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ChatGPT y otras búsquedas con IA se están convirtiendo en una nueva superficie de descubrimiento para las marcas. Sin embargo, no existe un método garantizado para ser recomendado allí: OpenAI señala explícitamente que los resultados de búsqueda se ordenan según varios factores y que una posición no está garantizada.
Aun así, las empresas pueden sentar algunas bases concretas. Entre ellas destacan, sobre todo, las páginas web rastreables, los contenidos originales basados en experiencia y datos propios, y las páginas que responden de forma clara a preguntas concretas de los usuarios.
1. Asegurarse técnicamente de que ChatGPT pueda encontrar la web
El punto técnico más importante es sorprendentemente sencillo: la página debe ser accesible para el rastreador de búsqueda. OpenAI menciona para ello el OAI-SearchBot. Quien lo bloquee por error en el robots.txt, en la CDN o mediante protección antibots dificulta que sus contenidos aparezcan en los resultados de búsqueda de ChatGPT.
Por ello, OpenAI recomienda a los editores permitir OAI-SearchBot. Los equipos técnicos deberían comprobar además si las reglas de cortafuegos, WAF o CDN bloquean accesos automatizados. Una autorización solo hace que una web sea localizable: no garantiza ninguna posición en el ranking.
Para los equipos de marketing merece la pena una breve revisión técnica:
- ¿Está OAI-SearchBot permitido en el robots.txt?
- ¿Las landing pages importantes ofrecen contenido utilizable sin inicio de sesión ni obstáculos innecesarios de JavaScript?
- ¿Cloudflare u otros sistemas de protección bloquean rastreadores legítimos?
- ¿Están bien mantenidos el sitemap, los canonicals y las reglas de indexación?
2. Publicar contenidos que no sean intercambiables
La palanca de contenido más relevante en la actualidad no es tanto «escribir para la IA» como publicar algo que una IA no pueda generar por sí misma de forma arbitraria. En la entrevista actual de Social Media Examiner, el estratega de IA Liron Segev recomienda sobre todo datos propios, experiencias concretas, casos prácticos y resultados específicos.
Esto también es relevante para el marketing en redes sociales y de creadores. Un artículo genérico como «10 consejos para mejores Reels» compite con miles de páginas similares. En cambio, una entrada con datos de campañas propias, una metodología comprensible o un caso detallado de creador aporta información adicional a la que un sistema de búsqueda puede remitir.
Este cambio ya se observa en el marketing de creadores: los briefings tienen cada vez más en cuenta la visibilidad en las búsquedas con IA, no solo el alcance dentro de la propia plataforma.
3. Responder con claridad y de forma autónoma a preguntas concretas
Para la AI Visibility, los contenidos no tienen que sonar artificialmente maquinales. Sin embargo, sí es útil una estructura que permita que cada respuesta siga siendo comprensible sin necesidad de un contexto extenso.
En la práctica, esto significa:
- subtítulos concretos en lugar de títulos de capítulo vagos,
- la respuesta principal al inicio de la sección,
- cifras siempre con fuente y contexto,
- términos claros en lugar de lenguaje de marketing innecesario,
- secciones redactadas de forma que se entiendan también por separado.
No es un secreto nuevo del SEO, sino un buen diseño de la información. Ayuda a las personas a escanear una página y, al mismo tiempo, hace que los pasajes relevantes sean más fáciles de encontrar.
Nueva observación sobre la recuperación: ChatGPT parece seleccionar páginas por secciones
Un hallazgo reciente de la escena GEO ofrece, por primera vez, una mirada inusualmente detallada al proceso de recuperación en curso. Metehan Yeşilyurt de Peec AI informa que el 8 de septiembre 2026 observó en los Server-Sent Events de ChatGPT una extensa representación de depuración de la búsqueda web. OpenAI aún no ha documentado públicamente esta representación ni confirmado los detalles derivados de ella. Por tanto, los siguientes puntos son observaciones de un investigador externo y no un documento oficial de ranking.
En una consulta de prueba sobre las «mejores herramientas de AI Visibility», según Yeşilyurt, ChatGPT ejecutó cinco rondas de búsqueda, 18 consultas diferentes, desencadenó 50 llamadas a motores, recopiló 228 resultados y recuperó 223 URL para su posterior procesamiento. En la respuesta final aparecieron de ellas solo 16 fuentes.
Aún más interesante para los editores es el procesamiento observado de páginas individuales. Según Yeşilyurt, el contenido de la página no se transmite al modelo de respuesta como HTML completo, sino que primero se convierte en una representación de texto similar a Markdown. El formato observado se parece mucho a la herramienta de Python `html2text`, aunque aparentemente no como implementación estándar sin modificar. Este texto renderizado se divide luego en bloques de aproximadamente 170 palabras y se evalúa. En sus muestras, por fuente llegaron al contexto final normalmente solo uno a tres bloques seleccionados.
Esto explicaría por qué las secciones comprensibles por sí mismas pueden ser más importantes que una composición perfecta de la página en su conjunto. Una cifra, limitación o afirmación clave importante debería estar, en lo posible, en la misma sección que la pregunta que responde. La información que solo se explica varias pantallas más abajo puede separarse más fácilmente en una selección basada en fragmentos.
