Checklist de SEO/GEO técnico para proteger Paid

Google lo tiene publicado en su documentación de AI features: para aparecer como enlace de apoyo en AI Overviews o en AI Mode, una página tiene que estar indexada y ser elegible para mostrarse con snippet. Y luego añade una frase que conviene leer dos veces: no hay requisitos técnicos adicionales.

Hasta aquí, todo claro.

La puerta de entrada a las superficies de IA la abre el SEO técnico, con las llaves de siempre. Lo que ha cambiado está en la salida. El informe de IA generativa de Search Console reporta impresiones: sin clics, sin CTR, sin consultas y, a día de hoy, fuera de la API. El trabajo lo ejecutas tú, lo confirmas tú y el número que acaba llegando al comité de presupuesto sigue saliendo de la columna de clics del informe de la herramienta de turno.

Este es el checklist que reviso para poder discutir por qué ha subido el coste por conversión. Treinta y un check en seis bloques. En la entrega anterior traté la frescura de estado (precio, stock, disponibilidad), así que aquí la doy por hecha y no la repito: entrega anterior.

Bloque 1: elegibilidad y cobertura de fan-out (6 checks)

Cuando la consulta lo pide, AI Mode y AI Overviews descomponen la pregunta en subtemas y lanzan varias búsquedas en paralelo. Google lo llama query fan-out y lo documenta desde el anuncio de AI Mode. Traducido a tu trabajo diario, rankear con una URL para el término de cabecera cubre una fracción de la decisión del usuario, mientras el sistema se va por su cuenta a buscar las partes que tú no has escrito.

• ✅ Elegibilidad técnica verificada en las URLs que importan: indexadas, sin noindex, sin nosnippet y sin max-snippet:0. Hay fichas de producto con data-nosnippet alrededor del precio (para que no lo copien los comparadores, aunque esta sea una técnica poco eficaz para conseguir este objetivo). Efecto colateral: autoexclusión del bloque de la respuesta donde se compara precio.

• ✅ Mapa de la decisión real del cliente, subpregunta a subpregunta, escrito antes de tocar contenido. Para un seguro de responsabilidad civil profesional eso incluye coberturas, exclusiones, franquicia, plazos de alta, comparativa con la póliza del colegio profesional. Cada rama es una consulta potencial del fan-out.

• ✅ Una URL sólida por rama que tenga una demanda real, no una plantilla por cada combinación de palabras que puedas cruzar. Google trata estas técnicas como casos de abuso de contenido a escala, así que la vía rápida penaliza. Para variar.

• ✅ Pasajes autocontenidos en las páginas largas: cada sección responde su subpregunta sin depender del párrafo anterior ni de una tabla que está tres scrolls más arriba.

• ✅ Ramas del fan-out que no controlas están identificadas: comparativas, listados sectoriales, hilos de foro, reseñas. Ahí no publicas tú y el sistema las consulta igual. Es trabajo de menciones y de relación, no de plantilla. Este tipo de UGC (User Generated Content) tiene un efecto sustancial en lo que la IA refleja cuando genera una respuesta.

• ✅ Opt-out en el control de IA generativa de Search Console revisado (el que permite quedarse fuera de las funciones de IA). Merece cinco segundos comprobar que nadie lo ha tocado creyendo que bloqueaba scrapers. Míralo con ojo, pues este paso tan absurdo puede hacer que el resto de esfuerzos no valgan para nada.

Bloque 2: datos estructurados por lo que sí hacen (5 checks)

Ahrefs ha publicado en mayo un estudio que conviene leer entero. Han seguido 1.885 páginas que añadieron JSON-LD entre agosto de 2025 y marzo de 2026, las han comparado con 4.000 páginas de control y han medido citaciones en AI Overviews, AI Mode y ChatGPT. Sin subida en ninguna superficie. En AI Overviews, una caída del 4,6% respecto a los controles.

El matiz metodológico importa y los propios autores lo señalan: la muestra son páginas que ya estaban siendo citadas, así que el estudio no dice nada sobre páginas invisibles. Lo que sí dice es que añadir marcado a una página que ya rinde no tiene un efecto directo sobre su capacidad para la citación.

Yo sigo poniendo schema en todos los proyectos, por tres razones que no tienen que ver con citación: resolución de entidad, resultados enriquecidos y coherencia con el feed.

• ✅ Organization con sameAs apuntando a perfiles verificados, más el identificador de Wikidata si la marca lo tiene. Esto desambigua la entidad, que es un problema distinto al de la citación.

• ✅ Paridad entre la ficha y el feed: el Product / Offer de la página dice lo mismo que el atributo del feed de Merchant Center. Cuando divergen, tienes dos datos contradictorios sobre el mismo producto y el que gana no lo eliges tú.

• ✅ Marcado de listado de comerciante alineado con la taxonomía del feed (categoría, ventanas de precio de oferta). La página y el feed deberían describir el mismo producto con el mismo vocabulario.

