Diseño web orientado a agentes

Hasta hace poco diseñábamos para ojos y dedos humanos. Hoy, además, tu sitio web lo “leen” modelos de lenguaje, asistentes y agentes automáticos que extraen, resumen y citan. Tu audiencia es dual: personas + IAs. Eso no elimina el diseño humano; lo amplía. La interfaz sigue contando historias para quien navega… y al mismo tiempo se convierte en una fuente estructurada para sistemas que necesitan comprender, no solo renderizar.

¿Por qué importa? Porque una parte creciente del descubrimiento y la toma de decisiones ocurre fuera de tu página: respuestas generadas, resúmenes en asistentes, paneles internos, RAG en empresas. Si tu contenido no es machine-usable, quedas fuera de esas respuestas, aunque tengas “buen diseño” a simple vista.

Qué cambia para el diseño (en la práctica):

De páginas a entidades: no solo “una URL bonita”, sino conceptos definibles y enlazables (qué es, quién, cuándo, dónde, versión).
De estética a semántica: HTML limpio, encabezados jerárquicos, nombres consistentes y metadatos explícitos (JSON-LD, schema.org).
De keywords a afirmaciones verificables: contenidos atómicos con fuentes, fechas y condiciones de validez.
De UX solo humana a UX + DX (Data eXperience): la experiencia también es cómo de fácil es extraer y citar tu información.
De “indexar” a “controlar”: robots.txt, políticas de uso y licencias claras (qué se puede leer, reutilizar y cómo atribuir).
De velocidad percibida a estabilidad técnica: respuestas rápidas, códigos HTTP correctos, rutas estables, sitemaps y feeds confiables.
De SEO a AIO (AI Optimization): medir presencia en respuestas de IA, tasa de cita y exactitud de extracción, no solo tráfico.

Esta es la nueva premisa: diseña para contar a personas y para explicar a máquinas. En este artículo aterrizaremos cómo hacerlo, desde la arquitectura y el marcado hasta las métricas y el checklist final.

¿Qué es una IA como público objetivo?

Pensar en una IA como público objetivo es aceptar que parte de tu tráfico ya no llega “en primera persona”. Motores de respuesta como AI Overviews, Copilot o Perplexity no navegan para leer entero: recuperan fragmentos con sentido, los combinan y devuelven una síntesis. Los crawlers de modelos recorren la web para ampliar su corpus y necesitan estabilidad de URLs, semántica explícita y licencias claras para saber qué pueden usar. En el ámbito corporativo, los agentes RAG consultan documentación interna y pública: funcionan mejor cuando el contenido está troceado por secciones, con fecha, versión y una fuente citable. Y los bots internos que monitorizan cambios prefieren rutas previsibles, feeds y cabeceras como Last-Modified o ETag.

La diferencia con los crawlers SEO clásicos es de objetivo y unidad de análisis. Googlebot rastrea páginas para rankear; estos agentes buscan afirmaciones verificables. Por eso, en lugar de optimizar solo titulares y enlaces, necesitas entidades bien definidas, definiciones breves, condiciones de validez y metadatos (quién dice qué, cuándo y bajo qué permiso). En resumen: no basta con que una persona entienda tu página; una IA debe poder extraerla, citarla y confiar en ella.

Principios de diseño orientado a agentes (3C)

Claridad

Diseñar con claridad es escribir para que una persona entienda a la primera y una IA no tenga que adivinar nada. Usa una jerarquía estable (H1–H2–H3), nombres consistentes y un vocabulario controlado. Si en tu sitio “cliente”, “usuario” y “comprador” significan cosas distintas, fija las definiciones y no alternes sin avisar. Evita sinónimos caprichosos en títulos, tablas y labels; mejor una terminología fija y un glosario visible que los agentes puedan reconocer y reutilizar.

Contexto

Las IAs no solo necesitan el “qué”, también el cuándo, dónde y bajo qué condiciones. Cada afirmación importante debería tener fecha de vigencia, alcance geográfico o legal y, si aplica, dependencia de versión del producto. Un párrafo que diga “Disponible” es ambiguo; “Disponible en la UE desde 2024. Última revisión: 14/09/2025” es útil para personas y máquinas. Añade microbloques de contexto (definición breve, fuente, fecha) junto a cifras, comparativas y políticas.

