Descubre qué fuentes influyeron en una respuesta de IA, no solo si te mencionaron

El problema

La mayoría de herramientas de visibilidad en IA te dicen SI te mencionaron y te dan una puntuación de visibilidad, pero no POR QUÉ. Como lo puso un hilo de r/GEO_optimization: 'La mayoría de herramientas se les da bien decirme si me mencionaron. Lo que de verdad quiero es por qué, qué fuentes influyeron en la respuesta, qué cambió desde la última comprobación y qué acciones concretas mejoran la visibilidad.' Una puntuación sin atribución de fuentes es un síntoma sin diagnóstico. Sabes que estás perdiendo la respuesta de IA, pero no qué página, hilo o competidor tienes que arreglar.

La solucion de Scavio

Reconstruye el conjunto de fuentes del que tira un asistente sacando la SERP en vivo y los mejores hilos de Reddit para la consulta exacta, y luego compáralo con tu propia presencia. Los asistentes fundamentan las respuestas de 'mejor X' y 'a quién contrato' en los resultados orgánicos, People Also Ask, el panel de conocimiento y la conversación de la comunidad. Sácalos todos para una consulta en una llamada a Google de 2 créditos más una búsqueda en Reddit, y verás exactamente qué dominios e hilos están en juego, qué competidores aparecen y dónde faltas tú. Ejecútalo a lo largo del tiempo y el diff te muestra qué cambió y qué arreglar.

Para quien es

Equipos de SEO/GEO, marketers y fundadores que tienen una puntuación de visibilidad en IA pero ni idea de qué fuentes arreglar, y cualquiera que quiera atribución de fuentes sin una herramienta enterprise de $300-$800/mes.

Beneficios clave

• Atribución a nivel de fuente: los dominios e hilos de Reddit reales en el conjunto de respuesta de la consulta, no una puntuación de caja negra
• Visibilidad de la competencia: ve a quién citan donde a ti no
• Detección de cambios: vuelve a ejecutar de forma programada y compara el conjunto de fuentes semana a semana
• Barato: una llamada completa a la SERP son 2 créditos ($0.01) más una búsqueda en Reddit de 2 créditos, así que una auditoría semanal de 50 consultas cuesta alrededor de $1
• Accionable: cada hueco se corresponde con una página concreta que mejorar o un hilo en el que participar

Ejemplo en Python

import os, requests
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['SCAVIO_API_KEY']}", "Content-Type": "application/json"}

def source_pool(query):
    s = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v2/google",
        headers=H, json={"query": query, "light_request": False}).json()
    r = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search",
        headers=H, json={"query": query, "sort": "top"}).json()
    return {
        "organic_domains": [x.get("link") for x in s.get("organic_results", [])[:10]],
        "paa": [x.get("question") for x in s.get("related_questions", [])],
        "reddit_threads": [(p.get("score"), p.get("url")) for p in r.get("posts", [])[:10]],
    }

pool = source_pool("best crm for small agencies")
print(pool["organic_domains"])   # who is in the running
print(pool["reddit_threads"])     # the threads AI likely cites

Ejemplo en JavaScript

import { Scavio } from "scavio";
const client = new Scavio({ apiKey: process.env.SCAVIO_API_KEY });

async function sourcePool(query) {
  const s = await client.google.search({ query, light_request: false });
  const r = await client.reddit.search({ query, sort: "top" });
  return {
    organicDomains: (s.organic_results || []).slice(0, 10).map(x => x.link),
    paa: (s.related_questions || []).map(x => x.question),
    redditThreads: (r.posts || []).slice(0, 10).map(p => [p.score, p.url]),
  };
}
console.log(await sourcePool("best crm for small agencies"));

Plataformas utilizadas