Optimización Técnica

Artículo: [TÍTULO] Keyword principal: [KEYWORD] URL: [URL] Genera 3 opciones de meta description (140-155 caracteres) optimizadas para: 1. Citación en ChatGPT/Perplexity (respuesta directa) 2. CTR en Google (curiosidad) 3. Voice search (lenguaje natural) Cada opción debe: – Incluir keyword principal naturalmente – Responder “qué aprenderán” directamente – Incluir dato numérico si posible – Usar voz activa – NO usar clickbait Ejemplo output: “Guía 2026: Cálculo de liquidación laboral en México con 5 ejemplos reales. Incluye tabla salarial y casos de despido injustificado actualizados por STPS.”

Contenido del artículo: [RESUMEN BREVE] Keyword: [KEYWORD] Competencia top 3: [URLs] Genera 5 opciones de title tag (50-60 caracteres): 1. Keyword-first (keyword al inicio) 2. Question-based (pregunta directa) 3. Number-driven (incluye número/estadística) 4. Year-specific (incluye 2026) 5. Benefit-focused (beneficio claro) Para cada opción indica: – Longitud exacta en caracteres – Probability score IA (1-10) – Por qué funcionaría – Mejoras sugeridas Ejemplo: “Liquidación Laboral México 2026: Cálculo en 5 Pasos” (56 chars, Score: 9/10 – Incluye año, número, keyword, proceso claro)

Tema del artículo: [TEMA] Audiencia: [PERFIL] Genera 8 preguntas FAQ optimizadas para AI search: Para cada pregunta: 1. Pregunta en lenguaje conversacional (8-12 palabras) 2. Respuesta concisa (50-100 palabras) 3. Incluir dato específico/estadística 4. Fuente de dato (real o sugerir tipo) 5. Schema markup JSON-LD Criterios: – Preguntas que usuario preguntaría a ChatGPT – Respuestas auto-contenidas (sin “ver más”) – Incluir números/fechas cuando posible – Evitar jerga compleja Ejemplo: P: “¿Cuántos días de aguinaldo me corresponden en México?” R: “En México te corresponden mínimo 15 días de aguinaldo según la Ley Federal del Trabajo (LFT). Si trabajaste el año completo, recibes 15 días de salario. Si trabajaste menos tiempo, se calcula proporcionalmente: (días trabajados ÷ 365) × 15 días. Debe pagarse antes del 20 de diciembre.”

Artículo actual: [URL/TÍTULO] Contenido relacionado en mi sitio: [Listar 10-15 URLs/títulos] Genera estrategia internal linking: 1. Identificar 5-8 anchor texts naturales donde linkar 2. Para cada anchor: – Texto exacto del anchor (contexto de 1-2 frases) – URL destino – Ubicación recomendada (intro/H2/H3/FAQ/conclusión) – Valor para usuario (por qué seguiría el link) 3. Priority score (1-10) para cada link Criterios: – Anchor text descriptivo (no “clic aquí”) – Links ayudan comprensión del tema – Distribuidos naturalmente (no todos al final) – Mix de links a pilares y clusters Ejemplo: “…el cálculo de finiquito incluye varios conceptos. Para entender mejor las diferencias entre finiquito y liquidación, consulta nuestra guía completa.” → Link a /finiquito-vs-liquidacion/

Draft actual del artículo: [PEGAR HEADERS ACTUALES H1-H3] Keyword principal: [KEYWORD] Optimiza estructura headers para AI search: 1. ANÁLISIS ACTUAL: – Qué falta – Qué está repetido – Qué está fuera de orden lógico 2. ESTRUCTURA OPTIMIZADA: Propón nueva estructura H1-H3 que: – Responda pregunta principal en H2 #1 – Use preguntas naturales como headers – Siga patrón: Qué → Cómo → Por qué → Cuándo – Incluya H2 “Preguntas Frecuentes” – Distribuya keywords secundarias 3. Para cada H2: – 2-3 H3 sugeridos – Word count objetivo – Elementos a incluir (lista, tabla, ejemplo) Ejemplo optimizado: H1: Liquidación Laboral México: Guía Completa 2026 H2: ¿Qué es la liquidación laboral? [150 palabras] H3: Diferencia entre finiquito y liquidación H3: Componentes de la liquidación H2: ¿Cómo se calcula la liquidación laboral? [600 palabras] H3: Fórmula de cálculo paso a paso H3: Ejemplo práctico con tabla

