Uso de Web Audit para detectar problemas de accesibilidad en LLM

Introducción

Las auditorías tradicionales de SEO buscan problemas de rastreabilidad, enlaces rotos, metadatos faltantes y errores en la página. Pero en 2025, el SEO técnico solo será la mitad del panorama.

La visibilidad moderna depende de un nuevo requisito:

La accesibilidad LLM: la facilidad con la que los sistemas de IA pueden analizar, fragmentar, integrar e interpretar su contenido.

Los motores de búsqueda de IA, como:

• Descripción general de la IA de Google

• Búsqueda ChatGPT

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

no evalúan las páginas como lo hace Googlebot. Evalúan:

• Claridad estructural

• límites de fragmentos

• calidad de la integración

• Coherencia semántica

• estabilidad de las entidades

• riqueza del esquema

• legibilidad por máquina

Si su sitio web es técnicamente correcto pero no es accesible para LLM, usted pierde:

• citas generativas

• Resúmenes de IA inclusión

• clasificación de la recuperación semántica

• visibilidad del gráfico de entidades

• relevancia conversacional

La herramienta Web Audit le permite detectar estos problemas de forma sistemática, mucho antes de que los LLM bajen la clasificación o ignoren su contenido.

Esta guía explica exactamente cómo utilizar la auditoría web para descubrir problemas de accesibilidad LLM, por qué son importantes y cómo solucionarlos.

1. ¿Qué son los problemas de accesibilidad LLM?

Accesibilidad LLM = la facilidad con la que los sistemas de IA pueden:

• ✔ rastrear su contenido

• ✔ Interpreta tu estructura

• ✔ divide tus secciones en fragmentos

• ✔ Incorpora tu significado

• ✔ Identifica tus entidades

• ✔ alinearte con el gráfico de conocimiento

• ✔ Recupera tu contenido con precisión

Los problemas de accesibilidad de los LLM no se limitan a:

• HTML roto

• puntuaciones Lighthouse deficientes

• etiquetas meta faltantes

En cambio, surgen de:

• ambigüedad estructural

• encabezados incoherentes

• esquema roto

• fragmentos de temas mezclados

• segmentación semántica deficiente

• formato hostil para las máquinas

• definiciones de entidades obsoletas

• significado canónico ausente

• metadatos inconsistentes

La herramienta Web Audit detecta muchos de estos problemas de forma implícita a través de comprobaciones SEO estándar, pero ahora también los relaciona directamente con los problemas propios de LLM.

2. Cómo se relaciona la auditoría web con la accesibilidad LLM

La auditoría web comprueba docenas de elementos. A continuación se muestra cómo cada categoría se relaciona con los problemas de LLM.

1. Problemas de rastreabilidad → Fallo de ingesta de LLM

Si los rastreadores no pueden recuperar sus páginas, los LLM no pueden:

• reincorporar

• vectores de actualización

• actualizar significado

• corregir interpretaciones obsoletas

Indicadores de la auditoría web:

• bloqueos de robots.txt

• errores de canonicalización

• URL inaccesibles

• bucles de redireccionamiento

• errores 4xx/5xx

Esto provoca directamente incrustaciones obsoletas o faltantes.

2. Problemas de estructura del contenido → Fallos de fragmentación

Los LLM segmentan el contenido en fragmentos utilizando:

• jerarquía H2/H3

• párrafos

• listas

• límites semánticos

La auditoría web identifica:

• encabezados faltantes

• H1 duplicado

• jerarquía rota

• bloques demasiado largos

• encabezados sin sentido

Estos problemas crean incrustaciones ruidosas, en las que los fragmentos contienen temas mezclados.

3. Errores de esquema → Ambiguidad de entidades

El esquema ya no es para Google, ahora es una capa de comprensión de LLM.

