Investigación
Estudios originales construidos sobre el corpus AIVIS de dominios realmente escaneados: cada cifra es reproducible a partir de un dataset abierto.
The AI Readiness Index 2026
¿Qué tan preparada está la web para los motores de respuesta de IA? Medido en 1831 dominios reales, no una encuesta.
Dataset abierto (CC-BY)
El Agent Commerce Index
¿Qué tan legibles son las tiendas online para los agentes de compra IA, por plataforma? Medido en 20.149 tiendas reales, no una encuesta.
Dataset abierto (CC-BY)
AI Brand Concentration Report 2026
Qué tan concentradas están las recomendaciones de la IA en 62 categorías de software, y dónde ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude no coinciden.
Dataset abierto (CC-BY)
Informe de adopción de llms.txt 2026
¿Cuántos sitios publican de verdad un archivo llms.txt para los asistentes de IA? Medido en 1459 sitios reales, no con una encuesta.
Dataset abierto (CC-BY)
Informe de bloqueo de rastreadores de IA 2026
¿Qué rastreadores de IA dejan fuera los sitios, y cuáles dejan entrar? Medido en 1401 robots.txt reales, no con una encuesta.
Dataset abierto (CC-BY)
Informe de cobertura de datos estructurados 2026
¿Cuántos sitios se describen a las máquinas con schema.org, y con qué tipos? Medido en 1459 páginas de inicio reales, no con una encuesta.
Dataset abierto (CC-BY)
Informe de renderizado JavaScript 2026
¿Cuántos sitios son invisibles para los rastreadores de IA porque su contenido necesita JavaScript? Medido en 450 páginas de inicio reales, no una encuesta.
Dataset abierto (CC-BY)
Agentes de compra de IA: las preguntas del comprador que responden las tiendas
Coste de envío, plazo de entrega, plazo de devolución, cancelación, recogida en tienda, devolución de artículos abiertos: lo que un agente encuentra antes de comprar por alguien.
Dataset abierto (CC-BY)
Fuentes
En un benchmark de 10.000 consultas, añadir estadísticas, citas y fuentes elevó la visibilidad de una página en las respuestas de los motores generativos hasta un 40 %. Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024)
Los buscadores de IA responden con generación aumentada por recuperación, presentada por Lewis et al. en 2020: primero leen páginas web en vivo, así que una página que no pueden leer no puede ser citada. Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (NeurIPS 2020)