Cómo elegir los mejores prompts para monitorizar tu visibilidad en la búsqueda con IA

Identificar posibles acciones es una parte importante de nuestro enfoque al analizar las respuestas.

Por ejemplo, cuando lanzamos nuevas funciones como el seguimiento de prompts personalizados (meta, lo sé), queremos saber si las respuestas de la IA reflejan que Ahrefs ahora cuenta con esta funcionalidad o si, en su lugar, hacen referencia a fuentes desactualizadas.

Monitorizar varias plataformas de IA permite detectar menciones de marca en sitios que no solo son destacados en Google (donde los SEO se centran tradicionalmente), sino también en Bing, Brave Search y en índices personalizados.

Además de la precisión de las respuestas, nos fijamos principalmente en los sitios web que se citan con frecuencia para conectar con ellos, en las funcionalidades y casos de uso de plataformas SEO que se mencionan a menudo para cubrirlos mejor, y en cómo estamos posicionados frente a la competencia en nuestras ofertas clave.

Dicho esto, no nos centramos únicamente en hacer seguimiento de prompts personalizados.

La actividad de bots de IA en los registros del servidor, el tráfico desde plataformas de IA, el rendimiento de la búsqueda tradicional y la información extraída de decenas de millones de prompts en Brand Radar también forman parte de nuestra monitorización.

Profundicemos un poco más en cómo agrupar puntos similares, ya que es una parte importante de cómo entendemos el seguimiento de prompts en general.

También puedes usar la siguiente expresión regular para encontrar todas las consultas de al menos 6 palabras: ^(\S+\s+){5}\S+. Cambia “5” por un número mayor si es necesario.

Si tu sitio es nuevo, todavía no recibe mucho tráfico de búsqueda o simplemente estás investigando otro sector, también puedes usar los mismos términos en un filtro de la herramienta Keywords Explorer de Ahrefs.

Aunque los volúmenes de búsqueda estimados nunca se traducirán perfectamente en volúmenes de chats con IA, este enfoque te dará una idea de lo populares que son los temas en general.

Reddit es el dominio más destacado aquí, pero también verás Facebook, Quora, la Steam Community y miles de otros sitios.

Hay un parámetro específico que puedes añadir a la barra de direcciones, &udm=18, que te permite buscar directamente foros sobre tu tema en lugar de simplemente esperar que la funcionalidad SERP aparezca en los resultados.

Está bien cuando las preguntas generan muchos comentarios, pero, por lo general, busco los enfoques que aparecen con más frecuencia.

Si la página todavía no ha posicionado para ninguna consulta, puedes sustituir esa sección por datos de herramientas como Ahrefs Keywords Explorer, incluyendo los términos a los que apuntas que tengan un volumen conocido.

Como ocurre con muchas cosas en SEO, puedes llevar este concepto al siguiente nivel.

He disfrutado leyendo el trabajo de Metehan Yesilyurt en los últimos meses, y en su guía sobre cómo convertir datos de GSC en consultas más largas ha propuesto un prompt mucho más detallado.

Creó una herramienta personalizada específicamente para convertir términos de búsqueda normales en prompts de estilo LLM.

Para ser respetuoso, no quiero compartirlo entero, pero aquí tienes un ejemplo de su archivo app.py:

Creo que Metehan estaría de acuerdo en que cuanto más específicos sean tus ejemplos de antes y después, mejor.

Una característica útil al hacer preguntas en Perplexity relacionadas con tu sector es que, al final de cada chat, se te recomendarán consultas de seguimiento relacionadas.

Me puse en contacto con Perplexity y pregunté si se basan en consultas reales que se hayan hecho antes.

Me dijeron que las genera un modelo de IA que utiliza la consulta original y sus resultados. Básicamente, son las siguientes preguntas naturales que este modelo cree que se derivarían de esos datos.

Para nuestro propósito, es una pena que no se basen en consultas históricas, pero Perplexity querrá que sean lo más relevantes posible, así que aun así veo valor en estudiarlas.

Si haces clic en cualquier titular para expandirlo, Google ofrecerá aún más consultas sugeridas.

Cuando investigo sectores con los que estoy menos familiarizado, a menudo tomo estas preguntas tal cual para ver qué marcas, dominios y tipos de respuesta aparecen con más frecuencia con el tiempo.

