Para 2026, una proporción creciente de tus visitantes son agentes de IA y motores de respuestas. ¿Pueden realmente CONSUMIR tu sitio? Revisamos las seis señales de legibilidad para máquinas — llms.txt, llms-full.txt, datos estructurados, marcado de autor, enlaces de entidad sameAs y alternativas en markdown — en un solo puntaje de agent-readiness de 0 a 100.
La preparación para agentes (agent-readiness) mide si los agentes de IA y los motores de respuesta —ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews— pueden consumir realmente tus páginas, no solo encontrarlas. La herramienta devuelve una puntuación gratuita de 0 a 100 basada en las señales offline que lo determinan: un índice llms.txt, alternativas en markdown por página, esquema JSON-LD, autores identificados y anclaje de entidades mediante sameAs. Importa porque un motor que no puede analizar ni atribuir tu contenido con claridad citará a un competidor en tu lugar.
La preparación para agentes mide si los motores de IA pueden consumir y analizar tu sitio (consumibilidad); la visibilidad mide si ya te citan. Primero hay que ser consumible y luego citable.
75 o más es «listo», de 50 a 74 «parcial» y por debajo de 50 «no listo». El esquema (30 puntos) y llms.txt (20) tienen el mayor peso, así que marcan la mayor parte de la diferencia.
No es estrictamente obligatorio, pero un índice llms.txt junto con su complemento llms-full.txt ofrecen a los agentes un punto de entrada limpio y curado en lugar de rastrear HTML renderizado, y por eso aquí suman 30 de los 100 puntos.
Los motores de respuesta valoran la experiencia atribuible: un autor identificado con enlaces sameAs a perfiles reales señala E-E-A-T, lo que hace tus afirmaciones más seguras de citar que un contenido anónimo.
Las herramientas gratuitas te muestran QUÉ corregir. La auditoría completa y el equipo autónomo de 20 agentes de IA lo resuelven de principio a fin: estrategia, contenido, GEO, enlazado interno, publicación y mantenimiento continuo.
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