guion fijo. Y conviene desconfiar de los prompt trackers, más frágiles de lo que parecen. Natzir Turrado lo explica en su artículo sobre herramientas para medir visibilidad en IA (enero de 2026), que recoge estos datos:

• Los modelos no son deterministas. Un estudio de Wang y Wang (2025) encontró que GPT-4o repetía exactamente la misma respuesta solo el 3 % de las veces en 50 ejecuciones.
• La «posición» es casi aleatoria. Según SparkToro, hay menos de 1 probabilidad entre 100 de obtener dos veces la misma lista de marcas, y menos de 1 entre 1.000 de obtenerla en el mismo orden.
• Las citas caducan rápido. Profound midió que de un mes a otro cambia más de la mitad de los dominios citados (59 % en AI Overviews y 54 % en ChatGPT).
• La API no es la interfaz. Surfer SEO vio que ChatGPT citaba unas 7 fuentes de media por API frente a 16 en la interfaz web.

La prueba 2 lo confirma a pequeña escala: el modo IA de Google dio 18 fuentes distintas en 5 ejecuciones de la misma pregunta. Hay dos problemas más:

• El tráfico de los asistentes se queda corto en la analítica. Parte de las visitas desde apps de asistentes pueden llegar sin referrer y caer en «Directo». Las 14 visitas de la prueba 4 son un mínimo, no el total.
• Que te rastreen no es que te citen. Que un bot descargue tu página solo dice que la leyó, no que la usara en una respuesta.

Las señales de primera parte que hay hoy:

• Bing Webmaster Tools empezó a probar en enero de 2026 un informe de rendimiento en IA con las citas en Copilot, al principio para pocas webs.
• Google Search Console empezó en junio de 2026 a mostrar a un grupo de webs un informe de IA generativa que solo da impresiones, sin clics ni consultas y sin separar AI Overviews del modo IA.
• GA4 agrupa las referencias de asistentes en el canal «AI Assistant», útil como suelo.
• Pruebas propias con guion fijo, como las de esta guía: mismas preguntas, varias repeticiones, mismo método cada pocos meses.

Sirven para ver huecos y tendencias, no para dar una puntuación. Comprueba si te citan en tus temas clave, corrige las razones estructurales por las que no lo hacen (acceso, índice, respuesta clara, autoridad) y vuelve a mirar dentro de unos meses. Para la parte de estrategia, la guía de GEO (Generative Engine Optimization) explica por qué todo esto sigue siendo SEO.

Preguntas frecuentes

Fuentes

• Google Search Central, guía para optimizar las funciones de IA generativa de la búsqueda de Google, actualizada el 10 de julio de 2026.
• Google Search Central, rastreadores comunes de Google (Google-Extended), actualizada el 14 de julio de 2026.
• OpenAI, documentación de rastreadores: OAI-SearchBot, GPTBot y ChatGPT-User.
• Anthropic, rastreadores de Anthropic: ClaudeBot, Claude-User y Claude-SearchBot.
• Perplexity, documentación de rastreadores: PerplexityBot y Perplexity-User.
• Vercel y MERJ, «The rise of the AI crawler», 17 de diciembre de 2024.
• Ahrefs, estudio de 137.210 dominios sobre llms.txt, 15 de junio de 2026.
• Natzir Turrado, herramientas para medir visibilidad en IA, 29 de enero de 2026.
• Search Engine Land, informe de rendimiento en IA de Bing Webmaster Tools, y PPC Land, informes de IA generativa en Search Console (prensa del sector).
• Aleyda Solis, SEO vs GEO, abril de 2025.
• Pruebas propias del 9 de octubre de 2026 (69 respuestas válidas de ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini y el modo IA de Google) y datos de Google Analytics 4 y Ahrefs de danielpajuelo.com.

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