Control

Si tu web es una fuente, debes explicitar permisos y límites. Publica políticas de crawling y reutilización, indica licencias de contenido y marca claramente lo que puede citarse o no. Mantén versiones (v1.3, “actualizado el…”) y un registro de cambios para que los agentes puedan referenciar la variante correcta. Señala rutas estables para datos (feeds, endpoints) y aplica controles razonables de frecuencia y acceso. El objetivo no es cerrar la puerta, sino guiar el uso para obtener citas correctas y evitar malinterpretaciones.

Arquitectura de información “machine-first”

Pensar la arquitectura “machine-first” no es diseñar para robots, sino hacer tu información inequívoca y citable. Cada idea debe tener una “casa” estable con significado claro, metadatos visibles (definición, fuente, fecha y versión) y una ruta canónica que no cambie. Con esa base, la navegación humana mejora y los agentes pueden encontrar, extraer y referenciar sin ambigüedades.

Páginas fuente (source-of-truth)

Una página única por concepto actúa como autoridad. Aquí vive la definición, el alcance (jurisdicción/escenario), la última revisión y la versión, con enlaces a ejemplos y casos.

Taxonomías y URLs canónicas

Nombra las cosas una sola vez y fija su ruta. Usa taxonomías claras y una URL canónica por entidad; resuelve sinónimos con redirecciones y menciones controladas.

Concept cards (definición + fuente + fecha)

Cada concepto se materializa en una tarjeta breve y reutilizable: definición, fuente/cita, fecha/versión y, si procede, un ejemplo mínimo. Se incrusta donde haga falta y mantiene la coherencia.

Contenidos evergreen

Prioriza piezas que no caducan y separa lo temporal en secciones con historial y sello temporal. Actualiza sin mover la URL: añade versión y notas de cambio para trazabilidad.

Marcado y formatos que entienden las IAs

Antes de hablar de tipos y etiquetas, una idea clave: el marcado no es decoración técnica; es lo que transforma tu web en una fuente de datos legible. Un agente no ve “una página bonita”, ve estructura, relaciones y metadatos. Si fallan, fallará la comprensión.

HTML semántico

Empieza por lo básico: cabeceras jerárquicas, secciones (header, main, article, section, footer), tablas con th y scope, listas reales (no <div> con guiones), alt descriptivos y lang correcto. Los enlaces deben decir adónde llevan (“Ver tarifas 2025”) y las definiciones vivir en bloques claros. Esta capa ya ofrece una ontología mínima que muchos agentes aprovechan.

JSON-LD / schema.org

Encima del HTML, declara qué es cada cosa: Organization para tu entidad, WebSite/WebPage/Article para páginas, Product con sku y offers, FAQPage y HowTo cuando proceda. Añade datePublished, dateModified, inLanguage, mainEntityOfPage y, si corresponde, license. Mejor una entidad principal por página, coherente con su propósito, y consistencia de IDs (URL canónica como identificador).

Open Graph

Aunque nació para redes sociales, OG sigue siendo útil para scrapers y asistentes: og:title, og:description, og:url, og:image estables y representativos. Piensa en OG como el resumen oficial que otros mostrarán cuando no puedan renderear todo.

Sitemaps XML

No son solo un índice: comunican canónicos, ritmo de actualización y lastmod. Mantén un sitemap limpio, dividido si hace falta (contenido, imágenes, vídeo, noticias) y enlázalo desde robots.txt. Para agentes, es la ruta corta hacia tu inventario fiable.

Feeds (RSS/Atom/JSON)

Publica cambios y contenidos nuevos en feeds con títulos claros, fechas precisas y permalinks inmutables. Los feeds son “suscripciones” que evitan crawling agresivo y mejoran la detección de cambios por parte de bots éticos y agentes internos.

Endpoints /data

Para conceptos críticos, ofrece endpoints JSON estables (por ejemplo, /data/productos/sku-123.json o /v1/politicas/devoluciones.json). Declara versión, lastModified y, si aplica, alcance (país/idioma). Este canal “machine-first” reduce ambigüedad, facilita RAG y permite citar con exactitud sin depender del HTML.

