# Web agent-ready: qué cambia cuando parte de la audiencia no es humana Dosier público DOS-WA-1 · Overview Schema: 1.0.0 Dossier ID: DOS-WA-1 Slug: web-agent-ready-descubrir-citar-ejecutar Public version: 1.0.0 Locale: es Intent: explain Audience: Administradores y propietarios de sitios web, builders, editores técnicos y operadores. Last verified: 2026-08-07 Canonical: https://blog.nilu.pro/es/blog/web-agent-ready-descubrir-citar-ejecutar/dossier/ Article summary: https://blog.nilu.pro/es/blog/web-agent-ready-descubrir-citar-ejecutar/ Markdown: https://blog.nilu.pro/es/blog/web-agent-ready-descubrir-citar-ejecutar/dossier.md JSON: https://blog.nilu.pro/es/blog/web-agent-ready-descubrir-citar-ejecutar/dossier.json ## Resumen ejecutivo - Parte del tráfico y la audiencia de un sitio web no son humanos: crawlers, bots y, aún de manera experimental, agentes que actúan en nombre de un usuario. La telemetría de vendor (Imperva) no es un censo web ni una prueba de demanda de agentes de IA. - Tres trabajos distintos (descubrir, citar y ejecutar) organizan la prioridad y el presupuesto mejor que tratar todo como 'SEO con más schema'. Para Google, la optimización de las capacidades de IA en Search sigue siendo SEO: no hay ningún markup especial ni ningún requisito para llms.txt. - Una cita no es una visita: la tasa de clics cae cuando aparece un resumen de IA (Pew), y publishers informa presión sobre referral y zero-click (Digiday). La ejecución por parte de los agentes (WebMCP) es origin trial y el borrador de la comunidad: observe, no apueste por el presupuesto. ## Alcance Mapa operativo de tres capas: descubrir, citar y ejecutar; qué cambia para quienes operan un sitio web cuando bots y los agentes son parte de la audiencia; pila de prioridades de decisión. **Tesis:** Tres capas (descubrir, citar y ejecutar) describen mejor 2026 que reducir todo a 'SEO con más schema'. Es un modelo operativo probado con la evidencia disponible, no una tesis científica cerrada. **Fuera de alcance** - Comparativa detallada de formatos, negociación de Markdown y chrome HTML se encuentra en el Dosier especializado de Representaciones. - El debate SEO vs GEO, CTR y zero-click en mayor profundidad se encuentra en el dosier especializado de SEO vs GEO; la ejecución a través de WebMCP permanece delimitada, no implementada. ## Dosieres especializados - DOS-WA-2 — [Web agent-ready — representaciones de máquinas: HTML, Markdown y chrome](https://blog.nilu.pro/pt-br/blog/web-agent-ready-representacoes/) - DOS-WA-3 — [Web agent-ready — descubrimiento versus citación: SEO, GEO y evidencia](https://blog.nilu.pro/pt-br/blog/web-agent-ready-seo-vs-geo/) ## Mapa del sistema ```text audiencia del sitio web (personas + crawlers + bots +, experimentalmente, agentes) ↓ Descubrir: rastreo, indexación, elegibilidad para snippet/funciones de IA (los mismos conceptos básicos que SEO) ↓ Citar: recuperación y síntesis con atribución en respuesta generativa (no posición de ranking) ↓ Ejecutar: el agente llama a acciones en el sitio web a través de WebMCP (origin trial/borrador comunitario) ↓ capa cruzada: representación (HTML semántica/a11y, Markdown negociada) sirve para descubrir y citar ↓ pila de prioridades: base SEO → representaciones limpias → política crawl → KPI reales → ejecución en observación ``` ## DATA — evidencias y mediciones ### WA-OV-D01 — Google: La optimización para IA en Search sigue siendo SEO La guía Google Search Central sobre capacidades de IA generativa establece que optimizar para estas capacidades es optimizar para Search, bajo los mismos sistemas de calidad centrales y ranking; enumera como errores apostar por llms.txt o markup especial de IA, dividir el contenido en fragmentos o reescribir textos solo para los agentes; No se requieren datos estructurados para las capacidades de IA generativa. