Comparaciones
Visibilidad en IA y plan editorial con la página Funciones
Cómo usar la página Funciones de Pico Neural para observar la visibilidad en IA de un sitio cuando Google y motores como ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok y Google AI no leen igual.
Para usar la página Funciones de Pico Neural y observar la visibilidad en IA de un sitio, imagina una situación concreta: tienes un blog y quieres entender por qué una página se lee bien en Google, pero no aparece en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok o Google AI. La página Funciones muestra esas lecturas como observaciones distintas y, a partir de ahí, construimos el plan editorial. La regla básica: no trates la lectura de Google como si fuera lo que devuelven los motores de IA. Son observaciones separadas y se leen por separado.
Qué observamos en la página Funciones
Las páginas públicas de Pico Neural nombran ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok y Google AI. Claude y Grok se miden solo después de conectarlos. Gemini y Google AI Overviews no son la misma observación: conviene mantenerlos distintos incluso cuando los miras al mismo tiempo. Estos son los límites de la observación, no una lista de promesas.
De la observación al plan editorial: método Pico Neural
Lo que sigue es una propuesta operativa de Pico Neural, no un estándar universal. Sirve para convertir lo que ves en la página Funciones en decisiones editoriales verificables.
- Fija un conjunto de consultas por motor. Elige un grupo pequeño de preguntas reales de tu público y registra, para cada una, qué devuelve cada motor nombrado en la página Funciones. Criterio verificable: para cada consulta tienes una fila por motor, sin juntar Gemini y Google AI Overviews en la misma casilla.
- Marca dónde no aparece tu sitio. Compara la presencia del sitio en las respuestas de los motores de IA con su presencia en Google. Criterio verificable: enumera por separado los casos en los que Google lee la página pero los motores de IA no la devuelven, y al revés.
- Conecta los motores que lo requieren. Claude y Grok se miden solo después de conectarlos: sin ese paso no tienes una observación suya. Criterio verificable: en tu hoja, las columnas de Claude y Grok quedan vacías hasta que la conexión esté activa.
- Convierte los huecos en borradores editoriales. Para cada consulta en la que el sitio falta en un motor de IA, escribe un borrador que responda a esa pregunta con contenido propio. Criterio verificable: cada borrador está ligado a una consulta y a un motor concreto, no a «todos los motores» en bloque.
- Vuelve a leer después de publicar. Repite la observación sobre las mismas consultas y compara. Criterio verificable: tienes una fecha de primera lectura y otra de segunda para la misma consulta y el mismo motor.
Por qué no unificar las lecturas
Si tratamos Google y los motores de IA como una única fuente, el plan editorial pierde su punto de partida: ya no sabemos qué lectura estamos corrigiendo. Mantener las observaciones separadas nos permite escribir contenidos dirigidos a lo que un motor concreto no devuelve, en lugar de perseguir una única clasificación.
La aportación práctica de este texto es una hoja de trabajo de doble entrada, que llamamos «matriz consulta-motor». En columna ponemos los motores nombrados en la página Funciones (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok, Google AI), con Claude y Grok marcados como «por conectar» hasta que la conexión esté activa; en fila ponemos las consultas del público. En cada celda anotamos tres cosas: si aparece el sitio, qué página aparece y la fecha de la observación. La matriz no sirve para producir una puntuación, sino para mostrar dónde el plan editorial tiene un hueco real. Una consulta que en Google está cubierta y en un motor de IA no lo está se convierte en un borrador; una consulta cubierta en todas partes no requiere contenido nuevo. Mantenemos Gemini y Google AI Overviews en dos columnas separadas, porque no son la misma observación. Esta hoja es una propuesta operativa de Pico Neural, no un estándar universal: adáptala al número de consultas que de verdad puedes volver a leer.
Un límite que conviene tener presente
La página Funciones nos muestra observaciones sobre los motores nombrados; no nos dice por qué un motor de IA lee o no lee una página, y una respuesta de API no es la pantalla de una persona. El plan editorial que se deriva de ello hay que releerlo con el tiempo, no tratarlo como una fotografía definitiva.
Para los detalles sobre la observación y los límites entre las lecturas, te remitimos a la página de profundización.