Contenido RAG-ready

Un contenido “RAG-ready” es aquel que se puede recuperar, copiar en un prompt y seguir siendo inequívoco. Para lograrlo, organiza la página en bloques marcados por H2/H3 donde cada bloque trate una sola idea y disponga de un ancla estable (permalink). Evita referencias vagas (“como vimos arriba”): el lector puede llegar solo a ese fragmento.

Incluye un TL;DR al inicio (3–5 líneas) que enuncie los hechos clave con términos exactos y, si procede, enlace a la página fuente. Dentro de cada sección, escribe párrafos atómicos (2–4 frases) cuyo primer enunciado nombre el sujeto con precisión (“El protocolo X exige…”). Sustituye pronombres por nombres cuando puedan crear ambigüedad.

Cuando presentes datos, usa tablas limpias: encabezados claros, unidades consistentes y una fila por entidad. Evita celdas combinadas y notas difusas; añade una nota de alcance justo debajo (p. ej., “Datos UE, 2024. Última revisión: 14/09/2025”). Acompaña los conceptos con ejemplos con contexto: un caso mínimo que indique supuestos, límite temporal y jurisdicción.

Mantén un glosario conciso al final o en una barra lateral: una definición por término, enlazada a su página fuente. Visibiliza metadatos en cada bloque relevante (fecha, versión, fuente/cita). Esta combinación —bloques direccionables, resúmenes útiles, microclaridad y trazabilidad— reduce errores de extracción y aumenta la probabilidad de cita correcta por parte de agentes RAG.

Acceso, licencias y señales de control

Diseñar para agentes también es gobernar su acceso. El primer semáforo es el robots.txt: ahí indicas qué rutas se pueden rastrear y cuáles no, por user-agent y con enlaces al sitemap. Úsalo para excluir áreas sensibles o duplicadas y para declarar tu intención de forma pública. Recuerda, eso sí, que es orientativo: los agentes “bien educados” lo cumplen, pero no es una barrera de seguridad.

Cuando necesites granularidad a nivel de documento o archivo, pasa a meta/headers. En páginas HTML, meta name="robots" permite marcar noindex, noarchive o limitar fragmentos. Para PDFs e imágenes, el encabezado X-Robots-Tag aplica las mismas directivas vía HTTP, lo que resulta útil si sirves binarios desde un CDN. Algunas plataformas atienden directrices adicionales como “noai” o “noimageai” para indicar que no autorizas uso con fines de entrenamiento o generación; trátalas como señales voluntarias: pueden ayudar con ciertos proveedores, pero no garantizan cumplimiento universal.

El rate limiting protege tu disponibilidad sin cerrarte. Responder con 429 o 503 y un Retry-After razonable, respetar ETag/Last-Modified y ofrecer feeds o endpoints para detectar cambios reduce la necesidad de crawling agresivo. Si publicas datos, es mejor dar un canal estable y versionado que intentar bloquear de forma indiscriminada: tendrás menos carga y menos scraping hostil.

La licencia es donde se decide qué se puede reutilizar. Si buscas difusión con atribución, una CC BY clara en el pie y en la página de términos facilita citas correctas. Si no autorizas reutilización o entrenamiento, dilo en tus Términos de Uso con lenguaje explícito (ámbito, finalidades, límites y vías de contacto) y refleja ese estatus en los metadatos visibles de cada pieza (fecha, versión, titular de derechos). Para imágenes y multimedia, añade metadatos de autoría/procedencia (por ejemplo, estándares de credenciales de contenido) para que las herramientas que los leen puedan respetarlos.

Cierra el círculo con una política de marca y atribución accesible: cómo citar, qué texto/URL usar, si aceptas citas sin enlace, y un correo para permisos especiales. Esta claridad reduce malentendidos y mejora la tasa de cita correcta en respuestas generadas. En resumen: combina robots + meta/headers + ritmo para el plano técnico y licencias + política de marca para el plano legal. Es la forma más eficaz de ser descubrible sin perder el control.

Rendimiento y estabilidad para agentes

Para una IA, el mejor contenido es inutilizable si la entrega falla. La regla es simple: rápido, correcto y estable. Rápido significa tiempos de respuesta bajos y TTFB consistente; apóyate en CDN, caché de página y compresión (gzip/br) para servir HTML, JSON y archivos estáticos con el menor peso posible. Correcto implica códigos HTTP precisos: 200 cuando hay contenido, 204 si no lo hay, 301/308 para redirecciones permanentes (evita encadenarlas), 304 con ETag/Last-Modified para validar caché, 410 si algo se retiró. Estos detalles mejoran la comprensión de los agentes y evitan interpretaciones erróneas.