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-google-ai-optimization-guide](#src-wa-google-ai-optimization-guide) ### WA-OV-D02 — La elegibilidad para funciones de IA no requiere ningún requisito técnico adicional La documentación 'Características de IA y su sitio web' de Google Search Central establece que no existe ningún requisito técnico adicional más allá de estar indexado y ser elegible para snippet, y recomienda mantener el contenido importante en formato textual. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-google-ai-features-website](#src-wa-google-ai-features-website) ### WA-OV-D03 — People-first y los requisitos técnicos habituales se extienden a AI Overviews El artículo de Search Central Blog 'Succeeding in AI search' reitera que los consejos de people-first, la experiencia de la página y los requisitos técnicos estándar de Search (rastreo, indexación, elegibilidad de snippet) se extienden a AI Overviews y AI Mode; Los datos estructurados sólo son útiles cuando coinciden con el contenido visible. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-google-succeeding-ai-search](#src-wa-google-succeeding-ai-search) ### WA-OV-D04 — Chrome describe dos etapas de la 'web agente' El blog de Chrome for Developers 'Un kit de herramientas para desarrolladores para preparar su sitio web para agentes' separa dos etapas: agentes que realizan búsquedas (searching, donde se siguen aplicando los fundamentos de SEO) y agentes que utilizan el sitio web directamente (using, con foco en el árbol de accesibilidad, la estabilidad del diseño y WebMCP); la puntuación Lighthouse Agentic Browsing se trata como informacional mientras aún surgen patrones. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-chrome-agent-ready-toolkit](#src-wa-chrome-agent-ready-toolkit) **Limitaciones** - Lenguaje implementador del navegador, no es el estándar Search ni la prueba científica del modelo de capas. ### WA-OV-D05 — W3C TAG analiza la distinción entre humanos, bots y agentes en la arquitectura web El W3C Technical Architecture Group registró, en la reunión de marzo de 2026 en Londres, una discusión sobre cómo la arquitectura web debería distinguir a los humanos, bots y los agentes que actúan en nombre de los usuarios: un debate en curso, sin un resultado final publicado en la publicación. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-w3c-tag-london-2026](#src-wa-w3c-tag-london-2026) **Limitaciones** - Discusión institucional en curso; no es una conclusión cerrada de W3C. ### WA-OV-D06 — Imperva registra un tráfico automatizado superior al humano, con salvedades El informe Bad Bot 2025 de Imperva, basado en la propia red del proveedor en 2024, registró tráfico automatizado (51%) superando al tráfico humano (49%), con 37% clasificado como un bot malicioso y 14% como un bot "bueno". - **Tipos:** estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Telemetría desde la propia red de clientes de Imperva a 2024. - **Período:** 2024 - **Confianza:** medium - **Riesgo de interpretación:** No lo utilice como prueba de demanda de agentes de IA ni para presupuestar la "presencia de agentes". - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-imperva-bad-bot-2025](#src-wa-imperva-bad-bot-2025) **Limitaciones** - No es un censo web independiente; Es una muestra de la red de un vendor de seguridad. - "Automatizado" no es sinónimo de "agente de IA"; no distingue a los agentes que actúan en nombre de usuarios de los crawlers y scrapers comunes. ### WA-OV-D07 — Content negotiation es un mecanismo HTTP estándar MDN describe content negotiation en HTTP como el mecanismo para servir diferentes representaciones del mismo recurso en el mismo URI: el cliente envía encabezados Accept y el servidor responde en consecuencia, marcando los cachés con Vary. