Perplexity Comet ahora gratis: guía AEO de 14 días con métricas y datos estructurados

Comet gratis cambia el juego de la AEO

Perplexity liberó Comet y lo puso gratis para todo el mundo. No es solo otro navegador, es una capa de asistencia que lee cada página contigo, resume, compara, cita fuentes y sugiere la siguiente acción. Con esta decisión, la Optimización para Motores de Respuesta (AEO) pasa de experimento a prioridad para growth y marketing. En su comunicación, Perplexity anunció Comet gratis para todos, ampliando el alcance de respuestas con citas integradas.

A diferencia de un buscador clásico, un navegador de respuestas combina crawling, generación y navegación asistida. El resultado para marketing es tráfico distribuido en tres canales: 1) clics directos desde respuestas citadas, 2) tráfico sin clic cuando tu marca aparece como referencia visible, y 3) conversiones asistidas por IA cuando el asistente guía acciones dentro del sitio. Optimizar este contexto exige pensar en preguntas, en citabilidad y en datos estructurados de alto octanaje.

Qué cambia para marketing y growth

• La “posición cero” ya no es un snippet, es la cita que alimenta la respuesta. Si tu página no ofrece una respuesta verificable, otra lo hará.
• La estructura importa. Entidades, marcado JSON‑LD y relaciones “mainEntity”, “about” y “mentions” elevan la probabilidad de ser citados.
• La atribución se mueve hacia visibilidad de citas y medición de sesiones asistidas por IA. No todo impacto llegará como clic.
• La velocidad de iteración es ventaja competitiva. Los equipos que instrumenten un loop semanal de preguntas‑citas‑medición crecerán su cuota de respuesta antes que la competencia.

Contextualiza tu estrategia con marcos relacionados en intentos de compra y respuesta, por ejemplo esta guía para ChatGPT Search y cómo ganar compras con AI Mode.

Diseñe su piloto AEO de 14 días

Objetivo del piloto: aumentar cuota de citas en navegadores con IA, elevar CTR desde esas respuestas y atribuir conversiones asistidas. Un alcance razonable para equipos medianos es 30 a 60 consultas de intención alta repartidas en 3 a 5 clústeres.

Resultados esperados al día 14:

• +10 a +25 % en páginas citadas por al menos un motor de respuesta.
• CTR desde respuestas con cita entre 5 y 12 % en queries informacionales con afinidad comercial.
• Evidencia de tráfico sin clic atribuible a citas y conversión asistida en 1 a 3 journeys clave.

Días 1‑2: línea base y lista de consultas

1. Defina clústeres. Ejemplo B2B SaaS de analítica: “panel de marketing”, “atribución multi touch”, “privacy by design”, “guías GA4”.

2. Elija 10 a 12 queries por clúster. Tipos: cómo, precios, comparativas, integraciones, ROI. Incluya variaciones en lenguaje natural, por ejemplo “cuánto cuesta instrumentar atribución multi touch”.

3. Medición base:

• Capture si su dominio aparece citado en respuestas, con posición y recuento de menciones. Puede ser manual o con un job interno. Algunos equipos centralizan en Upcite.ai paneles y series de tiempo de share of citations.
• Registre CTR, sesiones y conversiones actuales por URL destino, además de Direct y Referral.

4. Mapear carencias. Marque cada consulta con estado: contenido existente que responde, contenido a revisar o contenido nuevo requerido.

Días 3‑5: estructura de datos y páginas de respuesta

Cree o ajuste páginas para que sean citables y legibles por modelos.

• Priorice 10 páginas de alto potencial. Formato sugerido: QAPage o FAQPage para preguntas nítidas, HowTo para procesos, Product para fichas con precios e inventario si aplica.
• Escriba una respuesta directa en 40 a 80 palabras al inicio, seguida de desarrollo, pasos, tablas y ejemplos con datos. Incluya números verificables y fecha de actualización.
• Inserte 2 a 4 citas salientes hacia fuentes primarias. Evite enlaces promocionales y asegure tono neutral, con cifras concretas.

Ejemplo de JSON‑LD para una pregunta clave:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "QAPage",
  "mainEntity": {
    "@type": "Question",
    "name": "¿Qué es la atribución multi touch y cómo se implementa?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "La atribución multi touch reparte el crédito entre varios puntos de contacto del journey. Se implementa con un modelo elegido, eventos limpios y un pipeline que combine datos web y de CRM, además de pruebas A/B para validar el modelo.",
      "citation": [
        {
          "@type": "CreativeWork",
          "name": "Guía de modelos de atribución",
          "url": "https://su-dominio.tld/guias/atribucion-modelos"
        }
      ]
    },
    "about": [{
      "@type": "Thing",
      "name": "atribución de marketing"
    }]
  },
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Su Marca"
  },
  "dateModified": "2025-10-07"
}

Notas prácticas:

• Use mainEntity en guías para relacionar la pregunta central.
• Aproveche citation en CreativeWork para explicitar fuentes que validan sus datos.
• Mantenga metadatos limpios: título claro, datePublished, dateModified, breadcrumbs y sameAs para entidades relevantes.

