OpoAI
Plataforma SaaS de oposiciones de Justicia con tutor jurídico que cita el BOE, y la estrategia de contenido y GEO que la está sacando de depender de su propia marca.
EdTech
Next.js + RAG
https://OpoAI
Crecimiento orgánico en un mes
Search Console, 17 jul al 15 ago frente a 16 ago al 14 sep de 2026
+112 %
clics orgánicos
de 56 a 119
+209 %
impresiones
de 1.314 a 4.066
x5
clics en páginas de contenido
de 12 a 65
13-16
posición media
venía de 25-35 en julio
La plataforma por dentro
datos de producto a 16 de septiembre de 2026
133.889
fragmentos del temario indexados
131 temas oficiales, 3 cuerpos
10.419
preguntas de exámenes reales
base propia, no generada
8.988
preguntas contestadas
por opositores desde el lanzamiento
4.169
conversaciones con el tutor
la IA cita el artículo, no improvisa
La prueba
Capturas directas de los paneles del cliente. Las cifras de arriba salen de aquí.
Desde el cambio de dominio (15 de junio) al 13 de septiembre: 216 clics y 6.470 impresiones. La curva arranca plana porque Google empieza de cero con el dominio nuevo, y despega a partir de agosto.
Los últimos 28 días concentran 114 de esos 216 clics y 3.920 de las 6.470 impresiones. Más de la mitad de todo el histórico del dominio, en un solo mes.
765 impresiones en AI Search en 28 días. Google cita a OpoAI dentro de conversaciones: en Search Console aparecen turnos de chat, no búsquedas, del tipo "cuándo se abre el plazo" o "cuánto cuesta al mes".
La misma métrica desde junio: 1.050 impresiones acumuladas en AI Search, casi todas de agosto en adelante. Es la curva que deja ver que el trabajo de GEO está funcionando.
El punto de partida
OpoAI es una plataforma de preparación de oposiciones de Justicia con un tutor jurídico que cita el artículo exacto del BOE, banco de preguntas oficiales, simulacros con la penalización real, flashcards y planificador.
Compite en una categoría que ha pasado de dos actores a veinte en un año, la mayoría con la misma propuesta ("IA para oposiciones") y la misma estética. El proyecto arrancó en marzo de 2026 y en junio migró al dominio definitivo, opoai.ai.
En ese momento el tráfico orgánico era casi todo de marca: de las 25 consultas con clics del dominio antiguo, 5 eran variantes de "opoai" y sumaban el 95 % de los clics. La web era una landing de producto, sin nada que capturase lo que busca un opositor.
Qué hice
Construí una estructura paralela a la web de producto, organizada por lo que busca un opositor antes de decidir cómo preparar la oposición. Cuatro decisiones, 41 URLs, y un enfoque de contenido pensado a la vez para Google y para los modelos de lenguaje.
01
Arquitectura por cuerpo y por intención
En vez de organizar la web alrededor de las funciones del producto (tutor, tests, flashcards), la organicé alrededor de la intención de búsqueda. Cada cuerpo tiene su clúster: la página del cuerpo para "oposiciones X", su temario para "temario X 2026", su sueldo para "cuánto cobra un X", y las páginas de recursos para las preguntas concretas del año de convocatoria: fecha de examen, nota de corte, penalización, estructura del examen.
02
Contenido anclado a la fuente legal
Cada página de temario y sueldo lleva entre 1.000 y 1.300 palabras, esquema de preguntas y respuestas, referencia a la orden de convocatoria concreta y enlaces cruzados entre los tres cuerpos. Todo dato remite al BOE, a la orden o a los Presupuestos Generales. Es la misma promesa que hace la IA del producto, aplicada al SEO.
03
Preparar la web para que la citen los modelos
Publiqué un llms.txt con la descripción estructurada de la plataforma y sus modos, y datos estructurados de Organization, SoftwareApplication, Product, FAQPage y EducationalOrganization. El robots.txt no bloquea ningún rastreador de IA. El resultado es medible: Google cita a OpoAI dentro de conversaciones de AI Mode, en posiciones 1 a 10 de las fuentes.
