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|8 min lectura|Samuel Martínez

Caso real: cómo llevamos stakker.es de 1 a 17 páginas indexables en 30 días (foundation GEO completa)

Este es el log público real de cómo construimos la foundation GEO de stakker.es entre 1 y 30 de abril de 2026. Métricas reales, errores reales, cifras reales. No marketing: documentación de implementación con commits verificables.

TL;DR

  • Punto inicial: 1 página indexable, 0 blog, 0 schema, 0 llms.txt
  • Punto final 30 días: 17 páginas indexables, 7 artículos blog, schema completo (Organization + Person + Service + FAQPage), llms.txt sincronizado, robots.txt con AI bots
  • Tiempo invertido: ~25 horas técnicas + ~15 horas de contenido
  • Coste cash: 0 EUR (todo construido en casa)
  • Resultados visibles esperados: primeras citas en Perplexity 4-8 semanas (mayo-junio 2026)

Punto de partida (1 abril 2026)

Auditoría inicial:

| Métrica | Valor | |---|---| | Páginas indexables en sitemap | 1 (home) | | Artículos blog | 0 | | Schema.org en <head> | Solo Organization básico | | llms.txt en raíz | No existe | | robots.txt AI bots | Sin configurar (default Cloudflare) | | FAQPage schema | No existe | | Person schema en /sobre/ | No existe | | Service schema en páginas servicio | No existe | | Title duplicados | Sí, "STAKKER | STAKKER" en todas las landings | | Canonical en cada página | Inconsistente | | Meta description con keyword | No |

Test inicial en ChatGPT:

"¿Cuáles son las mejores agencias de automatización con IA en España?"

ChatGPT respondió con: Sfera AI, 1MillionBot, ArtiSolutions, Chatbot Chocolate, Consultores IA, Aivo Suite. STAKKER no aparecía.

"¿Quién es Samuel Martínez de STAKKER SYSTEMS?"

ChatGPT respondió: "No tengo información específica sobre esta persona o empresa".

Punto de partida: cero presencia en LLMs.

Las 4 fases de implementación

Fase 1: foundation técnica (días 1-7)

Cambios:

  • Schema.org Organization completo con foundingDate, founder, knowsAbout (8 keywords)
  • Schema.org Person en /sobre/ con bio extensa, sameAs LinkedIn, foto profesional placeholder
  • Schema.org Service en cada /servicios/X/ (6 servicios)
  • Schema.org FAQPage en home (8 Q&A reales)
  • robots.txt configurado para permitir GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, anthropic-ai, Google-Extended
  • llms.txt creado con frase canónica + servicios + blog list
  • Sitemap dinámico con lastModified correcto

Tiempo: ~10 horas técnicas.

Verificación:

  • Schema.org validator: 100% válido
  • Rich Results test: pasa
  • curl /llms.txt: 200 OK
  • curl /robots.txt: incluye AI bots

Fase 2: corrección de bugs SEO (día 8)

Auditoría reveló:

  • Bug crítico: title duplicado "STAKKER | STAKKER" en TODAS las páginas servicio. Causa: metadata.title con sufijo "| STAKKER" hardcoded + template root también añadiéndolo.
  • Title home sin keyword principal
  • 6 páginas servicio sin canonical correcta
  • llms.txt con sólo 2 artículos (cuando ya había 7)

Cambios:

  • Layout root: title: { default: "...", template: "%s | STAKKER" }
  • Cada página servicio: quitar "| STAKKER" hardcoded
  • Title home con keyword: "Agencia GEO + automatización con IA en España | STAKKER SYSTEMS"
  • Canonicals añadidas en 6 páginas servicio
  • llms.txt sincronizado con 7 artículos

Tiempo: ~3 horas.

Fase 3: content engine (días 9-25)

Generación de 7 artículos foundationales:

  1. "GEO vs SEO: cómo aparecer en respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity"
  2. "Pricing transparente de automatización IA en España"
  3. "WhatsApp bot vs chatbot web: ¿cuál necesita tu negocio?"
  4. "Agente telefónico IA reduce el tiempo de atención"
  5. "Cómo aparecer en respuestas de ChatGPT y Claude (GEO 2026)"
  6. "Cómo hacer que tu marca personal aparezca en ChatGPT en 2026"
  7. "Las 10 mejores agencias de automatización con IA en España"

Cada artículo:

  • 1.500-2.000 palabras
  • Tabla comparativa o lista numerada
  • 5+ FAQ con FAQPage schema
  • Author schema con Samuel Martínez
  • TL;DR al inicio (LLMs lo extraen como resumen)
  • Sentencias declarativas factuales (no marketing)

Tiempo: ~12 horas contenido.

Fase 4: optimización + FAQ schemas (días 26-30)

  • FAQPage schema añadido a 6 páginas servicio (5 Q&A cada una = 30 nuevas Q&A indexables)
  • Persona schema /sobre/ con knowsAbout, sameAs LinkedIn correcto, bio extensa
  • Blog visible en navbar (antes solo accesible vía /blog/ directo, no humanos)
  • Post-pivot copy refactor: ICP "founders SaaS, ecommerce" en lugar de "barberos/restaurantes"

Tiempo: ~5 horas.