Para trabajos más serios y proyectos personales, los usaré como base para ampliarlos. Explicaré algunas formas de hacerlo en la sección de la pestaña “Preguntas” de Keywords Explorer.

Si quieres ampliar tu análisis, puedes usar tanto la Barra de herramientas Ahrefs como la Detailed SEO Extension para extraer automáticamente varios niveles de titulares de Otras preguntas de los usuarios.

Puedes hacer clic en cada uno de estos por separado para identificar consultas que quizá quieras modificar y seguir rastreando.

Por ejemplo, si hace poco empezaste a crear contenido para ubicaciones específicas, podrías rastrear estos términos en esos países o mencionar el país explícitamente en el prompt.

También puedes establecer tu propia frecuencia exacta de actualización, por ejemplo, diaria, semanal o mensual.

Además del web analytics tradicional, también puedes profundizar en los registros del servidor.

A continuación podemos ver cuándo ChatGPT-User solicitó páginas en Detailed.com durante un período de siete días.

Este no es un bot que rastree continuamente la web; en su lugar, se usa cuando los usuarios le hacen una pregunta a ChatGPT o a los GPT personalizados, y esa página puede ayudar a generar una respuesta.

Además de los bots de búsqueda tradicionales, también puedes revisar solicitudes de, por ejemplo, Perplexity-User (Perplexity), DuckAssistBot (DuckDuckGo) y MistralAI-User (Mistral).

Después, podrías obtener ideas de prompts siguiendo las recomendaciones de esta guía, como por ejemplo:

• Analizar los términos que llevan tráfico a esa página en Google Search Console

• Encuentra preguntas relevantes de “Otras preguntas de los usuarios” que también aparecen donde posiciona orgánicamente

• Pedir a los LLM que sugieran preguntas relevantes que la gente podría hacer para encontrar la página

Ambas fuentes son útiles por sí solas, pero viene bien contar con puntos de datos adicionales con los que combinarlas.

Otra ventaja de esta herramienta es que destaca los Content Gap que pueda haber en tu sitio. Puede que simplemente no estés apareciendo porque no tienes ninguna página del sitio relevante para esos temas.

Dicho esto, aquí habrá términos por los que probablemente no te interese que te citen.

Según la plataforma que estés usando, “¿Qué es la carpintería?” podría responderse sin ninguna búsqueda web ni enlaces a fuentes adjuntos.

Si diriges una escuela online de carpintería u ofreces servicios de constitución de empresas, quizá te interese tomar una frase con búsquedas constantes como “cómo iniciar un negocio de carpintería” y hacer un seguimiento de las variaciones como un único clúster.

Para tu propia marca, podrías hacer seguimiento de respuestas sobre:

• Tus precios actuales

• Prioridades relevantes de los clientes, como asequibilidad, fiabilidad o comodidad

• Si ofreces determinadas funciones

• Las quejas más habituales que tiene la gente

• Cómo te comparas con los principales competidores

Steve Toth, fundador de Notebook Agency, es un firme defensor de comprobar si las opiniones de la IA sobre tu marca se ajustan a la realidad.

Me dijo que, al trabajar con clientes, puede usar datos de la documentación de ayuda, transcripciones de llamadas de ventas, llamadas privadas y recursos adicionales como battlecards de ventas para entender cómo quieren que se les represente en los LLM.

A partir de ahí, su equipo crea prompts con preguntas decisivas y mide la precisión de las respuestas. Si encuentran discrepancias, tratan de influir en ellas con contenido adicional en su propio sitio y en otros.

Para ayudarte con esto, puedes utilizar tantas fuentes de datos internas como sea posible, como chats de atención al cliente, datos de anuncios, búsquedas internas del sitio (en artículos del blog, documentación de ayuda, etc.) y cualquier otra cosa que se te ocurra.

Si no te interesa seguir este camino, me gustó una fórmula sencilla que Mark Williams-Cook compartió y que personaliza términos, en lugar de crear perfiles de usuario “completos”.

Les plantea a los LLM prompts como: “Si yo fuera [Persona] e intentara encontrar [Keyword], ¿qué podría buscar?”

Es divertido trastear con esto, pero, como digo, no sabemos hasta qué punto se ajusta a una personalización real.