Días 6‑7: publicación, sitemaps y rapidez

• Publique y envíe un sitemap segmentado de respuestas, por ejemplo sitemap-respuestas.xml con cadencia diaria. Si usa IndexNow, notifíquelo a los motores compatibles.
• Acelere LCP y TTFB. Un navegador de respuestas valora la rapidez de extracción de contenido y metadatos. Minimice bloqueos de renderizado, entregue imágenes en AVIF y habilite HTTP/3.
• Cree un hub de respuestas con enlaces internos por clúster. Añada un índice rápido al inicio de cada página.

Días 8‑10: pruebas de respuestas y citabilidad

Valide si sus páginas aparecen citadas y si la respuesta es fiel a su contenido.

• Revise citas y corríjalas. Si el asistente resume mal, ajuste el lead con datos y definiciones más explícitas.
• Añada comparativas, pasos numerados y útiles fórmulas con variables, formatos preferidos por los asistentes.
• Si su categoría depende de definiciones normativas, cite autoridad primaria. Para privacidad, use el texto legal y la autoridad reguladora.

Para contexto del release y funcionalidades, TechCrunch detalló el lanzamiento de Comet. Úselo para alinear su narrativa de producto con la comprensión pública de la plataforma. También puede inspirarse en AEO aplicada a conversion en esta guía de AEO para compras en chat.

Días 11‑14: medición, atribución y decisiones

Con 7 a 10 días en producción, la señal empieza a ser útil.

• Mida share of citations por clúster y query. Objetivo mínimo: citado en 30 % de las consultas objetivo al día 14.
• Mida CTR desde respuestas citadas y compare por intención informacional vs. evaluativa.
• Aísle sesiones asistidas por IA. Califique como "asistida" toda sesión que cumpla: 1) referrer vacío o ambiguo con user agent de navegador de IA, 2) landing en una página de respuesta dentro de 30 minutos posteriores a una consulta monitoreada.
• Calcule conversiones atribuidas. Cree una dimensión origen_ia y atribuya conversiones con ventanas de 1 y 7 días.

Decida aceleradores: duplicar inversión en los clústeres con mejor combinación de citación y conversiones asistidas, crear más Q&A o integrar comparativas neutrales donde no alcance el primer lugar.

Cómo medir clics, tráfico sin clic y conversiones desde navegadores con IA

La medición es la pieza más delicada. Proponga un marco simple y consistente.

• Clics: sesiones con referrer explícito del motor de respuesta o con user agent identificable del navegador con IA.
• Tráfico sin clic: aparición de su marca en citas verificada por panel de queries sin sesión correspondiente en su analítica. Use ventanas diarias y semanales.
• Conversiones: eventos de valor que ocurren en sesiones marcadas como “asistidas” o “citadas”. Mida tasa de conversión y valor medio por sesión.

Fórmulas útiles:

• Share of citations = citas de su dominio ÷ total de citas en el clúster.
• CTR IA = clics desde respuestas ÷ impresiones de respuestas observadas.
• Ratio sin clic = impresiones con su cita sin sesión asociada ÷ impresiones totales con su cita.

Stack de herramientas y snippets técnicos

Contabilice correctamente a los navegadores de IA. Comet está construido sobre Chromium, por lo que puede exponerse en Client Hints. Active los CH en el servidor y recoja marcas.

Encabezados de servidor sugeridos:

Accept-CH: Sec-CH-UA, Sec-CH-UA-Full-Version, Sec-CH-UA-Platform, Sec-CH-UA-Model
Permissions-Policy: ch-ua=(self), ch-ua-full-version=(self), ch-ua-platform=(self), ch-ua-model=(self)

Detección en el cliente para etiquetar sesiones:

<script>
(async function() {
  try {
    const brands = navigator.userAgentData && navigator.userAgentData.brands ? navigator.userAgentData.brands.map(b => b.brand.toLowerCase()) : [];
    const ua = navigator.userAgent.toLowerCase();
    const isComet = brands.some(b => b.includes('comet')) || ua.includes('comet');
    if (isComet) {
      document.cookie = 'ai_browser=comet; Path=/; SameSite=Lax; Max-Age=3600';
      window.dataLayer = window.dataLayer || [];
      window.dataLayer.push({ event: 'ai_browser_detected', ai_browser: 'comet' });
    }
  } catch(e) {}
})();
</script>

