Descubrí si las IAs te encuentran, te citan y te recomiendan. Y si no lo hacen, te decimos exactamente por qué.
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Cada criterio de Nostos se apoya en fuentes que publican su método y sus datos: investigación revisada por pares, estándares técnicos oficiales y documentación oficial de los propios motores. Todas las referencias están enlazadas para que puedas ir a la fuente y comprobarlas.
El benchmark de referencia es Aggarwal et al., Princeton/KDD 2024, el primer trabajo formal sobre Generative Engine Optimization. Uno de sus hallazgos centrales: incluir citas, citas textuales de fuentes y estadísticas verificables aumenta en más de un 40% la visibilidad de una fuente frente a contenido sin respaldo numérico.
El análisis tarda entre 30 y 60 segundos y evalúa autoridad y confianza, estructura del contenido, densidad de datos, marcado técnico, especificidad temática y frescura.
Nostos fue desarrollado por Fabián Torres, especialista en GEO y fundador de Odisea e-Store, agencia de comercio electrónico fundada en septiembre de 2010 con más de 15 años de trayectoria en Argentina. Los criterios de evaluación se revisan cada tres meses para reflejar los cambios en los modelos de lenguaje.
Los criterios se revisan periodicamente contra investigacion y guias vigentes.
GEO Analyzer Basado en investigación de Princeton University (Aggarwal et al., KDD 2024) y en estándares técnicos oficiales
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Investigación académica aplicada para que las IAs encuentren y citen tu sitio.
La mayoría de los sitios web no está preparada para ser citada por una IA. Estos datos lo confirman.
Los datos del comercio electrónico argentino provienen de nuestro estudio sobre 39 dominios líderes del sector, con muestra y metodología publicadas. Ver el estudio completo →
Analizamos tu sitio en segundos y te decimos si las IAs te encuentran, qué criterios no cumplís y cuánto trabajo requiere corregirlo.
Reescribimos y reorganizamos tu contenido para que los modelos de lenguaje lo entiendan, lo citen y te recomienden.
Identificamos cómo está posicionada tu competencia ante las IAs y qué hacen mejor que vos. Después te ayudamos a superarlos.
Las IAs cambian sus criterios de recomendación. Monitoreamos tu sitio y aplicamos las actualizaciones necesarias para que no pierdas posición.
Un informe completo e inmediatoPuntuación global de tu sitio, evaluación criterio por criterio y lista de problemas ordenados por severidad — todo respaldado por investigación académica.
Dashboard GEO visualGráficas claras que muestran de un vistazo dónde estás bien y dónde hay que trabajar. Para compartir con tu equipo sin explicaciones técnicas.
Descarga en PDFEl informe es tuyo para compartir con tu equipo, tu programador o quien tome las decisiones.
Un plan de trabajo personalizado por emailRevisamos tu informe y te enviamos una propuesta concreta: qué hay que hacer, en qué orden y cuánto cuesta que lo hagamos nosotros.
GEO significa Generative Engine Optimization. Es la disciplina de optimizar tu sitio web para que los modelos de inteligencia artificial — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity — te encuentren, te citen y te recomienden cuando alguien les pregunta sobre tu industria. Hoy, millones de personas le preguntan a una IA qué comprar, a quién contratar o dónde buscar. Si tu sitio no está optimizado para GEO, esas personas nunca van a llegar a vos.
Sí, completamente. Ingresás tu email y la URL de tu sitio y recibís el informe sin costo. Si después querés que implementemos las correcciones, te enviamos una propuesta con el detalle del trabajo y el presupuesto.
Lo usamos para enviarte el informe y, si corresponde, la propuesta de trabajo. No lo compartimos con terceros ni te enviamos publicidad.
Entre 30 y 60 segundos dependiendo del tamaño de tu sitio.
No. El informe está redactado en lenguaje claro, sin tecnicismos. Si algo no se entiende, estamos disponibles por WhatsApp.
El SEO optimiza un sitio para aparecer en los resultados de buscadores como Google. El GEO optimiza el contenido para que los modelos de inteligencia artificial — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity — lo citen y recomienden en sus respuestas. Según la investigación de Aggarwal et al. (Princeton/KDD 2024), las estrategias que más aumentan la visibilidad en IAs son distintas a las del SEO tradicional: incluir citas, citas textuales de fuentes y estadísticas verificables aumenta en más de un 40% la visibilidad de una fuente.
Los sitios que más se benefician son aquellos que quieren ser recomendados cuando alguien le pregunta a una IA por un producto, servicio o experto: tiendas online, profesionales independientes (abogados, contadores, médicos, consultores), agencias, proveedores B2B y marcas que compiten en nichos donde la recomendación de una IA puede definir una compra. Cuanto más específico es el nicho, mayor es el impacto potencial del GEO.
Los modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini fueron entrenados con grandes volúmenes de texto de internet. Aprenden a asociar ciertos sitios con autoridad, precisión y relevancia temática. En tiempo real, modelos como Perplexity también rastrean la web activamente. Los factores que más influyen son: la presencia de datos verificables, la claridad de la estructura del contenido, las señales de autoría (quién escribió y con qué credenciales) y el marcado técnico con schemas Schema.org que le permite a la IA leer el sitio de forma estructurada.
Un schema JSON-LD es un bloque de código que se agrega al HTML de un sitio para describir su contenido de forma estructurada: qué tipo de organización es, quién la fundó, qué servicios ofrece, qué preguntas responde. Las IAs pueden leer este marcado directamente, sin necesidad de interpretar el texto. Con ese marcado, un sistema lee esa información declarada; sin él, tiene que inferirla del texto visible, y las inferencias son menos confiables que las declaraciones explícitas. Es la diferencia entre ser una entidad identificable y ser texto anónimo.
El GEO no es una acción única: los modelos de lenguaje se actualizan constantemente y sus criterios de recomendación cambian. La investigación de Chen, Wang, Chen y Koudas (Universidad de Toronto) midió que el contenido que las IAs citan es sensiblemente más reciente que el que devuelve una búsqueda tradicional —en electrónica de consumo, una mediana de 62 a 90 días frente a 130— y concluye que la frescura del contenido es determinante en los ecosistemas de búsqueda con IA. Recomendamos una auditoría completa cada 3 meses y actualizaciones de contenido al menos una vez al mes para mantener la posición.