Cómo detectar y corregir errores en las respuestas de IA
Educador de SEO y marketing en Ahrefs
- Configura los prompts
- Anota lo que realmente es cierto
- Encuentra las páginas detrás de las respuestas incorrectas
- Prioriza los objetivos de outreach
- Encuentra al contacto adecuado
- Envía una solicitud de corrección amable y haz un seguimiento una vez
- Qué pasó cuando probamos el outreach de AEO
- Qué puedes hacer para reducir futuras imprecisiones en las respuestas de la IA
- Monitorización proactiva de marca
Pregunta a ChatGPT cuánto cuesta un producto, por ejemplo, y no necesariamente se basará en la página oficial de precios de la empresa. También puede recurrir a fuentes de terceros —reseñas, artículos comparativos o listicles de “las mejores herramientas”—, algunos de los cuales se publicaron hace años.
Eso crea un problema real para las marcas. Si por internet circula información desactualizada o incorrecta sobre tus precios, productos o funcionalidades, los sistemas de IA pueden repetirla a clientes potenciales. Y ver cómo una IA le da a la gente, con total seguridad, información equivocada sobre tu producto puede ser especialmente frustrante cuando el error es lo bastante grande como para influir en una decisión de compra.
Lo vimos de primera mano cuando verificamos 217 respuestas generadas por IA sobre Ahrefs usando nuestra propia app (disponible en Letaido). De esas, 41 respuestas —el 19 %, o aproximadamente 1 de cada 5— contenían al menos una afirmación falsa. En total, encontramos 47 errores distintos. Y en algunas de nuestras pruebas, la tasa de error llegó a ser del 36 %.
Esto hace que la precisión y la coherencia en toda la web sean una parte importante de la visibilidad en IA. No basta con tener la información correcta en tu propio sitio web: también necesitas encontrar y corregir información inexacta en otros lugares de los que puedan depender los sistemas de IA.
En este artículo, te mostraremos cómo hacerlo paso a paso, usando el proceso que probamos y una app que creamos para automatizar la mayor parte del trabajo.
Configura los prompts
A lo largo de este artículo, usaremos Ahrefs Brand Radar para recopilar respuestas de IA y ver qué páginas citan. También usaremos una app personalizada que creamos en Letaido, que se conecta a los datos de Brand Radar para automatizar el proceso de verificación de datos. Este paso es opcional, pero puede ahorrarte muchísimo tiempo.
La base del proceso de verificación de datos son dos tipos de prompts. Juntos, ponen de manifiesto tanto problemas conocidos como errores que no se te ocurrió buscar.
Prompts provocados: prueba los hechos más importantes en los que no quieres que la IA se equivoque
Crea estos prompts en torno a una afirmación concreta que creas que la web suele tener mal, igual que sospechábamos que la IA se equivocaría con nuestros precios de la API. Cualquier cosa de tu producto que haya cambiado recientemente es una buena candidata, porque las páginas de terceros aún describen la versión antigua.
Cada uno de ellos se produjo tras un cambio real en Ahrefs:
- Un cambio de precio: “¿Cuánto cuesta Ahrefs?” y “¿Cuál es el plan más barato de Ahrefs?”
- Una funcionalidad que pasó a un plan más barato: “¿Ahrefs ofrece acceso a la API?” y “¿Cuánto cuesta la API de Ahrefs?”
- Una funcionalidad recién lanzada: “¿Brand Radar de Ahrefs rastrea Claude?”
En Brand Radar, configuras estos prompts como prompts personalizados y los etiquetas en consecuencia.
Prompts no provocados: detecta los errores que no anticipaste
Los prompts provocados solo ponen a prueba tus propias suposiciones, así que haz también la verificación de hechos con los prompts que ya sigues. Ahí es donde están las sorpresas: un límite de funciones inventado, un nombre de plan que nunca existió, una comparación con un competidor basada en una cifra de hace dos años.
