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Motor de visibilidad SEO+GEO

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Detecta carencias y prioriza mejoras clave

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Descripción

Te ayuda a optimizar el rendimiento en búsquedas y la preparación para las citas de IA de tus artículos, páginas de producto y páginas de destino. Identifica rápidamente los problemas que más merece la pena corregir y también puede proporcionarte títulos, textos reescritos, briefs de contenido, listas de correcciones técnicas o planes para volver a medir los resultados. Cuatro modos adaptan el análisis a cada tarea: si solo envías un enlace o el texto, se realiza un diagnóstico rápido por defecto; si solicitas redacción, primero recibirás un texto utilizable; la auditoría completa desglosa el análisis por motor objetivo y página; y la repetición de la medición especifica claramente las fuentes de datos, el numerador, el denominador y las condiciones de comparación. Las tareas sencillas no necesitan un informe largo y completo. Admite comprobaciones específicas para Google AI Overviews / AI Mode, Bing / Copilot, ChatGPT Search, Perplexity y Claude. Evalúa por separado las visitas de búsqueda, entrenamiento y activadas por usuarios; para las plataformas chinas, se adapta a la información realmente disponible y a la observación directa, sin aplicar las reglas de otros motores. La v8 unifica los criterios de puntuación y evidencia, delimita el alcance de los bloqueos parciales, distingue entre tasa de activación de respuestas, tasa de citas condicionadas y tasa de citas general, y actualiza la comprobación de los controles de IA a nivel de sitio de Google. Puede utilizarse con sitios web propios, artículos publicados en plataformas de terceros y borradores sin publicar. Las recomendaciones distinguen entre el contenido que puedes modificar y los aspectos de la plataforma que aún deben verificarse. Cada conclusión clave incluye evidencias o limitaciones explícitas. La puntuación se ofrece cuando es necesaria; no se inventan datos, autores ni citas, y no se garantizan el posicionamiento, la indexación ni las citas de IA. Ejemplo de ejecución real (2026-09-07; material de prueba, no resultados comerciales) Modo de títulos: ante un texto de prueba sobre «cómo redactar el informe semanal de un equipo», se pidió devolver únicamente 3 títulos. El resultado real fue: 1. ¿Cómo redactar el informe semanal de un equipo? Incluye una plantilla en blanco 2. Guía para redactar el informe semanal de un equipo: avances, problemas y plan para la próxima semana (con plantilla) 3. Plantilla de informe semanal de un equipo: avances de esta semana, problemas encontrados y plan para la próxima semana Modo de cálculo: se simularon 12 intentos, con 10 ejecuciones correctas y 2 tiempos de espera agotados; en 2 de las ejecuciones correctas se generó una respuesta de IA y en 1 se citó el sitio web objetivo. Resultado real: tasa de activación de respuestas de IA 2/10=20%, tasa de citas condicionadas 1/2=50% y tasa de citas observada general 1/10=10%. Las ejecuciones sin respuesta se mantienen en el denominador general y los tiempos de espera agotados se contabilizan por separado; estas cifras solo validan los criterios de cálculo y no representan resultados reales de citación.

Habilidades relacionadas

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Buscador web

Convierte preguntas en lenguaje natural en resultados de búsqueda web pública trazables. Es útil para consultar información, verificar noticias, encontrar artículos de cuentas oficiales, investigar errores de programación y buscar artículos académicos, documentación técnica y proyectos de código abierto. Cuando un tema requiere información actual o pruebas de varias fuentes, combina resultados de búsquedas en chino e internacionales y cubre distintos tipos de fuentes públicas para ayudarte a reducir las omisiones y los sesgos de depender de un solo buscador. Además de reunir páginas relevantes, organiza sus títulos, fuentes, enlaces y fechas de publicación disponibles, combina los resultados duplicados y distingue las pruebas independientes proporcionadas por distintas instituciones o sitios web. Para las afirmaciones importantes, muestra la información a favor y en contra, las discrepancias entre fuentes y una valoración de fiabilidad basada en la cantidad y la calidad de las pruebas. Así puedes saber qué contenidos han sido corroborados y cuáles siguen siendo testimonios aislados o no pueden confirmarse. Puedes introducir directamente términos de búsqueda o una afirmación que quieras verificar, y añadir el área, el periodo, la región, el idioma preferido o sitios concretos. Al final, obtendrás un resumen estructurado de la búsqueda, una lista de fuentes, resultados de verificación cruzada y aspectos pendientes de confirmar. El contenido inaccesible, que requiera iniciar sesión o esté sujeto a restricciones de rastreo se señalará con transparencia; no se sustituirán las fuentes reales por suposiciones.

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Editor de Propuestas PRO V2.0

