Hipótesis
Si vendemos un producto, nosotros somos el primer caso.
Una empresa que vende auditorías de visibilidad en IA y no aparece en ChatGPT cuando preguntan por servicios como el suyo tiene un problema de coherencia. Antes de vender la primera auditoría, decidimos pasar el sistema entero sobre visibleenia.com.
Primera pasada
Score inicial: 59/100
Algunas dimensiones salieron muy bien: Entity Clarity 100, Trust Signals 100, Buyer Intent 100, y en 5 de 5 prompts simulados Visible en IA aparecía como recomendación principal frente a competidores genéricos. Eso es bueno.
Pero otras dimensiones daban resultados imposibles:
- structuredData: 0/100. Pero el HTML de producción tiene un bloque JSON-LD con Organization + WebSite + Service + FAQPage. Comprobable con un
curldesde cualquier sitio. - faqDepth: 0/100. La home tiene una sección de FAQs visible. El scoring no la veía.
Esto no era un problema de nuestra web. Era un problema de nuestro producto. Que afectaba a todos los clientes potenciales.
Diagnóstico
Dos bugs en nuestro propio código.
Bug 1 · Extractor del crawler
El extractor eliminaba todos los <script> del HTML antes de buscar los bloques JSON-LD. Cuando llegaba a buscarlos, ya no había ninguno. Resultado: cero detección de schema en cualquier auditoría que hubiéramos hecho.
Bug 2 · Scoring
Incluso si hubiéramos extraído el schema, el scoring solo entendía formato plano (@type directo). No entendía el patrón @graph con múltiples schemas anidados, que es el más común en webs reales bien hechas.
Fix
5 minutos de código. Dos bugs que afectaban a todos los clientes.
Reordenamos el extractor para capturar el schema antes de la limpieza del HTML. Reescribimos el scoring para recorrer recursivamente arrays @graph y reconocer tipos útiles (Organization, Service, FAQPage, Product, etc.) ponderando por cuántos aparecen. Para FAQs, ahora cuentan también las que están inline en cualquier página, no solo las que tienen su página dedicada.
Resultado
Score real: 71/100
Subimos +12 puntos por arreglar dos bugs nuestros. Las dimensiones quedan así:
Lo que queda
71 no es 100.
Las tres dimensiones que siguen bajas no son bugs, son contenido legítimo por crear:
- Service Coverage 40. Faltan páginas verticales por sector (auditoría para SaaS B2B, industria, consultoras, ecommerce B2B).
- Offer Clarity 50. Las páginas de servicio individuales están integradas en /precios. Para mejorar habría que separar cada pack en su propia URL.
- Content Gaps 0. Aún faltan casos de éxito públicos (vendemos las primeras 5 auditorías primero), métricas medibles de resultado y más señales de confianza acumuladas con el tiempo.
El plan es repetir esta auditoría cada cierto tiempo y publicar la evolución. Si llegas dentro de unos meses y este score ha cambiado, es que el caso de estudio sigue actualizándose.
Aprendizaje
Eat your own dog food, literal.
Si hubiéramos vendido auditorías antes de auditarnos, habríamos entregado informes con structuredData: 0 a clientes que tenían schema perfectamente bien implementado. Habrían pensado que eramos chapuzas. Habríamos perdido credibilidad antes de empezar.
El coste de auditar nuestra propia web: cero. El coste de no hacerlo: la credibilidad entera del proyecto.
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