Segmentación en SQL para BigQuery:

SELECT
  DATE(request_time) AS dia,
  COUNTIF(REGEXP_CONTAINS(user_agent, r'comet|perplexity')) AS sesiones_comet,
  COUNT(*) AS sesiones_totales
FROM `proyecto.dataset.requests`
WHERE request_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 14 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY dia
ORDER BY dia;

JSON‑LD mínimo para HowTo:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "Cómo calcular el ROI de AEO",
  "step": [
    {"@type": "HowToStep", "text": "Defina consultas y clústeres objetivos."},
    {"@type": "HowToStep", "text": "Implemente QAPage y HowTo en URLs canónicas."},
    {"@type": "HowToStep", "text": "Mida citas, CTR y conversiones asistidas por IA."}
  ],
  "author": {"@type": "Organization", "name": "Su Marca"},
  "dateModified": "2025-10-07"
}

Notas prácticas:

• Use mainEntity en guías para relacionar la pregunta central.
• Aproveche citation en CreativeWork para explicitar fuentes que validan sus datos.
• Mantenga metadatos limpios: título claro, datePublished, dateModified, breadcrumbs y sameAs para entidades relevantes.

Días 6‑7: publicación, sitemaps y rapidez

• Publique y envíe un sitemap segmentado de respuestas, por ejemplo sitemap-respuestas.xml con cadencia diaria. Si usa IndexNow, notifíquelo a los motores compatibles.
• Acelere LCP y TTFB. Un navegador de respuestas valora la rapidez de extracción de contenido y metadatos. Minimice bloqueos de renderizado, entregue imágenes en AVIF y habilite HTTP/3.
• Cree un hub de respuestas con enlaces internos por clúster. Añada un índice rápido al inicio de cada página.

Días 8‑10: pruebas de respuestas y citabilidad

Valide si sus páginas aparecen citadas y si la respuesta es fiel a su contenido.

• Revise citas y corríjalas. Si el asistente resume mal, ajuste el lead con datos y definiciones más explícitas.
• Añada comparativas, pasos numerados y fórmulas con variables, formatos preferidos por los asistentes.
• Si su categoría depende de definiciones normativas, cite autoridad primaria. Para privacidad, use el texto legal y la autoridad reguladora.

Para contexto del release y funcionalidades, TechCrunch detalló el lanzamiento de Comet. Úselo para alinear su narrativa de producto con la comprensión pública de la plataforma. También puede inspirarse en AEO aplicada a conversión en esta guía de AEO para compras en chat.

Días 11‑14: medición, atribución y decisiones

Con 7 a 10 días en producción, la señal empieza a ser útil.

• Mida share of citations por clúster y query. Objetivo mínimo: citado en 30 % de las consultas objetivo al día 14.
• Mida CTR desde respuestas citadas y compare por intención informacional vs. evaluativa.
• Aísle sesiones asistidas por IA. Califique como "asistida" toda sesión que cumpla: 1) referrer vacío o ambiguo con user agent de navegador de IA, 2) landing en una página de respuesta dentro de 30 minutos posteriores a una consulta monitoreada.
• Calcule conversiones atribuidas. Cree una dimensión origen_ia y atribuya conversiones con ventanas de 1 y 7 días.

Decida aceleradores: duplicar inversión en los clústeres con mejor combinación de citación y conversiones asistidas, crear más Q&A o integrar comparativas neutrales donde no alcance el primer lugar.

Cómo medir clics, tráfico sin clic y conversiones desde navegadores con IA

La medición es la pieza más delicada. Proponga un marco simple y consistente.

• Clics: sesiones con referrer explícito del motor de respuesta o con user agent identificable del navegador con IA.
• Tráfico sin clic: aparición de su marca en citas verificada por panel de queries sin sesión correspondiente en su analítica. Use ventanas diarias y semanales.
• Conversiones: eventos de valor que ocurren en sesiones marcadas como “asistidas” o “citadas”. Mida tasa de conversión y valor medio por sesión.

Fórmulas útiles:

• Share of citations = citas de su dominio ÷ total de citas en el clúster.
• CTR IA = clics desde respuestas ÷ impresiones de respuestas observadas.
• Ratio sin clic = impresiones con su cita sin sesión asociada ÷ impresiones totales con su cita.

Stack de herramientas y snippets técnicos

Contabilice correctamente a los navegadores de IA. Comet está construido sobre Chromium, por lo que puede exponerse en Client Hints. Active los CH en el servidor y recoja marcas.

