Clase 6 · 17 min
Una nota de preparación para IA te ayuda a encontrar lo que está roto, siempre que sepas cómo se calcula. Ninguna nota es oficial: cada scanner elige criterios y pesos. Aquí comparas dos rúbricas abiertas de INEMA, lees lo que más pesa y aprendes qué no demuestra la nota.
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Objetivo: ejecutar una nota de preparación para IA, leer los criterios que más pesan y saber qué no demuestra la nota.
Haz clic en cada bloque.
La nota sirve para priorizar correcciones. La cita se mide en las clases 2 y 3.
Haz clic en cada pestaña.
El scanner de INEMA suma cuatro bloques: WebMCP 30%, SEO 30%, GEO 20% y AEO 20%. Cada hallazgo vale pasó, aviso o falla; un hallazgo solo informativo vale 0,7.
GEO mira entidad, contenido sustancial (250+ palabras), autoría y fecha, fuentes y HTML semántico. AEO mira preguntas en los títulos, respuestas directas, listas y tablas.
En el Readiness, un sitio sin WebMCP queda con una nota general baja aunque tenga un SEO perfecto, porque ese bloque pesa 30%. WebMCP es un borrador sin navegador estable (clase 7): lee ese bloque como preparación.
Los criterios de AEO premian los títulos en forma de pregunta con una respuesta corta justo después. Eso es claridad para el lector, no una técnica de IA con fuente. Y el rich result de FAQ dejó de aparecer en Google el 07/05/2026: el marcado FAQPage ya no da vitrina.
No crees preguntas artificiales solo para sumar puntos.
Evolución abierta del Readiness: pesos en un archivo versionado, con el porqué y la fuente de cada criterio; WebMCP pesa 8 de 100; llms.txt pesa 2.
Límites: muestra de home + 4 páginas, prueba de CDN solo por User-Agent, WebMCP detectado solo en el código estático.
El agente-ready solo lee páginas públicas, sin API (se enseña en detalle en el curso 7). El WebMCP Readiness (webmcp.inema.pro) abre la página en un navegador desechable y profundiza solo en la URL indicada.
git clone https://github.com/inematds/inemaseo-sistemas && cd inemaseo-sistemas/ferramentas/agente-ready python3 agente-ready.py https://seusite.com --saida saida/seusite # salida: relatorio.html, agente-ready.json y criterios.csv # los pesos están en pesos.json: discrepa, cámbialos y ejecuta de nuevo
# Preparación para IA — <seusite.com> | fecha | herramienta y versión | nota | 3 fallas de mayor peso | corregido | |---|---|---|---|---| | dd/mm/aaaa | agente-ready 1.0.0 | <n> | <falla 1 (peso)>, <falla 2>, <falla 3> | <cuál> |
agente-ready 1.0.0 en los sitios de INEMA, home + 4 páginas:
site nota entidade conteudo descoberta webmcp inema.club 93 86 81 100 100 news.inema.pro 72 0 71 100 29 eventos.inema.pro 69 0 62 100 29 guia REA (github.io) 54 0 62 17 29
Ninguna de estas notas dice si el sitio es citado. El inema.club con 93 y la medición de julio con 0 de 52 citas neutras conviven: la preparación es condición, la cita es resultado.
Puede ser tu sitio o el de un cliente que lo haya autorizado.
Ejecuta el agente-ready (o el WebMCP Readiness) en el sitio y anota la nota, la herramienta con la versión y las 3 fallas de mayor peso.
Listo cuando: notas.md tiene la línea con fecha, herramienta y versión, nota y las 3 fallas con el peso de cada una.
Corrige la falla de mayor peso que esté a tu alcance (por ejemplo, la entidad en la home), publica y ejecuta de nuevo.
Listo cuando: notas.md tiene la segunda línea con la nueva nota y el criterio corregido marcado como ok.
La explicación aparece después de tu respuesta.
Pregunta 1 de 4
El sitio tiene un SEO impecable y una nota general baja en el WebMCP Readiness. ¿Cuál es la explicación probable?competencia
Pregunta 2 de 4
En el agente-ready, ¿qué corrección va primero?
Pregunta 3 de 4
El inema.club tiene nota 93. ¿Qué prueba eso sobre la cita en las IAs?
Pregunta 4 de 4
La rúbrica premia los títulos en forma de pregunta. ¿Cómo usar esto?
Elige una alternativa. La explicación aparece después de tu intento.