25 prompts para agentes de IA de marketing con resultados útiles

Si un agente de marketing te devuelve algo vago, casi siempre es por una sola razón: la instrucción no tenía condición de parada. «Analiza nuestro SEO» no tiene meta, así que el agente te entrega un repaso general. «Dime las cinco URL que más clics perdieron en junio y la causa más probable de cada una» sí la tiene, así que te entrega una respuesta.

Todo lo que viene a continuación parte de esa idea. Estos 25 prompts están pensados para agentes con acceso real a herramientas (Search Console, GA4, datos de SERP, un rastreador), no para asistentes de chat. Cada uno define un alcance, una restricción y un formato de salida, porque son esas tres cosas las que convierten una petición en algo que el agente puede terminar y tú puedes comprobar.

Sustituye los valores entre corchetes por los tuyos. Cuando un prompt mencione un rango de fechas, sé explícito: expresiones relativas como «el mes pasado» son una de las causas más habituales de un análisis que se equivoca con total seguridad.

Qué tiene un buen prompt para un agente de marketing con IA

Cuatro componentes. Si falta cualquiera de ellos, la calidad baja de forma notable.

1. Un objetivo acotado. Algo que el agente pueda dar por terminado. «Encuentra X» funciona mejor que «investiga X».

2. El alcance. Qué propiedad, qué sección, qué rango de fechas, qué mercado. En términos absolutos, no relativos.

3. El formato de salida. Una lista ordenada de cinco elementos, una tabla con columnas concretas, un veredicto de un párrafo. Si no lo indicas, el agente elige, y casi siempre elige texto corrido.

4. La regla de evidencia. Pídele que cite el número que respalda cada afirmación y que diga «no disponible» en lugar de estimar. Esta sola línea elimina la mayor parte de los datos inventados.

Lo que en general no deberías hacer es decirle qué herramientas usar. Un agente bien construido elige sus herramientas a partir del objetivo; si le dictas la secuencia, lo conviertes en un flujo de trabajo y tiras a la basura justo aquello por lo que estás pagando. La guía de Anthropic Building Effective AI Agents traza exactamente esa línea: los flujos de trabajo siguen «rutas de código predefinidas», mientras que los agentes «dirigen de forma dinámica sus propios procesos y el uso de herramientas». Pide el resultado y deja que el agente decida el camino.

Prompts para diagnosticar una caída de tráfico

Es la categoría que más valor aporta, porque el segundo paso correcto depende de verdad de lo que haya devuelto el primero. Cuando diagnosticas una caída de tráfico, la gracia está en que no sabes de antemano si la respuesta está en las impresiones, en la posición, en el CTR o en un cambio de diseño de la SERP. Por eso el prompt debe nombrar la decisión que quieres tomar, no las comprobaciones que quieres que se ejecuten.

Una regla rige toda esta sección: usa fechas absolutas. «El tráfico cayó el mes pasado» es la causa más común de que un agente llegue a una conclusión errónea, porque su límite temporal y el tuyo difieren en una semana sin que nadie lo note, y cada comparación posterior arrastra el error.

Los clics orgánicos de [dominio] cayeron entre [rango de fechas A] y [rango de fechas B].
Identifica las 5 URL responsables de la mayor parte de la pérdida.
Para cada una, indica si la causa es pérdida de impresiones, de posición o de CTR,
da los números que respaldan ese juicio y ordena tu hipótesis principal.
Si los datos no permiten sacar una conclusión sobre alguna URL, dilo.

Compara el rendimiento en Search Console de [dominio] en [mes] de este año con
el mismo mes del año pasado. Separa las consultas de marca de las que no son de marca.
Dime cuál de los dos grupos se movió, cuánto, y si el cambio se concentra
en unas pocas URL o está repartido por todo el sitio.

La tasa de conversión de [URL de la landing page] bajó de [X] a [Y] entre
[fecha A] y [fecha B]. Comprueba si cambió la composición del tráfico:
fuente, medio, dispositivo, país y variante de la landing page.
Informa solo de las dimensiones que cambiaron más de un 10 %,
con las cifras de antes y después.

