Monitorizar tu posicionamiento en IA con Claude Skills

TL;DR

• Un monitor de posicionamiento en IA (GEO/AEO) mide si ChatGPT, Perplexity, Gemini o Google AI Overviews te mencionan, con qué sentimiento y frente a qué competidores. Eso es data que ningún ranking de Google te da.
• Ese monitor sirve de poco si el dato se queda en un panel. El valor aparece cuando el agente que escribe tu contenido puede leer ese dato en el mismo turno en que lo corrige.
• El puente es un servidor MCP: conectas la herramienta de monitorización a Claude Code una vez, y a partir de ahí tus skills de SEO y GEO consultan las métricas sin exportar nada.
• El bucle práctico: el monitor detecta una brecha → una skill genera el brief y el borrador → otra skill valida E-E-A-T y citabilidad → vuelves a medir a los pocos días.

Qué es monitorizar el posicionamiento en IA

El SEO clásico mide posiciones en una página de resultados. El posicionamiento en IA mide algo distinto: si un modelo te nombra cuando responde a la pregunta de tu cliente, qué fuentes cita para hacerlo y cómo describe tu producto frente al de la competencia.

Son cuatro señales concretas:

• Presencia. En qué motores apareces y en cuáles no existes. Puedes rankear primero en Google y no salir nunca en ChatGPT.
• Cuota de modelo. Cuántas de las respuestas relevantes te mencionan a ti frente a un competidor.
• Sentimiento. Con qué adjetivos y en qué contexto te describe el modelo. "Barato pero limitado" y "la opción más completa" son la misma mención con valor opuesto.
• Citas de dominio. Qué URLs usa el modelo como fuente cuando habla de tu categoría. Ahí es donde se decide si tu contenido entra o no.

Una herramienta de monitorización GEO —Geometrics, Profound, Peec y similares— consulta a diario los modelos con tus prompts y te devuelve esas cuatro señales en series de tiempo. La skill seo-profound del pack claude-seo ya hace exactamente este patrón con Profound: "sigue en series de tiempo la tasa de citas de marca en ChatGPT, Perplexity y otros LLMs". El resto de esta guía generaliza ese patrón a cualquier monitor que exponga un MCP.

Si quieres el detalle de por qué un MCP cambia la forma de trabajar con estos datos, Geometrics lo explica en su guía sobre MCP y posicionamiento en IA.

El bucle: monitor, skill, contenido, monitor

El error habitual es tratar la monitorización como un informe mensual que alguien lee y archiva. El montaje útil es un bucle corto:

1. Medir. El monitor marca una pregunta donde no te citan, o una donde el sentimiento cae.
2. Diagnosticar. Una skill de SEO cruza esa pregunta con tu contenido actual y con lo que sí citan los modelos.
3. Producir. Otra skill genera el brief y el borrador que cubre esa brecha.
4. Validar. Una tercera revisa E-E-A-T, densidad y preparación para citas de IA antes de publicar.
5. Volver a medir. A los pocos días compruebas si la mención aparece.

Claude Code puede recorrer los cinco pasos en una sola sesión si tiene el monitor conectado como herramienta. Sin esa conexión, el paso 1 y el paso 5 los haces a mano copiando de un panel.

Paso 1: conectar el monitor por MCP

Un servidor MCP expone las métricas de la herramienta como herramientas que el agente puede llamar. La instalación es un comando:

claude mcp add --transport http geometrics <URL-del-endpoint-MCP>

La URL exacta y el método de autenticación los da el proveedor —Geometrics publica el suyo y una guía paso a paso para conectarlo a Claude, ChatGPT o Perplexity. Verifica que quedó activo con claude mcp list.

Consideraciones de la conexión, iguales que para cualquier servidor MCP en producción:

• El token va en una variable de entorno o un gestor de secretos, nunca escrito en el comando.
• Un monitor GEO es de solo lectura por naturaleza: no necesita permisos de escritura sobre nada.
• Sus definiciones de herramientas ocupan contexto desde el primer turno. Si no estás en una sesión de contenido, desconéctalo.

Paso 2: leer menciones y sentimiento

Con el MCP activo, le pides al agente el estado actual en lenguaje natural: qué preguntas de tu categoría no te mencionan, en qué motores, y con qué sentimiento sales cuando sí apareces.