Si todavía no haces seguimiento de un conjunto de prompts, tenemos una guía detallada sobre dónde encontrar buenos prompts candidatos. Aquí tienes algunos ejemplos de los prompts “no solicitados” que usamos en nuestro proceso:
mejores herramientas SEO
comparar planes de ahrefs
vale la pena ahrefs
cómo crear backlinks
más barato que Ahrefs
herramientas de Bot Analytics
alternativas a semrush
ahrefs frente a Semrush
ahrefs o SE ranking
herramientas de monitorización de marca con IA
Procura no pasarte con los prompts a los que haces seguimiento. Cada prompt adicional añade respuestas que revisar, y el verificador de hechos marca afirmaciones que al final resultan estar bien. Aun así, un humano tiene que confirmar cada una, así que una lista que realmente puedes revisar es mejor que una lista más grande que no puedes.
Una vez que todo esté configurado en Brand Radar, puedes usar etiquetas para moverte entre distintos grupos de prompts. Así es como se establecen los filtros:
Anota lo que realmente es cierto
Un verificador de datos no puede detectar un error a menos que le digas cuál es la respuesta correcta. Ese es el documento que actúa como fuente de verdad: una lista sencilla de afirmaciones comprobables sobre tu producto, cada una con un link que la demuestre.
Cumple una doble función. El verificador de datos compara las respuestas de IA con ella, y el revisor humano usa la misma lista para decidir si una respuesta marcada es real antes de que nadie envíe un email a un autor.
Cómo es un buen hecho
Procura poner una afirmación por línea, en lenguaje sencillo y lo bastante específica como para que alguien pueda confirmarla o refutarla en unos segundos. Estos ejemplos son de nuestra lista:
Los precios de Ahrefs empiezan en 29 $ al mes con el plan Starter.
Brand Radar se vende por separado, con precios a partir de 50 $ al mes, y no requiere una suscripción de pago a Ahrefs.
El seguimiento de prompts personalizados puede ejecutarse a diario, semanalmente o mensualmente.
El plan Lite incluye 150 comprobaciones de prompts personalizados al mes.
El acceso a la API está incluido a partir del plan Lite y no requiere una suscripción Enterprise.
Brand Radar muestra la actividad de bots mediante Bot Analytics y el tráfico de búsqueda con IA mediante Web Analytics. Ambas herramientas subyacentes son gratuitas.
Compáralo con “Ahrefs es asequible” o “Brand Radar tiene opciones de seguimiento flexibles”. Ninguna de las dos se puede comprobar, así que ninguna debería estar en la lista.
De forma opcional, añade tres cosas a cada dato: una URL de origen, un responsable que pueda confirmarlo y una fecha de última verificación. La fecha importa más de lo que parece. La mitad de los errores que perseguimos existían porque un dato cambió y nadie actualizó las páginas que lo repetían. Tu propia lista se deteriora de la misma manera.
Qué extensión debe tener la lista de hechos
Mantén tu documento de fuente única de verdad lo bastante largo como para cubrir lo que preguntan los compradores, pero lo bastante corto como para poder mantenerlo al día. En otras palabras: redacta los hechos en los que los compradores realmente basan su decisión y que puedas mantener actualizados de forma realista.
Nuestra lista empezó con alrededor de 50 datos y abarcaba precios, límites de planes, asignaciones de prompts, acceso a la API y afirmaciones sobre capacidades.
No incluimos todos los datos sobre Ahrefs porque, cuanto más larga se vuelve tu lista de datos, más afecta a estos elementos del proceso:
- El coste aumenta ligeramente. Cada hecho adicional solo añade un pequeño importe a cada ejecución. En nuestra app, los costes de LLM usados en el evaluador de hechos (Claude Sonnet 5) son de ~0,02 $ por verificación de respuesta y ~0,05 $ por auditoría de página.
- Aumenta la revisión humana. Cada afirmación marcada debe comprobarse, y los datos vagos o mal acotados pueden generar falsos positivos.
- El mantenimiento se vuelve más importante. Cada hecho que añades es otro hecho que tienes que mantener correcto. Una fuente de referencia desactualizada puede ser peor que una incompleta.
Encuentra las páginas detrás de las respuestas incorrectas
Una vez que has encontrado una respuesta incorrecta de la IA, la siguiente pregunta es: ¿de dónde salió la información errónea?
