Escribir para que te cite una IA es escribir secciones que se leen solas. Cinco reglas lo consiguen: el título es la pregunta que alguien haría; el primer párrafo la responde en 40-60 palabras; cada cifra lleva su fuente en el mismo párrafo; tres o más elementos van en tabla; y la página cierra con preguntas frecuentes y autor con schema.
Este artículo es para quien escribe o encarga contenido y quiere que ChatGPT, Perplexity o Google AI Mode lo usen como fuente. Cada regla viene con un párrafo mal escrito y el mismo párrafo bien escrito, para que la diferencia se vea.
El patrón es el que sigue todo nuestro blog y el que aplicamos dentro de la medición mensual de visibilidad en IA. No hace falta contratar a nadie para aplicarlo: hace falta reescribir las diez páginas que responden a las preguntas que te traen clientes, y medir después.
¿Por qué una IA cita unos párrafos y no otros?
Porque no lee páginas, lee fragmentos. Cuando ChatGPT o Gemini responden con búsqueda activada, descomponen la pregunta en varias consultas, recuperan los resultados y extraen de cada página el trozo que responde. Si ese trozo se entiende sin leer lo anterior y trae un dato verificable, se cita. Si depende del contexto o solo opina, se descarta.
Hay datos sobre qué formato gana. Otterly analizó 617.985 citas de siete motores en septiembre de 2026 y encontró que el 66,6 % de todo lo que citan los motores de IA son listas, y las comparativas van segundas con un 7,9 % (en inglés). En ChatGPT, las comparativas cara a cara suponen el 16,1 % de las citas. El propio estudio avisa de un sesgo: sus preguntas eran casi todas de tipo «mejor» o «top», lo que infla las listas; en preguntas abiertas, las listas bajan al 55,2 %.
Google dice algo que conviene leer con calma. En su guía oficial para aparecer en funciones de IA (en inglés), actualizada el 10 de julio de 2026, afirma que no hace falta trocear el contenido, que no existe una longitud ideal de página y que no necesitas llms.txt ni un schema especial. Lo que sí pide es contenido único, que no pueda producir cualquier modelo generativo a partir de conocimiento común. Las cinco reglas no contradicen eso: son una forma de escribir clara para personas que, de paso, resulta fácil de extraer para una máquina.
El patrón es una disciplina de redacción, no un truco para la IA. Un párrafo que responde solo, con su dato y su fuente, es mejor para quien lee en el móvil y para un modelo que busca qué citar. Lo desarrollamos en la guía completa de visibilidad en IA; aquí vamos regla a regla.
¿Regla 1: cómo tiene que ser el título?
El H1 y cada H2 son una pregunta concreta o una afirmación concreta, escritas como las diría una persona a ChatGPT. Si el modelo descompone el prompt en preguntas y tu título es una de ellas, encaja. Si tu título es un tema («La visibilidad en IA»), no encaja con nada.
Mal escrito:
Todo lo que necesitas saber sobre la visibilidad en inteligencia artificial
Bien escrito:
¿Cómo mide una pyme si ChatGPT la menciona?
El primero describe de qué va el texto; el segundo es la consulta que el motor lanza. La prueba rápida: pega tu título en ChatGPT tal cual. Si el modelo responde, es un buen título; si te pide que concretes, es un tema.
| Tipo de título | Ejemplo | Qué pasa en la recuperación |
|---|---|---|
| Tema | «Automatización de marketing» | No coincide con ninguna sub-consulta |
| Pregunta | «¿Cuánto cuesta automatizar el marketing de una pyme?» | Coincide con la sub-consulta de precio |
| Afirmación concreta | «Automatizar el alta de leads cuesta desde 1.400 €» | Coincide y además aporta el dato |
¿Regla 2: cuánto tiene que medir la respuesta?
Entre 40 y 60 palabras, en el primer párrafo bajo cada título, y tiene que entenderse sin leer nada más. Si el fragmento que extrae el motor es ese párrafo, debe contener la respuesta completa: qué, cuánto, cuándo. Lo demás se desarrolla debajo.
