El método que usamos en el ecosistema INEMA para que nos encuentren en Google, en Bing y en las respuestas de ChatGPT, Perplexity y Copilot. Sin herramientas de pago y sin contenido inventado: los agentes de IA hacen el trabajo repetitivo y tú decides.
Diez etapas que van desde el diagnóstico del sitio hasta el aviso a los buscadores, con scripts listos y plantillas que adaptas a tu sitio.
Canónico único, sitemaps con idioma, robots que habilita a las IAs, llms.txt y páginas superficiales fuera del índice. Sin esto, ningún contenido rinde.
Cada página se apoya en un curso, proyecto, evento o experimento que existe. El LLM extrae y reescribe; un validador descarta lo que no está en la fuente.
El número que importa es el de búsquedas que no llevan tu nombre: gente que no te conocía y te encontró. La exportación semanal lo separa.
En el orden en que las aplicamos. El detalle de cada una está en docs/METODO.md (en portugués).
Mira el HTML que entrega el servidor: canónico, hreflang, JSON-LD y cuántos enlaces internos hay. Una página sin enlaces es una página que casi no existe.
Un solo canónico (con www o sin), sitemap con lastModified real, robots que habilita a los robots de las IAs, llms.txt y un manifiesto content-index.json por sitio.
Exportación semanal de Search Console que separa las búsquedas por la marca, inspección de URL y una meta de conversión en analytics.
Una Person y una Organization con @id fijo, citadas por todas las páginas y por todos los subdominios.
Guía evergreen en el sitio principal, novedades en el sitio de noticias, eventos en el sitio de eventos. Una página dueña para cada intención de búsqueda.
Pilares, páginas de pregunta con respuesta directa de 40–60 palabras y fichas con datos extraídos de la página real. Palabra clave validada por puntaje, sin herramientas de pago.
Escalera de enlaces con cada página nueva y páginas hub que leen el manifiesto de los otros sitios. La página de búsqueda mantiene un índice de enlaces en el HTML.
Cada satélite (curso, landing, README) enlaza la página correcta del sitio principal, por lotes y con dry-run.
Una URL por noticia e idioma, NewsArticle, archivo que nunca se poda y cuerpo mínimo escrito solo con hechos de la fuente.
IndexNow y Bing en cada publicación (ChatGPT y Copilot usan el índice de Bing), sitemap en Search Console y lectura semanal.
Todo gratuito. Las cuentas de los buscadores requieren el sitio verificado.
Propiedad de dominio verificada y gcloud con credenciales de aplicación, para los scripts de medición.
gcloud auth application-default login \
--scopes=https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly,\
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platformSitio verificado en Bing (puedes importarlo desde Search Console) y una clave IndexNow publicada en la raíz del sitio.
# clave pública: https://tusitio.com/<clave>.txt openssl rand -hex 16
git, curl, Python 3 y Node 18+. Un agente de IA (Claude Code o Codex CLI) para las etapas de extracción y redacción.
git clone https://github.com/inematds/inemaseo-metodo
Los comandos son los scripts de este repositorio. Cambia tusitio.com por tu dominio.
Redirecciones, robots, sitemaps, llms.txt y, por página, título, canónico, hreflang, JSON-LD y enlaces internos en el HTML.
bash tools/auditoria.sh https://www.tusitio.com /catalogo/ /sobre/ # informe en la terminal
Usa las plantillas: templates/robots.txt, templates/llms.txt, templates/content-index.json e templates/jsonld-entidade.json. Canónico, sitemap y JSON-LD con el mismo host.
# después de publicar, confirma bash tools/auditoria.sh https://www.tusitio.com
Ejecútalo cada semana. Genera un CSV con las consultas sin la marca y una línea de resumen por semana y sitio.
export GSC_SITES="sc-domain:tusitio.com" GSC_MARCA="tusitio|tu nombre" GSC_QUOTA_PROJ="tu-proyecto-gcp" python3 tools/gsc_semanal.py --dias 7 # dados/gsc/resumo.csv
Autocompletado, Google Trends, impresiones que ya tienes y la fuerza del top 10. GO con 6 puntos o más, y solo si hay un activo real que citar. Tabla en docs/METODO.md (en portugués).
# consultas con impresiones y sin página dedicada = tema validado sort -t, -k4 -nr dados/gsc/*_sem-marca.csv | head -30
El LLM extrae de la página real (templates/prompt-ficha-extrativa.md, templates/prompt-texto-noticia.md); el validador descarta la frase sin respaldo en la fuente y el número que no aparece en ella.
node tools/validar_extracao.mjs fonte.txt "Curso con 5 módulos y 12 horas" # { apoiada: true, numerosNaFonte: false, ... } → descartar
Un JSON con repo y página de destino. Primero dry-run; después --apply --commit.
python3 tools/link_de_volta.py mapa.json --guia https://www.tusitio.com/aprender/ --guia-rotulo "Guía completa" python3 tools/link_de_volta.py mapa.json --apply --commit
Solo URLs que responden 200. El script verifica antes y envía a IndexNow y, si hay clave, a Bing.
INDEXNOW_KEY=<clave> BING_API_KEY=<clave> bash tools/avisar_buscadores.sh urls.txt # IndexNow: HTTP 200 · Bing SubmitUrlBatch: HTTP 200
Pregunta a Google el estado de cada página nueva; las que no aparecen reciben enlaces internos y una solicitud de indexación en el panel. Antes de publicar, pasa la lista de verificación de calidad (en portugués).
python3 tools/gsc_inspecionar.py sc-domain:tusitio.com https://www.tusitio.com/nova-pagina/ # Enviada e indexada | rastreo 2026-10-01 | canónico Google ...
El método se aplicó en el portal (inema.club), en el sitio de noticias y en el de eventos entre septiembre y octubre de 2026.
Una página por curso en el catálogo; decenas enriquecidas con módulos extraídos de la página de cada curso y validadas contra la fuente.
Los cursos publicados en GitHub Pages pasaron a enlazar su ficha y la guía en el sitio principal.
Guía "aprender inteligencia artificial" en PT, EN y ES, pilares de agentes y de comunidad y páginas de pregunta con respuesta directa.
Páginas /eventos/ y /noticias/ en el sitio principal, que leen el manifiesto de cada subdominio.
Archivo permanente, NewsArticle, versiones PT/EN/ES y cuerpo escrito solo con hechos de la fuente; sin texto, noindex.
Autor y organización con @id fijo, citados por el portal, por la base de conocimiento y por el sitio de noticias.
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Comprueba si tu sitio está listo para agentes de IA: descubrimiento, manifiestos, herramientas y buenas prácticas.
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