Automatización con IA

Cómo ver qué citan ChatGPT y Gemini en tu sector y sacar un brief de contenidos

Lanzas 5 preguntas de comprador a ChatGPT y Gemini con la API de DataForSEO, lees con Firecrawl las páginas que citan y pides un mapa de marcas y fuentes con 3 ideas de contenido. La fuente es un post promocional de AgentMarket con 170 views; aquí, sin AgentMarket. Caso curado, no probado por Fluye.

Automatización con IA Marketing y contenido PYMEs EmpresasempresaemprendedorDificultad: media60 min (orientativo; la fuente no da minutos)

Herramientas	DataForSEO (principal)Firecrawl ChatGPT Gemini
Qué necesitas	Tu sector, tu ciudad o país y 5 preguntas reales de comprador Cuenta de DataForSEO con saldo, o el crédito de prueba de 1 USD de las cuentas nuevas Cuenta de Firecrawl (el plan Free sirve para probar) Un agente de código o un script que llame a las dos APIs Revisión humana de las 3 ideas antes de escribir nada
Coste aprox.	El post cuenta 0,27 USD de coste de API en su prueba, con un reintento incluido. No sabemos qué modelos usaron ni cuántas páginas leyeron. Precios públicos comprobados el 14 nov 2026: DataForSEO LLM Responses en modo Live cobra 0,0006 USD por tarea más lo que cobre el modelo (dataforseo.com/apis/ai-optimization-api); los ejemplos de su documentación muestran 0,029631 USD por una tarea de ChatGPT con búsqueda web y 0,036219 USD por una de Gemini. Con esos dos ejemplos, 5 preguntas en cada IA saldrían en unos 0,33 USD: es una cuenta nuestra, no una medición. Firecrawl (firecrawl.dev/pricing): plan Free con 1.000 créditos al mes sin tarjeta, y un scrape cuesta 1 crédito por página; Hobby, 19 USD al mes. DataForSEO es pago por uso, sin suscripción.
Tiempo de montaje	60 min (primera vez), orientativo; la fuente no da minutos
Nivel	Media
Plan gratis	Suele requerir plan de pago

Prompt listo para usar

Voy a estudiar qué marcas y webs citan ChatGPT y Gemini en el sector [SECTOR] para compradores de [PAIS_O_CIUDAD]. Mi marca es [MI_MARCA] y mi web, [MI_WEB].
1. Estas son las preguntas de comprador, de 500 caracteres como máximo cada una: [PREGUNTAS_COMPRADOR]. Lánzalas una a una a ChatGPT y a Gemini con la API de DataForSEO (LLM Responses, modo Live), con la búsqueda web activada. Consulta antes la lista de modelos disponibles y no inventes ningún nombre de modelo.
2. Para cada respuesta guarda el texto, las marcas que se nombran y las URLs citadas (anotaciones). En Gemini usa la URL directa, no la de redirección. Si una respuesta llega sin citas, anótalo y no rellenes nada.
3. Con Firecrawl lee como máximo [MAX_PAGINAS] páginas citadas y resume qué ofrece cada una: formato, ángulo y qué dato concreto da. Si una página falla, déjala marcada como no leída.
4. Haz una tabla con cada marca, cuántas veces aparece, en qué IA y desde qué URLs. Marca si [MI_MARCA] sale o no.
5. Propón [NUM_IDEAS] ideas de contenido para [MI_WEB], priorizadas, cada una con la pregunta que cubre, el hueco frente a las páginas leídas y la fuente. No prometas posiciones ni tráfico.
6. Tope de gasto en DataForSEO y Firecrawl: [TOPE_USD] dólares. Si lo vas a superar, para y avísame. No publiques nada ni contactes con nadie.

Variable	Qué poner	Ejemplo
`[SECTOR]`	El sector o la categoría de producto que quieres estudiar	software de facturación para autónomos
`[PAIS_O_CIUDAD]`	Dónde están los compradores a los que apuntas	España
`[MI_MARCA]`	El nombre de tu marca, para ver si las IA la nombran	FacturaFácil
`[MI_WEB]`	La web para la que vas a escribir los contenidos	https://www.facturafacil.example
`[PREGUNTAS_COMPRADOR]`	Las 5 preguntas que haría un cliente antes de comprar	¿Qué programa de facturación es mejor para un autónomo?; ¿Cuánto cuesta facturar online?
`[MAX_PAGINAS]`	Cuántas páginas citadas leer como máximo con Firecrawl	20
`[NUM_IDEAS]`	Cuántas ideas de contenido priorizadas quieres	3
`[TOPE_USD]`	Gasto máximo en las dos APIs para esta tanda, en dólares	2

Pégalo en: Claude Code, Claude, Cursor

Prompt propio de Fluye, inspirado en el flujo del post de @FluxA_Official del 13 nov 2026 (no es un texto suyo). Va con las APIs directas de DataForSEO y Firecrawl, sin AgentMarket.

