Encontramos el prompt de una herramienta GEO en nuestro Search Console

Conectamos Google Search Console a nuestro propio panel esta semana y leímos tres meses de consultas por primera vez.

Ciento sesenta y tres de las consultas que mostraron nuestro sitio empezaban por la misma frase:

analyze the following query for geo visibility data. mandatory rules: 1) use live web search before producing the final answer. 2) use at least 3 distinct sources when available. 3) include source urls in your answer (not placeholders). 4) do not return only instructions/template; return extracted findings. provide: (1) ordered mentions, brands/pages/companies in the sequence they appear, (2) key entities, important topics, concepts, and named entities, (3) response structure, headings and sections used. query: …

Eso no lo escribe una persona. Es una herramienta de monitorización de visibilidad en IA lanzando las preguntas de sus clientes contra Google, con su plantilla de instrucciones entera pegada en el cuadro de búsqueda.

Aviso: EchoWi vende monitorización de visibilidad en IA, así que esto es el método de un competidor llegando a nuestros propios datos. No podemos identificar qué herramienta es y no vamos a adivinarlo. Las cifras son de nuestro Search Console, del 3 de mayo al 3 de agosto de 2026.

La versión corta

1. 163 consultas, todas con el mismo bloque de instrucciones, y el 17% de las impresiones del trimestre.
2. Todas cayeron en una ventana de ocho días, del 25 de junio al 2 de julio de 2026, con el 42% concentrado solo en el día 30 y nada antes ni después.
3. Eso fue el 31 % de todas nuestras impresiones no-marca del trimestre.
4. Las preguntas de dentro son de los clientes de alguien, en al menos una docena de sectores sin relación.
5. El dato de debajo es peor: en tres meses, ninguna consulta no-marca produjo un solo clic.
6. Estas se encuentran sin leer una consulta. Sobre 6 familias de consultas medidas a lo largo de 12 días, las dos plantillas que ya teníamos identificadas metieron el 97% y el 85% de sus impresiones en sus tres días mayores, contra el 48% al 58% del comportamiento de búsqueda corriente.

Los números

Google Search Console, echowi.ai, del 3 de mayo al 3 de agosto de 2026.

Lee la columna de clics dos veces. Todos los clics que recibió este sitio en tres meses vinieron de alguien tecleando nuestro nombre o escribiéndolo mal. El noventa y cinco por ciento de nuestras consultas, y más de la mitad de nuestras impresiones, no produjeron ni un clic.

Eso incluye 35 consultas en las que salimos en primera posición. Estar primero y no recibir a nadie no es un problema de CTR que se arregle con un título mejor.

Los ocho días

Las consultas con la plantilla no llegaron poco a poco. Llegaron de golpe y pararon.

Algo empezó el 25 de junio, corrió ocho días y paró. Una prueba que terminó, una mala configuración que alguien arregló, o una campaña que acabó. No hay forma de saber cuál, y la herramienta no ha vuelto.

Qué había dentro de la plantilla

El bloque de instrucciones es idéntico siempre. Lo que cambia es la pregunta pegada detrás de query:, y esas preguntas no van sobre nosotros ni sobre nuestra categoría.

Entre las 163 hay preguntas sobre promoción inmobiliaria de suelo en India, suites de correo y colaboración para empresas, plataformas de publicidad con IA, mensajería de negocio en telecomunicaciones, odontología restauradora, clínicas de bienestar integrativo, iluminación LED comercial, mallas de sombreo agrícola, cerramientos para climas con huracanes, mercados de moda de segunda mano, máquinas de olas artificiales, aprovisionamiento de camisetas corporativas y clases de ajedrez para niños.

Un sector domina. Más de cincuenta de las consultas van sobre una sola promotora inmobiliaria india, por su nombre, preguntando por proyectos concretos, políticas de devolución, comparaciones de precio contra competidores nombrados y si tal parcela es buena inversión.

