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Verificador de Agent-Readiness con IA

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.

Qué comprueba esta herramienta

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.

Qué se evalúa

índice llms.txt
Un archivo en la raíz (según llmstxt.org) que lista tus URL clave en un formato que los agentes de IA y los asistentes de IDE usan para orientarse; sin él, los rastreadores adivinan la estructura.
complemento llms-full.txt
Un único archivo que reúne el cuerpo completo de tus páginas para que un motor asimile todo el sitio en una sola petición, en lugar de rastrearlo página por página.
alternativas en markdown
Un enlace rel=alternate text/markdown por página que sirve markdown limpio; los flujos RAG y los motores de respuesta lo analizan con más fiabilidad que el HTML renderizado.
cobertura de JSON-LD
La proporción de páginas con datos estructurados; los agentes prefieren un esquema legible por máquina para entender de qué trata la página y extraer datos exactos.
autor identificado
Un autor real y atribuible en cada página; los motores de respuesta valoran la experiencia atribuible (E-E-A-T) al decidir en qué confiar y a quién citar.
anclaje de entidades sameAs
Enlaces sameAs en tu esquema que vinculan tu marca o autor con entidades del grafo de conocimiento (Wikidata, LinkedIn), para que el motor resuelva con seguridad quién eres.

Cómo usarla

  1. Introduce la URL de tu sitio para ejecutar el análisis gratuito de preparación para agentes de 0 a 100.
  2. Revisa las carencias señaladas —un llms.txt ausente, poca cobertura de esquema, páginas sin autor— ordenadas por cuántos puntos resta cada una.
  3. Corrige primero las carencias de mayor peso (el esquema y llms.txt son los que más suman) y vuelve a ejecutar el análisis para confirmar que la puntuación sube.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la preparación para agentes y en qué se diferencia de la visibilidad en IA?

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.

¿Qué puntuación indica que mi sitio está listo para agentes de IA?

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.

¿Necesito un archivo llms.txt para que los motores de IA lean mi sitio?

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.

¿Por qué el marcado de autor afecta a que la IA me cite?

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.

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