Transparencia total · Caso de estudio propio
Cómo aplicamos GEO a nuestra propia empresa
Antes de pedir a ningún cliente que confíe en la metodología GEO, la aplicamos a Citora. Este es el proceso, lo que implementamos y los resultados que estamos midiendo — sin editar.
Punto de partida
¿Qué decían las IAs sobre Citora al empezar?
Visibility Score inicial
Al lanzar el dominio, citora.es no existía para ningún modelo de IA. ChatGPT, Perplexity y Gemini no tenían datos sobre nosotros. Éramos exactamente el problema que le explicamos a nuestros clientes.
Esto es esperado y normal: los modelos se entrenan con datos históricos y tardan semanas o meses en incorporar sitios nuevos. Lo que sí podemos controlar es qué encuentran cuando nos busquen.
Implementación
Las 6 acciones GEO aplicadas
llms.txt — el currículum para las IAs
ImplementadoArchivo machine-readable en /llms.txt que explica a los LLMs quiénes somos, qué hacemos, a quién ayudamos y por qué. Los LLMs lo consumen directamente cuando indexan el site.
Ver en producción →robots.txt con permisos explícitos a bots IA
ImplementadoGPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot y GoogleExtendedBot están explícitamente permitidos. La mayoría de webs los bloquea por defecto. Nosotros los invitamos.
Ver en producción →Schema JSON-LD en todas las páginas
ImplementadoProfessionalService en la home, Service en /servicios, FAQPage en FAQs, Article en cada post de blog. Los LLMs priorizan fuentes con datos estructurados al responder.
Contenido con densidad factual extrema
En procesoDatos concretos, cifras verificables (4,5% overlap SEO-IA, 73% invisibilidad B2B, 4,4x conversión), triadas semánticas y preguntas/respuestas explícitas en cada pieza de contenido.
Presencia en directorios sectoriales
PendienteG2, Clutch, DesignRush y directorios de agencias digitales españolas. El 90% de lo que alimenta a un LLM sobre una empresa viene de fuentes externas — no del site propio.
Google Business Profile verificado
PendienteGBP es una de las fuentes de datos que más pondera Gemini. Sin GBP verificado, Gemini no puede confirmar que existimos como negocio real con ubicación y actividad.
Resultados
Estado actual (en actualización)
Nota metodológica
Los modelos de IA tardan 2-8 semanas en reflejar los cambios de contenido y estructura. El Content Readiness Score (lo que depende de nosotros) se puede medir ya. El Visibility Score (lo que los LLMs han indexado) se actualiza mensualmente.
Content Readiness Score
72
/100 · Schema, llms.txt, estructura HTML semántica
Visibility Score
—
Actualizándose · Próxima medición: mayo 2026
Publicaremos los resultados reales de Visibility Score en mayo 2026, cuando los modelos hayan tenido tiempo suficiente de indexar los cambios. Esta página se actualizará con los datos sin editar.
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