Puedes rastrear estos errores manualmente hasta sus fuentes, pero enseguida consume mucho tiempo cuando estás revisando cientos de respuestas. Para auditorías más grandes, recomendamos usar IA para hacer la mayor parte del trabajo pesado.
La versión manual
Esto funciona bien para un número reducido de prompts, y merece la pena hacerlo una vez a mano, aunque planees automatizarlo más adelante.
La versión automatizada
Cuando estás revisando cientos de respuestas, hacerlo a mano se vuelve poco práctico.
Si usas Ahrefs, creamos una app de verificación de datos en Letaido que automatiza la revisión de respuestas, la investigación de las páginas citadas y la priorización mediante datos de Brand Radar.
La aplicación funciona en dos pasos principales.
- Fase 1: revisar la respuesta de la IA. Apruebas los hechos. La app encuentra afirmaciones inexactas en la respuesta de la IA y luego comprueba las páginas citadas para ver si respaldan, contradicen o no mencionan cada punto, con una cita textual como prueba.
- Fase 2: audita las fuentes. A continuación, puedes comprobar las páginas citadas frente a tu conjunto de hechos completo para descubrir otros errores u omisiones importantes. Para las páginas que valga la pena corregir, la aplicación encuentra al autor y la vía de contacto (normalmente un perfil social, como LinkedIn), los prioriza por impacto y exporta la lista a CSV o Word. Para una cobertura más amplia, puedes extender la auditoría a todas las páginas que la IA recuperó, no solo a las que citó.
El mismo conjunto de hechos también puede comprobar cualquier página web o borrador no publicado.
Para que te hagas una idea de los costes de la app: una comprobación basada en 30 hechos, que evalúa 217 respuestas y 138 páginas citadas, costó algo más de 1 $ en tokens de LLM y tardó 2,5 horas (consulta las capturas de pantalla de abajo de ambas etapas).
Prioriza los objetivos de outreach
No todas las páginas incorrectas merecen el mismo esfuerzo. Prioriza aquellas en las que una corrección tenga más probabilidades de mejorar las respuestas de IA o de llegar directamente a compradores potenciales.
Estas son las principales señales en las que fijarse:
- Gravedad: corrige primero los errores que puedan afectar a una decisión de compra, como precios incorrectos, acceso a planes, servicios ofrecidos, límites del producto o funciones que faltan.
- Frecuencia de citación: Las páginas citadas con frecuencia en distintas respuestas o plataformas tienen más influencia que las fuentes puntuales.
- Estabilidad de citación: Las fuentes que aparecen de forma constante en comprobaciones repetidas son más valiosas que las que solo aparecen una vez.
- Tráfico orgánico: las páginas con tráfico de búsqueda significativo pueden llegar a compradores tanto mediante la búsqueda tradicional como mediante las respuestas de IA.
- Autoridad: los dominios de referencia y el Domain Rating pueden reforzar el argumento, especialmente cuando una página también se cita con frecuencia y es relevante.
- Relación: ¿Tú o algún compañero ya conoce al autor? ¿Alguien podría presentarte? ¿La publicación ya te ha respondido antes? Por ejemplo, en nuestra campaña, Glen fue la persona adecuada para acercarse a un sitio porque ya tenía una relación con ellos. En otra situación, la cita venía de un influencer con el que ya teníamos relación, así que nuestro equipo de Partnerships era el más indicado para gestionar el outreach.
Puedes encontrar parte de esa información en Brand Radar:
Y si estás usando nuestra app Letaido, los datos se extraen de Brand Radar y se muestran justo al lado de la página afectada:
Encuentra al contacto adecuado
Una vez que hayas encontrado una página cuyo responsable quieras contactar, el siguiente paso es averiguar quién es realmente responsable de ella.
Para un número reducido de páginas, las herramientas estándar de obtención de páginas web disponibles en los asistentes de IA suelen ser suficientes para recuperar la página y buscar información del autor o de contacto.
Sin embargo, a mayor escala, revisar las URL una por una se vuelve rápidamente poco práctico. Normalmente querrás usar una API de scraping como Apify u otra fuente del HTML de la página.
Nuestra app primero prueba con las capturas almacenadas por Ahrefs. Si eso falla, lo intenta con Apify y, si no se encuentra el contacto en la página citada, sigue el link a la página del autor (si está enlazada) y vuelve a intentarlo allí.
