La preparación para búsquedas con IA es una revisión práctica de si una página ofrece contenido utilizable, señales claras de descubrimiento y la política de rastreadores prevista. Screpy obtiene una página pública y archivos asociados, y muestra las pruebas de cada comprobación. No calcula una visibilidad especulativa ni afirma predecir citas.
Empieza por la página que quieres que se descubra
Introduce una URL pública HTTP o HTTPS completa. Un dominio solo comprueba la página raíz; usa la URL del artículo o producto si ese contenido es el importante. El informe conserva la dirección final para distinguir una redirección de la entrada original. No rastrea todas las páginas del dominio.
Las comprobaciones usan HTML fuente sin ejecutar scripts. Inspeccionan título en head, número de H1, canonical declarada, directivas noindex, volumen del texto principal, enlaces internos y sintaxis JSON-LD. Un título SVG no cuenta como título de página. Si el texto esencial aparece solo tras ejecutar scripts, investígalo con On-Page SEO Checker y una revisión de la página renderizada antes de asumir que falta para todos los rastreadores.
Separa las políticas de búsqueda de las decisiones de entrenamiento
La tabla robots evalúa Googlebot y nueve bots de IA o controles de uso del contenido para la dirección comprobada. Distingue búsqueda, entrenamiento, visitas solicitadas por usuarios y uso del contenido. Una restricción intencional de entrenamiento no es automáticamente un error SEO. La documentación de bots de OpenAI explica por qué búsqueda y entrenamiento deben considerarse por separado.
Una regla coincidente describe una política publicada, no el acceso real a la red. Este informe no suplanta todos los bots ni inspecciona registros de tráfico. Los agentes activados por usuarios pueden tener comportamientos robots documentados distintos; lee esa columna antes de interpretar una fila permitida o bloqueada como predicción. Usa AI Bot Access Tester para revisar la política de forma específica.
Trata los formatos de descubrimiento como pruebas
La herramienta solicita robots.txt, llms.txt y una respuesta Markdown, y revisa el primer sitemap del mismo origen declarado en robots.txt legible. No prueba silenciosamente otra ubicación cuando no hay declaración. Distingue formatos opcionales no observados de fuentes que no se pudieron comprobar.
La guía de Google sobre funciones de IA no exige un archivo de texto de IA ni schema especiales para aparecer en esas funciones. Por eso, la ausencia de llms.txt o Markdown no es un fallo crítico. Si decides publicar llms.txt, usa llms.txt Validator para revisar estructura y enlaces. Un bloque JSON-LD que se puede analizar tampoco demuestra elegibilidad para resultados enriquecidos; revisa la sintaxis con Structured Data Checker.
Actúa sobre observaciones completas y conserva los desconocidos
Cada comprobación identifica fuente, valor observado, estado y siguiente paso práctico. Los errores y advertencias aparecen primero. El informe no usa una puntuación de 0 a 100: acceso, contenido fuente y formatos opcionales responden preguntas diferentes y no deben reducirse a una probabilidad inventada.
El análisis se limita a cinco fuentes, quince pasos HTTP y 8 MiB en total, con seis segundos por obtención y treinta segundos de plazo API. Los analizadores tienen además límites de tamaño y elementos. Un tiempo agotado o fuente incompleta permanece desconocido, no es un resultado limpio. Descarga el JSON para conservar fecha, respuestas y cobertura con los hallazgos.