Herramientas SEO gratuitas que simplemente funcionan.

SEO (optimización de motores de búsqueda) mejora la clasificación en los resultados de búsqueda tradicionales como Google y Bing. AEO (optimización de motores de respuesta) optimiza el contenido para respuestas directas en los asistentes AI, la búsqueda por voz y los cuadros de respuestas. GEO (optimización generativa del motor) mejora la forma en que los sistemas generativos AI como ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews recuperan, resumen y citan su contenido.

Comience con una jerarquía de encabezados clara, una copia de la entidad primero y secciones concisas de preguntas y respuestas en cada página clave. Agregue JSON-LD structured data válidos para sus entidades más importantes. Utilice el descriptivo anchor text en enlaces internos y asegúrese de que AI crawlers como GPTBot y ClaudeBot no estén bloqueados en su robots.txt.

Title tags y meta descriptions tienen el mayor impacto directo en las tasas de clics y las clasificaciones. Después de eso, céntrese en los enlaces internos crawlable, los encabezados descriptivos H1-H3, structured data que coincida con el contenido visible y una estrategia limpia canonical URL que evite problemas de contenido duplicado.

Un archivo `llms.txt` indica a los modelos de lenguaje grandes cómo interpretar y hacer referencia a su sitio. Funciona como `robots.txt` pero para AI: usted declara qué páginas contienen contenido autorizado, cómo se deben nombrar las entidades y qué formato de cita usar. PageChecks puede generar y validar su `llms.txt` para asegurarse de que los sistemas AI representen su marca con precisión.

Utilice el Verificador de preparación AI para calificar qué tan bien están estructuradas sus páginas para la recuperación y citación de LLM. Evalúa la claridad de los encabezados, las señales de entidad, el formato listo para responder y si su contenido se puede extraer como una respuesta directa. Luego, el Analizador de preparación de citas muestra la probabilidad de que los sistemas AI citen sus páginas sobre las de la competencia.

Core Web Vitals son tres métricas (LCP, INP y CLS) que Google utiliza como señales de clasificación. LCP (Paint con mayor contenido) mide la velocidad de carga, INP (Interacción con el siguiente Paint) mide capacidad de respuesta, y CLS (Cambio de diseño acumulativo) mide la estabilidad visual. Las malas puntuaciones pueden perjudicar directamente su clasificación de búsqueda y su experiencia de usuario.

JSON-LD structured data brinda a los motores de búsqueda un contexto explícito sobre su contenido, lo que permite obtener resultados enriquecidos como calificaciones de estrellas, preguntas frecuentes, rutas de navegación y tarjetas de productos. Las páginas con resultados enriquecidos generalmente obtienen tasas de clics más altas. PageChecks puede generar esquemas JSON-LD válidos y validar los requisitos de marcado existentes against Google.

Ejecute su URL a través de Canonical Checker para comparar la etiqueta declarada con against el destino final de la página después de las redirecciones. Indica discrepancias de protocolo (HTTP vs HTTPS), deriva de barra trailing, conflictos cross-domain y casos en los que el El objetivo canonical en sí es noindexed o redirigido.

Utilice Hreflang Generator para crear etiquetas de enlaces alternativos recíprocos para cada configuración regional. Agregue sus códigos de región de idioma y URLs, establezca un respaldo x-default y copie el resultado en su plantilla principal. Luego, el Hreflang Validator puede verificar que el clúster completo funcione en las páginas activas.

Sí, todas las herramientas de PageChecks son 100% gratuitas, sin registro ni muro de pago. No hay niveles premium ni ventas adicionales ocultas: el paquete completo está disponible para todos.

Sí, cada auditoría SEO genera un enlace único que se puede compartir y que puede enviar a cualquier persona. Los destinatarios pueden ver los resultados completos sin registrarse. Esto es útil para agencias que comparten informes con clientes o desarrolladores que comparten hallazgos con partes interesadas antes de una implementación.