Empieza por la persona que figura como autor. Revisa primero la firma del artículo y la página del autor; luego mira su perfil de LinkedIn o X si necesitas una forma de ponerte en contacto con esa persona.
Si no encuentras al autor o ya no está ahí, sube un nivel. En una publicación, podría ser un editor o responsable de contenidos. En una empresa pequeña, el fundador o el responsable de marketing puede ser el mejor contacto.
Como último recurso, utiliza el contacto general o el canal de soporte de la empresa y pide que reenvíen tu mensaje a quien gestione la página o el contenido.
Herramientas como HeyReach o BuzzSumo pueden ayudarte a completar datos de contacto faltantes e identificar a las personas con más probabilidades de ser un buen objetivo. Muchas ofrecen una API o MCP, así que puedes integrar su funcionalidad en un proceso asistido por IA.
Envía una solicitud de corrección amable y haz un seguimiento una vez
Haz que tu outreach sea útil, no exigente. Puedes darles las gracias por cubrir tu producto, señalar uno o dos errores específicos, añadir un link a una fuente fiable con la información correcta y dejar claro que no hay presión para que actualicen la página.
Para que te hagas una idea, este es uno de los mensajes que hemos enviado:
Esto reduce la barrera para iniciar una conversación, aunque puede ser menos eficaz porque estás pidiendo al destinatario que responda antes de que pueda ver el valor de la corrección.
Si no te contestan, haz un seguimiento una vez. Después, pasa a la siguiente página de tu lista. Algunos de nuestros mensajes de seguimiento sí funcionaron.
Algunos consejos prácticos más para el outreach:
Sé amable. No acuses al autor de difundir desinformación ni lo amenaces con dañar su reputación.
Da por hecho que la página se quedó desactualizada, en lugar de que el autor actuara de mala fe.
Mantén la solicitud específica. Una corrección verificada es más fácil de abordar que una larga lista de quejas.
Considera LinkedIn Premium o Sales Navigator si necesitas enviar más mensajes directos o hacer seguimiento sin una conexión previa. Sales Navigator te permite enviar mensajes de seguimiento incluso si el primer mensaje no fue leído por el destinatario.
Rastrea como mínimo la URL, el contacto, la fecha de outreach, el canal, la afirmación a corregir, la respuesta, el seguimiento y el cambio confirmado.
- Y por si acaso, puedes hacer una captura de pantalla de la página antes del outreach. Si usas un formulario de contacto, guarda una prueba de que el mensaje se envió. Si usas Ahrefs, puedes utilizar Site Explorer para documentar los cambios en la página entre fechas.
Qué pasó cuando probamos el outreach de AEO
Contactamos con 26 autores por información inexacta en sus artículos. Respondieron 14 (53,8%) y 6 hicieron correcciones que pudimos verificar en sus páginas (23%).
Esto sigue en curso y, por supuesto, los autores no están obligados a hacer cambios. Aun así, lograr que se corrija casi una cuarta parte de los artículos es un resultado prometedor.
Aquí tienes uno de los objetivos de outreach, antes y después (vista de diferencias a través de Site Explorer de Ahrefs).
Y sí: actualizar páginas, aunque no las detectáramos todas, sí introdujo hechos correctos en respuestas de IA. Aquí tienes un ejemplo (muchas gracias a Joonas, de thatmarketingbuddy.com):
Otros dos autores dijeron que harían cambios, pero todavía estaban pendientes cuando revisamos los resultados. No los incluimos en el recuento de correcciones confirmadas.
No recibimos respuesta de 12 de los 26 contactos.
Nunca recibimos un rechazo rotundo a actualizar un artículo. Eso sí, algunos autores estaban dispuestos a hacer una corrección solo si a cambio mencionábamos o promocionábamos su producto. Nos negamos. Nos pareció que mantener precisa la información publicada debería valer la pena por sí mismo, y ofrecer algo a cambio sería injusto para los autores que hicieron correcciones sin pedir nada.
