Por qué la IA no cita la web de una multinacional, página a página, y el plan para arreglarlo
Auditamos las webs de una multinacional de bebidas en un país, la corporativa y sus subdominios temáticos, con un modelo de puntuación EEAT verificable, lo cruzamos con lo que citan ChatGPT, Gemini y Perplexity y entregamos un plan de implementación por fases con métricas de éxito.
De problema a solución
- 01 · El reto
El diagnóstico previo había demostrado que la IA casi nunca usaba la web corporativa como fuente, justo en los temas más delicados para la reputación de la marca. Faltaba saber por qué, página a página, y qué hacer primero. EEAT no es una métrica que publique Google: es un marco cualitativo, y había que convertirlo en algo medible, comparable y repetible cada trimestre.
- 02 · Lo que hicimos
Construimos un modelo de cálculo propio que traduce EEAT en criterios observables: canonical correcto, datos estructurados, meta descripciones y etiquetas sociales diferenciadas, preguntas frecuentes reales, autoría visible, enlaces desde universidades u organismos públicos y documentación descargable. Puntuamos las páginas clave de la web corporativa y de los dos subdominios temáticos, y validamos el modelo cruzándolo con 90 respuestas reales de IA: las páginas por encima del umbral de 6 sobre 10 se citan, las de debajo se ignoran. Encontramos una sala de prensa sin publicar desde hacía más de diez meses, contenido duplicado, títulos en otro idioma, una URL con errata y un subdominio cuyo canonical apuntaba a una IP interna. Con eso escribimos el plan de implementación en cinco bloques con plazo y métrica: correcciones técnicas en 30 días, una página nueva sobre el tema más sensible en 45, medios locales, un ecosistema de subdominios temáticos y medición trimestral.
Anatomía de la solución
El proyecto por dentro
Resultados medibles
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