Resultados a 30 días

Métricas técnicas

| Métrica | Antes | Después | |---|---|---| | Páginas indexables | 1 | 17 | | Artículos blog | 0 | 7 | | Schemas activos | 1 (Organization básico) | 5 tipos × 13+ implementaciones | | Q&A en FAQPage schema | 0 | 38 (8 home + 30 servicios) | | Coverage robots.txt AI bots | 0% | 100% (5 bots) | | Canonical consistency | parcial | 100% | | Lighthouse SEO score | 92 | 100 | | Schema.org validator errors | 3 | 0 |

Métricas de contenido

| Métrica | Valor | |---|---| | Total palabras blog | ~13.000 | | Promedio palabras/artículo | 1.857 | | FAQ totales (blog + servicios) | 65+ | | Tablas comparativas | 9 | | Schemas distintos en uso | 7 (Organization, Person, Service, FAQPage, ProfessionalService, ProfilePage, Article) |

Lo que aún falta (mes 2-3)

  • Backlinks naturales: 0 → meta 10-15 en mes 2
  • Submission a directorios (Crunchbase, ProductHunt, IndieHackers, BetaList): pendiente
  • LinkedIn empresa optimizada: pendiente
  • Google Business Profile: pendiente
  • Foto profesional Samu: pendiente (placeholder activo)
  • Primer artículo con backlink desde podcast/medio: pendiente

Errores y aprendizajes

Error 1: build local sin variable de entorno

Síntoma: chatbot embed no aparecía en home tras deploy.

Causa: build local sin NEXT_PUBLIC_CHATBOT_TOKEN definido. El bundle estático no incluyó el script.

Fix: rebuild en servidor donde .env.local sí tiene el token.

Aprendizaje: en Next.js static export, las env vars NEXT_PUBLIC_* se evalúan en build time. Build siempre en el entorno con variables completas.

Error 2: Title template + título hardcoded duplican sufijo

Síntoma: títulos como "Chatbot WhatsApp | STAKKER | STAKKER".

Causa: layout root con title: "Más clientes... | STAKKER" (string) + páginas hijas con title: "Chatbot WhatsApp | STAKKER". Sin template definido. La home y servicios duplican el sufijo.

Fix: layout root usar title: { default, template: "%s | STAKKER" }. Páginas hijas eliminar "| STAKKER" hardcoded.

Aprendizaje: title template + hardcoded suffix = duplicación garantizada. Decide UNO de los dos.

Error 3: schema generado pero contenido vacío detrás

Síntoma: FAQPage schema correcto pero LLMs no citaban respuestas.

Causa: Q&A iniciales eran muy genéricas y marketing-style ("¿Por qué somos los mejores?").

Fix: rewrite con Q&A factuales sobre precios, integraciones, timeline real.

Aprendizaje: schema sin contenido factual real = schema vacío. LLMs detectan y descartan.

Cuánto va a tardar en aparecer en ChatGPT

Realista, basado en cómo funciona indexación LLM en sitios nuevos:

  • Semana 1-2: Crawlers detectan estructura nueva. Bing Webmaster confirma indexación parcial.
  • Semana 3-4: Perplexity empieza a citar para queries muy long-tail (ej: "stakker systems geo agencia").
  • Mes 2: ChatGPT Search empieza a citar para queries específicas técnicas (ej: "agencia GEO España precio").
  • Mes 3-4: Citas en queries genéricas tipo "agencia automatización IA España" si los backlinks naturales empiezan a llegar.
  • Mes 6+: Ranking sostenido en queries competitivas, depende de outreach mes 2-5.

Próximas fases (mes 2-3)

Lo que viene en mayo-junio 2026:

| Mes | Acción | Esperado | |---|---|---| | Mayo | Submit a 6 directorios (Crunchbase, ProductHunt, IndieHackers, BetaList, Bing Places, Capterra) | 10-15 backlinks naturales | | Mayo | LinkedIn empresa optimizada + 5 posts/semana fundador | Crawl LinkedIn + perfil profesional | | Mayo | Google Business Profile + 5 reseñas iniciales | Indexación local Maps + signals trust | | Mayo | 4 artículos GEO más | Volumen content para queries long-tail | | Junio | Pillar content 4.000 palabras "GEO en 2026" + 9 cluster | Authority piece para citas masivas | | Junio | Newsletter setup + 100 suscriptores | Citation building externo | | Junio | 3-5 podcasts pitched | Backlinks autoritativos |

FAQ

¿Por qué publicar el caso si todavía no hay resultados?

Tres razones: (1) la documentación pública con números reales es marketing en sí mismo, (2) los LLMs prefieren contenido factual y procesable como este, (3) ChatGPT detecta autoría con casos reales mejor que opiniones genéricas.

¿Esto sirve para mi negocio aunque sea distinto?

Sí. La metodología es agnóstica: foundation técnica + content engine + outreach + monitoring funciona en cualquier vertical. Solo cambian las queries objetivo y el ICP. STAKKER aplica el mismo proceso a clientes en SaaS, ecommerce, marca personal.

¿Cuánto cuesta replicar esto en mi web?

Si lo haces solo: 25-40 horas técnicas + 15-25 horas contenido = 40-65 horas. Si lo externalizas con STAKKER GEO Foundation: 600 EUR setup + 80 EUR/mes monitoring.

¿Qué herramientas usaste?

Stack: Next.js 16 + Tailwind 4 + MDX + nginx Hetzner. Schema validador: schema.org/validator + Google Rich Results test. Indexación: Bing Webmaster + Google Search Console. Monitoring queries: test manual semanal en ChatGPT/Claude/Perplexity (cron próximo).

¿Cuándo publicas la actualización?

Cada 30 días. Próxima actualización: 31 mayo 2026 con métricas mes 2 (citas detectadas + tráfico LLM + backlinks).

Conclusión

30 días + 40 horas + 0 EUR cash = 1 a 17 páginas indexables, foundation completa GEO. La foundation es la parte automatizable. El reto real son los siguientes 60 días: backlinks + outreach + monitoring.

Si quieres aplicar este mismo proceso a tu sitio, STAKKER GEO Foundation lo entrega en 1-2 semanas. Caso público vivo: stakker.es es el primer "cliente".

¿Quieres implementar esto en tu negocio?

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