Artículo: [URL o TÍTULO] Autor: [NOMBRE] Mejora señales E-E-A-T del artículo: 1. EXPERIENCE (Experiencia): – Sugerir 3 experiencias reales a mencionar – Dónde insertarlas en el texto – Cómo redactarlas (ejemplo) 2. EXPERTISE (Conocimiento): – 5 estadísticas específicas a agregar (con fuentes) – Terminología técnica correcta a usar – Referencias a estudios/informes 3. AUTHORITATIVENESS (Autoridad): – Qué agregar a bio del autor – Enlaces externos a agregar (3-5 fuentes .gov/.edu) – Certificaciones/logros a mencionar 4. TRUSTWORTHINESS (Confiabilidad): – Disclaimers necesarios – Fechas a hacer visibles – Transparencia sobre limitaciones Ejemplo: Experience: “En AISEO hemos optimizado 180+ sitios mexicanos para AI search desde 2023. En casos de bufetes laborales, vimos aumento promedio de 40% en citaciones ChatGPT después de implementar…”

Tipo de página: [Blog post / Service page / FAQ / About] Contenido: [BREVE DESCRIPCIÓN] Datos: – Título: […] – Autor: […] – Fecha publicación: […] – Última actualización: […] – Organización: […] Genera código Schema Markup JSON-LD para: 1. Article (o NewsArticle si aplica) 2. Organization (si no existe) 3. Person (autor) 4. BreadcrumbList 5. FAQPage (si tiene FAQ section) Código completo listo para copiar-pegar en . Incluir todos los campos opcionales recomendados. Validar contra schema.org specification.

Artículo original: [URL] Publicado: [FECHA ORIGINAL] Genera plan de actualización: 1. ELEMENTOS A ACTUALIZAR: – Estadísticas obsoletas (listar cuáles) – Referencias a años pasados – Enlaces rotos – Screenshots desactualizados – Ejemplos anticuados 2. CONTENIDO NUEVO A AGREGAR: – Sección “Actualización 2026” – Nuevas estadísticas con fuentes – Cambios legales/regulatorios recientes – Nuevos ejemplos/casos 3. SEÑALES DE FRESCURA: – Actualizar dateModified en schema – Agregar “Última actualización: [fecha]” visible – Nota al inicio mencionando actualizaciones – Nuevos comentarios/FAQ 4. CHANGELOG: Draft de qué cambios documentar Objetivo: Que IA vea el contenido como “actualizado recientemente”

Tengo estas imágenes en mi artículo: 1. [DESCRIPCIÓN BREVE IMAGEN 1] 2. [DESCRIPCIÓN BREVE IMAGEN 2] 3. […] Keyword principal: [KEYWORD] Contexto artículo: [TEMA BREVE] Genera alt text optimizado para cada imagen: Criterios: – 8-12 palabras descriptivas – Incluir keyword cuando sea natural – Describir qué muestra (no repetir title) – Útil para accesibilidad – Contexto del artículo Ejemplo: Imagen: Screenshot calculadora aguinaldo Alt text: “Calculadora digital mostrando cálculo de aguinaldo proporcional para trabajador mexicano”

Competidor: [URL ARTÍCULO] Mi keyword: [KEYWORD] Este artículo aparece citado frecuentemente en ChatGPT/Perplexity. Analiza y extrae: 1. ESTRUCTURA: – Cómo está organizado – Qué responde en primeros 100 palabras – Patrón de headers 2. CONTENIDO: – Qué datos específicos usa – Fuentes citadas – Ejemplos concretos – Formato (tablas, listas, etc) 3. E-E-A-T: – Señales de autoridad identificables – Bio del autor – Referencias externas 4. SCHEMA/TÉCNICO: – Schemas implementados – Structured data visible 5. PLAN DE ACCIÓN: Cómo puedo crear algo MEJOR que esto (10 mejoras específicas) Objetivo: Entender el “recipe” de su éxito