La auditoría web detecta:

• falta JSON-LD

• tipos de esquema conflictivos

• Propiedades no válidas

• esquema que no coincide con el contenido de la página

• declaraciones de entidad incompletas

Esto provoca:

• inestabilidad de la entidad

• exclusión del gráfico de conocimiento

• puntuación de recuperación deficiente

• contenido mal atribuido

4. Problemas de metadatos → Anclajes semánticos débiles

La auditoría web señala:

• descripciones meta faltantes

• títulos duplicados

• etiquetas de título vagas

• URL canónicas ausentes

Esto afecta a:

• contexto de incrustación

• calidad semántica de los anclajes

• precisión del significado de los fragmentos

• alineación de entidades

Los metadatos son el andamiaje del LLM.

5. Contenido duplicado → Ruido de incrustación

La auditoría web detecta:

• duplicación de contenido

• repetición de plantillas

• URL casi duplicadas

• conflictos canónicos

El contenido duplicado produce:

• incrustaciones conflictivas

• significado diluido

• clústeres vectoriales de baja calidad

• disminución de la confianza en la recuperación

Los LLM restan importancia a las señales redundantes.

6. Problemas de enlaces internos → Gráfico semántico débil

La auditoría web informa:

• enlaces internos rotos

• páginas huérfanas

• conectividad débil entre clústeres

Los enlaces internos son la forma en que los LLM infieren:

• relaciones conceptuales

• clústeres temáticos

• mapeo de entidades

• jerarquía semántica

Un gráfico interno deficiente = comprensión deficiente del LLM.

7. Problemas de velocidad de la página → Frecuencia de rastreo y retraso en la reincorporación

Las páginas lentas reducen:

• actualizaciones recientes

• frecuencia de rastreo

• ciclos de actualización de incrustaciones

Indicadores de auditoría web:

• recursos que bloquean la representación

• JavaScript sobredimensionado

• tiempos de respuesta lentos

Rendimiento deficiente = incrustaciones obsoletas.

3. Las secciones de la auditoría web más importantes para la interpretación del LLM

No todas las categorías de auditoría son igualmente importantes para la accesibilidad de LLM. Estas son las más importantes.

1. Estructura HTML

Comprobaciones clave:

• jerarquía de encabezados

• etiquetas anidadas

• HTML semántico

• secciones faltantes

Los LLM necesitan un andamiaje predecible.

2. Datos estructurados

Comprobaciones clave:

• Errores JSON-LD

• esquema no válido

• atributos faltantes/incorrectos

• esquema de organización, artículo, producto o persona faltante

Datos estructurados = refuerzo del significado.

3. Longitud y segmentación del contenido

Comprobaciones clave:

• párrafos largos

• Densidad de contenido

• espaciado inconsistente

Los LLM prefieren contenidos fragmentables: entre 200 y 400 tokens por bloque lógico.

4. Enlaces internos y jerarquía

Comprobaciones clave:

• enlaces internos rotos

• Páginas huérfanas

• estructura de migas de pan faltante

• compartimentación inconsistente

La estructura interna influye en la alineación del gráfico semántico dentro de los índices vectoriales.

5. Móvil y rendimiento

Los LLM dependen de la rastreabilidad.

Los problemas de rendimiento suelen impedir la ingestión completa.

4. Uso de la auditoría web para diagnosticar problemas de accesibilidad de los LLM

Este es el flujo de trabajo.

Paso 1: realizar un análisis completo de auditoría web

Comience con la vista de más alto nivel:

• errores críticos

• advertencias

• recomendaciones

Pero interprete cada uno de ellos desde la perspectiva de la comprensión del LLM.

Paso 2: examine primero los problemas de esquema

Pregunte:

• ¿Son correctas las definiciones de sus entidades?

• ¿El esquema del artículo está presente en las páginas editoriales?

• ¿El esquema de persona coincide con el nombre del autor?

• ¿Son coherentes las entidades Producto en todas las páginas?

El esquema es la capa de accesibilidad LLM n.º 1.

Paso 3: revise las marcas de estructura del contenido

Busque:

• Faltan H2

• Jerarquía H3 rota

• H1 duplicados

• Encabezados utilizados para el estilo

• Párrafos gigantes

Esto rompe directamente la fragmentación.

