Mide tus búsquedas en ChatGPT y Perplexity

Una captura en la que ChatGPT menciona una marca parece una victoria hasta que repites la pregunta y la marca desaparece. La skill aeo, publicada por Elmo el 13 de octubre, parte justo de ahí: sustituye el pantallazo por una muestra de respuestas y pide medir cada cambio.

Del pantallazo a una muestra repetida

El flujo fija la marca, sus competidores, los mercados y los buscadores de IA que importan. Después construye preguntas reales, muchas sin mencionar la marca, y calcula por motor tanto la tasa de mención como la frecuencia con la que enlaza páginas de la marca. La definición de la skill rechaza el cómodo «somos el número tres» si no lleva tamaño de muestra y periodo.

Luego localiza las consultas donde aparece un competidor y la marca no, las páginas que los motores usan como fuente y las búsquedas auxiliares que lanza cada uno. Hay una lectura útil para contenidos: si un competidor aparece porque lo respaldan comparativas y foros, publicar otra página propia quizá no arregle la ausencia.

Un caso: una ficha de producto que nadie menciona

Imagina una tienda que no aparece cuando alguien pide alternativas a un producto. El agente empezaría con una lista fija de preguntas y competidores. Después revisaría la ficha, la política de precios y alguna comparativa con el script de auditoría incluido: comprueba robots.txt, bloqueos por rastreador, noindex, nosnippet y si el contenido está presente en el HTML sin ejecutar JavaScript.

Con esos datos, el equipo puede arreglar el acceso o crear una página para una consulta que aún no tenía respuesta propia. Después repite la misma muestra. Es un caso derivado del flujo documentado; no he instalado ni ejecutado la skill, así que no es una prueba de rendimiento.

Instala con solo una línea

Escribe npx skills add elmohq/elmo, el comando que propone la documentación de Elmo. También puedes copiar la carpeta a mano. El paquete incluye instrucciones, seis archivos de referencia y el script anterior. La licencia es MIT.

El formato de Agent Skills es abierto y admite instrucciones, recursos y scripts, pero la compatibilidad no es universal: hace falta un agente que entienda el estándar SKILL.md. El control de acceso requiere Python 3 y red. Para medir visibilidad se puede muestrear a mano o conectar Elmo mediante MCP o REST.

Sin una muestra suficiente, el dato vale poco

La skill es gratuita. Elmo también se puede alojar sin pagar licencia, aunque la infraestructura y las claves de los proveedores corren por cuenta del usuario; su servicio gestionado parte de 29 dólares al mes. Y la propia guía pone freno a los atajos: no promete que llms.txt, el marcado Schema o una reescritura concreta vayan a conseguir menciones.

Para un equipo de contenidos, la skill convierte una petición difusa —«queremos aparecer en la IA»— en un plan con muestra, fechas y fuentes. Si el resultado no cambia al repetirlo, al menos sabremos qué ajuste no funcionó.