04
La campaña de producto como gancho de búsqueda
Del 25 de agosto al 3 de octubre, fecha del examen de Justicia, la plataforma es gratuita. Reescribí la home, el title y las páginas de producto alrededor de esa fecha, con cuenta atrás y sin tarjeta. Una campaña comercial convertida en argumento de búsqueda para el mes en el que todo el mundo busca.
05
Higiene técnica como prerrequisito
Migración de dominio con redirección global, sitemap único con las 41 URLs, canonicals y propiedad de dominio en Search Console. Sin esto, el contenido no habría tenido dónde apoyarse: el dominio nuevo empezaba de cero y había que consolidar todas las señales cuanto antes.
Resultados medibles
Páginas que han entrado en primera y segunda página sin un solo enlace externo, a 17 de septiembre de 2026.
17
Temario de Tramitación Procesal
posición media
17
Guía de temarios
posición media
22
Sueldo de Gestión Procesal
posición media
24
Temario de Auxilio Judicial
404 impresiones en 14 días
2
Consulta de marca "opoai"
43 % de los clics identificados
La dependencia de marca ha bajado del 95 % al 60 % en tres meses.
Lo que cambió en tres meses
El dominio nuevo partía de cero en junio: Google olvida el antiguo y hay que reconstruir todas las señales. Por eso junio y julio tienen posiciones malas aunque el tráfico ya creciera.
A partir de ahí, lo que se mueve no es una métrica suelta, es el conjunto: las páginas informativas entran en el índice, ganan posición y empiezan a restar peso a la marca.
Las consultas con volumen ya están en el radar: "temario auxilio judicial" (246 impresiones), "temario gestión procesal" (114), "temario tramitación procesal 2026" (94), "gestor procesal sueldo" (52). Están en posiciones donde casi nadie hace clic todavía. Cuando suban, los clics se multiplican sin tocar nada más.
Dependencia de la marca
95 % de los clics
→60 %
Posición media del dominio nuevo
~50 en junio
→~15 en septiembre
Impresiones al día
44 en julio
→174 en septiembre
Clics en páginas de contenido
12 al mes
→65 al mes
Lo que apareció revisando
La revisión quincenal es la que encuentra los errores que ninguna herramienta señala.
650
impresiones con el nombre equivocado
Dos páginas estaban optimizadas para "Auxiliar Judicial" cuando el cuerpo se llama "Auxilio Judicial". Son dos cosas distintas y el opositor busca la segunda. Media hora de corrección sobre más de mil impresiones mensuales.
1
error de plantilla en los titles de sueldo
Un fallo heredado de la plantilla afectaba al title de todas las páginas de sueldo a la vez. Detectado en la misma revisión y corregido en bloque.
62 %
de un mes lo hizo un solo usuario
Julio suma 6.657 preguntas contestadas, pero 4.101 son de una sola persona. Sin ese usuario, julio son 2.556, que sigue siendo el mejor mes con diferencia. Lo cuento porque la cifra bruta, sola, engaña.
3
registros llegados desde ChatGPT
En septiembre entraron tres altas con referencia de chatgpt.com. No es tráfico de Google: es un modelo recomendando la plataforma directamente. Es exactamente lo que persigue el trabajo de llms.txt y datos estructurados.
Cómo se trabaja esto
Una sola rutina explica los hallazgos de arriba.
01
Revisión quincenal, por página y por consulta
Cada quince días comparo periodos en Search Console página a página y consulta a consulta, nunca por posición media global. La media global mezcla páginas nuevas con viejas y esconde tanto las pérdidas reales como las mejoras.
02
Separar marca de no marca siempre
Mirar los clics totales de un producto con marca propia da una foto falsa. Contando la marca aparte se ve lo único que importa a un año: si el contenido informativo está empezando a traer gente que no te conocía.
03
Publicar antes de necesitarlo
Las URLs de los cuerpos nuevos se publican dos semanas antes del relanzamiento para que Google las tenga indexadas el día que importa. La antigüedad de indexación no se puede comprar el mismo día.
Stack
Next.js
Claude
PostgreSQL + pgvector
n8n
RAG
Search Console
Stripe
¿Y si te citan también las respuestas de IA?
Este caso es contenido anclado a la fuente y una web preparada para que la lean los modelos. Es exactamente lo que mide una auditoría de SEO y GEO.
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