Mal escrito:
En este artículo vamos a ver por qué la visibilidad en IA se ha convertido en una prioridad para las empresas y qué pueden hacer para mejorarla en un entorno que cambia constantemente. Antes de entrar en detalle, conviene entender el contexto.
Bien escrito:
Medir tu visibilidad en IA es preguntar lo mismo a ChatGPT, Perplexity y Gemini el mismo día de cada mes y anotar tres números: en qué porcentaje de preguntas te mencionan, en cuántas citan tu web como fuente y qué marca sale más veces. Con 20 preguntas y una hoja de cálculo basta.
El primero tiene 41 palabras y no dice nada que un lector pueda usar; el segundo tiene 52 y es la respuesta entera. El límite de 40-60 palabras no está para escribir menos, está para obligarte a responder antes de explicar. Una comprobación que hacemos en cada artículo: leer solo los primeros párrafos de cada H2. Si con eso se entiende, está bien escrito; si hay que bajar al desarrollo, el primer párrafo hace de introducción, y las introducciones no se citan.
¿Regla 3: dónde va el dato y su fuente?
En el mismo párrafo: la cifra exacta, la fecha y el enlace a la fuente primaria, los tres juntos. Un dato sin fuente es una opinión con números, y un modelo que compara fuentes prefiere la que puede verificar. Si la fuente vende algo relacionado con el dato, se dice.
Mal escrito:
Según varios análisis recientes, casi todo lo que cita la inteligencia artificial son listas, así que conviene escribir en formato lista.
Bien escrito:
El 66,6 % de las citas de los motores de IA van a listas y el 7,9 % a comparativas, según el análisis de Otterly de 617.985 citas en septiembre de 2026 (tipos de contenido citados, en inglés). Otterly vende monitorización de IA, y sus preguntas eran casi todas de tipo «mejor», lo que infla la cifra.
El segundo tiene todo lo que un lector o un modelo necesita para fiarse: cuánto, cuándo, quién lo midió, con qué muestra y qué sesgo tiene. Cuando una cifra la hemos calculado nosotros, se dice. Cuando el dato propio aún no existe, no publicamos nada en vez de rellenar con algo verosímil.
Tres errores que vemos al revisar textos: la fuente en una nota al final en vez de en el párrafo, la cifra redondeada hacia arriba y el enlace a un compendio de estadísticas en vez de al estudio original. Los tres rompen la cadena que permite verificar.
¿Regla 4: cuándo hace falta una tabla?
Cuando hay tres o más elementos que se comparan por las mismas características: herramientas, precios, pasos, motores. Los modelos extraen las tablas enteras y las reproducen tal cual, con sus cabeceras. Un párrafo que enumera lo mismo obliga al modelo a reconstruir la estructura, y a menudo no lo hace.
Mal escrito:
ChatGPT cita sobre todo webs de las propias empresas, mientras que Perplexity tiende a apoyarse en medios y notas de prensa, y Google AI Mode mezcla ambas cosas aunque con más peso de LinkedIn y YouTube, por lo que la estrategia debe adaptarse a cada motor.
Bien escrito:
| Motor | Qué fuentes prefiere al recomendar | Qué controlas tú |
|---|---|---|
| ChatGPT | Webs de las propias empresas | Casi todo: tu web |
| Perplexity | Medios, notas de prensa, rankings | Poco: salir en medios |
| Google AI Mode | Mezcla; peso de LinkedIn y YouTube | Parte: tu web, LinkedIn, Search Console |
La tabla dice lo mismo en menos espacio y con una estructura que se extrae sin ambigüedad. Para que funcione: la primera fila son cabeceras de verdad y cada celda es corta. Lista solo para pasos o checklist, nunca para comparar; y tabla solo con tres o más elementos, porque comparar dos cosas lo resuelve mejor un párrafo.
¿Regla 5: para qué sirven las FAQ y el autor con schema?
Las preguntas frecuentes recogen las preguntas de cola larga que nadie más responde, con respuestas de dos o tres frases; el bloque de autor dice quién responde y por qué sabe. El schema FAQPage y el schema Person hacen explícito para una máquina lo que el lector ya ve: aquí hay preguntas con respuesta y alguien que firma.