Audita [URL] y enumera todos los problemas técnicos que podrían afectar de forma plausible
a su posicionamiento, ordenados por impacto probable y no por etiqueta de gravedad.
Para cada uno, indica qué observaste, por qué importa y cómo se soluciona.
Excluye todo lo que no puedas verificar en la propia página.

[dominio] perdió visibilidad en [grupo de palabras clave]. Determina si
la competencia ganó las posiciones que perdimos o si cambió la propia SERP:
funciones nuevas, otra intención, otros tipos de resultado.
Muestra el top 10 actual y qué cambió.

Prompts para investigación de palabras clave y contenido

Encuentra oportunidades de palabras clave para [dominio] en las que podamos posicionarnos
de forma realista en dos trimestres. Compara nuestras palabras clave posicionadas con las de [competidor 1]
y [competidor 2], descarta todo lo que supere una dificultad de [N] y agrupa
el resto por intención de búsqueda. Devuelve una tabla: grupo, consultas de ejemplo,
volumen mensual combinado, dificultad media y por qué podemos ganarlo.

Mapea el query fan-out del tema [tema]: enumera las subpreguntas en las que
se descompondría un prompt detallado sobre este asunto. Para cada una, comprueba
si los 3 primeros resultados actuales la responden directamente.
Devuelve una tabla con la subpregunta, quién la responde y si hay hueco (sí/no).

Detecta la canibalización de palabras clave en [dominio]: consultas en las que más de una
de nuestras URL ha recibido impresiones en los últimos 3 meses.
Para cada una, indica las URL, el reparto de impresiones y cuál debería quedarse
con la consulta según su rendimiento actual.

Encuentra las consultas a tiro de [dominio]: posición media entre
8 y 20, con al menos [N] impresiones en los últimos 28 días.
Ordénalas por impresiones multiplicadas por la mejora de CTR que esperaríamos
al llegar a la posición 5. Muestra tus cálculos.

Prepara un brief de contenido para [consulta objetivo]. Investiga qué cubren los 5 primeros
resultados actuales, señala lo que todos omiten y estructura el brief en torno
a ese hueco. Incluye las subpreguntas que el artículo debe responder y las
fuentes que vale la pena citar. No escribas el artículo.

Prompts para analizar GA4

Aquí importan dos limitaciones. El muestreo y los umbrales de GA4 pueden cambiar sin avisar lo que estás viendo, y la Data API limita las propiedades estándar a 200.000 tokens principales por propiedad y día, y las peticiones complejas consumen más. Así que un prompt que pide seis dimensiones a lo largo de dieciocho meses es un prompt caro.

Con la propiedad de GA4 [ID], compara las sesiones y conversiones de búsqueda orgánica
de [rango de fechas A] con las de [rango de fechas B], desglosadas por página de destino.
Devuelve las 10 páginas de destino con mayor cambio absoluto en conversiones.
Marca cualquier fila en la que el número de sesiones sea tan bajo que el
cambio en la tasa de conversión pueda ser ruido.

En la propiedad de GA4 [ID], identifica qué canales de adquisición mejoraron y
cuáles empeoraron durante [rango de fechas], medidos por conversiones y no por sesiones.
Indica qué evento de conversión usaste. Si hay más de un evento de conversión
configurado, enuméralos y pregúntame cuál usar antes de seguir.

Analiza el recorrido que hacen los usuarios antes de convertir en [objetivo] en la propiedad de GA4 [ID]
durante [rango de fechas]. Identifica los dos mayores puntos de abandono en porcentaje
y da los recuentos brutos junto a los porcentajes.

En la propiedad de GA4 [ID], compara móvil y escritorio durante [rango de fechas]
en sesiones, tasa de interacción, tasa de conversión e ingresos medios.
Dime si la brecha del móvil se está ampliando o reduciendo frente al
periodo equivalente anterior.

