Consultas de búsqueda relevantes para mi página
Plantilla de prompt para mostrar consultas de búsqueda relevantes relacionadas con la página web analizada.
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# Relevant Search Queries to my page:
{context}
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Analizador de Brechas de Contenido SEO
Este flujo de trabajo impulsado por IA analiza la estructura de contenido de tu página web, la compara con las páginas de la competencia mejor posicionadas y proporciona recomendaciones personalizadas para mejorar el rendimiento SEO de tu página. Aprovechando la búsqueda de Google, modelos de lenguaje avanzados y una extracción inteligente de contenido, te ayuda a cerrar brechas de contenido y optimizar tu sitio web para alcanzar mejores posiciones en los motores de búsqueda.
Flujos
Cómo funciona el Flujo de IA
- Recibir URL de la página web.
- El usuario envía la URL de la página web que desea analizar.
- Extraer y analizar el contenido de la página.
- El flujo de trabajo recupera la estructura y los encabezados de la página web introducida.
- Descubrir páginas de la competencia.
- Genera consultas de búsqueda alternativas y utiliza Google Search para identificar las páginas de la competencia mejor posicionadas para el mismo tema.
- Comparar estructuras de contenido.
- Extrae las estructuras de las páginas de la competencia y utiliza IA para compararlas con la página del usuario, identificando fortalezas y brechas de contenido.
- Generar sugerencias de mejora SEO.
- La IA entrega recomendaciones accionables para optimizar la estructura y las palabras clave de la página web del usuario con el fin de mejorar el posicionamiento en buscadores.
Prompts utilizados en este flujo
A continuación se muestra una lista completa de todos los prompts utilizados en este flujo para lograr su funcionalidad. Los prompts son las instrucciones dadas al modelo de IA para generar respuestas o realizar acciones. Guían a la IA en la comprensión de la intención del usuario y la generación de resultados relevantes.
Salida del informe SEO
Plantilla de prompt para generar un informe SEO estructurado basado en el contexto.
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# SEO Report
{context}
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Estructura de encabezados mejorada y sugerencias de palabras clave
Plantilla de prompt que instruye al LLM a comparar la estructura de la página web del usuario con la de la competencia, sugerir mejoras y proponer palabras clav...
You are SEO specialist.
- Compare structure of my web page with competitor websites.
- Analyze what each competitor did better comparing to my page
- Suggest improved structure of headings for my page to rank higher as competitors
- Focus on keywords used in headings.
- Suggest 5-10 long tail keywords for each paragraph.
Don't return general well known SEO theory, be specific with each improvement, focus on details.
--- MY CURRENT PAGE CONTENT ---
{input}
---
--- COMPETITORS:
{context}
Contexto de las principales páginas de la competencia
Plantilla de prompt para inyectar el contenido de las principales páginas de la competencia como contexto.
--- TOP COMPETITOR PAGES ---
{context}
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Instrucciones del sistema para la expansión de consultas
Prompt de mensaje del sistema para el componente de expansión de consultas, instruyendo al LLM a generar consultas para encontrar competidores.
Generate 4 alternative queries user should ask to find competitor pages similar to input page on google.
One of queries could be H1 heading of the input page
Generate query for google search in the way, that it will not match page on domain of input page (prepend query with -site: <name of domain of input document>)
Componentes utilizados en este flujo
A continuación se muestra una lista completa de todos los componentes utilizados en este flujo para lograr su funcionalidad. Los componentes son los elementos básicos de cada Flujo de IA. Le permiten crear interacciones complejas y automatizar tareas mediante la conexión de diversas funcionalidades. Cada componente sirve para un propósito específico, como manejar la entrada del usuario, procesar datos o integrarse con servicios externos.
Entrada de Chat
El componente de Entrada de Chat en FlowHunt inicia las interacciones con el usuario capturando mensajes desde el Playground. Sirve como punto de partida para los flujos, permitiendo que el flujo de trabajo procese entradas tanto de texto como basadas en archivos.
Disparador de Chat Abierto
El componente Disparador de Chat Abierto detecta cuando se inicia una sesión de chat, permitiendo que los flujos respondan instantáneamente en cuanto un usuario abre el chat. Inicia los flujos con el mensaje inicial del chat, lo que lo hace esencial para crear chatbots receptivos e interactivos.
Widget de Mensaje
El componente Widget de Mensaje muestra mensajes personalizados dentro de tu flujo de trabajo. Ideal para dar la bienvenida a los usuarios, proporcionar instrucciones o mostrar información importante, admite formato Markdown y puede configurarse para aparecer solo una vez por sesión.
