¿En qué stack corre el sitio?

SvelteKit + TypeScript en Cloudflare Pages y Workers, con Paraglide para la capa de strings de UI, un registro de contenido en markdown basado en sistema de archivos y JSON-LD renderizado del lado del servidor para cada tipo de página. La [documentación de SvelteKit](https://kit.svelte.dev/docs) cubre el modelo de SSR y la [documentación de Cloudflare Pages](https://developers.cloudflare.com/pages/) cubre el destino de despliegue. Edge por defecto, llms.txt y sitemap recorridos desde el registro, IndexNow notificado al publicar.

¿Por qué publicar este caso de estudio en Día-0 con números vacíos?

Porque los números vacíos son el punto de partida honesto y actualizarlos mensualmente es la disciplina que hace que este caso de estudio sea confiable en el tiempo. Un caso de estudio con números Día-0 inventados es un artefacto de marketing; un caso de estudio con números Día-0 reales y una cadencia de actualización mensual pública es prueba de método. El costo de empezar honesto es chico; la credibilidad de mantenerse honesto es grande.

¿En qué se diferencia de un caso de estudio SEO normal?

En dos puntos. Primero, es el mismo playbook que vende el [servicio de implementación AEO](/es/servicios/seo-aeo-setup), corriendo sobre el sitio que lo vende — no hay asimetría de información entre lo que hago para clientes y lo que se puede verificar acá. Segundo, incluye AEO específicamente: schema FAQPage, bloques Quick Answer, llms.txt, seguimiento de citaciones en motores de IA. La mayoría de los casos SEO son pre-AEO; este está construido para la era actual de búsqueda con IA.

¿Con qué frecuencia se actualiza esta página?

Los números se actualizan mensualmente. El log de actualizaciones semanales agrega una línea cada lunes con lo enviado esa semana — artículos publicados, queries descubiertas, citaciones en motores de IA detectadas. Las secciones 'qué funciona / qué no' y 'qué aprendí' se actualizan con la misma cadencia mensual que los números. Ninguna actualización ocurre en silencio; todo es visible en el historial de git.

¿Puedo usar este playbook en mi propio sitio?

Sí. La metodología completa está documentada en la página del [servicio de implementación AEO](/es/servicios/seo-aeo-setup) y en los artículos de apoyo — [qué es AEO](/es/articulos/que-es-aeo), [cómo aparecer citado en ChatGPT](/es/articulos/aparecer-citado-chatgpt), [llms.txt explicado](/es/articulos/llms-txt-explicado), [checklist de citación AEO](/es/articulos/checklist-citacion-aeo). Lo corro para vos (compromiso) o te lo paso (vos lo corrés, más barato, más cerca de los datos).

¿Cuál es el plazo honesto para citaciones en motores de IA?

Indexación en GSC y Bing típicamente dentro de los 14 días tras publicar. Las citaciones en motores de IA son más lentas y ruidosas — 30 a 90 días para la primera citación en un prompt objetivo, frecuentemente más para queries nicho. El hito realista de Día-30 es indexado y rankeando; el hito de Día-90 es citado al menos una vez en ChatGPT o Perplexity para un prompt objetivo. Quien prometa más rápido está sobre-vendiendo.

Motor de Crecimiento ignax.dev — Caso de Estudio AEO

Este es el meta caso de estudio — aquel en el que ignax.dev corre su propio playbook de SEO y AEO sobre sí mismo y publica los resultados de forma pública. Motor de contenido bilingüe en SvelteKit, schema FAQPage y Service en cada página, llms.txt y llms-full.txt recorridos desde el registro de contenido, ping de IndexNow en cada publicación, loop semanal alimentado por GSC, actualización mensual de esta página. El playbook es el mismo que vendo como servicio; esta página es el experimento en vivo. Día-0 hoy, actualizado mensualmente. Nacido en España, radicado en Paraguay, corriendo esto en abierto porque la disciplina de actualizar públicamente es lo que hace que el caso de estudio valga algo.

¿Cuál es el playbook?

El playbook tiene tres partes, todas documentadas en las páginas de servicio y artículos de apoyo.

Motor de contenido (§6 del plan de crecimiento). Cuarenta artículos en total — veinte EN más veinte hermanos ES — cubriendo keywords de intención de compra a lo largo del trabajo de SaaS MVP, automatización con IA, chatbots RAG, desarrollo blockchain y servicios SEO/AEO. Cada artículo es bilingüe, rico en schema, con bloques Quick Answer en los primeros 200 píxeles, estructura de H2 como pregunta, schema FAQPage adjunto y patrones explícitos de links internos a servicios y casos de estudio relacionados. El plan completo de artículos está en el documento público del plan de crecimiento; esta página no lo duplica.