🎯 Resumen de funciones principales Este es un sistema inteligente de revisión y optimización diseñado específicamente para solicitudes de proyectos nacionales de ciencias sociales, del Ministerio de Educación y provinciales. Simula el pensamiento de un evaluador experto con 15 años de experiencia, garantizando el rigor académico y la competitividad de la propuesta mediante tres mecanismos centrales. 🔧 Tres mecanismos centrales 1️⃣ Metodología estructurada de 12 pasos Cubre todo el ciclo de vida de la revisión de la propuesta: Fase 1-3: Diagnóstico básico - Análisis profundo de la convocatoria (orientación de financiamiento, criterios de evaluación, requisitos de solicitud) - Identificación del tipo interdisciplinario (identificación precisa de 8 tipos) - Identificación de brechas de investigación en cinco dimensiones (teórica/metodológica/empírica/de políticas/técnica) Fase 4-7: Evaluación de elementos centrales - Análisis del modelo TMAQ del problema de investigación (cuatro dimensiones: teoría, método, enfoque, problema) - Verificación de los objetivos de investigación según los principios SMART - Evaluación de la integridad del marco del contenido de investigación - Coincidencia del tipo de enfoque de investigación (6 tipos) Fase 8-10: Mejora profunda de calidad - Refinamiento preciso de puntos clave y difíciles (criterios de distinción + rutas de avance) - Exploración de puntos innovadores en 7 dimensiones - Argumentación de viabilidad en 7 dimensiones Fase 11-12: Optimización integral - Control de calidad en 9 dimensiones (rigor académico, innovación, viabilidad, etc.) - Recomendaciones de optimización integral e informe final 2️⃣ Mecanismo de confrontación de doble núcleo (Builder vs Supervisor) Principio de funcionamiento: - Builder (redactor académico): genera planes de optimización basados en el material del usuario - Supervisor (revisor de revistas de alto impacto): desafía el plan del Builder con los estándares más exigentes - Iteración de confrontación: asegura que el plan sea sólido mediante 3 rondas de confrontación Escenarios de aplicación: - Exploración de puntos innovadores: Builder propone un punto innovador → Supervisor cuestiona su novedad → iteración y optimización - Argumentación de viabilidad: Builder diseña el plan → Supervisor desafía su viabilidad → argumentación complementaria - Citas de literatura: Builder cita literatura → Supervisor verifica la autenticidad → asegura las normas académicas 3️⃣ Mecanismo de verificación de autenticidad de la literatura Dos modos de trabajo: Modo A: Modo de marcador (predeterminado) - Usa marcadores como [marcador-literatura-001] en lugar de referencias específicas - Genera una "Lista de necesidades de literatura", especificando los requisitos de búsqueda para cada marcador - El usuario busca e introduce la literatura real después Modo B: Modo de verificación en tiempo real - Llama a Google Scholar para verificar la autenticidad de la literatura en tiempo real - Genera un "Informe de verificación de literatura" (puntuación de autenticidad, relevancia y autoridad) - Asegura que cada cita sea rastreable Prevención de alucinaciones de IA: - Prohíbe la invención de autores, revistas, DOI - Toda la literatura debe ser verificada o marcada como marcador - Garantiza la línea base de integridad académica 💡 Valor central y escenarios de aplicación ✅ Dolores centrales resueltos 1. Falta de rigor académico: el contenido generado por IA a menudo contiene literatura falsa y lagunas lógicas 2. Innovación insuficiente: difícil de encontrar verdaderos puntos innovadores académicos 3. Viabilidad débil: el plan de investigación carece de argumentación sistemática 4. Dificultad interdisciplinaria: los temas interdisciplinarios a menudo no encajan bien en ningún lado 🎓 Usuarios adecuados - Profesores universitarios (ciencias sociales, educación, humanidades) - Investigadores (que solicitan proyectos nacionales, provinciales/ministeriales) - Equipos académicos (que necesitan un proceso de revisión sistemático) 📋 Flujo de uso típico 1. Entrada: cargar la convocatoria del proyecto + el borrador de la solicitud 2. Revisión: el sistema realiza un análisis estructurado en 12 pasos 3. Confrontación: el mecanismo de doble núcleo itera y optimiza las partes clave 4. Verificación: verificación de autenticidad de la literatura 5. Salida: informe de revisión completo + recomendaciones de optimización + lista de literatura 🔍 Diferencias con la revisión tradicional | Dimensión | Revisión manual tradicional | Sistema de revisión experto | |-----------|-----------------------------|-----------------------------| | Profundidad de revisión | Depende de la experiencia personal | 12 pasos estructurados + control de calidad 9 dimensiones | | Rigor académico | Difícil de verificar completamente | Verificación de literatura + confrontación de doble núcleo | | Exploración de innovación | Juicio subjetivo | Análisis sistemático en 7 dimensiones | | Argumentación de viabilidad | Impulsado por experiencia | Argumentación punto por punto en 7 dimensiones | | Consistencia | Varía de persona a persona | Proceso estandarizado | | Eficiencia | De días a semanas | 1-2 horas para evaluación inicial | La ventaja central de este sistema es: hacer explícito, estructurado y reproducible el conocimiento tácito de un evaluador experto con 15 años de experiencia, permitiendo que cada usuario obtenga un servicio de revisión de nivel experto de primera clase.

钟
2310k

Calidad de contenido Google

Antes de publicar, te ayuda a revisar un artículo SEO: si los lectores pueden aprovecharlo de verdad, qué afirmaciones no se sostienen y qué partes pueden hacer que parezca poco fiable. Lo contrasta con las indicaciones públicas sobre la calidad del contenido de Google Search Central y enumera, por orden de impacto, las 3–5 mejoras más importantes. Cada una señala el lugar correspondiente del texto original y propone una forma concreta de corregirla. Si quieres, también puede ayudarte a reescribirlo, pero no inventará experiencias ni datos que no estén en el original. Puedes pegar el texto completo o enviar directamente el enlace. v2.0: elimina los años y nombres de actualizaciones de algoritmos fijados de antemano; cuando trata políticas concretas, consulta en el momento la documentación oficial de Google. Ya no puntúa con reglas mecánicas como el número de palabras o la frecuencia de las palabras clave. El informe pasa de una tabla extensa de 8 dimensiones a una lista de cambios ordenada por prioridad. Al reescribir, no inventa experiencias del autor, casos ni datos.

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