Cómo conseguir citas de LLM y convertirte en una entidad “citable”

Si ya haces SEO bien, el siguiente salto no es rankear: es construir evidencia y entidad para que la IA te elija como fuente

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Punto de partida: si ya tienes EEAT + arquitectura + velocidad, ¿qué falta para citas de LLM?

Si el SEO base está bien, normalmente faltan 3 cosas:

1. Cómo “te entienden” como entidad: quién eres, de qué hablas, con qué relaciones (producto, autores, categorías, temas).
   
   
2. Cómo “te eligen” como evidencia: piezas concretas, densas, verificables y fáciles de extraer.
   
   
3. Cómo “te recuerdan”: menciones externas + URLs canónicas estables que el ecosistema pueda referenciar una y otra vez.
   
   

Lo que el SEO clásico ya resuelve (y lo que no)

El SEO clásico te mete en el set competitivo: indexación, relevancia temática, autoridad, UX, enlazado interno. Pero las citas suelen exigir “extras”:

• Bloques citables (definiciones, criterios, tablas, checklists) que sobreviven al resumen.
  
  
• Pruebas (datos, fechas, metodología, ejemplos propios) en vez de prosa genérica.
  
  
• Consistencia de entidad (nombre, propósito, autores, políticas, “about”, schema coherente).
  
  
• Presencia externa (menciones/citas/editorial) que valida que eres referencia.

Qué es una “cita de LLM” (y por qué no todas las plataformas citan igual)

Una “cita de LLM” es una atribución visible (enlace, tarjeta de fuente, panel de referencias) que acompaña a una respuesta generativa. No es lo mismo que “ser usado” internamente: lo que optimizas aquí es ser mostrado como fuente.

• ChatGPT con búsqueda: suele citar cuando decide buscar y enlaza fuentes web.
  
  
• Copilot / experiencias de búsqueda con IA: la cita es parte del producto (visibilidad antes del clic).
  
  
• Google AI features (AI Overviews / AI Mode): piensa “SEO + calidad”, sin buscar trucos; la elegibilidad parte de estar indexado y ser apto para snippet.
  
  

ChatGPT: cuándo hay citas y de dónde salen

Cuando ChatGPT usa búsqueda, selecciona páginas accesibles y legibles, extrae fragmentos y muestra enlaces como fuentes. En la práctica, aumentas probabilidad si tienes: (1) rastreo permitido para el crawler correcto, (2) contenido verificable y (3) una URL canónica que “represente” el concepto.

Copilot y experiencias de búsqueda con IA: la cita como parte del producto

En Copilot, la atribución está integrada y pensada para que el usuario “vea fuentes” mientras consume un resumen. Eso cambia el KPI: tu marca puede ganar presencia aunque baje el clic; por eso necesitas medir visibilidad/citas además de sesiones.

Google AI features: cómo pensar la inclusión sin buscar “trucos”

Para AI Overviews/AI Mode, la guía útil es: no hay requisitos técnicos extra; aplica SEO base y contenido útil. Para ser elegible como enlace de apoyo, tu página debe estar indexada y ser elegible para snippet. Y los controles de snippet (nosnippet/data-nosnippet/max-snippet/noindex) también afectan lo que puede mostrarse.

Las 3 palancas que más influyen en conseguir citas (cuando lo técnico ya está bien)

Si tu baseline ya está, la palanca no es “más SEO”, sino subir la probabilidad de selección con un modelo mental simple:

1. Accesible a los bots correctos.
   
   
2. Evidencia: contenido denso, verificable, fácil de extraer.
   
   
3. Entidad: coherencia + validación externa.
   
   

1) Ser accesible a los bots correctos (sin bloquearte tú mismo)

Si bloqueas rastreo o snippets, te autoexcluyes de muchas experiencias generativas. Antes de tocar robots/antibot/CDN, define tu objetivo: discoverability (citas/links) vs restricciones.

OpenAI documenta crawlers y controles por user-agent: puedes permitir el bot orientado a “search” y bloquear el de “training” de forma independiente.

Checklist rápido (accesibilidad):

• Robots.txt: ¿permito al crawler relevante para aparecer citado?
  
  
• CDN/WAF: ¿bloquea por defecto user-agents “nuevos”?
  
  
• Respuesta: ¿devuelvo HTML renderizable y texto en DOM (no solo JS)?
  
