La respuesta corta: no hay una forma de "posicionarse" en ChatGPT o en Gemini como te posicionás en Google. No hay un ranking. Lo que hay es un conjunto de condiciones para que el modelo pueda encontrarte, entender qué sos y animarse a recomendarte. Casi todas esas condiciones son SEO de siempre, hecho bien. Lo sabemos porque nos pasó a nosotros antes de que nadie le pusiera nombre.
Cómo llegó Gustavo
Gustavo tiene Metsider, una distribuidora de acero en San Fernando. Usa Gemini como lo usa cualquiera: le pregunta cosas de todos los días, le pide consejos, busca. No es un usuario técnico y no tiene por qué serlo.
Un día le contó su situación. El local vende menos que antes. Lo digital nunca lo pudo cerrar: arrancó una web con un freelancer y quedó a medias, no entiende del tema y no tiene a nadie adentro que lo entienda. Le preguntó qué tenía que hacer.
Gemini le armó un plan. Gustavo le preguntó quién podía hacer eso. Gemini le dio tres opciones. Él le pidió una sola, la que mejor encajara con todo lo que le había contado. Gemini eligió FINMI.
Hoy es cliente, y le contamos esta historia con su permiso.
Ahora, lo que importa del caso es lo que no había en finmi.com.ar cuando pasó esto. No había un archivo llms.txt. No había versiones en Markdown de las páginas. No había nada que se llamara AEO, ni posicionamiento en IA, ni optimización para modelos. Lo que había era una web en HTML estático, con páginas que dicen con claridad qué hacemos, para quién y dónde, datos estructurados y casos con números. Eso fue lo que Gemini leyó.
Ese detalle es todo el artículo.
Qué hace un modelo cuando le pedís una recomendación
Conviene sacarse una idea de la cabeza: ChatGPT o Gemini no tienen una lista de agencias, de tornerías o de distribuidoras de acero guardada en algún lado. Cuando la pregunta necesita datos actuales, el modelo hace lo mismo que harías vos: busca. Dispara una o varias búsquedas, recibe fragmentos de páginas, y con esos fragmentos arma la respuesta.
La capa de recuperación es un buscador. Si no aparecés en la búsqueda, para el modelo no existís. Con eso solo ya se desarma la mitad de lo que se vende como "AEO".
Lo segundo es qué le llega. No le llega tu página entera; le llega un pedazo. Y con ese pedazo tiene que contestarse tres preguntas antes de nombrarte:
- ¿Qué es esto?
- ¿Para quién es?
- ¿Dónde está?
Si el fragmento contesta las tres, te puede recomendar. Si no, sigue con el próximo resultado.
Un ejemplo de hace unos días, con un cliente que fabrica lonas en zona norte. Para "lonas de camión" el sitio aparece bien en las respuestas de IA: el fragmento que llega dice qué fabrican, para qué vehículos, dónde están. Para otra línea de productos del mismo cliente, lo que le llega al modelo es la sección de testimonios: "excelente atención", "muy recomendables". Un modelo no puede recomendar una fábrica a partir de "excelente atención". No sabe qué fabrica.
La página no está mal para una persona que la lee. Está mal para una máquina que la lee de a pedazos. Se corrige con una oración al principio de la sección que diga qué es, para quién y dónde. Lo que llamamos oración de entidad.
De ahí sale lo que le facilita la vida a un modelo cuando llega a tu sitio: esa oración de entidad al principio de cada página o sección, datos concretos que pueda citar (zona de cobertura, rubro, tiempos de entrega, precios si son públicos), datos estructurados que confirmen lo que leyó (LocalBusiness, Service, FAQPage), y HTML que se pueda leer sin tener que ejecutar nada.
Cuánto de esto ya es SEO, y qué se agrega ahora
Casi todo. Textos de categoría y de servicio que dicen qué, para quién y dónde. Schema de negocio local y de preguntas frecuentes. HTML estático que carga rápido y no esconde el contenido detrás de un script. Casos con resultados medidos. Eso es lo que hacemos en cada sitio desde antes de que la conversación fuera sobre IA, y eso es lo que Gemini leyó cuando recomendó FINMI.