Paso 4: compruebe si hay contenido duplicado

Los duplicados degradan:

• incrustaciones

• clasificación de recuperación

• interpretación semántica

El informe de duplicados de Web Audit revela:

• clústeres débiles

• canibalización de contenido

• conflictos de significado

Corrija estos primero.

Paso 5: problemas de rastreabilidad y canónicos

Si:

• Google no puede rastrear

• ChatGPT no puede recuperar

• Perplexity no puede incrustar

• Gemini no puede clasificar

...eres invisible.

Solución:

• páginas rotas

• etiquetas canónicas incorrectas

• errores de redireccionamiento

• parámetros URL inconsistentes

Paso 6: revisa la uniformidad de los metadatos

Los títulos y las descripciones deben:

• coincidir con la página

• reforzar la entidad principal

• estabilizar el significado

Los metadatos son el ancla de incrustación.

Paso 7: comprueba que los enlaces internos estén alineados semánticamente

Los enlaces internos deben:

• conectar clústeres

• reforzar las relaciones entre entidades

• proporcionar contexto

• crear mapas temáticos

La auditoría web destaca las lagunas estructurales que rompen la inferencia gráfica del LLM.

5. Los problemas de accesibilidad de LLM más comunes que revela la auditoría web

Estos son los verdaderos asesinos.

1. Esquema incorrecto o inexistente

Los LLM no pueden inferir entidades. Resultados: citas deficientes, tergiversación.

2. Bloques de texto largos y sin estructurar

Los modelos no pueden fragmentar de forma clara. Resultados: incrustaciones ruidosas.

3. Metadatos débiles o contradictorios

Los títulos/descripciones no definen el significado. Resultados: vectores ambiguos.

4. Contenido duplicado

Los LLM ven grupos de significados contradictorios. Resultados: baja confianza.

5. Mal uso de los encabezados

La estructura H2/H3 no es clara. Resultados: límites de fragmentos deficientes.

6. Páginas huérfanas

Páginas que flotan sin contexto. Resultados: sin integración semántica en el gráfico.

7. Rendimiento lento

Retrasos en el rastreo y la reincorporación. Resultados: significado obsoleto.

6. Cómo solucionar los problemas de accesibilidad de LLM utilizando la información de la auditoría web

Un plan de acción claro:

Solución 1: añadir el esquema de artículo, página de preguntas frecuentes, organización, producto y persona

Esto estabiliza las entidades y el significado.

Solución 2: reconstruir las jerarquías H2/H3

Un concepto por H2. Un subconcepto por H3.

Solución 3: reescribir los párrafos largos en segmentos divisibles

2-4 frases como máximo.

Solución 4: limpiar los metadatos

Haz que todos los títulos sean definitorios y coherentes.

Solución 5: consolida las páginas duplicadas

Fusiona el contenido canibalizado en grupos únicos y autorizados.

Solución 6: cree grupos internos con enlaces sólidos

Mejora:

• refuerzo de entidades

• clústeres temáticos

• estructura de grafos semánticos

Solución 7: mejorar el rendimiento y el almacenamiento en caché

Habilitar:

• cargas rápidas

• rastreabilidad eficiente

• rápidas actualizaciones de incrustaciones

Reflexión final:

La auditoría web no es solo SEO técnico, es el diagnóstico de la visibilidad de su LLM

Cada problema de accesibilidad de LLM es un problema de visibilidad.

Si su sitio web:

• estructura limpia

• organización semántica

• precisión de entidades

• rico en esquemas

• fragmentable

• rápido

• coherente

• legible por máquina

...los sistemas de IA confían en ti.

¿Y si no es así?

Desaparecerás de las respuestas generativas, incluso si tu SEO es perfecto.

La auditoría web es la nueva base para la optimización de LLM, ya que detecta todo lo que falla:

• incrustaciones

• fragmentación

• recuperación

• cita

• inclusión en grafos de conocimiento

• Resúmenes de IA visibilidad

Solucionar estos problemas prepara tu sitio web no solo para Google, sino para todo el ecosistema de descubrimiento basado en la inteligencia artificial.