Encabezados de servidor sugeridos:

Accept-CH: Sec-CH-UA, Sec-CH-UA-Full-Version, Sec-CH-UA-Platform, Sec-CH-UA-Model
Permissions-Policy: ch-ua=(self), ch-ua-full-version=(self), ch-ua-platform=(self), ch-ua-model=(self)

Detección en el cliente para etiquetar sesiones:

<script>
(async function() {
  try {
    const brands = navigator.userAgentData && navigator.userAgentData.brands ? navigator.userAgentData.brands.map(b => b.brand.toLowerCase()) : [];
    const ua = navigator.userAgent.toLowerCase();
    const isComet = brands.some(b => b.includes('comet')) || ua.includes('comet');
    if (isComet) {
      document.cookie = 'ai_browser=comet; Path=/; SameSite=Lax; Max-Age=3600';
      window.dataLayer = window.dataLayer || [];
      window.dataLayer.push({ event: 'ai_browser_detected', ai_browser: 'comet' });
    }
  } catch(e) {}
})();
</script>

Segmentación en SQL para BigQuery:

SELECT
  DATE(request_time) AS dia,
  COUNTIF(REGEXP_CONTAINS(user_agent, r'comet|perplexity')) AS sesiones_comet,
  COUNT(*) AS sesiones_totales
FROM `proyecto.dataset.requests`
WHERE request_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 14 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY dia
ORDER BY dia;

JSON‑LD mínimo para HowTo:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "Cómo calcular el ROI de AEO",
  "step": [
    {"@type": "HowToStep", "text": "Defina consultas y clústeres objetivos."},
    {"@type": "HowToStep", "text": "Implemente QAPage y HowTo en URLs canónicas."},
    {"@type": "HowToStep", "text": "Mida citas, CTR y conversiones asistidas por IA."}
  ],
  "author": {"@type": "Organization", "name": "Su Marca"},
  "dateModified": "2025-10-07"
}

Notas prácticas:

• Use mainEntity en guías para relacionar la pregunta central.
• Aproveche citation en CreativeWork para explicitar fuentes que validan sus datos.
• Mantenga metadatos limpios: título claro, datePublished, dateModified, breadcrumbs y sameAs para entidades relevantes.

Errores comunes y cómo evitarlos

• Respuestas ambiguas. Si el lead no responde de forma verificable en 40 a 80 palabras, es difícil que un asistente lo cite.
• Falta de fuentes primarias. En categorías E‑E‑A‑T, la ausencia de referencias reduce citabilidad. Incluya métodos, cifras y autoridad.
• JSON‑LD desconectado. El marcado debe reflejar el texto visible, no inventar respuestas.
• No medir tráfico sin clic. Sin panel de queries y registro de citas, se subestima el valor de AEO.
• Ignorar performance. LCP por encima de 2.5 s penaliza extracción y experiencia.

Qué sigue: gobernanza de contenidos y ROI

Con Comet gratuito, la producción no puede ser ad hoc. Establezca un comité de gobernanza de contenidos con tres ritmos: semanal para ajustar queries y títulos de respuesta, bisemanal para publicar lotes de Q&A y comparativas, y mensual para consolidar métricas y crear casos de negocio internos.

• Objetivo trimestral: 150 preguntas respondidas con marcado correcto, 50 por clúster estratégico.
• Métrica de salud: porcentaje de páginas con dateModified menor a 60 días.
• Eficiencia: contenidos con 2 o más citas externas confiables y 1 gráfico o tabla propia.

Para profundizar en journeys conversacionales orientados a compra, consulte esta guía de AEO para compras en chat.

Conclusión y próximos pasos

Comet gratis acelera el paso a una web co‑pilotada por asistentes. La visibilidad ya no depende solo de rankings, depende de ser la fuente que la IA quiere citar. La disciplina de AEO combina contenido claro, datos estructurados y medición rigurosa. Para mover la aguja en dos semanas:

1. Seleccione 30 a 60 consultas de intención alta y calcule su línea base de citas y CTR.
2. Publique 10 páginas de respuesta con JSON‑LD impecable y una respuesta directa al inicio.
3. Active Client Hints y etiquete sesiones de navegadores con IA, en especial Comet.
4. Ejecute el panel de queries a diario, itere titulares y leads, ajuste citas y tablas.
5. Al día 14, reasigne presupuesto hacia clústeres con mejor combinación de citación y conversión asistida.

Haga de AEO una práctica continua. Con disciplina y medición, su marca puede convertirse en la referencia que los asistentes eligen citar, la puerta de entrada más confiable a su propuesta de valor.