Descubre las búsquedas que la IA podría ejecutarse antes de responder.
Una sola pregunta de un comprador puede desencadenar varias búsquedas de fondo dentro de un motor de AI. Ejecute cualquier pregunta en Claude, ChatGPT, Gemini y Perplexity. Descubra las consultas de búsqueda de fondo reales que Claude, ChatGPT y Gemini reportan a través de sus API oficiales cuando fundamentan una respuesta, además de las fuentes y menciones que devuelve la API de Perplexity, que es lo que su contenido debe ganar para ser citado. Cuando un modelo responde desde su propio conocimiento entrenado no realiza ninguna búsqueda en vivo, y el informe marca esas filas para que siempre sepa qué consultas se capturaron realmente.
¿Qué es Expansión de consultas GEO?
GEO Query Fan-Out es una herramienta gratuita (BYOK) que toma una sola pregunta y captura las búsquedas reales en segundo plano que Claude, ChatGPT y Gemini realizan a través de sus API oficiales, y para Perplexity, las fuentes y citas que su API devuelve al fundamentar una respuesta. Cuando un modelo responde desde su conocimiento entrenado no realiza ninguna búsqueda, y el informe marca esas filas; las consultas capturadas se convierten en un mapa de contenido con lo que necesitas cubrir para ser recuperado y citado por los motores de AI.
Cómo funciona
Escriba una pregunta (opcionalmente añada su dominio), pegue sus propias llaves de API para cualquiera de los cuatro motores. Claude, ChatGPT y Gemini devuelven las consultas de búsqueda de fondo reales que reportaron al fundamentar esa pregunta, capturadas de la propia respuesta, no simuladas; Perplexity devuelve las fuentes y menciones que recuperó (su API no expone las cadenas de consulta).
Los prompts que un modelo responde desde su conocimiento entrenado no activan ninguna búsqueda en vivo, y esas filas se marcan de manera correspondiente. Añada llaves de Semrush, SpyFu o SparkToro para superponer datos estimados de volumen de búsqueda, competidores y audiencia sobre las consultas capturadas; las llaves viajan a través de HTTPS para una sola solicitud y luego se descartan, nunca se registran ni se guardan.
Para quién es
Para especialistas en marketing, equipos de SEO y GEO, y propietarios de negocios que desean saber qué preguntas responder para aparecer en las respuestas de IA, el resultado es una lista concreta de subtemas a cubrir para que tu contenido sea recuperado y citado, en lugar de adivinar palabras clave. Es adecuado para cualquiera cuyos compradores ahora investigan primero en la IA y que desee construir ese mapa de contenido por sí mismo antes de comprometerse con un programa.
En la práctica
Un especialista de marketing de software B2B introduce "mejor CRM para una pequeña empresa" y pega sus claves de ChatGPT y Gemini; la herramienta devuelve las búsquedas en segundo plano que realizó cada motor, como "precios de CRM para pequeñas empresas", "CRM vs hoja de cálculo", "el CRM más fácil de configurar" e "integraciones de CRM", lo que revela que sus páginas responden a la frase principal pero ignoran las subpreguntas de precios e integraciones que los motores probablemente explorarán, de modo que saben exactamente qué páginas deben escribir a continuación.
Tu pregunta, las búsquedas y fuentes de cada motor.
Añade una clave de Claude, OpenAI o Gemini para generar tu brief. También puedes agregar una clave de Perplexity de forma adicional para la recuperación de información, pero Perplexity por sí solo no puede generar el brief (se usa una vez para tu solicitud y nunca se almacena). Integra Semrush / SpyFu / SparkToro para incorporar volumen de búsqueda estimado, señales de la competencia y datos de audiencia de proveedores externos.
Usa tus propias API keys : usado una sola vez para tu solicitud, nunca se almacena en nuestros servidores
Las claves viajan de forma segura a través de HTTPS a nuestro servidor, que realiza las llamadas a cada proveedor de AI para esta única solicitud y luego las desecha, sin registrarlas, guardarlas ni reutilizarlas. Añade cualquier motor de AI para empezar; añade Semrush / SpyFu / SparkToro para comparar datos de búsqueda estimados. ¿Prefieres que lo ejecutemos por ti? Contáctanos.
Nada oculto. Observa cada conexión.
Así es exactamente como se construye tu informe, de principio a fin. Haz clic en cualquier nodo para ver qué hace y a qué alimenta, o pulsa Reproducir para el recorrido guiado. Sin caja negra.
Preguntas, respondidas.
Sí, la herramienta de NYFTY Labs es de uso gratuito. Al ser BYOK, cualquier cargo por uso del proveedor de AI estará vinculado a tu propia API key o cuenta.
Sí, esta es una herramienta en la que traes tu propia clave. Tu clave de API se envía a través de HTTPS al servidor de NYFTY solo para realizar las solicitudes de esa ejecución única, nunca se registra ni se almacena, y se descarta inmediatamente después.
GEO Query Fan-Out captura las búsquedas reales en segundo plano que Claude, ChatGPT y Gemini realizan a través de sus API oficiales, y para Perplexity, las fuentes y citas que su API devuelve al fundamentar la misma pregunta, de modo que puedas compararlas lado a lado. La disponibilidad puede depender del acceso a la API habilitado para la clave que proporciones.
Genera listas comparativas de consultas en segundo plano: las búsquedas reales que Claude, ChatGPT y Gemini realizaron al fundamentar la pregunta (para Perplexity: las fuentes y citas que recuperó), además de las fuentes que extrajo. Las indicaciones respondidas desde el conocimiento entrenado de un modelo no realizan búsquedas y se marcan como tales. Úsala para identificar vacíos de contenido, comparar cómo interpretan los motores una pregunta y planificar páginas o fuentes que respondan mejor a esos subtemas.
Para respuestas fundamentadas, sí. Cuando Claude, ChatGPT o Gemini ejecutan una búsqueda web en vivo para responder, reportan las consultas de fondo que utilizaron a través de su API oficial, la Responses API de OpenAI, los metadatos de fundamentación de Gemini y los bloques de herramientas de búsqueda web de Anthropic, y la herramienta las captura directamente. Perplexity es diferente: su API devuelve los resultados de búsqueda y las menciones que recuperó, no las cadenas de consulta subyacentes. Cuando un modelo responde desde su conocimiento entrenado, no realiza ninguna búsqueda, por lo que no hay consultas que mostrar y el informe marca esa fila como sin búsqueda en lugar de inventar una.
Los sistemas de AI pueden variar debido al muestreo del modelo, las actualizaciones del proveedor, las diferencias de recuperación en tiempo real y pequeños cambios en la forma en que se interpreta una pregunta. Considera el resultado como una investigación de carácter orientativo, no como un mapa garantizado de futuras respuestas de AI, menciones, posicionamiento o visibilidad.