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-mdn-content-negotiation](#src-wa-mdn-content-negotiation) ### WA-OV-D08 — Vercel y Fastly documentan cómo servir Markdown a los agentes mediante negociación Documentos Vercel que sirven a Markdown y HTML en la misma URL a través de Accept: text/markdown (reescrituras + controlador de ruta); Fastly describe servir HTML a navegadores y Markdown a crawlers desde crawlers de IA o solicitudes o Accept: text/markdown, con Vary, estimando un artículo típico en Markdown con aproximadamente 20–30% del tamaño del equivalente HTML. - **Tipos:** fact, estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Documentación estándar de implementación (Vercel) y estimación de casos cualitativos (Fastly). - **Confianza:** medium-high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-vercel-docs-for-agents](#src-wa-vercel-docs-for-agents), [src-wa-fastly-markdown-agents](#src-wa-fastly-markdown-agents) **Limitaciones** - La estimación del tamaño Fastly es un caso ilustrativo, no un promedio web. ### WA-OV-D09 — La adopción de la negociación de Markdown sigue siendo poco común Checkly midió que solo 3 de los 7 agentes de codificación probados enviaron Accept solicitando text/markdown; un radar snapshot citado en el blog Agent Readiness de Cloudflare encontró que la negociación de Markdown (Accept: text/markdown) funciona solo en 3,9% de una muestra de sitios de alto tráfico escaneados. - **Tipos:** estimate, comparison - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Prueba propia de Checkly con 7 agentes; snapshot Radar sobre sitios web de alto tráfico. - **Confianza:** medium - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-checkly-content-negotiation-2026](#src-wa-checkly-content-negotiation-2026), [src-wa-cloudflare-agent-readiness](#src-wa-cloudflare-agent-readiness) **Limitaciones** - Muestras pequeñas y específicas; no miden toda la red ni todos los agentes existentes. ### WA-OV-D10 — 97% de los archivos llms.txt publicados no se leen Un estudio realizado por Ahrefs, con una muestra de alrededor de 137 mil sitios web, encontró que 97% de los archivos llms.txt publicados no recibió ninguna solicitud en el mes analizado. - **Tipos:** estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Sitios de muestra ~137.000; Solicitudes medidas en un mes. - **Período:** Mês analisado no estudo Ahrefs (2026). - **Confianza:** medium - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-ahrefs-llmstxt-study](#src-wa-ahrefs-llmstxt-study) **Limitaciones** - No mide la intención de cada agente de IA existente ni de períodos futuros. ### WA-OV-D11 — El artículo que definió GEO informa una ganancia 'de hasta 40%' en un entorno de laboratorio El artículo que definió el término GEO (optimización generativa del motor), de Aggarwal et al., informó una ganancia relativa en visibilidad 'hasta 40%' en el propio entorno experimental de los autores, con pipeline específico (el top-5 de Google reprocesado por un modelo de estilo GPT-3.5), no en un producto público ranking. - **Tipos:** estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Punto de referencia experimental de los autores (GEO-bench), no medido en el producto de producción. - **Confianza:** medium - **Riesgo de interpretación:** No lo trate como una previsión de ROI o como una métrica de citas en producción. - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-arxiv-geo-2311-09735](#src-wa-arxiv-geo-2311-09735) **Limitaciones** - No es una API ranking pública ni una predicción de rentabilidad empresarial. ### WA-OV-D12 — ChatGPT search recupera y sintetiza con atribución, sin scoreboard público OpenAI describe ChatGPT search como una herramienta que busca en la web y devuelve respuestas con enlaces a fuentes, con una barra lateral de Fuentes; la documentación no publica un marcador público de posición de citas. