Auditoría GEO gratuita: cómo saber si ChatGPT cita tu marca

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Para saber si ChatGPT, Perplexity o Google citan tu marca, basta con hacer diez preguntas tres veces a cada motor: 90 respuestas que anotar en una hoja de cálculo, unas dos horas de trabajo. Aquí tienes el protocolo en cinco pasos, el margen de error de cada tasa y las comprobaciones técnicas que puedes repetir en tu web.

No hemos aplicado este protocolo a nuestra propia página web, ni hemos utilizado las herramientas gratuitas que se mencionan más abajo. Lo que sí hemos comprobado es la documentación oficial de los editores de robots (consultada el 18 de octubre de 2026) y los controles técnicos de nuestra página web. Cómo probamos explica por qué algunos artículos siguen siendo informativos.

Para la definición del GEO y su diferencia con el SEO, consulta GEO: definición y diferencias con el SEO.

¿Qué significa «ser citado» por ChatGPT, Perplexity o Google?

Una IA te nombra cuando escribe el nombre de tu marca y te cita cuando muestra un enlace a tu página web como fuente. Ambas cosas son independientes: se puede nombrar una marca sin incluir un enlace, o citar una página web sin que el nombre aparezca en el texto. Anótalas por separado, en dos columnas.

¿Se puede comprobar gratis si una IA cita tu marca?

Sí, a mano y sin herramientas de pago: diez preguntas formuladas tres veces a cada motor dan 90 respuestas que hay que anotar en una hoja de cálculo. Calcula entre uno y dos minutos por respuesta, es decir, unas dos horas (es una estimación, no lo hemos cronometrado). Es suficiente como punto de partida, pero no para un seguimiento a largo plazo, que requiere repetir la misma medición cada mes.

Existen protocolos más complejos. Edikka publica un protocolo abierto bajo licencia CC BY 4.0: 25 preguntas, 4 plataformas, 3 repeticiones, lo que suma un total de 300 pruebas. El nuestro es más breve, para que se pueda realizar en una tarde.

¿Qué preguntas se pueden hacer a la IA?

Elige diez preguntas divididas en tres grupos: dos sobre tu marca, cinco sobre tu categoría o tus competidores y tres sobre los problemas que tus clientes quieren resolver. Escríbelas una vez, en el idioma de tus clientes, y no cambies ni una sola palabra durante toda la medición: modificar una pregunta altera la medición.

¿Cómo hay que formular las preguntas para que la medición sea fiable?

Abre una nueva conversación en cada prueba, en modo de navegación privada o sin cuenta, con la búsqueda web activada cuando el motor lo sugiera. Plantea cada pregunta tres veces por motor de búsqueda, desde el mismo país y en el mismo idioma, y anota la fecha, el motor, el modo y el país. Las respuestas varían según el motor, la sesión, la ubicación y la fecha.

Para empezar, bastan tres motores: ChatGPT (búsqueda web activada), Perplexity y Google (AI Overviews o modo IA). Diez preguntas, tres pruebas, tres motores: 90 respuestas. Gemini se puede añadir como opción.

¿Cómo se puntúan las respuestas?

Para cada respuesta, marca dos casillas: ¿se nombra la marca (0 o 1)? ¿Se cita el sitio web con un enlace (0 o 1)? Anota los competidores nombrados y los dominios citados. Los dominios citados son el dato más útil: muestran qué páginas alimentan las respuestas a tus preguntas y, por lo tanto, dónde deberías aparecer.

A continuación, presenta el resultado como k/n por motor y por familia de preguntas: «7 respuestas de 30 nombran la marca» es mejor que «el 23 %», porque n muestra el tamaño de la muestra.

¿Cuántas pruebas hay que hacer para que el resultado sea fiable?

Cuantos más pruebas haya, más se reduce el margen. En el peor de los casos, 30 pruebas dan un margen de unos 18 puntos, 90 pruebas de unos 10 puntos y 10 pruebas de unos 31 puntos. Los métodos publicados van desde 3 repeticiones por pregunta (Edikka, Wam) hasta unas treinta en el caso de ChatGPT (Meteoria), sin justificar la cifra.

Estos márgenes son un cálculo, no una medida: aproximación normal, caso más desfavorable (tasa del 50 %), pruebas supuestamente independientes. Las repeticiones de una misma pregunta no tienen por qué serlo. Úsalas como un orden de magnitud: una diferencia entre dos mediciones menor que el margen no demuestra ningún cambio.

¿Pueden las IA leer tu página web?

