Qué examina el análisis
Un análisis examina una sola página: la URL que introduces, normalmente tu página de inicio. Flowproof obtiene esa página igual que un rastreador, sin ejecutar JavaScript, y evalúa el HTML que devuelve el servidor.
Además, el análisis comprueba algunos aspectos a nivel de dominio:
- robots.txt, con las reglas para 12 bots de IA y de búsqueda.
- Una prueba de cortafuegos: una petición con el user agent de OAI-SearchBot, el bot con el que ChatGPT obtiene resultados de búsqueda, comparada con una petición normal de navegador.
- llms.txt y llms-full.txt en la raíz del dominio.
- El sitemap.
El análisis no recorre el resto de tu sitio web. Si quieres evaluar otra página, introduce esa URL por separado.
Qué comprobamos directamente
Gran parte de las comprobaciones son constataciones técnicas directas. Puedes verificarlas tú mismo:
- El código de estado, HTTPS, el tiempo de respuesta del servidor y el tamaño del HTML.
- Si el contenido principal está en la respuesta del servidor o solo aparece después de JavaScript.
- El atributo
lang, la canonical, la meta robots y un posible noindex. - Si robots.txt permite, permite en parte o bloquea un bot, según las reglas de RFC 9309.
- Si el servidor rechaza una petición como OAI-SearchBot mientras que un navegador sí entra.
- Qué marcado schema (JSON-LD o microdatos) hay, si es válido y si hay enlaces
sameAs. - Si llms.txt existe y sigue la estructura de llmstxt.org.
- Accesibilidad (en Pro y Business): comprobaciones automáticas según WCAG 2.2 nivel A y AA con axe-core.
Qué es una indicación o recomendación
Otras comprobaciones son señales: apuntan a algo que suele ayudar, pero no demuestran un efecto. Entre ellas están las comprobaciones de contenido y E-E-A-T (como un autor visible, una fecha, citas de fuentes y encabezados en forma de pregunta), elementos SEO como la longitud de títulos y descripciones, y las comprobaciones de conversión, UX y oportunidades de SEA.
Con estas señales damos consejos, no un juicio sobre la calidad de tu empresa o de tu texto. Una página puede apartarse de una recomendación por buenas razones.
Bots de búsqueda y bots de entrenamiento
Las empresas de IA usan bots distintos para fines distintos. Los bots de búsqueda y obtención recogen páginas para mostrarlas o citarlas en respuestas. Los bots de entrenamiento recopilan texto para entrenar modelos.
En su documentación sobre rastreadores, OpenAI explica que OAI-SearchBot muestra sitios web en las funciones de búsqueda de ChatGPT, que GPTBot sirve para el entrenamiento y que esos ajustes son independientes entre sí. Por tanto, no hace falta permitir GPTBot para aparecer en los resultados de búsqueda de ChatGPT.
Por eso Flowproof solo tiene en cuenta los bots de búsqueda y obtención en la puntuación: OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Googlebot, Bingbot, PerplexityBot y Claude-SearchBot. Los bots de entrenamiento (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot, Applebot-Extended, meta-externalagent y CCBot) los mostramos como información. Bloquearlos es una decisión consciente y no resta puntos.
llms.txt: opcional, con un efecto incierto
llms.txt es una propuesta de llmstxt.org para una breve guía de lectura en Markdown. No es un estándar oficial y no está confirmado qué sistemas de búsqueda con IA usan el archivo al elegir fuentes.
Por eso tratamos llms.txt de forma distinta a un bloqueo técnico. Que falte el archivo es un punto de atención, no un error, y el apartado cuenta con un peso pequeño en la puntuación total.
Cómo se calculan las puntuaciones
Cada comprobación recibe un estado: correcto, punto de atención, problema o información. Dentro de un apartado, una comprobación correcta cuenta entera, un punto de atención cuenta la mitad y un problema no cuenta. Las comprobaciones informativas no cuentan. Algunas comprobaciones pesan más que otras, por ejemplo un cortafuegos que rechaza a un bot de búsqueda.
La puntuación de un apartado es la proporción ponderada de los puntos que obtienes, de 0 a 100. La puntuación total es la media ponderada de los apartados, con los pesos de la tabla de abajo. La accesibilidad tiene su propia puntuación y no cuenta en la puntuación total.
Cómo se establecen las prioridades
Al principio de cada informe aparecen los primeros pasos. Ese orden se deriva del cálculo que hay detrás de la puntuación: un problema o punto de atención sube cuantos más puntos aporte su corrección a la puntuación total. Eso depende del peso de la comprobación dentro del apartado y del peso del propio apartado.
Por tanto, el orden dice algo sobre la puntuación, no sobre el esfuerzo que requiere una mejora. Un ajuste rápido puede quedar por debajo de uno grande, y al revés.
Qué queda fuera del análisis
- Menciones en respuestas de IA. El análisis no mide si ChatGPT, Perplexity, Gemini o Google AI Overviews te nombran o te citan.
- Posiciones y tráfico. El análisis no tiene acceso a Search Console, analítica ni volúmenes de búsqueda.
- El resto de tu sitio web. Solo se evalúa la página introducida, más los archivos a nivel de dominio indicados arriba.
- Contenido que solo aparece con JavaScript. El análisis no lo ve, igual que muchos rastreadores de IA.
- Contraste de color. Requiere una representación real en un navegador y lo indicamos como algo que hay que comprobar manualmente.
- Accesibilidad completa. Las comprobaciones automáticas encuentran una parte de los problemas. Para la conformidad con WCAG hace falta una revisión manual.
- Backlinks, notoriedad de marca y competencia. No los medimos.
Qué demuestra y qué no una puntuación más alta
Una puntuación más alta significa que la página examinada es técnicamente más accesible y más fácil de interpretar según las comprobaciones de esta página. Eso elimina obstáculos que pueden frenar la visibilidad en buscadores y en respuestas de IA.
Una puntuación más alta no demuestra que los sistemas de IA te mencionen más a menudo, que posiciones mejor ni que tu sitio web sea totalmente accesible. Que eso ocurra depende también de factores ajenos al análisis: el contenido y la reputación de tu sitio, la competencia y cómo elige sus fuentes cada sistema de IA. Para más contexto, consulta cómo eligen sus fuentes los buscadores con IA.
Cambios en el método
Cuando cambiamos la forma de puntuar, el método recibe un nuevo número de versión. No mostramos las puntuaciones de versiones distintas como un progreso directo: en tu informe se indica entonces que el método ha cambiado.
La versión 2 (18 de octubre de 2026) introdujo tres cambios:
- La prueba de cortafuegos usa el user agent de OAI-SearchBot en lugar de GPTBot, porque OAI-SearchBot determina si puedes aparecer en los resultados de búsqueda de ChatGPT.
- Los bots de entrenamiento bloqueados ya no restan puntos y se muestran como información.
- Que falte llms.txt es un punto de atención en lugar de un error, y el peso de llms.txt en la puntuación total pasó de 8 a 4.
Debido a estos cambios, una puntuación puede salir más alta o más baja que en un análisis con la versión 1, sin que haya cambiado nada en el sitio web.