No vamos a nombrar a ninguna. Esas marcas no eligieron aparecer en nuestro Search Console, y publicarlas destaparía qué proveedor usan y qué preguntas cree ese proveedor que deciden sus ventas. A la cadena hotelera de otro estudio nuestro la encontramos igual y tampoco la nombramos.

Lo que sí es justo contar es la forma, porque la forma es el hallazgo: una herramienta, una plantilla, una cartera de clientes repartida en al menos una docena de sectores sin relación, y la costumbre de meterlo todo en un buscador.

Por qué acabó la plantilla dentro de Google

La herramienta hace algo razonable de una forma que no lo es.

Para medir si una marca aparece en las respuestas de IA hay que hacer la pregunta y leer la respuesta. Algunas herramientas consultan a los asistentes directamente. Otras pasan por un buscador, porque las respuestas de IA se construyen cada vez más con resultados web en vivo y porque un buscador es más barato y más estable que una interfaz de chat.

Lo que parece haber ocurrido aquí es que el prompt entero se envió como cadena de búsqueda, en vez de solo la pregunta del cliente. El bloque de instrucciones está escrito para un modelo de lenguaje. Google lo recibió, lo trató como una consulta larguísima, lo cotejó contra sus páginas y registró obedientemente una impresión por cada sitio que mostró.

Por eso salimos nosotros. Nuestros artículos hablan de datos de visibilidad GEO, menciones ordenadas de marcas y extracción de fuentes, que es exactamente lo que dicen los primeros doscientos caracteres del preámbulo. Coincidíamos con las instrucciones, no con la pregunta.

Qué le cuesta esto a la herramienta y qué te cuesta a ti

A la herramienta se le escapan tres cosas a la vez. Su método, porque las reglas obligatorias describen cómo extrae menciones y entidades. Su cartera de clientes, por sector y en varios casos por nombre de marca. Y su propia medición, porque una consulta rellena con trescientos caracteres de instrucciones no devuelve lo mismo que la pregunta del cliente a solas. Lo que midieron esas pasadas no era lo que el cliente preguntó.

Para todos los demás el coste es más silencioso. Si publicas en una categoría que estas herramientas vigilan, una parte de tus impresiones de Search Console son robots. La nuestra fue el 31 % de las impresiones no-marca de un trimestre, producidas por una sola herramienta en ocho días.

Importa porque las impresiones son la métrica que se usa cuando hay demasiados pocos clics para fiarse de ellos, que es exactamente la situación de casi cualquier sitio ahora mismo. Un contador de impresiones que sube y en realidad es el rastreador de un competidor es peor que no tener dato.

Cómo comprobar el tuyo, en unos diez minutos:

Encontramos más de una plantilla, por cierto. Otras consultas del mismo periodo llevaban fragmentos como “do not update memories”, “be neutral: do not assume it relates to seo/marketing unless confirmed” y “context: location: united states (not for language). do not include location references in your response”. Otro andamiaje, mismo fenómeno, menos volumen.

El hallazgo que hay debajo del hallazgo

Quita los robots y la foto no mejora, se aclara.

Todas las consultas no-marca. Tres meses. Ni un clic.

Algunas de esas consultas las encabezamos, y son justo las preguntas que nuestros artículos se escribieron para responder: cómo medir la visibilidad de marca en la búsqueda con IA, qué plataformas comparan una marca contra sus competidores en respuestas de IA, qué evaluar primero cuando la IA describe mal tu producto.

Salimos primeros y no llega nadie.

Parte de eso es que algunas son máquinas. Y parte es que una consulta con forma de pregunta en 2026 se responde muchas veces por encima de los resultados, en la misma capa de respuesta de la que va todo este sitio, y la persona no llega a bajar. Llevamos meses midiendo esa capa desde fuera. Es la primera vez que la vemos desde el otro lado, en nuestros propios datos, como una ausencia.