Comprueba primero el archivo robots.txt. Según su documentación, OpenAI recomienda permitir OAI-SearchBot para aparecer en la búsqueda de ChatGPT, y Perplexity recomienda permitir PerplexityBot. En el caso de Google, una página debe estar indexada y ser apta para mostrar un fragmento en los resultados de búsqueda, sin ningún marcado específico de schema.org; su guía del 10 de julio de 2026 añade que un sitio debe estar incluido en las funciones de IA generativa de Search Console (un ajuste que no hemos comprobado). Cada robot tiene una función diferente:

Fuentes: documentación de OpenAI, Perplexity, Anthropic y Google, consultada el 18 de octubre de 2026. OpenAI indica que la aplicación de un cambio en el archivo robots.txt puede tardar unas 24 horas. Anthropic indica que sus robots respetan las directrices del archivo robots.txt.

Tres comandos permiten repetir la comprobación en cualquier sitio web. El primero lee el archivo robots.txt; el segundo solicita una página con el user-agent de un robot (el estado esperado es 200); y el tercero comprueba si existe un archivo llms.txt:

curl -s https://exemple.fr/robots.txt
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" -A "OAI-SearchBot" https://exemple.fr/une-page/
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" https://exemple.fr/llms.txt

Un código de estado 200 demuestra que ninguna regla bloquea este user-agent, no lo que haría un cortafuegos ante la dirección IP de un robot real. En el caso de Google, Search Console también muestra la proporción de tráfico procedente de AI Overviews y del modo IA: la guía de Google del 10 de julio de 2026 remite a un informe «Generative AI performance», y su página de diciembre de 2025 contaba estas apariciones en el informe de rendimiento, en el tipo de búsqueda «Web». No hemos abierto este informe en nuestra propia cuenta.

¿Sirve el archivo llms.txt para que te citen?

No para Google: su guía para optimizar para la IA generativa, actualizada el 10 de julio de 2026, dice que Google Search no usa los archivos llms.txt y los ignora, así que publicar uno ni perjudica ni ayuda en Google. Para los demás motores, la documentación que hemos consultado no dice nada al respecto. La página web de la propuesta llms.txt lo describe como un archivo de ayuda para los agentes, y tanto OpenAI como Perplexity publican un llms.txt en su propia documentación, pero ninguna de las páginas sobre sus bots (OpenAI, Perplexity, Anthropic) indica que estos lo utilicen para seleccionar sus fuentes. No lo hemos comprobado: publicar un llms.txt no cuesta nada, pero no lo consideres una garantía. El detalle, con un sondeo de 26 sitios y dos estudios, está en llms.txt: para qué sirve este archivo.

Lo que hemos comprobado en nuestra propia página web

El 18 de octubre de 2026, el archivo robots.txt de hayka-pacha.io permite el acceso a todo el mundo, excepto /api/ y /go/ (nuestras redirecciones de enlaces), y no contiene ninguna regla específica para los robots de IA: OAI-SearchBot, GPTBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, ClaudeBot y Claude-SearchBot están, por tanto, autorizados. Nuestro archivo llms.txt está presente. Una página de artículo responde con un código de estado 200 con el user-agent de cada uno de estos robots y el de Google-Extended, igual que con un navegador.

Limitaciones: estas consultas se envían desde nuestro propio ordenador con un user-agent declarado, no desde las direcciones IP de los robots reales. Además, no hemos planteado las diez preguntas del protocolo a los motores para nuestra propia marca; por lo tanto, no publicamos ninguna tasa de citación.

¿Qué herramientas gratuitas hay?

Destacan tres páginas de herramientas gratuitas. No las hemos utilizado, así que lo que sigue es un resumen de lo que anuncian en sus páginas.

• Ahrefs (página en francés) ofrece un «verificador gratuito de visibilidad basado en IA». No conocemos ni sus limitaciones de uso ni sus resultados.
• Geoptie (página en francés) ofrece una auditoría GEO gratuita «sin necesidad de registrarse». Evalúa la preparación de la página web en seis aspectos, pero no mide las citas reales.
• Neil Patel (página en francés) ofrece una página sobre la visibilidad en las búsquedas mediante IA. No hemos leído los detalles.

¿Y cómo se puede automatizar este seguimiento?

Repetir esta medición cada mes manualmente lleva mucho tiempo. Si prefieres automatizarla, hemos comparado cuatro herramientas de pago, sus precios y sus periodos de prueba gratuitos en nuestra comparativa de herramientas de seguimiento de visibilidad basadas en IA. Nuestra elección para empezar es Hikoo, que el 12 de octubre de 2026 ofrecía una prueba de 7 días sin necesidad de tarjeta de crédito.

Lo que no hemos comprobado

• La demanda real sobre «visibilidad en IA» y «ChatGPT cita mi marca»: no hay un volumen de búsqueda cuantificable, y solo hemos analizado los datos de Francia.
• Los resultados de nuestra propia marca en IA, ya que el protocolo no se ha aplicado a nuestra página web.
• Las herramientas gratuitas, de las que solo se han consultado las páginas públicas.
• El efecto real de un archivo robots.txt abierto o de un archivo llms.txt en las citas.
• El tiempo real necesario para completar las 90 respuestas, estimado en unas dos horas.
• El comportamiento de las IA fuera de Francia y en otros idiomas distintos del francés.