El outreach también dejó al descubierto un problema con nuestras propias explicaciones. Parte de la confusión venía de descripciones poco claras de los precios de Brand Radar y de los límites de funcionalidades. Eso nos dio algo en lo que trabajar: facilitar que alguien que escriba sobre el producto entienda qué estaba incluido.
Conseguir una respuesta fue más fácil que lograr que hicieran un cambio. Conviene recordarlo cuando planifiques este trabajo. Necesitarás tiempo para comprobar si las actualizaciones prometidas se hacen, y debes contar con que algunos mensajes no recibirán respuesta.
Por qué las respuestas erróneas de IA no van a desaparecer pronto
Creo que un cambio podría hacer que gran parte de este problema desapareciera: los asistentes de IA deberían obtener los datos fundamentales sobre una marca de la propia marca. Como mínimo, deberían indicar cuándo una afirmación proviene de un tercero y no se ha verificado. Nuestro experimento Xarumei mostró hasta qué punto puede llegar a ser ridícula la búsqueda con IA cuando no tiene en cuenta la naturaleza adversarial de la web.
Hasta que las empresas tecnológicas hagan ese cambio, la información inexacta sobre las marcas seguirá siendo un problema, y una señal de que los asistentes de IA aún tienen que madurar.
Puede que ChatGPT ya esté tomando medidas para mejorar la calidad de sus respuestas. Por ejemplo, parece añadir términos como “oficial” a las fan-out queries y usar el operador “site:” para extraer información de sitios web específicos, incluidos sitios de marca. Lily Ray lo explica con más detalle en su artículo.
Además, seguirán apareciendo nuevos errores. La gente seguirá usando IA para crear contenido, así que los fallos existentes se repetirán y se introducirán otros nuevos cuando la IA rellene huecos con información inventada. Esas páginas pasan a ser fuentes para más contenido generado por IA, y el tristemente célebre bucle de bazofia continúa.
Por cierto, nosotros también hemos estado “al otro lado de la valla”. Durante nuestro experimento de autopromoción, un competidor nos pidió que corrigiéramos un error que la IA había introducido en nuestro propio contenido, pese a nuestras revisiones manuales y a nuestros intentos honestos de citar solo información verificada.
Qué puedes hacer para reducir futuras imprecisiones en las respuestas de la IA
No puedes controlar lo que dicen los asistentes de IA, pero sí puedes facilitarles —a ellos y a todo el mundo— encontrar la información correcta.
Haz que la información de tu producto sea inequívoca
Explica con claridad los precios, los límites del plan y la disponibilidad de funciones. Si tu propio texto deja margen para la interpretación, terceros y sistemas de IA rellenarán los huecos, y pueden equivocarse. No repitas nuestro error, que provocó muchas imprecisiones sobre Brand Radar.
Mantén tu contenido antiguo actualizado
Tu propio sitio también puede convertirse en una fuente de información desactualizada. Cuando cambien los precios o los paquetes, actualiza los artículos antiguos que lo mencionen. Encontramos tres errores en nuestro sitio de Ahrefs durante nuestra auditoría.
La documentación y el contenido de ayuda también pueden ser una fuente importante para la búsqueda con IA. Para ilustrarlo, elegí Samsung como ejemplo y analicé de dónde proceden sus citas en IA. Descubrí que aproximadamente la mitad provenía de documentación de soporte y guías de compra. Samsung no es un caso único: vemos patrones similares en muchas marcas, en las que el contenido práctico y propio se cita con frecuencia en las respuestas de IA y lo usan los agentes de IA.
De dónde proceden las citas en IA de Samsung
Proporción de todas las citas en IA por patrón de URL, ordenada por tasa de cita. Dominio de Samsung, 1000 páginas más citadas.
Fuente: Ahrefs a través de Letaido
Facilita que los agentes accedan a los hechos de tu producto
A largo plazo, plantéate publicar una fuente canónica y legible por máquina de información del producto. Podría ser un punto de conexión MCP, como el de Mobbin, un feed RSS de actualizaciones de precios y funcionalidades, u otro enfoque para el descubrimiento de recursos agentivos, como ya ha implementado Suganthan Mohanadasan.
Nada de esto garantiza que un asistente de IA use tu información. Pero cuanto más fácil se lo pongas para encontrar los hechos actuales y canónicos, menos espacio habrá para que la información desactualizada de terceros rellene el vacío.
