GUÍA PRÁCTICA · FACTORES GEO
¿Cómo traducimos un marco de diagnóstico de 117 factores en decisiones útiles para una web real? En esta guía mostramos cómo trabajamos con evidencias, ejemplos y criterios de priorización. Para el catálogo principal, consulta nuestra página de factores GEO.
Los 117 factores GEO: dimensiones y ejemplos
Una auditoría GEO no consiste en activar 117 interruptores ni en conseguir una nota perfecta. En HatumGEO usamos un catálogo de 117 comprobaciones distribuidas en 11 dimensiones para identificar barreras, posibilidades de mejora y señales observables. Algunas comprobaciones se basan en documentación oficial de motores y buscadores; otras son heurísticas internas o criterios de investigación. Este matiz importa: nuestro catálogo no es una lista oficial de factores de ranking de ChatGPT, Google o Perplexity.
El criterio práctico es distinguir las condiciones previas de los resultados. La accesibilidad de una URL, el texto HTML que recibe un rastreador o la presencia de información verificable pueden revisarse directamente. Que un asistente recomiende una empresa o cite una URL debe observarse haciendo consultas en una superficie concreta, en un momento y contexto determinados. Un buen diagnóstico combina ambas evidencias, sin afirmar que la primera garantiza la segunda.
| Dimensión del catálogo | Factores | Qué comprobamos | Ejemplo comprensible |
|---|---|---|---|
| A. Acceso para IA | 10 | Respuesta HTTP, rastreo, robots.txt, indexabilidad y canonical |
¿Un rastreador autorizado puede solicitar esta página? |
| B. Descubrimiento técnico | 11 | Idioma, HTML, datos estructurados, sitemap y señales técnicas | ¿El contenido y sus datos se contradicen? |
| C. Entidad y Knowledge Graph | 11 | Identidad de marca, autor, consistencia y relaciones | ¿Queda claro qué empresa presta el servicio? |
| D. Respuesta y retrieval | 15 | Respuestas, títulos, pasajes autocontenidos y formato | ¿Una sección responde una pregunta sin perder contexto? |
| E. Evidencia y citabilidad | 13 | Fuentes, cifras, metodología y atribución | ¿La afirmación indica de dónde sale el dato? |
| F. Actualización | 8 | Fecha, vigencia y coherencia temporal | ¿El precio o la regulación citada siguen vigentes? |
| G. Confianza y E-E-A-T | 11 | Autoría, transparencia y responsabilidad | ¿Sabemos quién firma y revisa una guía médica? |
| H. Calidad del contenido | 10 | Estructura, utilidad, imágenes y contenido principal | ¿La página resuelve algo, más allá de repetir una keyword? |
| I. Preparación comercial | 8 | Producto, servicio, condiciones y vías de contacto | ¿Se entiende qué se ofrece y cómo solicitarlo? |
| J. Visibilidad real | 12 | Menciones, recomendaciones, fuentes y cobertura por motor | ¿La marca es recomendada en las consultas verificadas? |
| K. Autoridad temática | 8 | Clústeres, pilares y enlaces contextuales | ¿Nuestras guías se conectan con la página principal pertinente? |
| Total | 117 | Marco diagnóstico interno | No equivale a 117 señales de posicionamiento confirmadas. |
Ejemplo 1: la empresa existe, pero la IA no la recomienda
Pensemos en una empresa de software de gestión que dispone de una página de producto indexable y un artículo explicativo sobre inventarios. El primer error sería decir «hay que añadir más keywords para que ChatGPT la recomiende». Primero revisaríamos el acceso (A), qué información aparece realmente en la página (D y H), la identificación de su producto y empresa (C e I), qué pruebas ofrece para respaldar sus diferenciales (E) y cómo se conectan sus guías con las páginas comerciales (K). Luego mediríamos si la marca aparece, se recomienda y se cita en preguntas de compra específicas (J).
Así podemos distinguir dos situaciones. Si la marca nunca aparece, tenemos un problema de visibilidad observado, pero todavía no sabemos su causa. Si aparece como una opción sin enlazar su dominio, la tarea es diferente: analizar fuentes citadas, cobertura de temas y condiciones de la respuesta. Ambos casos exigen datos antes de prometer resultados.
