Datos estructurados, JSON-LD, llms.txt, acceso de rastreadores y arquitectura de contenido.
Qué es llms.txt, cómo se diferencia de robots.txt, qué impacto real tiene en las citas de IA y cómo implementarlo sin convertirlo en un atajo mágico.
Cómo usar [Schema.org](http://Schema.org) y JSON-LD para GEO: Organization, Person, Article, FAQPage, sameAs y @id para que la IA identifique y cite tu marca.
Qué crawlers de IA existen (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended), cómo tratarlos en robots.txt y qué bloqueos matan tu GEO.
Cómo usar Wikipedia, Wikidata y sameAs en GEO para que la IA verifique tu marca B2B y deje el tono dubitativo.
Qué es el KGMID del Knowledge Graph de Google, cómo saber si tu marca está reconocida como entidad y qué hacer si el resultScore es bajo.
Por qué el contenido crítico en JavaScript (CSR) falla en GEO, cómo comprobarlo con curl y qué renderizado necesitan GPTBot, Perplexity y Googlebot.
Cómo optimizar para Microsoft Copilot y Bing: Webmaster Tools, entidades de negocio, páginas de servicio y por qué el índice de Google no basta.
Cómo GEO-hardenizar una página de servicio B2B: answer-first, ICP, criterios, plazos, precio de orden, FAQ y schema Service sin humo.
Cómo diseñar clústeres temáticos GEO: pilar, satélites, enlazado bidireccional y anclas descriptivas para que la IA cubra el fan-out.
Leer sobre GEO está bien. Ver tu línea base real de citaciones en ChatGPT, Gemini y Perplexity es lo que hace que una conversación interna avance.