Monitorización proactiva de marca
Esto significa monitorizar las menciones de marca en toda la web y reaccionar rápido cuando detectes imprecisiones. En mi experiencia, a los creadores de contenido les importa más su trabajo justo después de publicarlo, así que contactar pronto te da más opciones de conseguir que corrijan la página.
Por supuesto, esto no garantiza nada. No sabes si una página concreta llegará a citarse alguna vez en una respuesta de IA. Pero actuar rápido puede evitar que la desinformación se cuele en algunas respuestas de IA.
También puedes buscar señales de que es más probable que una página sea citada. Su DR, reputación y relevancia para el tema que te importa pueden servir como indicadores útiles, especialmente si operas en un nicho reducido con solo un puñado de páginas relevantes en la web. La actualidad también puede importar, en particular cuando una página nueva está más al día que las fuentes que los sistemas de IA ya están citando.
Puedes configurar la monitorización de menciones de marca con una herramienta como Firehose.
También puedes conectar tu agente mediante API y hacer que compruebe automáticamente los datos de cada nueva fuente en cuanto se encuentre, lo que te permite una supervisión casi en tiempo real.
Nota para editores
Si mantienes publicaciones de comparación o precios, puedes automatizar el ciclo de actualización. Kamila Olexa creó un pipeline que vigila las páginas de precios de la competencia, extrae los nuevos niveles, encuentra todas las publicaciones que los mencionan, reescribe solo las secciones de precios y pide aprobación en Slack antes de publicar. Así es como funciona.
Reflexiones finales
Las menciones web se han convertido en una moneda. Conseguir que tu nombre aparezca en ciertas páginas cuesta y, al parecer, lograr que tu marca esté representada con precisión también puede costar. Esto importa porque dónde se menciona tu marca online —y qué dicen esas menciones— puede tener un enorme impacto en lo visible que eres en las respuestas de IA.
Por eso una app como la nuestra, que automatiza el proceso de encontrar y corregir información inexacta, puede ser tan útil. Pero, como comprobamos, a menos que estés dispuesto a ofrecer algo a cambio de que alguien actualice información sobre tu marca, puede que no llegues muy lejos.
El problema mayor, sin embargo, es algo que los desarrolladores de IA deben abordar: cómo eligen los sistemas de IA en qué fuentes confiar al responder preguntas sobre marcas. Ahora mismo, ese proceso no beneficia realmente a nadie.
No puedes esperar que todos los creadores de contenido o propietarios de sitios web verifiquen constantemente sus datos y mantengan al día la información sobre cada empresa. Pero sí puedes esperar que una empresa se preocupe por mantener precisa su propia información. Tiene todos los motivos para hacerlo: la información incorrecta o desactualizada puede perjudicar directamente a su negocio.
Los sistemas de IA deberían reconocerlo mejor. Cuando se trata de datos básicos sobre una empresa, la información precisa y actualizada de la propia empresa debería tener más peso que una mención antigua en un sitio web de terceros.
Mateusz Makosiewicz es investigador y formador de marketing en Ahrefs. Lleva más de 15 años vinculado al marketing, especializándose en marketing de crecimiento, marketing de contenidos, estrategia de marketing y gestión.
Mateusz estudió Publicidad y Marketing de Medios en la Universidad de Gdańsk. Adquirió su experiencia en marketing en agencias, empresas SaaS y empresas de hardware, donde desempeñó diversos cargos, desde la gestión de proyectos publicitarios para clientes hasta la dirección de departamentos de marketing.
En el blog de Ahrefs, escribe sobre SEO y marketing basándose en la experiencia obtenida al poner a prueba probablemente todos los consejos de marketing que se han publicado, el ensayo y error en el marketing de startups en Silicon Valley y la optimización de motores de crecimiento como si le fuera la vida en ello.
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Haz un seguimiento de grupos de prompts, no de respuestas aisladas. Once sitios donde encontrar las consultas que vale la pena supervisar.
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Posicionarte hace que te tengan en cuenta. Así consigues que te citen: los temas, los formatos y los cambios on-page que funcionan.
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