Caso de estudio interno · 3 de octubre de 2026

Perfeccionamos nuestra web con nuestro auditor AEO

Para el Posicionamiento AEO construimos nuestro propio auditor: una herramienta que mide si ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini pueden leer, entender y citar una web. Antes de usarlo con ningún cliente, lo pasamos por dastanxtech.com. Esto es lo que encontró, lo que corregimos y el resultado.

Qué mide el auditor

Google ejecuta el JavaScript de las páginas; la mayoría de los asistentes de IA, no. Por eso el auditor lee cada página dos veces, como la vería una persona y como la ve un asistente de IA, y compara las dos. Después responde a las 8 preguntas que se hace la IA antes de recomendar un negocio:

• ¿Puede entrar en la web, o el robots.txt le cierra la puerta?
• ¿Puede leer el contenido sin ejecutar JavaScript?
• ¿Entiende qué es el negocio y qué vende (datos estructurados)?
• ¿Puede extraer y citar párrafos que respondan a una pregunta?
• ¿Sabe quién está detrás y se fía (aviso legal, perfiles, reseñas)?
• ¿Puede fechar el contenido y saber si sigue vigente?
• ¿Está en orden la base del SEO (títulos, sitemap, idioma)?
• ¿Responde la web rápido y sin errores?

Cada hallazgo lleva su prueba: la página exacta y el fragmento que falla. Y antes de enseñar un informe, revisamos cada hallazgo a mano contra la web real.

Lo que ya estaba bien

La primera auditoría, el 1 de octubre, dio 94 sobre 100. Lo más difícil estaba resuelto: ningún asistente de IA tenía la puerta cerrada, todas las páginas llegaban completas sin depender de JavaScript y los datos estructurados ya decían quiénes somos y qué ofrecemos. Es justo donde fallan muchas webs hechas con constructores visuales.

Lo que encontró

• No había aviso legal ni política de privacidad: nada decía qué empresa hay detrás de la web.
• Los artículos decían cuándo se publicaron, pero no cuándo se revisaron por última vez.
• El sitemap ponía la misma fecha a todas las páginas, así que no servía para saber qué había cambiado.
• El título de un artículo era demasiado largo y se cortaba en los resultados de búsqueda.
• No había reseñas ni testimonios de clientes.

Lo que corregimos

• Publicamos la página de privacidad, con quién es el responsable y cómo tratamos los datos que llegan por el chat.
• Cada página guarda ahora la fecha real de su última revisión, y la usan tanto el sitemap como los datos estructurados de los artículos.
• Acortamos el título que se cortaba.
• Añadimos al robots.txt cómo pueden usar nuestro contenido los asistentes de IA (Content-Signal). Con eso subimos del nivel 1 al 2 en el escáner de agentes de Cloudflare.
• Después fuimos un paso más allá: la portada indica a los agentes de IA dónde está la descripción de la web (cabeceras Link), y cualquier página se puede pedir en Markdown, el formato de texto que prefieren los agentes.

El resultado

La auditoría de hoy da 97 sobre 100. De los cinco hallazgos queda uno: las reseñas. Es normal en un negocio que empieza, y no se arregla con código, sino con clientes contentos.

El informe completo es exactamente el que recibe un cliente, con la nota, las 8 preguntas, el antes y el después y las pruebas de cada hallazgo:

Ver el informe completo de dastanxtech.com →