Durante años, toda estrategia SEO empezaba por el keyword research. Queríamos saber qué buscaba el usuario, con qué volumen, con qué intención y contra cuánta competencia. Esa investigación nos decía qué crear, qué optimizar y qué priorizar.
Pero la forma de buscar está cambiando, y se nota en los números. Las búsquedas tradicionales en Google rondan las 3 o 4 palabras; los prompts que la gente escribe a una IA son mucho más largos, entre 15 y 23 palabras de media según distintos análisis de 2025 y 2026 (Semrush, Onely). No son cadenas de keywords: son preguntas con contexto, restricciones y criterios de decisión.
Y esto pega de lleno en B2B. Según Gartner, el 45% de los compradores B2B ya usó IA en una compra reciente (encuesta de 2025) y un 67% prefiere un proceso de compra sin comercial de por medio (Gartner, 2026). Traducido: buena parte de la short list se forma mientras el comprador investiga por su cuenta, cada vez más con una IA, antes de hablar contigo.
Un usuario que antes escribía en Google «mejor agencia SEO España» hoy le pregunta a ChatGPT «¿qué agencia me recomendarías para mejorar mi visibilidad en ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews si soy una empresa B2B en España?». Eso ya no es una keyword. Es una situación de compra. Y esa diferencia cambia cómo investigamos la demanda.
(Si quieres el porqué de fondo, lo contamos en SEO vs GEO. Aquí vamos al cómo: descubrir esas preguntas y usarlas.)
La keyword expresa una búsqueda. El prompt expresa una decisión.
El keyword research sigue siendo útil. El SEO no desaparece. Pero cuando el usuario conversa con una IA, la consulta deja de ser una frase corta y se convierte en un briefing.
En Google, muchas búsquedas son simples: «agencia SEO España», «software CRM B2B», «consultora transformación digital», «mejor ERP pymes». En una IA generativa, el usuario añade contexto: «¿Qué CRM recomendarías para una empresa SaaS B2B con equipo comercial outbound y ciclo de venta largo?» o «¿Qué consultora elegirías para digitalizar procesos internos en una empresa industrial mediana?».
La diferencia importa. La keyword nos dice qué busca el usuario. El prompt nos dice cómo está pensando la decisión. Por eso, en GEO, no basta con saber qué palabras clave tienen volumen. Hay que saber qué preguntas activan una recomendación, qué marcas aparecen, qué competidores se mencionan y qué fuentes usa la IA para justificar su respuesta.
Qué es el Prompt Research
El Prompt Research es el proceso de investigar las preguntas que un cliente potencial le haría a una IA antes de comprar, probarlas en distintos motores generativos y convertir ese aprendizaje en una estrategia de visibilidad.
No es prompt engineering. No va de escribir mejores instrucciones para usar ChatGPT. Va de entender cómo formula el mercado sus dudas cuando delega parte de la investigación, o de la decisión, en una IA.
En SEO preguntábamos: «¿para qué keywords queremos posicionar?». En GEO la pregunta es otra: «¿en qué respuestas generadas debería aparecer nuestra marca?». El objetivo no es encontrar el prompt perfecto. El objetivo es construir un mapa de las conversaciones donde tu marca debería estar.
Las siete familias de prompts que importan antes de comprar
Para investigar bien, no sirve una lista desordenada de preguntas. Hay que clasificarlas según la intención que representan. En Prompteo trabajamos con siete familias.
- Prompts informativos. El usuario todavía está entendiendo el problema («¿qué es el GEO y en qué se diferencia del SEO?», «¿por qué mi empresa no aparece en ChatGPT?»). No cierran una venta, pero construyen categoría. Aquí no se compite por conversión, se compite por autoridad.
- Prompts comparativos. El usuario ya conoce varias opciones y quiere entender diferencias («SEO vs GEO: ¿en qué invierto primero?», «compara una agencia SEO tradicional con una especializada en GEO»). En B2B, la comparación es donde muchas ventas se empiezan a ganar o a perder.
- Prompts recomendacionales. El usuario le pide a la IA que elija por él («¿qué agencia me recomiendas para mejorar mi GEO en España?», «dame tres consultoras que ayuden a una empresa B2B a aparecer en ChatGPT»). Aquí la batalla ya no es por el clic. Es por entrar en la short list que la IA devuelve.
- Prompts locales. Incluyen una ubicación («mejores agencias GEO en España», «consultora SEO/GEO en Madrid para empresa B2B»). En servicios profesionales, el dónde sigue contando. No todas las decisiones generativas son globales; muchas siguen siendo locales.
- Prompts sectoriales. El usuario busca una solución para su industria («¿cómo debería trabajar GEO una firma legal?», «estrategia de visibilidad en IA para una clínica privada»). El GEO más útil no responde a categorías, responde a contextos de negocio.
- Prompts de objeción. El usuario está interesado, pero duda («¿merece la pena invertir en GEO si el tráfico desde IA todavía es bajo?», «¿el GEO es una moda o una disciplina real?»). Son oro comercial. Cada objeción repetida es una oportunidad de contenido.
- Prompts de validación de marca. El usuario ya te conoce y quiere comprobar si puede confiar («¿Prompteo es buena opción para mejorar GEO?», «alternativas a Prompteo para visibilidad en IA»). Aquí no solo importa aparecer. Importa cómo apareces.
Cómo hacer Prompt Research paso a paso
Paso 1: define al cliente real
El Prompt Research no empieza preguntándole a ChatGPT qué prompts usar. Empieza por entender al cliente: qué problema tiene, quién decide, qué alternativas considera, qué objeciones plantea, qué criterios usa y qué pasaría si se equivoca. No es lo mismo investigar para una startup SaaS, un despacho legal o una consultora B2B. Todas necesitan visibilidad en IA, pero no preguntan igual.
