Verifique los hechos que la IA afirma sobre su marca

Una respuesta de IA puede nombrar su marca, citar su propio sitio y presentar aun así como actual una función retirada. Examine las respuestas monitorizadas afirmación por afirmación frente a sus hechos aprobados y lo que sale es un backlog de correcciones priorizado.

El problema GEO que resuelve

Los informes de visibilidad no pueden detectar este fallo. Una mención no es un juicio de exactitud, una puntuación de sentimiento no constituye una prueba factual y una citación no demuestra que la afirmación figure en la página citada. Se celebra la presencia mientras el error que cuesta una venta está dentro de una respuesta favorable.

Qwairy registra lo que dijo una respuesta, cuándo y con qué proveedor, modelo y URL. Usted aporta el hecho aprobado y fechado, y esa separación permite rastrear cada veredicto.

Las etapas del flujo de trabajo

1. Fije los hechos aprobados e identifique la marca. list_brands devuelve las marcas monitorizadas y sus identificadores. El registro de verdad es suyo: una proposición aprobada por fila, con su ámbito, su fecha de efecto y su responsable.

2. Inventaríe los prompts y las respuestas. get_prompts devuelve el identificador del prompt, su texto, su estado y el número de respuestas; get_answers añade el proveedor, la fecha de recogida, brandMentioned y sourceCited. Ambas herramientas limitan cada página a 100 filas, así que pagine con offset. Un valor false en sourceCited significa que su dominio no fue citado, no que la respuesta careciera de fuentes.

3. Recupere las pruebas completas. get_prompt_answers lista las últimas respuestas de un prompt, con un límite por defecto de 20 y el texto reducido a una vista previa. get_answer_details devuelve el texto íntegro, el proveedor, el modelId exacto, los competidores y las fuentes con isSelf.

4. Dé un veredicto a cada afirmación frente al registro y audite después las fuentes. Una fuente devuelta no incluye el cuerpo de la página, así que una URL junto a una afirmación es una coocurrencia. get_source_urls y get_source_domains añaden contexto agregado dentro del mismo ámbito de fechas, proveedores, temas, etiquetas y etapas del embudo que usted solicite. Ambas usan 30 días por defecto.

5. Clasifique los fallos y planifique la nueva prueba. La gravedad procede de la propia afirmación; la recurrencia se cuenta aparte sobre respuestas, prompts, proveedores e identificadores de modelo distintos.

Cómo aprovechar los resultados

Guarde la referencia antes de corregir nada: identificador de marca, versión del dosier de hechos, identificadores de los prompts, identificadores de los modelos observados, identificadores y fechas de las respuestas de referencia. Sin eso, una ejecución posterior no tendrá con qué compararse, y corregir una página propia no basta por sí solo para que una respuesta futura cambie.

Trabaje después el backlog en un orden fijo: primero las afirmaciones contradichas sobre precio, condiciones contractuales, seguridad o una capacidad regulada; en segundo lugar las afirmaciones contradichas u obsoletas sobre un producto todavía a la venta; las afirmaciones no verificables y ambiguas van a su responsable identificado como preguntas, no como correcciones; las afirmaciones no factuales se cierran sin acción. Dentro de cada nivel, ordene por el número de respuestas distintas que contienen la afirmación y resuelva los empates por la fecha de respuesta más reciente.

El prompt completo

Necesito una verificación de hechos, afirmación por afirmación, de lo que las respuestas de IA monitorizadas dicen sobre mi marca. Lista las marcas que monitorizo y pregunta cuál usar si hay más de una. Utiliza los últimos 30 días salvo que indique otra cosa, y etiqueta cada fila como observación, hecho aprobado o análisis.

1. Identifica el brandId con list_brands y pídeme después mis hechos fechados y aprobados por su responsable sobre productos, planes, disponibilidad, seguridad y condiciones legales. Construye el registro únicamente a partir de ese material y señala las contradicciones en lugar de elegir una versión. Si no te doy nada fechado, detente: no se puede asignar ningún veredicto.
2. Haz el inventario con get_prompts y get_answers con límite de 100, paginando con offset hasta cubrir el total devuelto, conservando provider, createdAt, brandMentioned y sourceCited. Si el total de respuestas es cero, amplía el periodo una sola vez y luego indica que no se recogió nada, en lugar de razonar a partir del texto de los prompts.
3. Sobre un grupo de prompts críticos para la compra y sujetos a regulación, llama a get_prompt_answers y después a get_answer_details, conservando el texto de la respuesta, provider, modelId, createdAt, los competidores, la URL de la fuente, position e isSelf. Un prompt que no devuelve respuestas es una nota de cobertura, no un certificado de buena salud: lístalo aparte y continúa.
4. Divide cada respuesta en afirmaciones elementales, conservando intactas las precisiones de plan, región, tiempo y cantidad, y asigna después un veredicto por afirmación frente al registro vigente en la fecha de esa respuesta: respaldada, contradicha, obsoleta, no verificable, ambigua o no factual. Una afirmación sin registro aprobado correspondiente es no verificable, y eso constituye un hallazgo. No trates nunca la respuesta ni una URL citada como autoridad.
5. Para las afirmaciones de alto riesgo que no superen la verificación, trata las URL de origen devueltas con la respuesta únicamente como coocurrencias. Ejecuta get_source_urls y get_source_domains sobre el mismo periodo de 30 días usado en el inventario de respuestas, conservando cualquier ámbito de proveedor, tema, etiqueta o etapa del embudo. Una respuesta que no devuelva fuentes recibe igualmente sus veredictos.
6. Cuenta la recurrencia sobre respuestas, prompts, proveedores e identificadores de modelo, y ordena después el backlog: primero las afirmaciones contradichas sobre precio, condiciones contractuales, seguridad o capacidad regulada; en segundo lugar las afirmaciones contradichas u obsoletas sobre productos todavía a la venta; en tercer lugar las afirmaciones no verificables y ambiguas dirigidas a su responsable como preguntas; por último, cierra las afirmaciones no factuales. Ordena dentro de cada nivel por respuestas distintas y resuelve los empates por la fecha más reciente. Si todo queda en respaldadas y no factuales, indica que el periodo no presenta anomalías y omite el backlog.
7. Termina con una ficha de nueva prueba que fije los identificadores de prompts, de modelos y de las respuestas de referencia, además de la versión del dosier de hechos. Pregúntame después quién es responsable de cada hecho en disputa y si alguna publicación fechada cambia lo que es cierto. Indica que corregir una página que controlo no garantiza que una respuesta futura cambie.