Salida de Chat
Descubre el componente Salida de Chat en FlowHunt: finaliza las respuestas del chatbot con salidas flexibles y de múltiples partes. Esencial para la finalización fluida del flujo y la creación de chatbots de IA avanzados e interactivos.
Recuperador de URL
Desbloquea contenido web en tus flujos de trabajo con el componente Recuperador de URL. Extrae y procesa fácilmente el texto y los metadatos de cualquier lista de URLs—including artículos web, documentos y más. Soporta opciones avanzadas como OCR para imágenes, extracción selectiva de metadatos y caché personalizable, lo que lo hace ideal para construir flujos de IA y automatizaciones enriquecidas en conocimiento.
Componente de Prompt en FlowHunt
Descubre cómo el componente Prompt de FlowHunt te permite definir el rol y el comportamiento de tu bot de IA, asegurando respuestas relevantes y personalizadas. Personaliza prompts y plantillas para flujos de chatbot efectivos y conscientes del contexto.
LLM OpenAI
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de OpenAI. Aquí te mostramos cómo usar ChatGPT en tus herramientas de IA y chatbots.
Generador
Explora el componente Generador en FlowHunt: potente generación de texto impulsada por IA usando el modelo LLM que elijas. Crea respuestas dinámicas de chatbot combinando prompts, instrucciones opcionales del sistema e incluso imágenes como entrada, convirtiéndolo en una herramienta clave para construir flujos conversacionales inteligentes.
Expansión de Consulta
La Expansión de Consulta en FlowHunt mejora la comprensión del chatbot al encontrar sinónimos, corregir errores ortográficos y garantizar respuestas consistentes y precisas para las consultas de los usuarios.
Componente GoogleSearch
El componente GoogleSearch de FlowHunt mejora la precisión del chatbot utilizando Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para acceder a conocimientos actualizados de Google. Controla los resultados con opciones como idioma, país y prefijos de consulta para obtener resultados precisos y relevantes.
Recuperador de Documentos
El Recuperador de Documentos de FlowHunt mejora la precisión de la IA al conectar modelos generativos con tus propios documentos y URLs actualizados, garantizando respuestas fiables y relevantes mediante la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
Descripción del flujo
Propósito y beneficios
Descripción del flujo de trabajo: Análisis de brechas de contenido web
Este flujo de trabajo está diseñado para automatizar y escalar el proceso de analizar la estructura de contenido de una página web, compararla con los principales competidores y generar recomendaciones SEO accionables para mejorar el posicionamiento y la visibilidad de la página. El flujo integra herramientas para la extracción de contenido web, investigación de la competencia, generación de textos con IA e informes estructurados.
Proceso paso a paso
1. Incorporación del usuario y entrada de datos
- Mensaje de bienvenida: Cuando se abre el chat, el usuario es recibido con un mensaje que explica el propósito de la herramienta: analizar su página web y compararla con las de la competencia.
- Entrada de URL: El usuario proporciona la URL de la página web que desea analizar a través de un widget de entrada en el chat.
2. Extracción del contenido de la página introducida
- Recuperación de contenido: El flujo utiliza un recuperador de URL para extraer contenido estructurado (específicamente encabezados H1-H6) de la URL proporcionada. Esto garantiza una comprensión clara de la organización y temas clave de la página.
3. Descubrimiento de la competencia mediante expansión de consultas
- Muestreo de contenido para expansión de consultas: Se realiza una recuperación separada enfocada en extraer el H1 y metadatos relevantes de la página de entrada.
- Consultas de búsqueda alternativas: Utilizando un modelo de IA para expansión de consultas (OpenAI GPT-4o-mini), el sistema genera varias consultas alternativas para Google. Estas consultas están diseñadas para:
- Encontrar páginas de la competencia similares a la página de entrada.
- Excluir resultados del propio dominio de la página de entrada.
- Utilizar paráfrasis y el encabezado H1 para una mejor cobertura.
4. Agregación de contenido de la competencia
- Búsqueda en Google: Las consultas ampliadas se usan para realizar búsquedas en Google, obteniendo las URLs principales de la competencia.
- Raspado de contenido: El flujo luego obtiene el contenido de cada página de la competencia para un análisis más profundo. Este paso agrega un conjunto de datos comparativos de las estructuras y palabras clave mejor posicionadas.
