Por qué los motores con IA califican tu sitio diferente

LLCrawler ·

Corre cualquier sitio por un auditor moderno de visibilidad con IA y te va a regresar cinco scores distintos — uno para ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews — aunque la página no haya cambiado entre mediciones. No es un bug. Cada motor lee la web con un lente diferente, así que el mismo sitio puede sonar fuerte en una plataforma y quedar callado en otra.

Por qué un solo score engaña

Un número único de "visibilidad IA" promedia todo lo que les importa a los crawlers. Pero los motores no se ponen de acuerdo en qué importa más. Un sitio que clava /llms.txt y estructura de contenido va a puntuar alto en ChatGPT y Claude, y quedar en casi cero en Google AI Overviews si no tiene datos estructurados ni señales E-E-A-T. El score general esconde esa brecha.

Los scores por plataforma la exponen. Repesan los mismos checks usando lo que cada motor prioriza públicamente.

Qué prioriza cada motor

Basado en las especificaciones públicas, el comportamiento de los crawlers y las guías de calidad publicadas por cada empresa, así pesa LLCrawler las seis categorías por plataforma:

Señal ChatGPT Claude Perplexity Gemini AI Overviews
AI readiness (llms.txt, bots) Alto Alto Medio Bajo Bajo
Estructura de contenido Medio Alto Alto Medio Medio
Datos estructurados (JSON-LD) Medio Medio Medio Alto Alto
Señales E-E-A-T Medio Medio Alto Medio Alto
Presencia de marca Bajo Bajo Medio Bajo Medio
Meta / social Bajo Medio Bajo Bajo Medio
Performance Bajo Bajo Bajo Medio Medio
Sitemap Bajo Bajo Bajo Medio Bajo

Versión corta:

  • ChatGPT y Claude se apoyan en las specs nativas de IA — un /llms.txt limpio, robots.txt abierto, contenido legible sin JS.
  • Perplexity es un motor de citas. Premia las señales E-E-A-T (autor, fecha, credenciales) porque sus respuestas literalmente citan fuentes.
  • Gemini y Google AI Overviews tienen forma de Google. Jalan pesado de Schema.org, calidad del sitemap y E-E-A-T — los mismos inputs que Google siempre ha valorado.

Qué hacer con los scores por plataforma

Úsalos como diagnóstico, no como cinco metas separadas. Si ChatGPT está en 95 pero Google AI Overviews en 70, no necesitas un sitio diferente — necesitas arreglar la categoría que más pesa la plataforma baja. Casi siempre va a ser datos estructurados, E-E-A-T o performance.

Tres reglas que aplican en todos los motores:

  1. Un /llms.txt válido nunca estorba y sube tres de las cinco plataformas.
  2. JSON-LD en la homepage — Organization, WebSite y BreadcrumbList mínimo — sube todos los motores tipo Google.
  3. Una firma de autor y fecha de actualización en cada página que quieras ser citada sube Perplexity y AI Overviews al mismo tiempo.

No todas las señales aplican a todo sitio

Una agencia local de autos no necesita una página de Wikipedia para aparecer en Perplexity, y un escritor de Substack en solitario no necesita un perfil en Crunchbase. Los checks de presencia de marca son un menú, no una obligación: elige los que tu industria usa.

  • Negocio local: Google Business Profile, Yelp, directorios del gremio (Avvo para abogados, Houzz para constructores, Inmuebles24 para bienes raíces).
  • SaaS B2B: G2, Capterra, Product Hunt, LinkedIn de empresa, GitHub.
  • Creador / medio: YouTube, Substack, Twitter/X, un rel="me" apuntando a tu sitio personal.
  • Ecommerce: Trustpilot, Product Hunt, una comunidad en Reddit, Instagram shop.

La señal que sí aplica siempre: una firma de autor con fecha. Cuesta diez minutos y mueve todos los motores.

Ve tu desglose por plataforma

Pega tu URL en LLCrawler y el reporte te muestra el score para cada uno de los cinco motores, qué señales están jalando las bajas, y las correcciones exactas para cerrar la brecha. Si ya creaste un llms.txt y agregaste JSON-LD, ya vas adelante de la mayoría de sitios en ChatGPT — la vista por plataforma te dice dónde gastar la siguiente hora de trabajo.

Fuentes

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