¿Cómo investigas qué consultas le hace la gente a la IA? La investigación de palabras clave tradicional no parece aplicar

Tienes razón: la investigación tradicional de palabras clave no aplica directamente. Este es el nuevo marco de investigación:

1. Comienza con el lenguaje del cliente

Olvida las herramientas de palabras clave por ahora. Ve a:

• Conversaciones en tickets de soporte
• Transcripciones de llamadas de ventas
• Grabaciones de entrevistas a clientes
• Llamadas de onboarding

Escucha cómo describen sus problemas en lenguaje natural. Esos son los prompts que usarán con la IA.

2. Fuentes para minería de preguntas

3. Pruebas directas en IA

Haz una lista de 50 prompts que CREAS que los usuarios preguntan. Prueba cada uno en ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini. Documenta: ¿Quién aparece? ¿Qué citan? ¿Qué falta?

4. Herramientas de monitoreo

Am I Cited y herramientas similares rastrean tu visibilidad en plataformas de IA. Muestran qué consultas disparan tu marca y dónde hay brechas.

Esto es investigación de consultas, no de palabras clave. Es otro modelo mental.

Reddit es la mejor herramienta gratuita para investigar consultas en IA.

Por qué Reddit funciona:

• Las personas preguntan como le preguntarían a la IA
• Incluyen contexto detallado
• Problemas reales, no lenguaje de marketing
• Los sistemas de IA citan mucho a Reddit

Cómo extraer consultas de Reddit:

1. Encuentra subreddits de tu categoría
2. Busca hilos de recomendaciones
3. Detecta patrones en cómo se formulan las preguntas
4. Anota el contexto que dan

Ejemplos de términos de búsqueda:

• “¿qué usas para [categoría]”
• “recomiéndame [categoría]”
• “alternativa a [competidor]”
• “mejor [categoría] para [caso de uso]”
• “cómo haces [tarea que resuelves]”

Qué extraer:

• La frase exacta de la pregunta
• El contexto que aportan
• Preguntas de seguimiento
• Qué respuestas reciben más votos

Encontramos más de 80 patrones únicos de consulta en Reddit en una tarde. Esos se convirtieron en nuestros objetivos de optimización en IA.

Perspectiva de ventas: Tu equipo de ventas es una mina de oro para investigar consultas.

Lo que nos preguntan los prospectos:

• “¿Cómo se compara esto con [competidor]?”
• “¿Cuál es el tiempo de implementación típico?”
• “¿Integra con [herramienta específica]?”
• “¿Qué tamaño de empresas usa esto?”
• “¿Cuál es el precio para [escenario específico]?”

Estas son las mismas preguntas que harán a la IA.

Empezamos a registrar esto sistemáticamente:

1. Después de cada llamada de ventas, el representante anota las 3 preguntas principales
2. Revisión semanal para detectar patrones
3. Compilación mensual de preguntas top
4. Se pasa al equipo de contenidos para optimización

Descubrimiento: El 70% de las consultas relevantes para IA nunca aparecen en herramientas de palabras clave. Son preguntas específicas, contextuales y orientadas al caso de uso, que solo surgen en conversaciones reales.

Tu equipo de ventas habla con prospectos cada día. Ellos conocen las preguntas. Pregúntales.

Proceso sistemático para probar prompts:

Paso 1: Crea la lista inicial de prompts Desde todas las fuentes (lenguaje del cliente, Reddit, ventas, etc.), reúne 50-100 prompts.

Paso 2: Categoriza los prompts

• Conciencia: “¿Qué es [categoría]?”
• Consideración: “Mejor [categoría] para [caso de uso]”
• Decisión: “[Producto] vs [Competidor]”
• Técnico: “Cómo [tarea específica con el producto]”

Paso 3: Prueba en distintas plataformas Para cada prompt, pruébalo en:

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google IA Overview

Paso 4: Documenta los resultados

Paso 5: Identifica patrones

• ¿Dónde somos fuertes?
• ¿Dónde hay brechas?
• ¿Qué contenido llenaría esas brechas?

Paso 6: Prioriza Concéntrate en prompts de alta intención donde no apareces pero deberías.

Así obtienes una lista de consultas accionable, no solo palabras clave con volumen.

Herramientas específicas para investigación de consultas en IA:

Seguimiento de visibilidad:

• Am I Cited - rastrea menciones de marca en plataformas IA
• SE Ranking AI Toolkit - monitoreo de visibilidad IA
• Profound - seguimiento de share of voice en IA

Investigación de preguntas:

• AnswerThePublic - visualización de preguntas
• AlsoAsked - relaciones entre preguntas
• Semrush filtro “Questions” - palabras clave en forma de pregunta

Minería de conversaciones:

• Gong/Chorus - análisis de llamadas de ventas
• Intercom/Zendesk - análisis de tickets de soporte
• Brand24 - seguimiento de menciones en social

La brecha: No existe una herramienta que te dé “volumen de búsqueda IA” como Ahrefs da volumen de búsqueda. Estos datos simplemente no existen públicamente.