• ✅ Validación sin errores críticos en la prueba de resultados enriquecidos. Los errores sí quitan elegibilidad de resultado enriquecido, que es un beneficio medible y presente.

• ✅ Tipos de schema sin retorno, fuera. Si un tipo ya no produce resultado enriquecido ni ayuda a resolver la entidad, mantenerlo solo añade superficie que romper en el próximo despliegue.

Bloque 3: medir el valor que no llega en forma de clic (7 checks)

Este es el bloque largo y el que decide si tu trabajo tiene futuro o no a nivel de negocio.

La escena suele funcionar como sigue: reunión mensual de seguimiento. El responsable de Paid enseña coste por conversión con datos de la plataforma. Tú enseñas impresiones y posición media. Y alguien de negocio pregunta cuál de las dos cifras explica las ventas.

Con la respuesta tradicional tu problema es de tráfico cuando, en realidad, viene de otro lugar: no estás midiendo todo.

• ✅ Informe de IA generativa de Search Console separado del total de la web en tu reporting. Las impresiones de AI Overviews y AI Mode vienen sumadas al agregado por defecto, así que restarlas cambia la lectura de la serie histórica.

• ✅ Exportación manual mensual de ese informe a tu almacén de datos. El informe solo está en la interfaz, fuera de la API de Search Console, o sea que si no lo exportas a mano, dentro de un año no tendrás serie. Guarda el historial, lo agradecerás el día de mañana.

• ✅ Canal AI Assistant de GA4 comprobado. Google lo activó el 13 de mayo de 2026 y funciona solo hacia delante: no recategoriza el histórico, que sigue enterrado en Referral. Perplexity no está en la lista reconocida (¿por qué? Tengo mis teorías 😅).

• ✅ Grupo de canales personalizado por dominio de origen, ignorando el medium, colocado por encima de Referral. Se aplica de forma retroactiva a todo tu histórico y recoge las plataformas que la lista nativa deja fuera.

• ✅ Logs de servidor con los fetchers de IA aislados. Los agentes que leen tu web sin ejecutar JavaScript solo aparecen en el log del servidor, nunca en GA4. Ahí ves si te están leyendo entera o abandonando en el primer timeout.

• ✅ Búsqueda de marca como proxy de influencia, cruzando consultas de marca en Search Console con la métrica de búsquedas de marca atribuidas de Google Ads. Cuidado con cómo la presentas: es métrica de reporting con ventana de visualización de siete días, no entra en la columna de conversiones ni alimenta puja automática.

• ✅ Un documento único de definiciones aprobado y conciliado por SEO, Paid y negocio: qué cuenta como conversión, con qué ventana, qué canal se lleva el mérito de una sesión directa tras una respuesta de IA. Suena a pamplinas, pero creo que es un paso inicial clave que lleva unos minutos de tiempo invertido que ahorran horas más adelante.

Mientras escribía esto me he acordado de algo.

Cuando cerramos 2025, nos sentamos con un cliente de un nicho YMYL (Your Money Your Life). De esos que, a nivel SEO, son peligrosos y complejos. El proveedor de PPC era un freelance con el que llevaban tiempo trabajando. Sus conversiones eran reportadas con decimales, algo que el SEO interno de este cliente no podía entender. Yo, que estoy acostumbrado a trabajar entre ambos mundos, lo entendía bien: son conversiones basadas en datos. Modeladas, vaya.

En la cara del SEO interno estaba claro que ya había decidido no entenderse con la persona de paid incluso antes de entrar a la sala de Google Meet: si ya es poco visto que un SEO se preocupe por las conversiones que se generan (nunca he entendido que esto no se reporte dentro de SEO, sinceramente), ver algo que requería ver en su mente más de un canal a la vez hacía que sus neuronas entrasen en sobrecarga.

Hay que ponerse de acuerdo. Hay que hablar. Todos luchamos por lo mismo, aunque lo hagamos desde orígenes diferentes.

Bloque 4: lo que la cuenta de Ads hereda de tus plantillas (5 checks)

Todo este bloque se configura en el código de la web, que es territorio tuyo, y ni un solo control se toca desde la interfaz de Google Ads.

• ✅ Enhanced conversions activas y con los datos disponibles en la página. Google ha unificado en junio las de web y las de leads en un único interruptor y ha retirado la selección de método, así que ahora acepta datos del tag, de Data Manager y de conexiones por API a la vez. Lo que sigue dependiendo de tus plantillas es que el email y el teléfono estén expuestos de forma que el tag pueda leerlos en el momento de la conversión.

• ✅ Importaciones offline migradas a la Data Manager API. Desde el 15 de junio de 2026 esas subidas están bloqueadas en la API de Google Ads. Si el cliente sincroniza conversiones desde el CRM y nadie lo ha mirado, puede llevar semanas sin entrar un solo dato de venta cerrada.