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-openai-chatgpt-search](#src-wa-openai-chatgpt-search) ### WA-OV-D13 — El CTR cae cuando aparece un resumen de IA Pew Research Center encontró, en un análisis correlacional, tasas de clics en enlaces orgánicos de aproximadamente 8% cuando apareció un resumen de IA en los resultados de Google, versus aproximadamente 15% cuando no apareció; Solo alrededor de 1% de usuarios hicieron clic en enlaces dentro del resumen. - **Tipos:** estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Análisis correlacional/observacional del comportamiento de búsqueda. - **Confianza:** medium - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-pew-ai-summary-ctr-2025](#src-wa-pew-ai-summary-ctr-2025) **Limitaciones** - Correlación; no establece una causalidad universal. ### WA-OV-D14 — OpenAI distingue a bots de la capacitación, la búsqueda y el uso en tiempo real La documentación crawlers para OpenAI distingue GPTBot (capacitación), OAI-SearchBot (indexación para búsqueda) y ChatGPT-User (búsqueda de usuarios en tiempo real), con controles robots.txt separados para cada función. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-openai-crawlers-docs](#src-wa-openai-crawlers-docs) ### WA-OV-D15 — Los crawlers de IA dominan el tráfico de bots de AI observado por Edge vendor Fastly (Threat Insights research) declaró que los crawlers de IA representaron casi 80% del tráfico de bots de IA observado en su análisis de período. - **Tipos:** estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Telemetría de red de borde Fastly en un período de análisis específico. - **Confianza:** medium - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-fastly-ai-crawlers-press](#src-wa-fastly-ai-crawlers-press) **Limitaciones** - Muestra de red de un vendor, no un censo web. ### WA-OV-D16 — WebMCP es origin trial en Chrome y Draft Community Group Report en W3C La documentación Chrome for Developers describe WebMCP como se propone en origin trial de Chrome 149, con limitaciones relevantes: requiere un contexto de navegador abierto, no funciona sin interfaz (headless) y para descubrir capacidades es necesario visitar el sitio web directamente; El borrador del grupo comunitario de aprendizaje automático web W3C establece explícitamente que es un Draft Community Group Report, no un estándar W3C ni parte de Standards Track. - **Tipos:** fact - **Estado:** verified - **Confianza:** high - **Riesgo de interpretación:** No lo trate hoy como un requisito "listo para el agente" ni invierta su presupuesto en ello. - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-chrome-webmcp-docs](#src-wa-chrome-webmcp-docs), [src-wa-w3c-webmcp-cg-draft](#src-wa-w3c-webmcp-cg-draft) **Limitaciones** - Propuesta experimental; No es un estándar estable para varios navegadores. ### WA-OV-D17 — Los publishers reportan presión de referral y zero-click asociada a IA Los informes de Digiday, que citan datos de Digital Content Next (DCN), informaron aproximadamente -10% de mediana del tráfico de referencia año tras año de Google entre publishers (amplio rango de -1% a -25%) asociado con AI Overviews; Otro informe de Digiday, que cita a Similarweb, encontró que zero-click en las búsquedas de noticias aumentó desde alrededor de 56% a 69%, y el tráfico de las plataformas de inteligencia artificial creció sin compensar esta pérdida. - **Tipos:** estimate, comparison - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Datos de cohortes publishers reportados por prensa especializada (DCN y Similarweb, vía Digiday). - **Confianza:** medium - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-digiday-dcn-referral-drop](#src-wa-digiday-dcn-referral-drop), [src-wa-digiday-similarweb-zero-click](#src-wa-digiday-similarweb-zero-click) **Limitaciones** - Información de prensa especializada sobre cohortes específicas; no establece una causalidad universal ni se generaliza a todos los editores. ### WA-OV-D18 — El recall de citación en los motores de búsqueda generativos es frágil Un estudio de 2023 (Liu et al.) midió las citas por oración de recall alrededor de 51,5% en los motores de búsqueda generativos evaluados: casi la mitad de las oraciones generadas sin una cita verificable adecuada en el snapshot estudiado. - **Tipos:** estimate - **Estado:** contextual - **Base de medición:** Evaluación