Lo que no vamos a concluir de esto. Que posicionar no sirva, ni que esto demuestre nada sobre el web en general. Es un sitio pequeño, en una categoría joven, en un trimestre, y un sitio de este tamaño no está para generalizar sobre búsqueda. Lo que sí sostenemos es más estrecho y sigue siendo útil: en esta categoría y a este tamaño, la posición y las impresiones han dejado de predecir visitas, y cualquier informe construido sobre ellas está midiendo algo que no son personas.

Una segunda plantilla, y el filtro que no podía verla

Tres días después de publicar este estudio, una ventana nueva de veintiocho días sacó una segunda. Viene de otra herramienta y su forma no se parece en nada a la primera.

La primera plantilla se anuncia sola. Empieza con palabras de instrucción, numera sus reglas y exige búsqueda web en vivo y al menos tres fuentes distintas. Es inconfundible en cuanto la has visto una vez, y la regla de detección que publicamos estaba construida justo con esas palabras.

La segunda no lleva instrucciones ningunas. Es una comparación por pares con un pie legible por máquina:

between {herramienta} and {rival}, for us - geo - transactionnel,
who is the best? who wins?
<context> company url: https://{herramienta}.ai market: france </context>

En el segundo hueco aparecen siete rivales distintos, y por él rotan los mismos ejes de juicio: quién gana, cuál es más fiable, quién tiene mejor soporte, quién innova más en búsqueda con IA. Es un proveedor midiéndose contra su competencia, de dos en dos, y las búsquedas se escapan igual que las de la primera.

Las dos no comparten ni una consulta. El filtro que publicamos caza once filas en esta ventana. De la segunda plantilla no caza ninguna, porque se construyó con el vocabulario de la primera. Aplicando las dos, el recuento son treinta y seis consultas de las ciento cincuenta y cuatro que llegan a doce palabras o más, o sea el veintitrés por ciento de la cola larga en vez del siete por ciento que reportaba el filtro original.

Esa corrección importa más que el descubrimiento. Cualquiera que leyera la primera versión de este estudio habría escrito el mismo filtro, lo habría lanzado, habría visto una cifra pequeña y habría concluido que el problema se había ido casi solo. Nosotros lo hicimos, durante un día.

Así que la regla no es el filtro, es la forma. Una consulta de agente es larga, está bien construida, aparece una o dos veces y nunca más, y lleva algo que ningún humano teclea: un bloque de reglas, una etiqueta de contexto con pinta de XML, un marcador que alguien pensaba sustituir, o el nombre de un mercado en un idioma que no es el de la consulta. Busca el vocabulario que ya has visto y encontrarás exactamente las plantillas que ya habías visto.

La otra forma, la que no caduca

Todo lo de arriba es sobre la forma de la cadena de consulta, y tiene fecha de caducidad. Cada marcador que lleva es una palabra que eligió un proveedor, así que la mañana en que reescriban la plantilla el filtro se queda callado y el recuento se lee como una buena noticia. Así que nos pusimos a buscar un marcador que no controle ningún proveedor.

Una familia de consultas tiene una serie temporal. Una tirada de herramienta tiene un ciclo de trabajo: empieza, corre unos días y para. La demanda no hace eso.

Medido a lo largo de doce días sobre seis familias de consultas de esta propiedad, cada una normalizada a su propio día pico para que la forma se vea sin ningún total. El estadístico es la cuota de impresiones de la familia que cae en sus tres días mayores, que es una razón interna a la familia y no necesita de nosotros ningún denominador.

Las dos familias que ya habíamos cazado por su redacción son las dos más concentradas, y no hay nada cerca de ellas. Una está en casi nada, se lleva prácticamente todo lo que va a llevarse en tres días seguidos, y vuelve a casi nada. Los tres controles suben y se quedan arriba, que es sencillamente lo que parece un sitio mientras publica más páginas.

Esto no es un artefacto del tamaño de la familia. La mayor es la más concentrada y la menor es la segunda, así que el orden no lo pone que los números pequeños salten más.

La tercera fila es la que hay que quedarse. Hace preguntas de entidad sobre una sola empresa en bloque, docenas de ellas, y se lee exactamente como una batería. No tiene su forma: 61% contra un máximo de control de 58% no es una separación, son dos números uno al lado del otro. Así que el ciclo de trabajo es suficiente y no necesario. Una familia que se enciende y se apaga en unos días es una tirada de herramienta; una que se queda en meseta puede ser cualquiera de las dos, y por mucho que mires la serie temporal no te va a decir cuál.

Y la batería ha crecido una forma que la regla de vocabulario no describe. La familia mayor hace las mismas preguntas de comprador sobre un proveedor en dos idiomas, y la mitad coreana pone delante de cada pregunta una de tres declaraciones de rol que van rotando: director de marketing de una empresa del Fortune 500, responsable de SEO, gestor de marca. Una persona no repite su cargo antes de cada búsqueda. Nada de eso es un bloque de reglas, una etiqueta con pinta de XML ni un marcador sin sustituir, así que el filtro publicado le pasa por al lado, igual que le pasó por al lado a la plantilla de pares.

El motivo para medir el calendario en vez de la redacción es que un proveedor puede cambiar todas las palabras de una plantilla de un día para otro y no puede cambiar que una tirada por lotes tenga principio y final. Esto se puede correr sobre tu propia propiedad sin leer una sola cadena de consulta: agrupa por familia, divide cada día por el día mayor de esa misma familia, y busca un rectángulo.

Dos cosas que esto no hace. Son seis familias de una propiedad en una ventana, así que la frontera entre 85% y 61% es donde cae nuestro dato y no un umbral que nadie deba fijar en código. Y dos de los tres controles son consultas comerciales sobre competidores, que es la mayor parte de nuestra cobertura no de marca, así que no son independientes entre sí.

Dónde aterriza, que no es repartido

Medido otra vez tres meses después y con las dos plantillas en el filtro, el preámbulo es el trece por ciento de las impresiones del sitio. Repartido por igual sería un decimal en cualquier página suelta, y el número siguiente es la razón de que no lo sea.

El noventa y uno por ciento de esas impresiones aterriza en un solo artículo. No repartidas por el blog: una página se lleva casi todo, y en esa página el preámbulo es el cuarenta y nueve por ciento de todo lo que recibe, con cero clics.

Los dos porcentajes estaban mal cuando se publicó esta sección, y la forma en que estaban mal es la misma especie de error de la que va el resto del estudio. Salían de un volcado agrupado por consulta y página, que cuenta una impresión por cada página que enseñó esa consulta. Las consultas que no son de marca solo enseñan una página, así que no les afecta; una consulta navegacional de marca recibe sitelinks y se abanica en dieciocho. El denominador se dobló largo, el numerador no se movió nada, y la cuota salió al seis por ciento en vez de al trece.

Del hallazgo no cambió nada, que es justo por lo que sobrevivió. Una distorsión que mueve la cifra del titular y deja intacta la conclusión no parece un error desde ningún ángulo, y lo único que la caza es derivar la misma cifra por una segunda vía.

Esa página es, por impresiones, la más grande del sitio. Leída desde un panel parece la oportunidad más clara que tenemos: muchas impresiones, posición media justo al borde de la segunda página, margen evidente para subir. La mitad es un robot, y las preguntas de dentro del envoltorio van de promotoras de suelo en India, banca digital en Turquía e instalaciones de surf, y no hemos escrito una palabra sobre nada de eso. Casamos porque el envoltorio dice «geo visibility data», no porque nadie nos quisiera.

Ese error lo cometimos en nuestras propias notas antes de cazarlo, y archivamos la página como un problema de profundidad que se arreglaba posicionando mejor. No es un problema de profundidad. Debajo no hay nada para lo que posicionar.

Así que la regla práctica es que el tráfico de un bot está concentrado, no difuso. Una cuota del pequeño porcentaje a nivel de sitio puede ser la mitad de tu página más prometedora, y la posición media de esa página es una media sobre cientos de consultas de máquina que ninguna persona va a teclear nunca. Segmenta por página antes de planificar nada desde una columna de impresiones.

Qué no demuestra este estudio

• No podemos identificar la herramienta. Ni user agent, ni referrer, ni IP. Search Console te da la cadena de búsqueda y nada más, así que todo lo de arriba habla de la plantilla, no de una empresa.
• No demuestra que el patrón sea común. Una propiedad, un trimestre. Si compruebas la tuya y no encuentras nada, eso también es un resultado y nos gustaría saberlo.
• El 31 % es nuestro. Un sitio de una categoría que nadie vigila no vería nada de esto, y uno más grande vería el mismo volumen absoluto como una fracción menor.
• Los recuentos de Search Console son aproximados. Google muestrea y filtra los datos de consulta, así que cada cifra de aquí es su valor reportado, no un censo.
• Cero clics no es cero valor. Una impresión en una capa de respuesta de IA puede llevar a algo que no vemos, y nuestra propia investigación dice que la atribución en este entorno está en gran parte sin resolver.

Preguntas frecuentes sobre este estudio

¿Qué encontrasteis exactamente en Search Console?

163 consultas entre el 25 de junio y el 2 de julio de 2026 que empezaban todas por el mismo bloque de instrucciones, diciéndole a un modelo de lenguaje que analizara una consulta buscando datos de visibilidad GEO, que usara búsqueda web en vivo, que citara al menos tres fuentes distintas y que devolviera menciones ordenadas de marcas, entidades clave y estructura de la respuesta. La pregunta real del cliente iba pegada detrás de la palabra “query:”. Juntas produjeron el 17% de las impresiones del trimestre y ningún clic.

¿Cómo sé si me está pasando a mí?

Ordena tus consultas de Search Console por longitud y lee las más largas. Una consulta humana rara vez pasa de 200 caracteres. Busca verbos en imperativo, reglas numeradas y expresiones como “do not” o “context:”. Después mira si llegaron a ráfaga en días consecutivos, porque así se comportan las pasadas automatizadas y la demanda humana no.

¿Significa que mis impresiones están mal?

Significa que pueden incluir máquinas y que no lo sabrás sin leer las consultas. En nuestro caso fue el 31 % de las impresiones no-marca de un trimestre, de una sola herramienta en ocho días. Si le reportas impresiones a alguien como métrica de crecimiento, conviene saber qué fracción tiene pulso.

¿Por qué no nombráis la herramienta ni las marcas?

La herramienta no podemos identificarla: Search Console muestra la cadena de búsqueda y nada que diga quién la envió, así que nombrar una sería una suposición presentada como hallazgo. Las marcas son otra cosa. No eligieron aparecer en nuestros datos, y publicarlas destaparía qué proveedor usan y qué preguntas cree ese proveedor que deciden sus ventas, y ninguna de las dos cosas es nuestra para regalarla.

¿Consultar a Google es una forma legítima de medir visibilidad en IA?

Puede serlo, porque las respuestas de IA se construyen cada vez más con resultados web en vivo y un buscador es más barato y más estable que una interfaz de chat. El problema no es el enfoque, es que el bloque de instrucciones parece haberse enviado como cadena de búsqueda. Una consulta rellena con trescientos caracteres de instrucciones no devuelve lo que devuelve la pregunta del cliente, así que esas pasadas midieron otra cosa.

¿Qué debería hacer una herramienta de monitorización?

Mandar al buscador la pregunta del cliente y nada más, y dejar las instrucciones donde corresponde, en la llamada al modelo que lee los resultados. Merece la pena comprobarlo: si tu andamiaje está entrando en la cadena de búsqueda, lo está registrando cada sitio que tocas, junto con bastante de tu cartera de clientes como para reconstruirla.