Prepare su sitio para los agentes de IA que navegan, comparan y compran

La lista de trabajo que se obtiene al final de este flujo de trabajo tiene una fila por cada búsqueda escrita por una máquina en la que aparecen sus competidores y usted rara vez. Esas búsquedas son las detectadas dentro de sus respuestas monitorizadas, la mayoría con el prompt que las desencadenó, y todo lo que sigue se construye a partir de ese registro.

El problema GEO que resuelve

La preparación para agentes suele archivarse como una tarea de marcado: añadir datos estructurados y esperar. La capa que nadie abre es la de las consultas. Ante una pregunta de comparación o de compra, un asistente desarrolla la petición en subconsultas propias y responde a partir de lo que estas devuelven. Esas subconsultas son visibles, y algunas hacen aparecer a sus competidores sin mostrarle nunca a usted. Esa brecha es medible hoy mismo.

Lo que no le dirá este flujo de trabajo es si un agente puede completar una tarea en su sitio. Ninguna etapa carga una página, ejecuta JavaScript ni recorre un proceso de compra. Esas comprobaciones corresponden a su equipo de calidad; mezclarlas aquí haría pasar un resultado manual por un dato observado.

Las etapas del flujo de trabajo

1. Lea las búsquedas que escribió la máquina. get_query_fan_out devuelve las consultas de búsqueda web detectadas dentro de las respuestas monitorizadas, cada una con su número de apariciones, sus respuestas distintas, su tasa de presencia, los competidores directos presentes, los prompts de los que procede y una prioridad que calcula la propia herramienta: very-high cuando aparecen competidores y su presencia está por debajo del 20 por ciento, high cuando aparecen competidores y la presencia está por debajo del 50 por ciento, medium cuando la presencia está por debajo del 50 por ciento sin competidores, low en los demás casos.

2. Localice dónde podría aterrizar un agente. get_page_presence clasifica sus páginas como WORKING a partir de tres citaciones observadas, NEEDS_ATTENTION con una o dos, NOT_CITED con cero, DISCOVERED para una página citada fuera del conjunto que monitoriza. Aplíquele los mismos filtros de 30 días que en el paso 1. Sobre ese ámbito común responde a una pregunta por consulta: ¿existe una página de destino o hay que crearla?

3. Examine las superficies de compra. get_shopping_insights devuelve los productos detectados, las tiendas que los ofrecen, las valoraciones medias y una lista de oportunidades limitada a las tiendas que venden productos de la competencia, ofrezcan o no los suyos. Sin precios ni atributos de producto: muestra dónde está ausente, nunca a qué precio.

4. Componga la lista de trabajo. Una fila por consulta very-high: texto de la consulta, prompts de origen, tasa de presencia, número de competidores, la página de destino que existe hoy y el único cambio propuesto.

Cómo aprovechar los resultados

Trabaje en este orden. Primero las oportunidades en tienda si vende a través de terceros, ya que conseguir un listado es una operación de resultado conocido, no una apuesta sobre la recuperación de información. Después las consultas very-high por número de apariciones, de mayor a menor. El nivel high espera a que el nivel very-high esté vacío.

Si dos consultas very-high tienen el mismo número de apariciones, elija aquella cuyo tema ya cuenta con una página NEEDS_ATTENTION. Convertir una o dos citaciones en tres es más corto que conseguir la primera.

Una etapa vacía sigue siendo una respuesta. La ausencia de consultas detectadas significa que los proveedores respondieron sin buscar en ese periodo, no que los agentes le ignoren, y la lista de trabajo procede entonces de los pasos 2 y 3. La ausencia de datos de compra significa que sus prompts no son de tipo comprador: es una constatación sobre la cartera, más que un veredicto sobre su preparación.

El prompt completo

Audita lo preparado que está mi sitio para los asistentes que buscan y comparan en nombre de un usuario. Utiliza únicamente lo que devuelvan las herramientas.

Llama a list_brands. Si se devuelve más de una marca, pregunta cuál usar antes de obtener los datos.

1. get_query_fan_out sobre 30 días, límite de 100. Indica el número de consultas únicas, mi presencia media y cada consulta con su número de apariciones, sus respuestas distintas, su tasa de presencia, su número de competidores, su prioridad y sus prompts de origen. Señala los resultados que no se hayan recuperado. Si no se devuelve nada, indica que las respuestas monitorizadas no registraron ninguna búsqueda web en ese periodo, sin concluir nunca que los agentes ignoran mi sitio, y continúa con los pasos 2 y 3.
2. get_page_presence sobre los mismos 30 días y con los mismos filtros, límite de 100. Agrupa mis páginas por estado: WORKING con tres citaciones o más, NEEDS_ATTENTION con una o dos, NOT_CITED con cero, DISCOVERED para una página citada fuera del conjunto que monitorizo. Para cada consulta very-high, nombra la página que podría responderla hoy o indica que no existe ninguna. La ausencia total de páginas significa que el inventario está vacío, no que no haya ninguna citación.
3. get_shopping_insights sobre 30 días: productos, tiendas, valoraciones medias, oportunidades en tienda. Si una tienda listada no es uno de mis canales de venta, pregúntame con qué distribuidores trabajamos realmente antes de calificarlo como falta de listado. Si no se devuelve nada, indica que mis prompts no cubren preguntas de compra y omite esa capa en lugar de suponer.
4. Una fila por consulta very-high: texto de la consulta, prompts de origen, tasa de presencia, número de competidores, página de destino existente y su estado, el cambio que propones y el responsable que requiere. Marca cada fila cuya página de destino haya que crear desde cero.
5. Ordena el trabajo: primero las oportunidades en tienda si vendo a través de terceros, después las consultas very-high por número de apariciones descendente, y después el nivel high únicamente cuando el nivel very-high esté vacío. A igualdad de apariciones, da preferencia a la consulta cuyo tema ya cuenta con una página NEEDS_ATTENTION.

No digas nunca que Qwairy ha probado una página, la ha renderizado o ha completado una tarea en ella. Lista por separado lo que mi equipo de calidad debe verificar a mano, fuera de la lista de trabajo priorizada. No prometas que ningún cambio vaya a producir una citación.