Mal escrito:
Artículo redactado por el equipo de contenidos. Si tienes dudas, contacta con nosotros.
Bien escrito:
Marcos lleva la visibilidad en IA en We Love SEO: pregunta a ChatGPT, Perplexity y Gemini por cada sector y mira quién sale.
El segundo dice quién, qué hace, de qué sabe y quién lo supervisa, y en la web lleva un schema Person con nombre, cargo, organización y enlace a la página de equipo. El primero no identifica a nadie, y un modelo no puede atribuir nada a «el equipo».
Aquí conviene ser preciso con los datos. Otterly afirma que el contenido troceado, citable y con schema se cita de 3 a 5 veces más (en inglés) en su informe de febrero de 2026 sobre más de un millón de citas; no publica la base ni el método de esa cifra, y vende la herramienta que lo mide. Google dice que ningún schema es necesario para sus funciones de IA; el resumen sin interpretaciones está en lo que Google pide de verdad. Las dos cosas caben: el schema no te hace aparecer, pero elimina ambigüedad sobre quién firma y qué es una pregunta.
| Schema | Dónde va | Qué declara |
|---|---|---|
| FAQPage | En el bloque de preguntas frecuentes | Cada H3 es una Question con su acceptedAnswer |
| Person | En el bloque de autor | Nombre, cargo, organización, enlace a /equipo/ |
| Article | En toda la página | Título, fecha, autor, imagen |
Si tu web no puede añadir schema, el bloque de autor y las FAQ en texto siguen valiendo. El schema es la capa de encima, no el requisito.
¿Cómo vamos a comprobar que escribir para la IA funciona?
Comparando, en nuestro monitor mensual, los artículos propios que ChatGPT cita como fuente con los que no, y mirando en qué se diferencian: longitud del primer párrafo, presencia de tabla, cifra con fuente, título en pregunta. Es la única forma de saber si el patrón se traduce en citas o solo en texto más claro.
Dos condiciones previas que el patrón no resuelve. Que el motor pueda leer la página: si tu robots.txt bloquea OAI-SearchBot o PerplexityBot, ningún párrafo bien escrito se cita, y en Common Crawl explicamos cómo comprobar quién te rastrea. Y que el contenido diga algo que no esté en cien páginas más: el patrón ordena lo que sabes, no lo sustituye.
Para seguir, LearningAIsearch (en inglés), de Aleyda Solís, es una hoja de ruta gratuita sobre búsqueda con IA, y en qué contenido cita la IA recogemos los formatos que funcionan según los estudios disponibles.
Hay más sobre esto en la sección de visibilidad en IA del blog.
Preguntas frecuentes
¿Hay que reescribir toda la web con este patrón?
No. Empieza por las diez páginas que responden a las preguntas que te traen clientes: servicios, precios, comparativas y las dudas que te hacen por teléfono. El resto se reescribe cuando se actualiza, no antes.
¿Funciona el patrón también en Google?
Google dice que sus funciones de IA no exigen ningún formato especial y que las mismas prácticas del buscador clásico sirven. El patrón no perjudica en Google y ayuda en ChatGPT y Perplexity, que sí trabajan con fragmentos. Es una forma de escribir, no una táctica para un motor.
¿Vale escribir el párrafo de respuesta con una IA?
Vale para el borrador, no para publicar sin revisar. La IA tiende a producir lo que Google llama contenido de conocimiento común, que es lo que su guía pide evitar. El dato propio, la fuente concreta y la experiencia real los tiene que poner una persona.
¿Qué pasa si no tengo cifras propias para la regla 3?
Usa cifras públicas de fuentes primarias (INE, CNMC, estudios con muestra publicada) y deja marcado el hueco del dato propio hasta tenerlo. Un hueco visible es mejor que una cifra inventada: lo segundo, si se detecta, te quita la credibilidad del artículo entero.
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Marcos lleva la visibilidad en IA en We Love SEO: pregunta a ChatGPT, Perplexity y Gemini por cada sector, mira quién sale y por qué. Más sobre él en el equipo.