Paso 2: convierte el journey de compra en preguntas
Cada etapa del proceso de compra se puede traducir a prompts. En descubrimiento, el usuario pregunta qué pasa («¿por qué baja mi tráfico orgánico aunque sigo posicionado?»). En comparación, qué opciones tiene («¿qué es mejor para una empresa B2B: SEO, GEO o Digital PR?»). En selección, a quién elegir («¿qué agencia GEO recomendarías para servicios profesionales en España?»). En validación, si puede confiar («¿qué señales indican que una agencia GEO sabe lo que hace?»). Dejamos de investigar solo búsquedas y empezamos a investigar conversaciones.
Paso 3: crea variantes con contexto
Un error común es trabajar con prompts genéricos. «Mejores agencias GEO» sirve, pero es pobre. Un comprador real añade matices: «mejores agencias GEO para una empresa B2B en España», «agencia GEO que combine SEO técnico, contenido y Digital PR», «consultora para medir presencia de marca en ChatGPT y Perplexity». Pequeñas diferencias cambian la respuesta. No se trata de probar una pregunta, sino de construir un set representativo.
Paso 4: ejecuta los prompts en distintos motores
Una vez tienes el mapa, hay que probarlo donde el usuario pregunta: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot y Google AI Mode o AI Overviews cuando aplique. Cada motor responde distinto. Una marca puede aparecer en Perplexity y no en ChatGPT, salir en prompts informativos y desaparecer en los recomendacionales, o ser citada como fuente pero no recomendada como proveedor. La visibilidad generativa es fragmentada, por eso hay que medirla en varios entornos.
Paso 5: mide presencia útil
En SEO hablábamos de posición. En GEO hay que hablar de presencia útil. Para cada prompt conviene registrar si aparece la marca, con qué competidores, qué fuentes se citan, qué atributos se asocian a la marca y qué argumentos justifican la recomendación. La pregunta no es solo «¿salimos?», sino «¿salimos de una forma que ayude a vender?». Porque aparecer no siempre basta: la IA puede mencionarte de forma vaga, antigua o poco diferenciada. En GEO no medimos solo visibilidad, medimos visibilidad que influye en la decisión.
Paso 6: transforma el análisis en acciones
El Prompt Research no termina en un informe. Termina en un roadmap. Si no apareces en prompts informativos, necesitas contenido educativo. Si no apareces en los comparativos, necesitas guías y criterios de decisión. Si no apareces en los recomendacionales, necesitas autoridad externa: casos, menciones, rankings y PR. Si apareces con atributos equivocados, hay que corregir tu narrativa en tu web y en fuentes externas. La investigación solo vale si se convierte en acciones.
Qué métricas deberíamos usar
El Prompt Research obliga a medir distinto. Algunas métricas útiles:
- Share of Prompt: porcentaje de prompts en los que aparece la marca.
- Share of Recommendation: porcentaje de prompts recomendacionales en los que la marca aparece como opción sugerida.
- Share of Citation: porcentaje de respuestas en las que se cita una fuente propia o ganada.
- Competitor Overlap: competidores que aparecen junto a tu marca.
- Attribute Match: grado en que la IA te asocia con los atributos que quieres.
- Error Rate: porcentaje de respuestas con información incorrecta o desactualizada.
Estas métricas no sustituyen a rankings, tráfico o leads. Los complementan. En GEO, el primer indicador no siempre es el clic. A veces es la presencia en la respuesta que precede al clic.
Del mapa de keywords al mapa de conversaciones
El SEO nos enseñó a competir por búsquedas. El GEO nos obliga a competir por conversaciones, que son más complejas: incluyen contexto, dudas, comparaciones, restricciones y criterios de decisión.
El Prompt Research no sustituye al keyword research. Lo amplía. Nos ayuda a entender cómo pregunta el cliente cuando ya no quiere una lista de enlaces sino una recomendación razonada, a ver si aparecemos donde se forma la short list y a detectar qué competidores están ganando presencia en IA antes de que esa pérdida se note en el pipeline.
La pregunta ya no es solo «¿qué busca nuestro cliente en Google?». Ahora es «¿qué le pregunta a una IA antes de decidir?». Porque en la nueva búsqueda no gana únicamente quien rankea. Gana quien aparece cuando la IA ayuda al cliente a elegir.
Preguntas frecuentes
¿El Prompt Research es lo mismo que el prompt engineering?
No. El prompt engineering va de escribir mejores instrucciones para sacarle partido a una IA. El Prompt Research va de descubrir qué te pregunta el mercado a la IA antes de comprar, y convertir eso en estrategia de visibilidad.
¿Sustituye al keyword research?
No, lo amplía. El keyword research sigue siendo útil; el Prompt Research añade la capa de conversación, que es donde se forma la recomendación.
¿Cómo sé qué prompts prueba mi comprador?
Empieza por el cliente real (qué problema tiene, quién decide, qué alternativas y objeciones maneja) y traduce su proceso de compra a preguntas. Luego las pruebas en cada motor y ves qué pasa.
¿Por qué medir en varios motores y no solo en ChatGPT?
Porque la visibilidad generativa es fragmentada. Puedes aparecer en Perplexity y no en ChatGPT, o salir en los prompts informativos y desaparecer en los recomendacionales. Cada motor es un escenario distinto.
¿Aparecer en la respuesta es suficiente?
No. Importa cómo apareces: con qué competidores, con qué atributos y si la IA te presenta de una forma que ayude a decidir. Por eso medimos presencia útil, no solo presencia.