Cómo funciona

Escribe 5 preguntas de comprador. Anota las preguntas que haría un cliente antes de comprar en tu sector, con su ciudad o país si importa. Cada una debe caber en 500 caracteres, el máximo que admite el campo user_prompt de DataForSEO. La fuente usó 5.
Abre tu cuenta de DataForSEO. Date de alta en <a href="/go/dataforseo/" rel="sponsored noopener noreferrer">DataForSEO</a>. Las cuentas nuevas reciben 1 USD de crédito de prueba y hay un Sandbox para probar sin gastar saldo, según su página oficial del 14 nov 2026. Guarda las credenciales en un gestor de secretos, no en el chat ni en un repo.
Lanza cada pregunta a ChatGPT y a Gemini. Usa los endpoints Live de LLM Responses de la AI Optimization API: ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/live y ai_optimization/gemini/llm_responses/live. Pide antes la lista de modelos de cada uno y activa web_search para que las respuestas traigan citas. Son 10 llamadas, una por pregunta y por IA.
Guarda marcas y URLs citadas. De cada respuesta saca el texto y las anotaciones con las URLs. En ChatGPT el campo url apunta a la fuente; en Gemini url es una redirección y la fuente real está en direct_url. La documentación avisa de que las anotaciones pueden venir vacías aunque la búsqueda esté activa.
Lee las fuentes citadas con Firecrawl. Crea una cuenta en <a href="/go/firecrawl/" rel="sponsored noopener noreferrer">Firecrawl</a> y pásale las URLs citadas con su endpoint de scrape, que devuelve la página en markdown a 1 crédito por página. Limita el número de páginas y apunta las que den error en lugar de dar el contenido por leído.
Pide el mapa de marcas y 3 ideas, y decide tú. Pasa respuestas y páginas a tu agente con el prompt de arriba. Debe devolver una tabla de marcas y fuentes y 3 ideas de contenido con el hueco que cubre cada una. Tú eliges cuál se escribe y tú revisas el texto. El resultado es una hipótesis de trabajo, no una posición garantizada.

Qué resultado esperar

Un mapa de marcas y fuentes que ChatGPT y Gemini citan ante tus preguntas de comprador, y 3 ideas de contenido priorizadas para decidir tú qué escribir. No garantiza que las IA te citen después.

Telegram. Suscríbete al canal de Telegram para no perderte nada y estar al loro de todo lo nuevo en automatización y agentes de IA.Unirme al canal

Qué se hizo: @FluxA_Official cuenta que probó 5 preguntas de comprador en ChatGPT y en Gemini con DataForSEO y Firecrawl dentro de su plataforma AgentMarket. De las 10 respuestas salió un mapa de marcas y fuentes y 3 ideas de contenido priorizadas. Esta ficha no usa AgentMarket: describe el mismo recorrido con las APIs directas de DataForSEO y Firecrawl, que son las que hemos verificado en su documentación oficial.
Cómo fue: El post sale el 13 nov 2026 a las 18:00 (Europe/Madrid), lleva un vídeo de 38 segundos y enlaza a AgentMarket. Dice «API cost: $0.27, including a retry». XcoutBot lo leyó con 165 views; el 14 nov 2026, hacia las 09:25 (Europe/Madrid), tenía 170 impresiones, 3 me gusta y ningún guardado ni respuesta. La cuenta tiene unos 7.7K seguidores.
A tener en cuenta: Caso curado, no probado por Fluye. Post promocional de una plataforma, una sola prueba y sin datos de tráfico ni de citas conseguidas. La ficha usa solo las cifras del post y los precios oficiales del 14 nov 2026.

Límites y precauciones

Caso curado, no probado por Fluye. No hemos lanzado estas llamadas ni medido ninguna cita.
La fuente es un post promocional de @FluxA_Official para su plataforma AgentMarket. Leído por nosotros el 14 nov 2026 hacia las 09:25 (Europe/Madrid) tenía 170 impresiones y 3 me gusta (XcoutBot había leído 165 views la víspera). Es una sola prueba.
El post solo da un resultado: 10 respuestas convertidas en un mapa de marcas y fuentes con 3 ideas, y 0,27 USD de coste de API con un reintento. No publica el mapa, ni las ideas, ni tráfico o citas conseguidas con ellas.
LLM Responses consulta las APIs oficiales de cada modelo. DataForSEO distingue esto de su LLM Scraper, que recoge lo que ven los usuarios en las interfaces de ChatGPT y Gemini. Las respuestas pueden no coincidir con las del chat.
No hemos verificado que AgentMarket use estos endpoints. Aquí el flujo va con las APIs directas y sin AgentMarket.
Tus 5 preguntas son una muestra pequeña. Las respuestas de una IA cambian de un día a otro: no tomes un solo reparto de citas como una posición fija.
No inventes modelos: consulta la lista de modelos de cada endpoint antes de lanzar nada.
Pon un tope de gasto en DataForSEO y en Firecrawl y limita el número de páginas leídas.
Lee solo páginas públicas y respeta sus condiciones de uso.
Esta ficha no promete que las IA te citen ni más tráfico. El análisis solo orienta qué contenido probar.