Plantilla de páginas de servicio (§8 del plan de crecimiento). Nueve páginas de servicio — cuatro dev más cinco SEO — siguiendo una plantilla estricta: H1 con keyword de intención de compra, Quick Answer, para quién es, qué incluye, proceso, stack o metodología, banda de precios, bloque para agencias, FAQ, CTA, links internos. La página del servicio SaaS MVP y la página del servicio de implementación AEO son las plantillas que el resto sigue. Cada página de servicio apunta a una keyword específica de intención de compra y enlaza al menos dos casos de estudio relacionados y dos artículos relacionados.

Loop semanal de crecimiento (§13 del plan de crecimiento). Cada lunes: tirar los CSV de Google Search Console, identificar brechas de keyword y oportunidades de CTR, enviar 2–3 páginas nuevas o reescrituras, hacer ping a IndexNow, registrar citaciones en motores de IA detectadas en ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude.ai para el set de prompts objetivo. El loop corre en 60–90 minutos cuando el registro de contenido está sano. Una vez por mes, este caso de estudio se actualiza con lo enviado, lo indexado, lo rankeado, lo citado.

Los artículos de apoyo completan los detalles metodológicos. Qué es AEO explica el concepto subyacente. Cómo aparecer citado en ChatGPT es el checklist práctico. llms.txt explicado cubre el formato de archivo específico. Checklist de citación AEO es la lista que hay que enviar antes de esperar citaciones.

¿Cómo se ve el Día-0?

Este es el baseline antes de que el playbook haya tenido tiempo de actuar. Los números abajo son placeholders para el primer commit; Ignacio los completa desde los dashboards relevantes. La movida honesta es empezar vacío.

URLs indexed today (GSC + Bing): _______
Total impressions last 28 days: _______
Total clicks last 28 days: _______
Top 10 queries (or "none yet"): _______
Backlinks (Ahrefs WMT free): _______
AI-engine citations (manual probe): _______

La metodología de sondeo: diez prompts objetivo en EN y diez en ES, cada uno una pregunta que un comprador real haría antes de contratar a alguien en mis categorías de servicio, ejecutados en ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude.ai con citaciones activadas donde el motor las soporta. Los resultados se registran con fecha, motor, prompt, si ignax.dev apareció en la lista de citaciones y qué página específica fue citada. El sondeo corre mensualmente; los resultados alimentan la actualización de abajo.

¿Qué envié esta semana?

Primera semana — ver el log de actualizaciones semanales abajo.

¿Cuál es el log de actualizaciones semanales?

TBD — primera actualización el primer lunes de junio de 2026.

El comentario marcador de arriba es el punto de adición. Una corrida mensual de cron tira los resúmenes semanales y los agrega acá en orden cronológico inverso. Cada entrada es una lista breve: artículos publicados esa semana, servicios actualizados, casos de estudio actualizados, queries descubiertas en GSC, citaciones en motores de IA detectadas en el sondeo manual. Sin análisis en el log — el análisis va en las dos secciones siguientes, en cadencia mensual.

¿Qué funciona y qué no?

Día-0; TBD.

Esta sección se actualiza mensualmente con la lectura honesta del playbook. Qué está produciendo levantamiento medible en indexación, ranking o conteo de citaciones. Qué no. Qué dejé de hacer y por qué. Qué estoy por probar en el próximo mes.

El punto de publicar esta sección no es lucir inteligente — es mantener la disciplina de escribir qué está y qué no está funcionando, en público, en el mismo sitio que vende la metodología. Un consultor SEO que no puede decir qué está fallando actualmente en su propio playbook no es un consultor SEO al que deberías contratar.

¿Qué aprendí?

TBD — actualizaré después del Día 30.

La sección completa de lecciones empieza después del primer mes de correr el playbook. Antes de eso, cualquier cosa que escriba acá es especulación. Las lecciones que efectivamente generalizarán son las ganadas del primer mes de datos de indexación, los primeros aciertos de citación en motores de IA, las primeras sorpresas en el reporte de queries de GSC y los primeros refactors del playbook en respuesta a lo que dicen los datos.

Hasta entonces, los artículos de apoyo cubren lo que ya sé yendo en. Qué es AEO. Cómo aparecer citado en ChatGPT. llms.txt explicado. Checklist de citación AEO. La metodología en esos artículos es la metodología que corre sobre este sitio; las diferencias entre lo que esperaba y lo que efectivamente sucedió aterrizarán en esta sección en los meses siguientes.

Para el servicio que este caso de estudio vende, ver la página del servicio de implementación AEO. El servicio de motor de contenido cubre el compromiso relacionado pero diferente de correr el lado de contenido como retainer en lugar de setup. El servicio SaaS MVP cubre el lado de desarrollo del mismo taller, para los lectores que llegan acá a través del caso de estudio y se dan cuenta de que necesitan el desarrollo, no el SEO.

Referencias externas para las piezas técnicas: documentación de Google Search Central, Schema.org, documentación de Cloudflare Pages, documentación de SvelteKit.

Escribime a [email protected] si querés que este playbook corra sobre tu sitio. Estilo de repositorio y cadencia de commits en github.com/ignaxdev. Este caso de estudio se actualiza mensualmente — agregalo a favoritos y revisalo, o leé los artículos de apoyo mientras tanto.