• ✅ Paridad de landing entre orgánico y pago: misma promesa, mismo precio y misma prueba en el primer viewport. Si el anuncio dice “instalación incluida” y la landing lo menciona en el acordeón de la sección seis, la conversión cae y en ningún panel vas a ver el motivo.

• ✅ Canonical y parámetros de las landings de pago revisados cuando son variantes de páginas orgánicas. Sin eso fragmentas señales y compites contigo en el índice.

• ✅ Umbral de rendimiento compartido documentado para las landings que reciben tráfico de pago: son las mismas URLs que evalúa el ranking orgánico, con el mismo LCP y el mismo INP. La parte de servidor de ese problema (que suele ser la causa real) la desgloso en una entrega posterior de la serie, así que aquí me quedo en dejar el umbral por escrito y compartido.

Bloque 5: cuando tú y Paid vais a por la misma consulta (5 checks)

¿Cuánto de tu presupuesto de Ads se está gastando en consultas donde ya sales el primero? La respuesta honesta suele ser “no lo hemos mirado con datos del mismo periodo”. Ese cruce se hace en una tarde.

Yo me lo planteo así: cada SERP reparte un 100% del CTR entre lo que hay en pantalla, y ese reparto se decide por posición y por espacio ocupado. Tu trabajo consiste en llevarte el mayor trozo posible de esa tarta, con la etiqueta de canal que haga falta. Con esa lente, el cruce SEO/Ads deja de ser una discusión de propiedad y se convierte en una cuenta: qué porcentaje ya tienes cubierto y qué porcentaje se está llevando alguien más.

• ✅ Informe de términos de búsqueda de Ads cruzado con consultas de Search Console del mismo rango de fechas, en una sola tabla. Sin el mismo rango, la conversación se convierte en dos personas defendiendo capturas distintas.

• ✅ Segmentación por arquetipo de consulta antes de decidir nada. La caída de CTR con AI Overviews se concentra en cabecera informacional: el estudio de Seer sobre 25,1 millones de impresiones la sitúa en torno al 61% (de 1,76% a 0,61%) en esas consultas. Las transaccionales se comportan distinto. Es dato de panel, útil para ordenar la discusión, no para prometerlo en un informe.

• ✅ Decisión de marca tomada con datos propios, no con el titular de zero-click. SparkToro, con clickstream de Similarweb, ha medido un 68,01% de búsquedas sin clic en Estados Unidos entre enero y abril de 2026. Es una media de un panel y de un mercado; tu vertical puede estar bastante lejos.

• ✅ Puja de marca decidida por la composición del SERP de marca, revisada cada trimestre. Cuenta quién ocupa cada hueco de tu primera página de marca: si eres el primero y detrás vienen dos marketplaces y un comparador, el anuncio recupera clics que hoy se llevan terceros; si ya controlas las tres o cuatro primeras posiciones, compras clics que tenías. Entra un marketplace nuevo o un AI Overview te empuja hacia abajo y la respuesta cambia. Le dedicaré una entrega entera, porque la decisión tiene más “peros” de las que caben aquí.

• ✅ Consultas de marca aisladas de las campañas de captación. Google ha añadido en junio un control de búsqueda de marca en AI Max justamente porque la segmentación ampliada se estaba llevando consultas de marca a campañas que no pretendían pujar por ellas. Si esa contaminación existe, tus dos informes mienten a la vez.

Bloque 6: comercio, donde el SEO es copropietario aunque el feed lo suba otro

Tres controles para proyectos con catálogo. El feed y la ficha describen el mismo producto. Quien decide qué dice la ficha eres tú.

• ✅ Feed sin errores críticos y coherente con la ficha en precio, disponibilidad y variantes. Un desajuste aquí genera desaprobaciones en Merchant y contradicciones en la página que el sistema tiene que resolver por su cuenta.

• ✅ Textos generados con IA declarados como tales mediante structured_title y structured_description con digital_source_type en trained_algorithmic_media. Este control es puro SEO: si tu equipo genera títulos y descripciones de ficha con un modelo (y hoy es lo habitual en catálogos de miles de referencias), la obligación de declararlo nace de tu proceso y se cumple en el feed.

• ✅ Taxonomía compartida entre google_product_category, el tipo de producto del feed y la categoría del marcado de la página. Tres sitios donde decir lo mismo, y tres sitios donde alguien puede decir otra cosa un martes por la tarde.

Si quieres el checklist en formato descargable (PDF o Notion), respóndeme a este correo con la palabra “checklist” y te lo mando. Sin formularios. Entre amigos. Colegueo y tal.

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Un aviso sobre la primera pasada: en cuentas con más de dos años sueles terminar el bloque 3 con la mitad de las casillas vacías. No pasa nada. Cada canal ha ido creciendo con su propio criterio y nadie tenía el encargo de mirar el conjunto. Ese encargo es el que estás cogiendo ahora.