  
• Canonicals: ¿evito duplicados que diluyen señales?
  
  

2) Ser “evidencia”: contenido verificable, denso y fácil de extraer

Un LLM cita lo que puede defender. Lo genérico compite por “redacción”; lo citable compite por “prueba”.

Patrón evidence-first:

• Definiciones precisas (no “depende”, sino criterio).
  
  
• Pasos numerados (proceso).
  
  
• Decisiones (si A → haz B).
  
  
• Datos con fecha (qué cambió y cuándo).
  
  
• Fuentes externas (para claims no obvios).
  
  
• Ejemplos propios (capturas, plantillas, mini-casos).
  
  

3) Ser “entidad”: coherencia de marca y menciones externas que te validan

Para que te citen recurrentemente, necesitas ser “el sitio de X” en la cabeza del sistema:

• Nombre consistente (marca/producto/autores).
  
  
• Páginas editoriales claras (About, equipo, política editorial, contacto).
  
  
• Taxonomía estable (categorías/temas).
  
  
• Relación explícita: producto ↔ documentación ↔ glosario ↔ guías.
  
  
• Menciones externas: directorios, partners, entrevistas, artículos que te referencien (no “linkbuilding por linkbuilding”, sino citabilidad).
  
  

Páginas canónicas “citable-by-design”: de posts a reference pages

Para citas, suele funcionar mejor tener 3–6 URLs canónicas por tema (reference pages) y usar el resto del cluster como soporte (casos, long-tail, comparativas, actualizaciones). La IA necesita “una URL que represente el concepto” y que sea estable.

Modelo de set canónico por tema (ejemplo):

• Definición: “Qué es X” (glosario expandido).
  
  
• Metodología: “Cómo implementar X (pasos + criterios)”.
  
  
• Checklist: “Auditoría de X (lista operativa)”.
  
  
• Comparativa: “X vs Y / cuándo usar qué”.
  
  
• Política/estándar: “Cómo lo medimos / cómo lo actualizamos”.
  
  

“Answer blocks” por sección: respuesta corta primero, desarrollo después

Cada H2/H3 debería abrir con 2–3 frases autocontenidas (citable), y luego el desarrollo.

Ejemplo de patrón:

Respuesta rápida: Si quieres que te citen, crea una URL canónica por concepto con definición + criterios + evidencia (fechas y fuentes), y enlázala desde todo el cluster.
Desarrollo: casos, matices, implementación, ejemplos.

Tablas de decisión y checklists: el formato que mejor “sobrevive” al resumen

Tabla operativa (plantilla que puedes adaptar):

Evidencia y actualización: fechas, fuentes y ‘última revisión’ visible

Un sistema generativo penaliza (aunque sea implícitamente) lo que huele a “viejo” o “no verificable”.

Recomendaciones:

• En hechos que cambian: fecha y fuente.
  
  
• Un bloque visible: “Actualizado el…” + 2–3 bullets de cambios.
  
  
• Evita absolutos (“siempre”, “garantizado”).
  
  
• Si algo es hipótesis: decláralo y explica cómo validarlo.

llms.txt: cuándo usarlo y qué puede aportar (sin mitos)

Respuesta rápida: llms.txt es una propuesta emergente para listar y priorizar “lo importante” de tu sitio para consumo por modelos en tiempo de inferencia; no reemplaza SEO ni garantiza citas, pero puede reducir fricción y guiar hacia tus mejores assets.

Qué incluir en llms.txt para un SaaS SEO (Makeit Tool)

Estructura recomendada (Markdown simple): docs, glosario, páginas canónicas, páginas de producto, políticas y cualquier recurso público clave.

Ejemplo (adaptable):

# Makeit Tool — llms.txt

## Qué es Makeit Tool

- Resumen: Suite SEO para análisis y workflow (auditoría, contenidos, tracking).

## Páginas canónicas (citable-by-design)

- /blog/conseguir-citas-llm

- /glosario/geo-llmo

- /guia/control-snippets-bots

- /metodologia/medir-citas-llm

## Documentación / Ayuda

- /docs

- /docs/integraciones

- /docs/metricas

## Glosario

- /glosario

## Producto

- /producto

- /precios

## Políticas

- /privacidad

- /cookies

- /terminos

## Contacto / Empresa

- /about

- /equipo

- /contacto

Qué NO hace llms.txt (y por qué igual conviene)

• No “rankea” por sí solo.
  