La negociación de contenido e idioma debe ser explícita y reproducible. Publica versiones por idioma con rutas claras (/es/, /en/) y declara Content-Language, inLanguage en metadatos y Vary: Accept-Language cuando toque. Si expones endpoints de datos, fija Content-Type correcto (application/json) y añade Cache-Control y Retry-After cuando proceda; muchos agentes respetan esas señales.

La estabilidad es parte de la confianza. Mantén rutas canónicas que no cambien con cada rediseño y utiliza hashes de versión para assets (CSS/JS) sin romper las URLs de contenido. Evita mover documentos; si debes hacerlo, usa una única redirección permanente, actualiza sitemaps y conserva el significado semántico de la página. Ofrece sitemaps limpios, cabeceras coherentes y, cuando sea posible, soporte a HEAD para que los bots verifiquen sin descargar de más.

En conjunto, una entrega predecible—buen rendimiento, códigos y headers correctos, idiomas bien negociados y rutas estables—convierte tu sitio en una fuente que los agentes pueden recuperar, cachear y citar con fiabilidad.

De SEO a AIO (AI Optimization)

El salto de SEO a AIO es dejar de optimizar solo para “ser encontrado” y empezar a ser citado con confianza. Ya no basta con títulos atractivos y keywords; ahora tu contenido debe comportarse como evidencia: preciso, trazable y con permisos claros de reutilización. El objetivo no es aparecer, sino sustentar respuestas generadas por agentes.

Patrón de “declaraciones verificables + citas”

Escribe en bloques que formulen un hecho comprobable y anexa su respaldo: fuente, alcance y vigencia. Por ejemplo: “Nuestro recubrimiento reduce el consumo de agua un 35 % en procesos pad-dry en la UE (2024). Fuente: AEQCT, Informe 12/2024. Última revisión: 14/09/2025.” Ese patrón convierte cada párrafo en un fragmento citable y limita la ambigüedad en resúmenes automáticos.

FAQ/HowTo bien marcados.

Las IAs consumen muy bien pregunta → respuesta y paso a paso. Redacta FAQs y procedimientos que resuelvan una intención única y marca su estructura (títulos claros, pasos numerados, condiciones y advertencias). Así facilitas que el agente recupere el bloque exacto y no mezcle contextos.

Datasets descargables y endpoints

Cuando cites cifras, ofrece el dato detrás del dato: un CSV/JSON estable con versión, fecha, fuente y, si aplica, metodología. Aloja estos recursos en rutas previsibles (p. ej., /datasets/consumo-agua-2024.csv o /data/consumo-agua.json) y documenta columnas/unidades. Un agente que puede verificar el número en tu dataset tenderá a confiar y citar tu sitio.

Diseño neutral en comparativas

Las comparativas que más se reutilizan son simétricas y transparentes: criterios idénticos para todos los productos, unidades consistentes, supuestos explícitos y enlaces a fuentes. Evita adjetivos promocionales en tablas y gráficos; la neutralidad formal aumenta la probabilidad de que un modelo elija tus cuadros como referencia imparcial.

E-E-A-T “para máquinas”

La experiencia y la autoridad deben ser visibles y legibles: autor con credenciales y afiliación, fecha y última modificación, política editorial, método de obtención de datos, enlaces a publicaciones previas, vías de contacto y licencia. Mantén un historial de cambios y muestra correcciones. Para el agente, estas señales equivalen a “¿puedo confiar y citar?”; para la persona, refuerzan reputación.

En resumen, AIO no reemplaza al SEO: lo eleva. Diseñas el contenido como fuente verificable para humanos y máquinas, y eso te coloca dentro de las respuestas generadas —no solo en la lista de resultados.

Métricas y observabilidad

Medir para IAs es comprobar dos cosas: ¿aparezco en las respuestas? y ¿aparezco bien?. A partir de ahí, relaciona esa visibilidad con impacto real (clics, consultas evitadas) y respáldalo con observabilidad técnica.