Variantes

claude-code: Un agente de código puede encadenar las llamadas y guardar el resultado en una hoja. Las claves de las dos APIs deben ir en variables de entorno.

Fuente: el post de @FluxA_Official del 13 nov 2026. Es un post promocional de su plataforma AgentMarket, con 170 impresiones cuando lo leímos el 14 nov 2026 hacia las 09:25 (Europe/Madrid). Caso curado, no probado por Fluye.

La idea es sencilla: antes de escribir contenido para que te encuentren, mira a quién citan hoy ChatGPT y Gemini cuando un comprador pregunta por tu sector. El post lo hizo con 5 preguntas y 10 respuestas, y dice que salió un mapa de marcas y fuentes con 3 ideas de contenido priorizadas, por 0,27 USD de coste de API con un reintento. No enseña el mapa ni resultados posteriores.

Esta ficha cuenta el recorrido sin AgentMarket, con las APIs directas. DataForSEO tiene una AI Optimization API con LLM Responses, que devuelve respuestas de ChatGPT y de Gemini con las fuentes citadas cuando activas la búsqueda web. Firecrawl lee después esas páginas. Si dudas entre Firecrawl y otras opciones para leer webs, mira la comparativa Firecrawl vs Apify.

Qué hace falta

Tu sector, 5 preguntas de comprador y un agente de código o un script que llame a las dos APIs. Cada pregunta debe caber en 500 caracteres. El prompt de la ficha pide al agente que consulte la lista de modelos de cada endpoint antes de lanzar nada, porque no hay que inventar nombres de modelo.

Qué esperar y qué no

Con las 10 respuestas puedes ver qué marcas se repiten, qué páginas se citan más y qué formato tienen (guías, comparativas, fichas de producto). De ahí salen ideas de contenido con un hueco concreto frente a lo que ya se cita. No es una medición de posiciones: las respuestas de una IA cambian y tu muestra es pequeña.

El coste es pequeño. Los ejemplos oficiales de DataForSEO con búsqueda web muestran unos 0,03 USD por tarea de ChatGPT y unos 0,04 USD por una de Gemini. Firecrawl cobra 1 crédito por página leída y su plan Free trae 1.000 al mes. Mide tu gasto real en la primera tanda y fija un tope.

Si quieres cubrir la parte técnica de tu web, la ficha de SEO con IA con un agente de código mantiene tu propio sitio; esta ficha mira lo que citan las IA fuera de él. Para escribir después los textos, textos de marketing con IA y motor de contenido con Grok Bot pueden servir de apoyo, siempre con revisión tuya.

Preguntas frecuentes

¿Lo habéis probado?

No. La ficha resume el post de @FluxA_Official del 13 nov 2026 y la documentación oficial de DataForSEO y Firecrawl consultada el 14 nov 2026. No hemos lanzado las llamadas ni medido citas.

¿Necesito AgentMarket?

No. El post usa AgentMarket, pero este flujo va con las APIs directas: LLM Responses de DataForSEO para ChatGPT y Gemini, y Firecrawl para leer las páginas citadas. No hemos comprobado qué hace AgentMarket por dentro.

¿Cuánto cuesta?

El post cuenta 0,27 USD con un reintento. DataForSEO LLM Responses Live cobra 0,0006 USD por tarea más el precio del modelo; sus ejemplos oficiales con búsqueda web rondan 0,03 a 0,04 USD por tarea. Firecrawl tiene un plan Free con 1.000 créditos al mes y cobra 1 crédito por página leída. Precios del 14 nov 2026.

¿Es lo mismo que mirar ChatGPT a mano?

Se parece, pero LLM Responses usa las APIs oficiales de los modelos, no las pantallas de ChatGPT o Gemini, así que las respuestas pueden diferir. DataForSEO ofrece también un LLM Scraper para recoger lo que ven los usuarios; no lo hemos usado ni verificado para esta ficha.

¿Garantiza que ChatGPT o Gemini me citen?

No. Solo te dice a quién citan hoy ante tus preguntas y qué huecos ves frente a esas páginas. El post no publica ningún resultado de citas ni de tráfico conseguido con las ideas.

¿En qué se diferencia de la ficha de SEO con un agente de código?

Aquella mantiene el SEO de tu propia web (chequeo técnico, agrupar keywords en la SERP, titles). Esta mira qué marcas y URLs citan ChatGPT y Gemini ante preguntas de comprador y saca un brief de contenidos.