de citas de frases Snapshot en motores de búsqueda generativos (2023). - **Confianza:** medium - **Última revisión:** 2026-08-07 - **Referencias:** [src-wa-arxiv-verifiability-2304-09848](#src-wa-arxiv-verifiability-2304-09848) **Limitaciones** - Snapshot de un momento específico; Los mecanismos evaluados pueden haber cambiado desde entonces. ## INFO — síntesis derivadas ### WA-OV-I01 — Tres capas organizan trabajos que colapsan 'SEO con schema' Descubrir, citar y ejecutar separan trabajos distintos, pruebas y KPI independientes que están ocultos cuando todo se trata como 'SEO con más schema'; El lenguaje escénico de Chrome (searching/using) y la discusión sobre la arquitectura de W3C TAG (humanos/bots/agentes) respaldan el vocabulario de la industria, pero no prueban que el modelo sea científico; sigue siendo una hipótesis editorial probada contra la evidencia. - **Derived from:** WA-OV-D01, WA-OV-D02, WA-OV-D04, WA-OV-D05, WA-OV-D11, WA-OV-D12, WA-OV-D16 ### WA-OV-I02 — Descubrir implica elegibilidad se basa en los motivos habituales, no en especiales markup La capa Discover está cubierta por los mismos sistemas de calidad centrales y ranking que Search: indexación y elegibilidad de snippet, con contenido de people-first: sin AI especial markup, sin requisitos para llms.txt y sin requisitos para HTML perfecto. - **Derived from:** WA-OV-D01, WA-OV-D02, WA-OV-D03 ### WA-OV-I03 — Citar cuenta con un método de laboratorio y una experiencia de usuario documentada, no pública scoreboard La capa Cite combina un método de laboratorio (GEO) con una UX de atribución documentada (Fuentes), pero no existe una tabla de clasificación de posiciones de citas pública; cita no equivale a visita: las tasas de clics disminuyen con los resúmenes de IA, publishers informa presión de referral/zero-click y la calidad de la cita en sí es frágil. - **Derived from:** WA-OV-D11, WA-OV-D12, WA-OV-D13, WA-OV-D17, WA-OV-D18 ### WA-OV-I04 — La representación limpia es transversal, pero la adopción del Markdown negociado aún es poco común Ofrecer una representación limpia (content negotiation HTTP, HTML semántica, Markdown cuando la pila lo admite) es útil para el descubrimiento y la citación, pero sigue siendo una excepción: pocos agentes solicitan Markdown hoy en día, y la mayoría de los sitios de alto tráfico escaneados no responden a Accept: text/markdown. - **Derived from:** WA-OV-D07, WA-OV-D08, WA-OV-D09 ### WA-OV-I05 — Ejecutar (WebMCP) sigue siendo experimental y está fuera de lo crítico roadmap WebMCP es origin trial en Chrome y Draft Community Group Report en W3C, con limitaciones operativas relevantes; la capa de Ejecución debe estar bajo observación, no guiar el presupuesto actual. - **Derived from:** WA-OV-D16 ### WA-OV-I06 — Pila de prioridades de decisión La evidencia respalda un orden de prioridad: (1) fundamento de SEO y contenido people-first; (2) representaciones limpias; (3) política de crawl que separa los bots de entrenamiento de los bots de búsqueda/citación; (4) Search Console métricas reales, tráfico y bytes de bot, no métricas de vanidad basadas en llms.txt; (5) ejecución por parte de agentes como observación, no apuesta de roadmap. - **Derived from:** WA-OV-D01, WA-OV-D02, WA-OV-D03, WA-OV-D07, WA-OV-D10, WA-OV-D13, WA-OV-D14, WA-OV-D15, WA-OV-D16 ### WA-OV-I07 — llms.txt es un KPI débil de 'presencia de IA' Google no requiere llms.txt para las funciones de IA en Search, y la mayoría de los archivos publicados nunca se leen; publicar un llms.txt "porque todos lo tienen" no es un indicador confiable de prioridad o resultado. - **Derived from:** WA-OV-D01, WA-OV-D10 ### WA-OV-I08 — El tráfico automatizado presiona la política y el costo de crawl, no demuestra la demanda de ejecución La telemetría de vendor sobre el tráfico automatizado (con advertencias) y sobre la participación de los crawlers de IA en el tráfico de bots impulsa la política de crawl y el dimensionamiento del costo de ancho de