El SoA estima cuánto de una respuesta generada “te pertenece”. Se mide con un panel de prompts representativos (tus temas/entidades clave) y una revisión mensual: si tu dominio se cita o tu marca se menciona de forma verificable, sumas. Puedes puntuar de 0 a 1 por prompt (0 = no apareces; 1 = eres la fuente principal) y promediar por tema. Lo importante es la tendencia y qué cambios de contenido la explican.

Tasa de cita/atribución

De todas las respuestas en las que apareces, ¿cuántas enlazan o nombran tu fuente de forma explícita? Evalúalo en el mismo panel y registra si la respuesta incluye URL, mención de dominio o referencia formal. Esta métrica te dice si eres usado o reconocido.

Exactitud de extracción

No basta con salir: hay que salir correcto. Define un conjunto de hechos controlados (cifras, definiciones, condiciones de validez) y comprueba si las respuestas los repiten sin error y con el alcance temporal/geográfico correcto. Anota discrepancias y su causa (ambigüedad, falta de metadatos, versión desactualizada). Tu meta es reducir la tasa de error mes a mes.

Cobertura de entidades

¿Cuántas de tus páginas fuente y “concept cards” están siendo rastreadas y recuperadas? Cruza tu inventario canónico (sitemap/glosario) con accesos por user-agent a esas URLs y vigila huecos: entidades nunca vistas, 404/410 no deseados, canónicos contradictorios. La cobertura indica si tu catálogo “machine-first” es visible.

Referidos desde respuestas de IA

Parte del tráfico llegará con referer identificable (algunas experiencias lo envían) y otra parte será tráfico oscuro. Agrupa en analítica las llegadas con referers conocidos y crea páginas de destino profundas (concept cards con ancla) para reconocer picos tras aparecer en respuestas. Observa correlaciones con tu SoA y con campañas de contenido.

Deflexión en soporte

Si tus fichas/FAQs están bien preparadas para agentes, parte de las dudas no escalarán a tickets. Mide la tasa de tickets por 1.000 sesiones y el porcentaje resuelto con documentación (encuestas post-búsqueda, “¿te sirvió?”). La mejora sostenida indica que tu contenido es recuperable y suficiente tanto para personas como para IAs.

Logs por user-agent y observabilidad

Activa logging estructurado: agente, ruta, código HTTP, latencia, ETag/Last-Modified, tamaño y Retry-After si aplica. Con eso, construye paneles por agente (errores 4xx/5xx, TTFB, rutas problemáticas) y alertas cuando caiga la cobertura de entidades o se rompa el marcado. Añade comprobaciones sintéticas periódicas (HEAD/GET) sobre tus páginas fuente y valida el JSON-LD en CI para evitar publicar roturas.

En conjunto, estas métricas te dicen si estás dentro de las respuestas, cómo te citan y con qué calidad, mientras tus logs te permiten actuar rápido cuando algo se degrada.

Riesgos, ética y cumplimiento

Diseñar para agentes implica aceptar que tu contenido circulará fuera de tu página. Por eso, el primer pilar ético es la atribución: indica la licencia de uso, especifica cómo citar (texto y URL canónica) y mantén una sección visible de “Política de marca y atribución”. No evitarás todo reuso oscuro, pero sí elevarás la probabilidad de citas correctas y de reclamación justificada cuando falten.

El segundo frente es el sesgo. Las IAs responden mejor cuando la fuente es transparente: expón metodología, supuestos y límites; usa lenguaje neutral en comparativas; añade contraejemplos y contextos minoritarios. Si un dato no es representativo, dilo. Así reduces conclusiones erróneas amplificadas por modelos.

En privacidad, actúa por minimización: no publiques datos personales innecesarios, separa lo sensible, anonimiza ejemplos y evita mezclar logs o identificadores en endpoints públicos. Recuerda que robots.txt no es seguridad; usa controles reales cuando corresponda y establece retención limitada de datos.

Toda información caduca. Señala fecha de vigencia y última revisión en bloques clave y conserva un historial de cambios. Si corriges un error, deja constancia explícita: las IAs se quedan con versiones antiguas y la trazabilidad permite deshacer confusiones.

Asume la existencia de caches de terceros: si retiras contenido, marca la página con un estado claro (410 o nota de retirada) y referencia la versión actualizada. Mantén sitemaps limpios y metadatos de fecha para acelerar la reindexación.

