Cómo conseguir que un motor generativo te cite: llms.txt, datos estructurados, checklist técnico.
Medir tu visibilidad en IA es el primer paso, no el último — el paso siguiente es actuar sobre lo que descubres. Esta sección reúne guías prácticas y honestas sobre qué de verdad influye en si un motor generativo cita tu contenido como fuente: desde el fichero llms.txt (con una respuesta clara a si de verdad ayuda, sin venderlo como una palanca mágica) hasta un checklist completo de lo que hace que un contenido sea citable — estructura, datos estructurados, autoridad de dominio.
Son artículos pensados para ejecutar, no solo para entender la teoría — si ya sabes qué es el GEO y cómo se mide, esta es la sección donde se traduce en acciones concretas.

Qué es llms.txt, cómo crear el tuyo paso a paso, y una respuesta honesta a la pregunta que importa: ¿mejora realmente cuánto te citan los motores de IA?

Checklist práctico de lo que de verdad influye en si un motor generativo cita tu contenido como fuente: estructura, datos estructurados, autoridad y grounding.

Una auditoría SEO pregunta si puedes posicionar; una GEO, si te pueden citar. Las seis dimensiones que se revisan, con sus umbrales exactos, y un checklist de trece puntos para pasarlo a mano.

Perplexity ancla cada afirmación a una cita numerada, no solo te menciona. Qué hacer distinto: estructura citable, datos con procedencia, frescura, y por qué esto queda fuera de lo que GenScore mide hoy.

Un negocio local compite por dos o tres puestos, no por veinte. Qué mueve de verdad esa recomendación: datos consistentes, reseñas recientes, contenido específico — y qué atajos no funcionan.

Tres formas reales de comprobarlo, de la manual y gratuita a la sistemática: qué prompts probar tú mismo, qué mirar en tu analítica, y cuándo hace falta una herramienta de monitorización.