Una publicación de r/DigitalMarketing preguntó si los especialistas en marketing están deteniendo Google Ads porque los LLM se están comiendo el embudo. Esto recorre un proceso de seguimiento que mide la participación de voz de LLM para las mismas consultas que se ejecutan en la búsqueda paga.
Requisitos previos
- Clave API de Scavio
- Una clave API de LLM (o dos: Claude + OpenAI para verificación cruzada)
- Una lista de entre 10 y 50 consultas relevantes para la marca
Guia paso a paso
Paso 1: Defina su conjunto de consultas
Entre 10 y 50 frases que tus compradores realmente escriben o dicen.
Python
QUERIES = [
'best email deliverability tool',
'how to fix dmarc',
'cold email warmup software',
# ...your buyer queries
]Paso 2: Extraiga citas de descripción general de IA a través de Scavio
include_ai_overview de Scavio devuelve el conjunto de citas.
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def ai_overview_cites(q):
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H, json={'query': q, 'include_ai_overview': True}).json()
return r.get('ai_overview', {}).get('citations', [])Paso 3: Encuesta a Claude / GPT directamente
Haga a cada LLM la misma consulta; comprueba si tu marca aparece en la respuesta.
Python
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
def claude_answer(q):
return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-7', max_tokens=500,
messages=[{'role':'user', 'content': q}]).content[0].textPaso 4: Puntuación de presencia de marca por consulta
Citación acertada / mención acertada / rango de posición.
Python
def brand_score(text, brand):
text = text.lower(); brand = brand.lower()
if brand not in text: return 0
pos = text.index(brand)
return 1.0 if pos < 200 else 0.5 # earlier mention = strongerPaso 5: Cron semanal + gráfico a lo largo del tiempo
Realice un seguimiento de la tendencia de presencia de marca por consulta, por LLM.
Text
# Save daily/weekly to SQLite or Postgres; chart in Streamlit / Grafana.
# Watch the trend; the absolute number matters less than the slope.Ejemplo en Python
Python
# Per-query weekly cost: 1 Scavio call + 2-3 LLM calls = ~$0.02-0.05. 50 queries: ~$1-2.50/wk.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same pipeline in TS.Salida esperada
JSON
Weekly chart of brand presence in AI Overviews + ChatGPT/Claude/Perplexity answers. The slope reveals whether the LLM channel is gaining or losing for your brand — the data point most marketers don't yet have.