Por último, publica avisos legales comprensibles: Términos de uso, Política de reutilización de datos, Política editorial y un canal de contacto para reclamaciones. Ética no es solo permiso o prohibición: es contexto, límite y responsabilidad para que humanos y máquinas usen tu información de forma justa y segura.

Checklist accionable

El siguiente checklist no sustituye tu estrategia; te ayuda a ejecutarla por sprints. Úsalo en este orden: primero arquitectura y marcado, luego contenido RAG, después control y licencias, rendimiento/estabilidad y, por último, medición.

Define páginas fuente por concepto, con URL canónica y propósito claro.
Establece taxonomías y redirecciones para sinónimos; evita duplicados semánticos.
Asegura HTML semántico (jerarquía H1–H3, landmarks, alt, lang).
Publica JSON-LD/schema.org coherente (Organization, WebPage/Article/Product, FAQ/HowTo) y Open Graph básico.
Mantén sitemaps XML limpios (con lastmod), enlazados desde robots.txt.
Ofrece feeds (RSS/Atom/JSON) y endpoints /data versionados con Content-Type correcto.
Estructura contenido RAG-ready: TL;DR, chunking por H2/H3, párrafos atómicos y anclas.
Muestra metadatos visibles en bloques clave: fecha de vigencia, última revisión, versión y alcance (mantén changelog).
Crea glosario y concept cards (definición + fuente + fecha) reutilizables.
Publica política de licencias y atribución; usa “noai/noimageai” cuando proceda.
Configura robots.txt, meta robots y X-Robots-Tag por tipo de recurso.
Aplica rate limiting razonable y señales de cambio (ETag/Last-Modified, Retry-After).
Optimiza rendimiento: TTFB bajo, compresión (gzip/br), cache-control y soporte HEAD.
Garantiza estabilidad de rutas y assets (301/308 sin cadenas, hashes en estáticos).
Implementa i18n clara (rutas por idioma, hreflang, Content-Language, Vary).
Publica datasets descargables (CSV/JSON) con documentación, unidades y versión.
Instrumenta observabilidad: logs por user-agent, paneles de errores/latencia y validación CI del JSON-LD.
Mide AIO: Share of Answer, tasa de cita, exactitud de extracción, cobertura de entidades, referidos desde IA y deflexión en soporte.

Mini caso aplicado

Para aterrizarlo, imagina la ficha de EcoShield 120, un acabado repelente al agua para tejidos.

Antes

La página es una landing visual con eslóganes (“Máxima protección, mínimo impacto”), una galería y un botón “Descargar ficha técnica (PDF)”. El texto mezcla “cliente/usuario/comprador” sin definirlos, no hay fechas ni alcance geográfico, y los datos clave están solo en el PDF. La URL cambia entre campañas (/promo-ss25/eco-shield/) y el formulario de contacto es el único elemento “estructurado”. Los agentes recuperan fragmentos sueltos, sin contexto ni permiso claro de reutilización: baja citabilidad, alta ambigüedad.

Después

La página se convierte en source-of-truth estable: /productos/ecoshield-120/ (canónica y permanente). Se abre con un TL;DR que formula declaraciones verificables (“Reduce el consumo de agua un 35 % en procesos pad-dry, UE 2024; última revisión: 14/09/2025; versión 1.3”) y las cita. Justo debajo, una concept card incrustable define el producto (qué es, para qué sirve, límites y contraindicaciones) con fecha y alcance.Se reescribe la estructura en H2/H3 atómicos (RAG-ready): Definición, Aplicaciones, Rendimiento medido, Compatibilidades, Seguridad y normativa, FAQ. Las tablas de resultados incluyen unidades consistentes y una nota de alcance (“Datos UE, lotes 2024 Q4”).

Se añade JSON-LD (Product + Organization) con sku, brand, isAccessoryOrSparePartFor si aplica, dateModified, inLanguage y license para que el agente entienda y cite la entidad correcta.

Se publica un dataset descargable (/datasets/ecoshield-120-rendimiento-2024.csv) y un endpoint JSON estable (/data/productos/ecoshield-120.json) con lastModified, versión y descripciones de columnas: esto permite verificación automática y reduce errores en respuestas generadas.