Aquí trabajan dos skills:

• seo-geo —optimiza contenido para AI Overviews, ChatGPT y Perplexity; analiza señales de menciones de marca, accesibilidad para crawlers de IA y citabilidad a nivel de pasaje. Es la que interpreta los datos del monitor y los traduce a acciones sobre páginas concretas.
• seo-profound —el patrón de triangulación: cruza la tasa de citas del monitor con datos de un segundo origen para no depender de una sola fuente.

La salida útil de este paso es una lista corta: "en estas cinco preguntas el modelo cita a [competidor] y a [dominio], y a ti no; en estas dos te menciona pero como opción básica".

Paso 3: encontrar los content gaps

Una brecha de contenido en GEO no es "no tengo una página sobre X". Es "tengo una página sobre X pero el modelo cita otra porque la suya responde la pregunta en un párrafo y la mía la entierra en la sección cuatro".

• seo-cluster agrupa las preguntas sin cobertura por solapamiento real de SERP —no por parecido de texto— y te dice si necesitas una página nueva o ampliar una que ya existe.
• seo-content audita la página que ya tienes: detecta contenido pobre, problemas de E-E-A-T y falta de pasajes citables, que es justo lo que hace que un modelo prefiera otra fuente.

Paso 4: redactar y validar el contenido

seo-content-brief genera el brief: desglose de palabras por sección, puntuación de los competidores que hoy sí se citan y guía de densidad. De ahí sale el borrador.

Antes de publicar, seo-content pasa el control de calidad: E-E-A-T, legibilidad y preparación para citas de IA —¿hay una respuesta directa en las primeras líneas de cada sección?, ¿los datos están en frases que un modelo puede extraer sin contexto?—. Un buen borrador para GEO se lee distinto a uno para Google: menos introducción, más afirmaciones autónomas.

El sentimiento también se corrige aquí. Si el monitor te describía como "opción básica", el brief incluye de forma explícita las capacidades que el modelo no te estaba atribuyendo, con evidencia que las respalde.

Paso 5: cerrar el bucle y vigilar regresiones

seo-drift —monitoreo de deriva: captura líneas base, detecta cambios y sigue regresiones en el tiempo; como git para tu SEO— guarda el estado de la página el día que publicas. Si semanas después una mención desaparece, comparas contra esa línea base y ves qué cambió.

Y vuelves al monitor: las mismas preguntas del paso 2, unos días después. Si la cita aparece, el bucle funcionó. Si no, el diagnóstico del paso 3 estaba mal y se repite con más data.

Qué hace cada skill en el bucle

Todas viven en el pack claude-seo; el listado completo está en la categoría SEO y GEO del directorio.

Preguntas frecuentes

¿Necesito la herramienta de monitorización o me basta con las skills?

Las skills analizan tu contenido y el de la SERP, pero no pueden consultar a diario a ChatGPT o Perplexity con cientos de prompts y guardar el histórico. Eso lo hace el monitor. Las skills convierten ese histórico en cambios concretos. Son capas distintas del mismo trabajo.

¿Por qué conectar por MCP y no exportar un CSV?

Porque rompe el bucle. Con un CSV, el agente trabaja sobre una foto de hace días y tú haces de intermediario en cada iteración. Con el MCP, el agente pide el dato fresco en el mismo turno en que propone el cambio, y puede volver a pedirlo para verificar.

¿Funciona con cualquier herramienta GEO?

Con las que exponen un servidor MCP o una API. Geometrics y Profound ya lo hacen. Para el resto, la skill seo-geo trabaja igual a partir de datos que le pegues, solo pierdes la parte automática de los pasos 1 y 5.

¿Esto sustituye al SEO tradicional?

No. Los modelos citan páginas que están indexadas, cargan rápido y tienen schema correcto. El GEO se monta encima de un SEO técnico que funciona, no en su lugar. Si partes de cero, empieza por una auditoría completa.

Fuentes útiles

• Geometrics: cómo usar MCP para entender tu posicionamiento en IA — la guía de conexión paso a paso
• Categoría SEO y GEO del directorio — el pack claude-seo completo
• Los mejores servidores MCP para Claude Code — consideraciones de producción para cualquier MCP
• Qué son las Claude Skills — cómo se instalan y cómo cargan contexto
• Cómo crear un agente de IA gratis — montar Claude Code con skills y MCP desde cero