5. Preparación contextual
- Formateo del contexto de la competencia: El contenido de la competencia se formatea y consolida en un prompt (“TOP COMPETITOR PAGES”) para facilitar su uso posterior.
- Empaquetado de entrada y competencia: El flujo prepara un prompt integral para la IA, que incluye:
- El contenido actual de la página del usuario.
- El contexto de la competencia.
6. Análisis de brechas SEO y generación de sugerencias
- Análisis impulsado por IA: Un modelo de lenguaje de OpenAI (o1-preview) recibe el prompt preparado, que le instruye a:
- Comparar la estructura de la página del usuario con la de la competencia.
- Destacar lo que los competidores hacen mejor.
- Sugerir una estructura de encabezados mejorada.
- Enfocarse en el uso de palabras clave en los encabezados.
- Recomendar de 5 a 10 palabras clave de cola larga para cada párrafo.
- Proporcionar consejos específicos y prácticos (no teoría SEO genérica).
7. Formato de informe y presentación de resultados
- Formateo del informe SEO: La salida de la IA se envuelve en un formato estructurado de informe SEO para mayor claridad.
- Presentación de resultados: El informe y los documentos de apoyo se presentan al usuario a través de widgets de salida en el chat, y los documentos relevantes se muestran mediante un Widget de Documentos para su revisión.
Funcionalidades adicionales de salida
- Consultas de búsqueda relevantes: El flujo también muestra las consultas de búsqueda alternativas generadas, ayudando al usuario a entender qué términos son más relevantes para su página y para qué palabras clave están posicionados los competidores.
- Contenido de la competencia como referencia: El contenido de las páginas de la competencia está disponible para una inspección más profunda, brindando transparencia y apoyando la revisión manual si se desea.
Por qué este flujo de trabajo es útil para escalar y automatizar
- Automatiza la investigación SEO manual: Tradicionalmente, analizar competidores y ajustar una página para SEO implica un trabajo manual tedioso. Este flujo automatiza toda la cadena — desde la expansión de consultas, búsqueda en Google, scraping, análisis, hasta el reporte.
- Garantiza consistencia: Al utilizar IA para la expansión de consultas y el análisis comparativo, el proceso evita omisiones humanas y mantiene un estándar consistente y repetible.
- Ahorra tiempo y recursos: Múltiples pasos que normalmente requerirían diversas herramientas (búsqueda, scraping, ingeniería de prompts, análisis comparativo) se integran, reduciendo drásticamente el tiempo de entrega.
- Soporta auditorías a gran escala: La naturaleza modular y automatizada permite reutilizarlo para muchas URLs, por lo que es ideal para agencias, equipos SEO internos o sitios grandes con cientos de páginas.
- Recomendaciones detalladas y accionables: Al centrarse en encabezados, acciones específicas de la competencia y palabras clave de cola larga, la salida está orientada a la implementación directa, no solo teoría.
- Transparencia y personalización: El usuario puede revisar tanto las consultas sugeridas como el contenido de la competencia, asegurando que el proceso no es una “caja negra” y permitiendo personalización o intervención manual.
Tabla resumen
| Paso | Descripción |
|---|---|
| Entrada del usuario | El usuario envía su URL. |
| Extracción de contenido | Se extraen encabezados y estructura de la página de entrada. |
| Expansión de consultas | La IA genera consultas de búsqueda para encontrar la competencia, excluyendo el propio sitio. |
| Recuperación de competencia | Búsqueda en Google + scraping para obtener el contenido de las páginas competidoras. |
| Formateo de contexto | Los datos de la competencia se formatean para el consumo de la IA. |
| Análisis de IA | El LLM compara estructuras, sugiere mejoras y genera ideas de palabras clave. |
| Reporte | Se presenta al usuario un informe SEO estructurado y materiales de referencia. |
| Salida de apoyo | Se muestran consultas de búsqueda relevantes y contenido de la competencia como referencia. |
¿Quién puede beneficiarse?
- Profesionales SEO que buscan escalar auditorías de sitios y optimización de páginas.
- Estrategas de contenido que desean recomendaciones accionables y basadas en datos.
- Agencias que gestionan múltiples sitios de clientes y necesitan procesos eficientes y repetibles.
- Webmasters que quieren mejorar el posicionamiento con menos esfuerzo manual.
Este flujo de trabajo cierra la brecha entre la investigación SEO manual y la mejora de contenido escalable asistida por IA, haciendo las auditorías de sitios más accionables, eficientes y transparentes.
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