Se declaran políticas de acceso y atribución (licencia CC BY para textos, “noimageai” para fotos propias) y un bloque legal de reutilización con contacto.

Operativamente, se fijan rutas y assets estables (hash en CSS/JS), ETag/Last-Modified, compresión y soporte HEAD. En analítica, se instrumenta el panel AIO (SoA, tasa de cita, exactitud de extracción, referidos por agentes).

Por qué funciona

Porque la página deja de ser solo una landing y pasa a ser fuente: fragmentable, verificable, versionada y con permisos claros. Los humanos leen mejor y las IAs pueden extraer, comprobar y citar sin ambigüedad.

Próximos pasos (30/60/90)

El objetivo de los próximos 90 días es pasar de “web pensada para leer” a fuente citable y estable para personas y agentes. Trabajamos por sprints: primero base técnica y semántica, luego contenido RAG y datos verificables, y finalmente escalado y gobernanza.

Plan 30 días (fundamentos)

Inventario y canónicos. Mapea entidades clave, define páginas fuente y resuelve duplicados con URL canónica y redirecciones. (UX + Contenido + Dev)
Marcado mínimo viable. HTML semántico en plantillas, JSON-LD (Organization, WebSite/WebPage/Article/Product según caso) y Open Graph básico. (Dev)
Rendimiento y rastreo. CDN/compresión/cache, sitemaps limpios enlazados desde robots.txt, y X-Robots-Tag para PDFs/imágenes. (Dev)
Políticas y licencias. Publica términos de uso, licencia (p. ej., CC BY para texto), política de marca/atribución y, si aplica, “noai/noimageai”. (Legal + Contenido)
Observabilidad base. Logging por user-agent, panel inicial AIO (definir prompts y medir Share of Answer de referencia). (Dev + Contenido)

Plan 60 días (contenido RAG y verificación)

Reescritura RAG-ready. Actualiza 10 páginas prioritarias con TL;DR, chunking por H2/H3, metadatos visibles (fecha, versión, alcance) y concept cards. (Contenido + UX)Datos verificables. Publica datasets/JSON endpoints para 3 métricas o productos clave, con documentación y versión. (Dev + Contenido)
FAQ/HowTo marcados. Cubre las 5 intenciones top con bloques bien estructurados y marcado correspondiente. (Contenido)
Primer review AIO. Evalúa tasa de cita y exactitud de extracción; corrige ambigüedades y faltas de contexto. (Contenido + UX)

Plan 90 días (escalado y gobierno)

Escalado e i18n. Extiende el modelo a las demás categorías y, si aplica, rutas por idioma con hreflang y inLanguage. (UX + Dev)
Automatización. CI con validación de JSON-LD, pruebas sintéticas (HEAD/GET) y alertas de roturas en canónicos/feeds. (Dev)
Gobernanza editorial. Flujo de versionado + changelog, glosario mantenido, checklist AIO en el CMS. (Contenido)
Comparativas neutrales. Normaliza tablas y criterios para ser referencia imparcial en respuestas de IA. (UX + Contenido)
Cierre trimestral. Objetivo orientativo: +X puntos en SoA, exactitud ≥ 95% en hechos controlados, mejora de deflexión en soporte. (Todos)

Tareas por perfil (responsabilidades continuas)

UX: taxonomías, plantillas “machine-first”, microcopy consistente, anclas/permalinks y diseño neutral en comparativas.
Contenido: páginas fuente, TL;DR, glosario y concept cards; documentación de datasets; mantenimiento de fechas/versión/alcance.
Dev: HTML semántico, JSON-LD, sitemaps/feeds, endpoints /data, rendimiento y caching; CI de marcado y monitorización por user-agent.
Legal: licencias, términos y política de marca/atribución; privacidad y uso de etiquetas “noai/noimageai” cuando proceda.

Conclusión

Diseñar para una audiencia dual es contar a personas y explicar a máquinas. Si conviertes tus páginas clave en fuentes estables, verificables y bien señalizadas, no solo mejoras la experiencia humana: te ganas un lugar dentro de las respuestas de IA. El plan 30/60/90 te da el orden; la disciplina editorial y técnica hará el resto.

¿Qué página de tu sitio vas a convertir hoy en “fuente oficial” (URL canónica, fecha y versión) para que humanos y máquinas puedan citarla sin ambigüedades?

Fuentes: