Ver la estructura de demanda detrás de AI Questions

Revelar cómo la demanda del usuario se interpreta, se expande y se prioriza por IA.

Al analizar los prompts reales y los Query Fanouts, nos ayudamos a ver cómo la demanda del usuario es entendida, dividida y amplificada de capa en capa, de esta manera juzgamos cuáles preguntas valen la inversión y cuáles son solo ruido superficial.

Desglosar Preguntas Reales, Comprender cómo se forma la demanda

Analizar los prompts, las etapas de decisión y los fanouts para comprender la profundidad de la demanda.

Visión sobre el intento real del usuario desde el nivel del prompt

  • Analiza cómo aparece tu marca en los prompts de IA reales — incluyendo visibilidad, ranking y sentimiento. Entiende qué es lo que los usuarios realmente se preocupan por, más allá de las suposiciones a nivel de palabras clave.
Intención del UsuarioAnálisis de PromptVisibilidad de Marca
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Comercial

Ranking de IA

#1

TOP

Visibilidad

90%

Participación de Voz

32%

Participación en citas

15%

SentimientoPositivo (85%)
Embudo: TOFU

Identifique la etapa de decisión de la pregunta

  • Clasificar los prompts a través de las etapas TOFU, MOFU y BOFU para separar la conciencia, la comparación y el propósito de decisión. Enfocar los esfuerzos en preguntas que están más cerca de la conversión o valiosas para la conciencia a largo plazo.
Funnel de DemandaEtapa de Decisión
TOFU
Consideración
¿Qué es ...?
MOFU
comparación
A contra B
BOFU
Decisión
Precios

Análisis de Fanout de Consultas

  • Observa cómo la IA expande una pregunta en múltiples subpreguntas y direcciones. Mayor fanout indica una demanda más profunda y compleja, con mayor contenido y potencial de producto.
Dispersión de consultaPrompt Engineering
Riesgo y Cumplimiento
SOC2 Tipo II
Tratamiento de GDPR
Ámbito técnico
Integración de API
¿Soporte de legado?
Comercial
Nivel de Empresa
Licencia de Asiento

Conteo de Fanout

8.4x

ALTO VALOR

Diferencias en las respuestas de múltiples plataformas

  • Compara cómo plataformas como ChatGPT, Claude y Perplexity desglosan la misma pregunta. Identifica dónde se requiere contenido estructurado en lugar de reutilizar respuestas genéricas.
Diferencias de plataformaEstructura de Contenido
ChatGPTClaudePerplejidad
AComp A
25%46%29%
YTu marca
55%30%15%
Comp B
25%17%68%
CComp C
40%21%39%
DComp D
46%32%22%
Diferencia

Senales de Demanda en Cambios de Tendencia

  • Rastrear los cambios en el volumen de consultas y las tendencias para detectar preguntas en ascenso, estables o en declive. Utilizar señales basadas en el tiempo para guiar las decisiones de inversión en contenido y productos.
Senales de TendenciaTiempo de Demanda
↑Visibilidad +12%

Volumen de Prompts

2.400/mes

DificultadBajo
Prioridad de AcciónALTO
Aumentar la visibilidad de la marca

Preguntas frecuentes

Hemos recopilado la información más importante para ayudarte a obtener el máximo de tu experiencia.

El desvío de consulta se refiere al camino de investigación que un sistema de IA se expande en al generar una respuesta — incluyendo el número de subconsultas que crea y las fuentes externas a las que se refiere. En Dageno AI, el desvío de consulta se basa en una arquitectura RAG y un flujo de trabajo multiagente. Simula la descomposición de consulta de la IA y el retrieval paralelo, rastreando el conteo de subconsultas, las fuentes citadas y los cambios de tendencia para reconstruir de manera precisa cómo la IA “investiga” una pregunta.

Una mayor Divergencia de Consulta significa que la IA debe dividir la pregunta en más sub-problemas y consultar más fuentes, indicando una mayor profundidad de investigación y complejidad de decisión. En Dageno AI, los temas de alta divergencia de consulta suelen indicar un mayor valor de decisión. Si las tasas de citación de marca son bajas dentro de estas consultas, a menudo representan oportunidades de alta prioridad para el posicionamiento estratégico de contenido.

El análisis de palabras clave se centra en lo que buscan los usuarios; Query Fanout se centra en cómo la IA investiga una pregunta. Dageno AI simula el flujo de trabajo de descomposición y recuperación de la IA, visualizando las estructuras de sub-consulta, la distribución de fuentes y las diferencias de plataforma. Esto te permite ver no solo la demanda de búsqueda, sino también la ruta de decisión real de la IA.

Las oportunidades de alto valor generalmente aparecen como prompts con alto fanout pero baja cita de marca. Dageno AI identifica automáticamente estas situaciones con alta profundidad de investigación pero poco representadas, ayudándote a priorizar la ubicación de contenido y producto para aumentar la visibilidad y la probabilidad de citación dentro de las respuestas generadas por IA.

Los fanouts de consulta se pueden utilizar para juzgar si una pregunta vale la pena invertir en ella, formular prioridades de contenido y GEO, y predecir la dirección de la siguiente pregunta del usuario de antemano, ayudando a la marca a ocupar una posición en la cadena de respuestas AI con anticipación.

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