Qué aprendimos al revisar nuestro sitio para agentes de IA

En septiembre de 2026 corrimos sobre cookingmetrics.com los criterios públicos de Agent Readiness de Cloudflare, los mismos que evalúa isitagentready.com. El resultado: cumple una de las cuatro dimensiones, y a medias.

Publicamos la medición completa porque vendemos exactamente esto. Un consultor que no mide su propio sitio no es creíble.

Qué mide Agent Readiness

Cloudflare evalúa cuatro dimensiones: descubrimiento (robots.txt, sitemap, Link headers), accesibilidad del contenido (versión en markdown, llms.txt), control de acceso de bots (Content Signals, reglas de rastreadores de IA, Web Bot Auth) y capacidades (catálogo de API, MCP server card, descubrimiento de OAuth).

No es lo mismo que SEO clásico. Un agente que responde una pregunta necesita encontrar, leer y confiar — y las tres cosas se declaran de forma distinta a como se le habla a Googlebot.

Lo que encontramos

Cada línea se comprobó con una petición HTTP el 4 de septiembre de 2026:

• No existe ningún sitemap. /sitemap.xml, /sitemap_index.xml y /wp-sitemap.xml devuelven 404 los tres. Y robots.txt anuncia el segundo.
• robots.txt tiene dos bloques User-agent: *. Por especificación, la mayoría de los rastreadores usa solo el primero: el segundo se ignora entero.
• llms.txt devuelve 404. El archivo existía escrito en el repositorio desde hacía semanas y nunca se desplegó.
• Cero Content Signals y cero reglas para rastreadores de IA. Ni GPTBot, ni ClaudeBot, ni Google-Extended.
• cf-cache-status: DYNAMIC en la portada. Cloudflare no cacheaba nada: cada petición, de persona o de bot, llegaba al origen.
• LCP de 6,15 s en escritorio y 6,20 s en móvil, datos de campo. El presupuesto es 2,5 s.

Por qué esto importa más de lo que parece

Un sitemap roto no es un detalle de configuración. Es la primera señal que un rastreador lee sobre cuán confiable es la información del sitio: si el archivo que vos mismo anunciás no existe, ¿por qué confiar en el resto?

Y hay una asimetría incómoda: el rastreo tiene presupuesto. cf-cache-status: DYNAMIC significa que cada visita de bot paga el render completo. Un sitio lento se rastrea menos, y lo que no se rastrea no se cita.

El caso de llms.txt es el más didáctico de todos, porque no fue un error técnico: el archivo estaba escrito, revisado y versionado. Simplemente nadie lo desplegó. La brecha entre "está resuelto en el repositorio" y "está resuelto en producción" es donde vive la mayoría de los problemas de medición que auditamos en clientes.

Qué hicimos con eso

Lo convertimos en el orden de trabajo, priorizado por relación impacto/esfuerzo y no por dimensión:

1. Verificar si AI Crawl Control está bloqueando rastreadores de IA en el panel. Si bloquea, nada del resto importa — y no se nota desde afuera.
2. Arreglar el sitemap. Es lo más barato y lo que más señal negativa emite.
3. Fusionar los dos bloques de robots.txt y agregar reglas explícitas de IA.
4. Desplegar llms.txt, que ya estaba escrito.
5. Aplicar las reglas de caché, que resuelven el DYNAMIC y parte del LCP a la vez.

Los puntos 2 a 5 son horas de trabajo y mueven tres de las cuatro dimensiones.

Lo que este artículo no resuelve

Agent Readiness mide si tu sitio es legible por un agente. No mide si lo que dice vale la pena citar. Un sitio con sitemap impecable y contenido genérico va a ser encontrado y descartado.

Tampoco medimos aún el resultado. Publicamos la línea base con fecha; la segunda medición viene después de aplicar los cinco puntos, y la vamos a publicar diga lo que diga.

Si querés que hagamos esta misma medición sobre tu sitio, empezá por acá.

Preguntas frecuentes

¿Agent Readiness reemplaza al SEO técnico?

No. Lo extiende. Sitemap, robots.txt y velocidad son SEO clásico; Content Signals, llms.txt y las tarjetas de MCP son la capa nueva. Un sitio puede rankear bien en Google y ser invisible para un agente.

¿Sirve de algo si mi negocio no vende software?

Sí. Las dimensiones de descubrimiento y accesibilidad aplican a cualquier sitio. La de capacidades —catálogo de API, MCP— solo aplica si tenés algo que un agente pueda ejecutar.

¿Declarar ai-input=yes significa regalar el contenido?

Son permisos independientes. ai-input autoriza que la IA use el contenido para responder y citarte; ai-train autoriza entrenar modelos con él. Se pueden declarar por separado, y la mayoría de los negocios que quieren tráfico quieren el primero y no el segundo. OpenAI y Perplexity hacen la misma separación con sus propios bots: lo desarmamos, con las citas oficiales, en qué es GEO.

¿Cada cuánto conviene medirlo?

Al menos después de cada cambio de infraestructura. Nuestro caso lo demuestra: el llms.txt estaba escrito y el despliegue lo dejó afuera sin que ninguna alerta lo notara.