Ejemplo 2: una web de salud con contenido técnicamente correcto
En un sitio de salud podríamos encontrar una URL accesible y completa, pero con explicaciones médicas sin fecha, autor o revisor identificable. No basta con que el HTML sea correcto. Necesitamos diferenciar la información clínica de la publicidad, comprobar fuentes científicas y dejar claro qué afirmaciones requieren evaluación profesional. Aquí las dimensiones E y G adquieren especial relevancia en la priorización editorial, aunque eso no autoriza a afirmar que cada elemento sea un factor oficial de ranking.
Cómo pasamos de un factor a una mejora que podamos comprobar
Cuando detectamos un problema no lo transformamos de inmediato en una tarea. Aplicamos un proceso reproducible: identificamos el factor y su definición; guardamos la evidencia observada; comprobamos su impacto potencial en una página estratégica; proponemos una intervención; y establecemos cómo verificar el cambio. Por ejemplo, si un artículo sobre «ERP para producción» tiene tres párrafos genéricos antes de explicar el proceso real, podemos proponer una definición más directa, una tabla de funciones y enlaces hacia la ficha comercial relacionada. Comprobaremos que el contenido nuevo es visible en el HTML y que la navegación funciona. Más adelante mediremos de nuevo las consultas relevantes en un motor de IA.
Es importante no mezclar indicadores. Corregir la accesibilidad no es lo mismo que obtener una recomendación. Una puntuación interna de preparación resume comprobaciones de un sitio; una tasa de menciones resume respuestas observadas; una tasa de citas exige URLs identificables. Cada indicador necesita un denominador y un periodo de observación propios.
También evitamos tratar todas las oportunidades como urgentes. Una etiqueta Open Graph ausente no justifica necesariamente la misma prioridad que una página bloqueada para los rastreadores. Una sección ambigua sobre un servicio de alto valor puede importar más para el negocio que una mejora estética en una entrada secundaria. La prioridad depende del objetivo, el tipo de página, el riesgo, la evidencia y el esfuerzo.
Qué debe contener una ficha de factor GEO
Una ficha útil muestra el código del factor, su definición, el tipo de respaldo (oficial, híbrido, heurístico, investigación u observación), qué podemos medir, una prueba reproducible, un ejemplo de error y una mejora posible. También identifica si la comprobación corresponde a una sola URL, a todo el sitio o a una respuesta generada por un motor. Así cualquier responsable SEO puede interpretar el hallazgo y discutirlo; no se limita a recibir un semáforo o una puntuación opaca.
Ejemplo de ficha — D02: primer párrafo útil autocontenido. Tipo: heurístico. Evidencia: texto visible de una URL. Prueba: preguntar si una persona entiende la respuesta al leer solo el primer párrafo de esa sección. Problema: «Ofrecemos las mejores soluciones del mercado». Alternativa: «Un ERP de inventarios centraliza entradas, salidas y existencias de productos para facilitar el control del almacén; las funciones concretas dependen del sistema». No podemos asegurar que la segunda formulación vaya a ser citada, pero sí justificar por qué comunica mejor.
Ejemplo de ficha — J04: tasa de menciones de la entidad objetivo. Tipo: observado en plataforma; medición externa. Evidencia: respuestas registradas a un conjunto definido de consultas. Prueba: contar cuántas respuestas válidas nombran la entidad y dividir por cuántas respuestas permiten medir menciones. No debe confundirse con la frecuencia de citas del dominio ni con la recomendación de sus servicios.
Qué investigar después de esta auditoría
Este índice no pretende reemplazar una guía especializada. Hemos preparado tres recorridos para continuar: la base de SEO para GEO explica rastreo, indexación y arquitectura; retrieval y RAG detalla cómo entender el proceso de recuperación de información; y contenido citable muestra cómo redactar párrafos verificables y completos. Estas guías forman parte del mismo itinerario de aprendizaje.
Para diferenciar preparación de resultados, también recomendamos consultar nuestra metodología de medición de visibilidad IA y la guía de menciones y citaciones. Si lo que buscamos es cambiar una página, debemos iniciar por la pregunta real del usuario, comprobar la evidencia disponible y definir cómo sabremos si la intervención cumplió su propósito.
Fuentes y documentación
- Marco público de factores GEO de HatumGEO: catálogo de 117 comprobaciones en 11 dimensiones.
- Google: funciones de IA y tu sitio web.
- Google: prácticas recomendadas sobre enlaces.
- OpenAI: rastreadores.
HatumGEO · Guía editorial sobre SEO, recuperación y visibilidad en motores de IA.