banda/origen; no hay evidencia de que los agentes estén listos para realizar acciones en el sitio ni justifica priorizar WebMCP. - **Derived from:** WA-OV-D06, WA-OV-D15, WA-OV-D08, WA-OV-D09 ## Incertidumbres ### WA-OV-UNC-01 — Si el modelo de tres niveles mejora las decisiones presupuestarias - **Estado:** não mensurado publicamente - **Lo que sabemos:** El modelo de tres niveles organiza trabajos y evidencia, pero no existe ningún estudio de uso o pruebas editoriales que confirmen si mejora las decisiones presupuestarias en la práctica o simplemente organiza la narrativa sin cambiar los resultados. - **Tratamiento editorial:** Trate el modelo como una hipótesis de trabajo contrastada con la evidencia disponible, no como un marco cerrado o científicamente probado. - **Confianza:** high na lacuna - **Última revisión:** 2026-08-07 ### WA-OV-UNC-02 — Criterios de selección de enlaces de soporte en respuestas de IA - **Estado:** não documentado publicamente - **Lo que sabemos:** Google documenta la elegibilidad (indexada + elegible para snippet) para el nivel Discover, pero no publica la lista de criterios exactos que utiliza para elegir qué enlaces aparecen en apoyo de las funciones de IA generativa. - **Tratamiento editorial:** No invente una lista de factores de cita; Trate la selección de enlaces como una brecha documentada. - **Última revisión:** 2026-08-07 ### WA-OV-UNC-03 — Cuando WebMCP ya no es experimental - **Estado:** sem previsão pública - **Lo que sabemos:** WebMCP está en origin trial en Chrome y como Draft Community Group Report en W3C; No existe un cronograma público para convertirse en Standards Track o en un estándar estable para varios navegadores. - **Tratamiento editorial:** Mantenga Ejecutar como una capa bajo observación hasta que los propios organismos responsables documenten los cambios de estado. - **Última revisión:** 2026-08-07 ### WA-OV-UNC-04 — Convirtiendo la 'visibilidad de la IA' sintética en un resultado real - **Estado:** não mensurado publicamente - **Lo que sabemos:** No existe ningún estudio público que convierta métricas sintéticas de "visibilidad de IA" (como puntuaciones de herramientas de terceros) en impresiones, clics o ingresos reales para publishers. - **Tratamiento editorial:** Prefiera métricas de primera mano (Search Console, tráfico, conversión) a paneles de control de 'puntuación de citas' sin transparencia de métodos. - **Última revisión:** 2026-08-07 ### WA-OV-UNC-05 — Composición real del tráfico 'automatizado' - **Estado:** não desagregado publicamente - **Lo que sabemos:** La telemetría como Imperva no separa, dentro del tráfico clasificado como automatizado, qué fracción es un agente que actúa en nombre de un usuario y cuál es un crawler o scraper común. - **Tratamiento editorial:** No utilice la participación automatizada en el tráfico como prueba de que el agente está preparado o para presupuestar la "presencia del agente". - **Última revisión:** 2026-08-07 ## Metodología - **DATA:** DATA registra afirmaciones verificables con fuente explícita, contexto de medición, limitaciones y confianza. - **INFO:** INFO registra síntesis o interpretación y siempre declara los ID de las reclamaciones de las que deriva. - **Incertidumbre:** La incertidumbre registra un vacío como resultado editorial; permanece explícito y no está lleno de estimaciones endebles. - **Regla de actualización:** Una revisión puede corregir o actualizar la proyección sólo del Dosier canónico con autorización editorial; Los cambios materiales incrementan la versión pública y se registran en el historial de correcciones. ## Versión y correcciones - **Versión pública:** 1.0.0 - **Última verificación:** 2026-08-07 - **Revisar después de:** 2026-09-06 - No hay correcciones públicas registradas. ## Referencias 1. **src-wa-google-ai-optimization-guide.** [Google Search Central — Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide). 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