Lo que sumamos ahora es una capa chica, que nosotros llamamos "agent-ready", para que un modelo tenga menos fricción al leer:
- Content Signals en el robots.txt. Le decís explícitamente a los rastreadores de IA que pueden usar tu contenido para buscar y para responder. Sin esto, algunos ni entran.
- Un archivo llms.txt. Un índice en texto plano de qué páginas tiene tu sitio y de qué trata cada una.
- Una versión Markdown de cada página. El mismo contenido, sin diseño ni menús, para que el modelo lo lea limpio.
Es barato. Es una tarde de trabajo en un sitio bien hecho. Y no "posiciona" nada: le saca obstáculos al modelo para que llegue a lo que ya está.
Este artículo es el primero de nuestro blog que sale con todo eso puesto: tiene su versión .md y su entrada en el llms.txt. Si la teoría es cierta, en unas semanas vamos a poder verlo. Si no, también lo vamos a contar.
Lo que no te prometemos
No hay "primero en ChatGPT". No hay ranking en Gemini. El modelo no ordena sitios: arma una respuesta con lo que recupera y lo que entiende. Lo que hay son condiciones para ser elegible, y esas condiciones las cumplís o no.
Un dato para ubicar la conversación. Según Ubersuggest, "posicionamiento en chatgpt" tiene en Argentina unas 10 búsquedas por mes. Diez. Y aun así el costo por clic estimado está en USD 1,45 con una dificultad paga de 75 sobre 100. Ya hay agencias pujando por una búsqueda que casi nadie hace. Eso te dice más sobre quién vende AEO que sobre quién lo busca.
Si alguien te ofrece "posicionamiento en IA" como un servicio aparte, hay una sola pregunta que hacer: qué van a hacer que no sea SEO. Si la respuesta es un archivo llms.txt, es una tarde de trabajo. Si la respuesta es "optimizar el contenido para que el modelo lo entienda", eso es lo que un SEO serio hace desde siempre.
Qué sí hacemos, en este orden:
- Revisar que cada página conteste qué, para quién y dónde en su primer fragmento. Es lo que más falta y lo que más pesa.
- Datos estructurados donde correspondan.
- La capa agent-ready: robots con Content Signals, llms.txt, Markdown.
- Medir. Search Console para saber si te encuentran, y preguntarle a Gemini y a ChatGPT por tu servicio en tu zona, cada tanto, para ver qué fragmento tuyo les llega y qué dicen.
Lo que le pasó a Gustavo no fue magia ni una técnica nueva. Fue una web que decía con claridad qué somos, para quién y dónde, y un modelo que la entendió. Si tu sitio hoy no lo dice, ese es el primer arreglo. Todo lo demás viene después.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el AEO o posicionamiento en IA?
AEO (Answer Engine Optimization) es el nombre que se le puso a trabajar tu sitio para que modelos como ChatGPT o Gemini puedan encontrarlo, entenderlo y citarlo en sus respuestas. En la práctica, casi todo lo que lo hace posible es SEO bien hecho: contenido claro, datos estructurados y HTML limpio.
¿Se puede aparecer primero en ChatGPT o en Gemini?
No. Los modelos no ordenan sitios en un ranking: buscan, recuperan fragmentos de páginas y arman una respuesta con lo que entienden. Lo que podés hacer es cumplir las condiciones para ser elegible: aparecer en la búsqueda y que el fragmento que llega diga qué sos, para quién y dónde.
¿Sirve poner un archivo llms.txt?
Sirve como parte de una capa que le quita fricción al modelo, junto con Content Signals en robots.txt y versiones Markdown de las páginas. Es barato de implementar. Por sí solo no posiciona nada: si el contenido de la página no explica qué es tu negocio, el llms.txt no lo arregla.
¿El AEO reemplaza al SEO?
No. Cuando un modelo necesita datos actuales, el primer paso es una búsqueda. Si tu sitio no aparece en los resultados, el modelo nunca llega a leerlo. El SEO es la condición de entrada.
¿Cómo sé si la IA recomienda mi negocio?
Preguntale. Abrí Gemini o ChatGPT y pedile una recomendación para tu servicio en tu zona, como lo haría un cliente. Fijate si aparecés, qué dice de vos y de dónde sacó la información. Eso te muestra qué fragmento de tu sitio le está llegando.