  
• No obliga a nadie a citarte.
  
  
• No sustituye enlazado interno, indexación, ni calidad.
  
  

Su valor real: orientación y eficiencia: si alguien (humano o sistema) necesita entender tu sitio rápido, le das un mapa de alta señal.

Control de snippets y permisos: si quieres citas, no te autolimites sin querer

Respuesta rápida: para aparecer como fuente, normalmente necesitas ser indexable y “snippeteable”. noindex te saca del juego; nosnippet y límites como max-snippet reducen lo que puede mostrarse; data-nosnippet te deja excluir fragmentos concretos sin matar la página entera.

Cómo afectan noindex/nosnippet/max-snippet a visibilidad y extractabilidad

• noindex: si no estás indexado, no puedes ser seleccionado como enlace de apoyo en experiencias tipo AI Overviews/AI Mode.
  
  
• nosnippet: limita que se muestre un snippet; en general reduce extractabilidad.
  
  
• max-snippet: acota longitud del snippet; útil si quieres permitir “cita corta” pero no resumen largo.
  
  
• data-nosnippet: bloquea partes específicas (por ejemplo, una sección premium) sin bloquear el resto.
  
  

Robots y crawlers de OpenAI: qué revisar antes de bloquear

OpenAI distingue crawlers con objetivos distintos (por ejemplo, búsqueda vs entrenamiento) y permite gestionarlos por robots.txt de forma separada. Si tu objetivo es discoverability en ChatGPT con búsqueda, revisa no estar bloqueando el bot relevante para inclusión en “summaries and snippets”.

Además: OpenAI indica que puedes medir referidos desde ChatGPT usando el parámetro utm_source=chatgpt.com en analytics cuando hay tráfico desde su experiencia de búsqueda.

Medición: cómo saber si estás consiguiendo citas (y si te compensa)

Respuesta rápida: sin un “reporte oficial” universal, mide por sistema: (1) tests con prompts fijos, (2) seguimiento de features/visibilidad, (3) señales de marca, (4) impacto en negocio. Y revisa mensualmente qué URLs aparecen citadas y por qué.

En Google, las guías para AI features insisten en que no es un canal separado: aplica SEO base y mide con Search Console (AI features se integran en el tráfico de búsqueda).

KPIs útiles: share of citations, tráfico referido, branded lift y conversión

• Share of citations: % de veces que apareces citado en un set de prompts fijo (por tema).
  
  
• Tráfico referido: sesiones desde chat/search generativo (p.ej., UTM cuando aplique).
  
  
• Branded lift: subida de búsquedas de marca / menciones / enlaces naturales.
  
  
• Conversión: leads/regs atribuibles a esas páginas canónicas (no solo al blog).
  
  

Para “nichero”, suele mandar tráfico+RPM; para “manager”, manda presencia+pipeline.

Riesgos y límites: lo que NO debes hacer para “forzar” citas

Respuesta rápida: no hay atajos sostenibles. Si intentas “fabricar citabilidad” con contenido escalado sin valor, te expones a señales de spam y a perder confianza (humana y algorítmica). Google define “scaled content abuse” como generar muchas páginas con el objetivo principal de manipular rankings y sin ayudar al usuario, independientemente de cómo se creen.

Escalar páginas “para LLM” sin valor real (señales de spam y pérdida de confianza)

Síntomas típicos:

• Variantes thin del mismo tema (“para LLM”) con poca diferencia real.
  
  
• Definiciones reescritas sin criterio propio ni evidencia.
  
  
• Programmatic content sin utilidad operativa (sin tablas, sin decisiones, sin ejemplos).
  
  

Solución:

• Consolidar en 1–2 canónicas fuertes.
  
  
• Añadir evidencia (datos, metodología, timestamps, casos).
  
  
• Reducir duplicidad y mejorar enlazado interno hacia la canónica.
  
  

Google también ha reiterado que usar automatización (incluida IA) para generar contenido con el objetivo principal de manipular rankings viola sus políticas de spam.

Inventar datos, “alucinaciones” y claims no verificables

Regla editorial para ser citable a largo plazo:

• Todo claim factual importante lleva fuente o evidencia propia.
  
  
• Si no puedes sostenerlo: formúlalo como hipótesis y añade “cómo comprobarlo”.
  
  

Si una recomendación depende del contexto: da criterios de decisión (“si tu WAF bloquea X, revisa Y”).

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