Cómo leen los LLMs los productos
Cuando un comprador le pide a ChatGPT, Perplexity o Gemini una recomendación de producto, el modelo no scrollea tu web. Consulta un índice de catálogo — una representación estructurada de productos, puntuada por relevancia semántica respecto a la query.
La calidad de esa representación decide si apareces.
Qué buscan los LLMs
- Identidad semántica clara — una frase que responda "qué es este producto y para quién es". Los títulos vagos ("SKU-23487 · Premium Item") se descartan.
- Atributos estructurados — material, caso de uso, talla, temporada, audiencia. JSON-LD es el formato preferido.
- Keywords en el idioma del comprador — la gente pregunta en el idioma en el que piensa. Unas keywords en el mismo idioma que tu contenido encajan con cómo buscan tus clientes.
- Reasoning — por qué alguien debería comprar esto frente a las alternativas. Cuándo es la elección correcta.
- Señales de calidad — reseñas, tasa de devoluciones, certificaciones.
llms.txt— un manifiesto a nivel de tienda que les dice a los crawlers qué ofrece tu catálogo y dónde encontrar datos estructurados.- Endpoints en markdown — representaciones limpias en texto/markdown de los productos y del resto de entidades.
Qué hace Clione con cada uno
| Necesidad del LLM | Artefacto de Clione |
|---|---|
| Identidad semántica | Texto core_identity |
| Atributos estructurados | JSON synthetic_properties + JSON-LD |
| Keywords | search_keywords[], en el mismo idioma que el contenido de la entidad |
| Reasoning | reasoning.{recommended_for, decision_logic, objection_handler} |
| Señales de calidad | Quality scores — mira Understanding Quality Scores |
| Manifiesto del catálogo | llms.txt servido en el dominio de tu propia tienda |
| Markdown para crawlers | Documentos .md de cada entidad, servidos en el dominio de tu propia tienda |
Dónde viven llms.txt y los documentos .md
Los crawlers dan más peso al contenido de tu propio dominio que a una referencia en un host de terceros, así que Clione sirve ambos desde el dominio de tu storefront:
- Shopify — a través de la app de Shopify de Clione, en
https://<tu-tienda>/apps/clione/llms.txt, con los documentos.mdbajo la misma ruta/apps/clione/. Shopify se reserva el/llms.txtde la raíz para su propio fichero. El app embed Clione SEO enlaza ese/llms.txtde la raíz y añade enlaces de descubrimiento aagents.jsony al servidor MCP bajo/apps/clione/. - BigCommerce — en un subdominio que apuntas a Clione (por ejemplo
md.tutienda.com) y verificas en el dashboard.llms.txty los documentos.mdse sirven desde ese dominio.
Por qué el stack tradicional de SEO no basta
Keyword stuffing, granjas de backlinks, títulos de exact-match — todo eso asume un crawler que hace matching de palabras. Los LLMs usan embeddings: comparan el significado de la query con el significado del texto de tu producto. Una identidad de producto bien escrita le gana al copy SEO agresivo siempre.
Esa es la apuesta entera de Clione: enriquece una vez, sirve semánticamente, gana el canal LLM.
No son solo productos
Todas las entidades de tu catálogo — productos, colecciones, categorías y páginas — reciben el tratamiento completo de señales. Los mismos cuatro formatos (.jsonld, .llm, .md, .meta) están disponibles para todos los tipos de entidad. Las colecciones y las categorías llevan schema CollectionPage; las páginas, schema WebPage, o AboutPage, ContactPage o BlogPosting cuando encaja con la página. Todo con FAQPage incluido si hay entradas de FAQ. El LLM no ve solo tus productos: ve la estructura semántica de toda tu tienda.