GEO (optimización para motores generativos) es la práctica de estructurar un sitio para que asistentes de IA como ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude lo entiendan, confíen en él y lo citen en sus respuestas. KINTO construyó kinto.co como su propio ejemplo: el sitio está hecho con Kinto Studio, el constructor de sitios agéntico de KINTO, y publica los archivos y el marcado que siguen.
Lo que kinto.co publica para las máquinas
/llms.txt. Un índice en el formato de llmstxt.org: la frase citable sobre KINTO, datos rápidos (entidad legal, país, idiomas, zonas atendidas, contacto, horario) y una línea por página de servicios, sectores, casos, insights y páginas de empresa, con la sección en español apuntando a/es/./llms-full.txt. El mismo índice más el texto plano completo de servicios, casos, preguntas frecuentes y glosario, en inglés y luego en español, generado desde las mismas colecciones que las páginas./ai.txt. Un archivo de política con la organización, el contacto, la política de privacidad, la cita preferida (“KINTO (kinto.co)”) y notas: los casos son anónimos por diseño, las cifras son rangos con su fuente y lo que se debe citar es la URL del caso.robots.txtdesde una lista de permitidos. Un grupo por crawler de IA, incluidos los de búsqueda y los iniciados por un usuario, y cada uno repite las reglas de exclusión del sitio, porque un grupo específico reemplaza al general para ese bot.- Un índice de sitemaps con hreflang. Cada URL de cada idioma lista sus alternativas (
en-US,es,es-419,x-default), con fechas reales de modificación. - JSON-LD con un único nodo de organización. Una sola entidad
Organizationse declara una vez y se referencia desde todas las páginas, junto con tipos propios de cada página comoService,Article,FAQPage,HowToyDefinedTermSet. - IndexNow. Las URL que cambian se envían tras cada despliegue a producción, para que Bing, cuyo índice usa la búsqueda de ChatGPT, se entere rápido. La clave vive fuera del repositorio.
Lo que importa más allá de los archivos
Los archivos hacen legible un sitio; la redacción lo hace citable. Cada página abre con una definición de una frase, un hecho por frase, un número en rango con su fuente (“medido”, “reportado por el cliente”) y la entidad nombrada: “KINTO”, no “nosotros”. Las respuestas de las preguntas frecuentes tienen de 40 a 60 palabras y se entienden sin la página alrededor. Cada caso termina con lo que KINTO aún no sabe. El mismo campo alimenta la página, llms-full.txt y el JSON-LD, así que los tres no pueden desalinearse.
El mismo enfoque aparece en el trabajo con clientes. El sitio de una agencia de estudios en el exterior recibió datos estructurados y una capa de citación para IA; la tienda de un comercio especializado publica llms.txt, ai.txt y sitemaps segmentados; varias empresas fintech y cripto recibieron una capa que ayuda a los buscadores generativos a citarlas correctamente.
Lo que aún no sabemos
KINTO todavía no ha medido si los asistentes de IA citan a kinto.co, y ninguno de los casos anteriores tiene evidencia de posicionamiento o contactos posteriores. Varias de las señales descritas son convenciones que los asistentes pueden leer o no. El plan es probar las respuestas que dan los asistentes a preguntas del campo de KINTO y publicar lo que se encuentre.
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