Yeşilyurt también informa de que en el flujo observado se transportaba, entre otra, la siguiente información:
- consultas de búsqueda reformuladas y los motores de búsqueda/recuperación utilizados en cada caso,
- puntuaciones de resultados individuales y de bloques de texto individuales,
- una decisión sobre si un resultado debe recuperarse por completo,
- datos de rastreo y publicación,
- una ordenación adicional de dominios antes de generar la respuesta,
- y un presupuesto de palabras fijo para cada fuente.
Los metadatos también parecen desempeñar un papel. En las muestras de Yeşilyurt se transmitían `meta_tags` sin procesar junto con los resultados, mientras que un objeto `og_data` separado permanecía vacío. De ello no se puede deducir todavía qué metaetiquetas influyen realmente en el ranking. Sin embargo, sí contradice la idea de que ChatGPT procese exclusivamente el texto visible de una página.
Lo que esta observación podría significar para AI Visibility
Si el comportamiento se confirma en más pruebas, se derivan algunas consecuencias prácticas:
- Una pregunta del usuario puede generar muchas consultas ocultas. Por ello, los contenidos no solo deben acertar con una formulación exacta, sino también cubrir de forma adecuada los términos adyacentes y las preguntas de decisión.
- Ser encontrado no es lo mismo que ser citado. En la prueba descrita se procesaron más de 200 URL, pero solo 16 fuentes se citaron de forma visible.
- Las secciones compiten entre sí. Una buena página puede ser relevante en conjunto, mientras que solo un bloque individual gana o pierde en el proceso de selección.
- Las afirmaciones clave deben ser comprensibles localmente. Titular, afirmación, cifra, limitación y fuente deben estar lo más cerca posible.
- Mantener limpios los metadatos sigue siendo útil, aunque de la observación no se pueda deducir una ponderación fiable de etiquetas individuales.
La salvedad más importante: se trata de una instantánea de un sistema de producción observado. Los pipelines de recuperación, los modelos y los umbrales internos pueden cambiar en cualquier momento. Por ello, estos datos sirven mejor para fundamentar principios de contenido sólidos que para inventar nuevos «trucos de ranking de 170 palabras».
Por tanto, tampoco es necesario que los contenidos existentes desaparezcan del archivo. En formatos de plataforma como los boletines, una revisión cuidada puede generar visibilidad adicional. Al respecto, encaja nuestra guía sobre cómo seguir optimizando boletines antiguos de LinkedIn.
4. Usa preguntas de soporte, ventas y comunidad como fuente de temas
En lugar de limitarse a seguir listas de palabras clave, Segev recomienda reunir preguntas reales de clientes procedentes de tickets de soporte, conversaciones de ventas y comentarios de la comunidad. Para las marcas, esto resulta especialmente útil, porque estas preguntas suelen estar más cerca de problemas reales de decisión que los términos de búsqueda genéricos.
Un proveedor SaaS, por ejemplo, no debería limitarse a explicar lo que su producto puede hacer. También son relevantes preguntas como: ¿Para qué tamaño de equipo compensa? ¿Qué datos se necesitan? ¿Qué integraciones faltan? ¿Cuánto cuesta el cambio? ¿Qué errores aparecen en la práctica?
Así surge un clúster de temas a lo largo del recorrido real del cliente, en lugar de girar solo en torno al nombre del producto.
5. Medir la AI Visibility, pero no con una sola métrica
OpenAI explica en su FAQ para editores que ChatGPT añade a los enlaces de referencia el parámetro utm_source=chatgpt.com. Con ello, el tráfico entrante desde ChatGPT se puede identificar mejor en Analytics.
Sin embargo, esto no basta como única métrica. Las marcas deberían observar además en qué preguntas aparecen realmente en las respuestas de la IA, qué páginas se citan y si de ello resultan visitas cualificadas o conversiones. La nueva observación de recuperación subraya, además, que las consultas y los fragmentos de texto seleccionados de las citas visibles también deberían analizarse por separado, siempre que existan datos de medición correspondientes.
Como en las redes sociales, la visibilidad sin un objetivo de negocio adecuado tiene un valor limitado. Encontrarás un marco al respecto en nuestro resumen sobre objetivos y KPI de redes sociales.
Lo que los profesionales del marketing deberían llevarse
La AI Visibility 2026 no sustituye al SEO, las relaciones públicas ni las redes sociales. Más bien amplía el número de superficies en las que una marca puede ser descubierta. Quien sea rastreable técnicamente, publique información original y responda con precisión a las preguntas de los clientes crea mejores condiciones para esta nueva forma de búsqueda.
Los datos de recuperación observados actualmente encajan con esta imagen: ChatGPT parece desglosar una consulta en numerosas rutas de búsqueda, revisar muchas fuentes y elegir de ellas solo pequeños fragmentos para la respuesta. Esto aumenta el valor de secciones bien estructuradas y comprensibles por sí mismas, pero sigue sin garantizar ninguna recomendación ni cita.
Sigue siendo importante la frontera entre optimización y promesa: nadie puede garantizar una recomendación de ChatGPT. La propia OpenAI afirma expresamente que la presencia depende de varios factores.