Nuestra solución:

1. Usa herramientas tradicionales para descubrir preguntas
2. Usa herramientas de visibilidad IA para rastrear presencia
3. Haz pruebas manuales para análisis de brechas
4. Combina todo en una lista priorizada de prompts

Es más trabajo que la investigación tradicional, pero necesario para optimizar en IA.

Así categorizamos y priorizamos los prompts:

Categoría 1: Consultas de Marca

• “Opiniones de [Tu Marca]”
• “¿[Tu Marca] es buena?”
• “Precios de [Tu Marca]” Prioridad: Imprescindible optimizar. Debes dominar tu marca en IA.

Categoría 2: Consultas de Comparación

• “[Tu Marca] vs [Competidor]”
• “Alternativas a [Competidor]”
• “Mejores herramientas de [categoría]” Prioridad: Alto valor, alta intención.

Categoría 3: Consultas de Problema

• “¿Cómo soluciono [problema que resuelves]?”
• “Mejor forma de [tarea]”
• “¿Qué herramientas ayudan con [reto]?” Prioridad: Etapa de conciencia, mayor alcance.

Categoría 4: Consultas de Industria

• “¿Qué es [concepto de tu sector]?”
• “Buenas prácticas en [industria]”
• “Tendencias [industria] 2026” Prioridad: Oportunidad para liderazgo de pensamiento.

Apuntamos a aparecer en el 80% de consultas de Marca, 50% de Comparación, 30% de Problema y 20% de Industria.

Cada categoría necesita diferentes tipos de contenido.

La investigación de consultas es iterativa, no de una sola vez.

Ritmo mensual de investigación:

Semana 1: Descubrimiento

• Análisis de nuevos tickets de soporte
• Preguntas recientes en llamadas de ventas
• Monitoreo de Reddit/foros
• Añadir nuevos prompts al seguimiento

Semana 2: Revisión de desempeño

• ¿En qué prompts ya nos mencionan?
• ¿En cuáles aún no?
• ¿Nuevos competidores apareciendo?
• ¿Qué contenido están citando?

Semana 3: Priorización de brechas

• Prompts de mayor valor donde faltamos
• ¿Qué contenido llenaría los huecos?
• ¿Qué contenido existente necesita optimización?

Semana 4: Plan de acción

• Asignaciones de contenido para el mes siguiente
• Prioridades de optimización
• Nuevas adiciones al seguimiento

La búsqueda en IA evoluciona constantemente. Investigar consultas no es un proyecto: es un proceso.

Ingeniería inversa de la visibilidad de competidores en IA:

1. Identifica fortalezas del competidor Prueba prompts en distintas plataformas:

• ¿Dónde aparecen los competidores y tú no?
• ¿Qué contenido suyo se cita?
• ¿Qué lenguaje dispara su mención?

2. Analiza el contenido citado Cuando aparece el competidor:

• ¿Qué página citan?
• ¿Qué la hace citada?
• ¿Cómo está estructurada?

3. Detecta sus brechas ¿Dónde ELLOS no aparecen?

• ¿Puedes cubrir ese hueco?
• ¿Qué contenido capturaría ese prompt?

Ejemplo de descubrimiento: El competidor aparece para “mejor [categoría] para empresas grandes” pero no para “mejor [categoría] para startups”.

Creamos contenido enfocado en startups. Ahora dominamos los prompts de startups mientras ellos dominan enterprise.

Entender la cobertura de consultas del competidor revela oportunidades.

Esto me hace replantear completamente la investigación. Nuevo manual:

Fuentes de datos (en vez de herramientas de palabras clave):

1. Conversaciones de soporte al cliente
2. Transcripciones de llamadas de ventas
3. Debates en Reddit/foros
4. AnswerThePublic/AlsoAsked
5. Pruebas directas en plataformas de IA

Proceso de investigación:

1. Extraer preguntas en lenguaje natural de las fuentes
2. Categorizar por intención (marca, comparación, problema, industria)
3. Probar en distintas plataformas de IA
4. Documentar visibilidad y brechas
5. Priorizar según valor de negocio
6. Crear contenido para cubrir brechas
7. Rastrear e iterar mensualmente

Herramientas:

• Am I Cited para seguimiento de visibilidad
• Herramientas tradicionales para descubrir preguntas
• CRM/soporte para lenguaje del cliente

Cambio clave de mentalidad: No “qué palabras clave tienen volumen” sino “qué preguntas hace la gente y cómo podemos ser la respuesta”.

Gracias a todos, este es el nuevo manual que necesitaba.