Cruza la propiedad de GA4 [ID] con Search Console de [dominio]
durante [rango de fechas]. Encuentra las páginas que ganaron clics orgánicos pero perdieron
conversiones. Para cada una, da los clics antes y después, las conversiones antes
y después, y una hipótesis.

Prompts para Search Console

Dos límites estrictos condicionan cada prompt de esta sección: la Search Analytics API devuelve 25.000 filas por petición y conserva 16 meses de historial. Pide una comparación de dos años y un agente competente te dirá que esos datos no existen. Uno incompetente se los inventará con una estimación.

Para [dominio], enumera las consultas de los últimos 3 meses con más de
[N] impresiones y un CTR más de un 40 % por debajo del CTR medio
de su franja de posición. Devuelve consulta, posición, impresiones, CTR real,
CTR esperado y la URL que posiciona.

Identifica las páginas de [dominio] en las que Google posiciona una URL distinta de
la que queríamos para esa consulta. Compara la URL que posiciona con la
página cuyo tema principal coincide con la consulta. Enumera los desajustes.

Compara el rendimiento en Search Console de [dominio] en los últimos 4 trimestres.
Identifica los grupos de contenido en declive estructural (impresiones a la baja
durante tres o más trimestres seguidos), a diferencia de las caídas estacionales.
Muestra las cifras trimestrales de cada uno.

Para [dominio], informa del rendimiento en las superficies de IA de Google durante [rango de fechas]
usando los informes de IA generativa de Search Console. Compáralo con el rendimiento general
en la búsqueda web del mismo periodo. No uses ninguna estimación de terceros
sobre la visibilidad en IA.

Prompts de competencia y visibilidad de marca

Compara [dominio] con [competidor 1] y [competidor 2] en visibilidad
orgánica para [área temática]. Devuelve una tabla con las palabras clave compartidas en las que
nos superan, las palabras clave en las que solo posicionan ellos y las que solo posicionamos nosotros,
con el volumen y la dificultad de cada una.

Comprueba cómo se describe actualmente a [marca] cuando se hace la pregunta [pregunta objetivo]
a los principales asistentes de IA. Informa de lo que dijo cada uno, qué fuentes citó
y si nuestro propio dominio estaba entre ellas. Cita las respuestas literalmente
en lugar de resumirlas.

Analiza los últimos [N] artículos publicados por [competidor] sobre [tema].
Identifica el patrón estructural que usan: extensión habitual, forma de los encabezados,
qué citan y qué omiten sistemáticamente. No recomiendes copiarlo;
dime cuánto vale esa omisión.

Prompts para informes

Elabora el resumen mensual de rendimiento orgánico de [dominio], [mes].
Estructura: un veredicto de un párrafo; después, una tabla de clics, impresiones,
posición media y conversiones con la variación intermensual e interanual;
después, los tres movimientos más significativos con una causa para cada uno;
y por último, el foco recomendado para el mes siguiente. Cada número debe salir de los
datos conectados. Escribe «no disponible» donde no exista.

Convierte el análisis anterior en un documento listo para el cliente. Mantén todas las cifras
idénticas. Quita los nombres de herramientas internas y la jerga. Empieza por el resultado
de negocio y no por la métrica. Como máximo, una página.

Todos los lunes a las 9:00, revisa Search Console de [dominio] en busca de cualquier grupo de consultas
cuyos clics hayan caído más de un 25 % respecto a la semana anterior con al menos
[N] impresiones. Si nada supera el umbral, responde con una sola
línea que lo diga. Si algo lo supera, investiga la causa antes de informar.

Antipatrones de prompts que debes evitar

Antipatrón	Por qué falla	Solución
«Analiza nuestro SEO»	No hay condición de parada, así que hace un repaso general	Di qué quieres que encuentre
«El mes pasado»	Límite ambiguo, comparaciones erróneas sin que lo notes	Fechas absolutas
«Dame algunos insights»	Sin formato de salida, acaba en texto corrido	Especifica la tabla o la lista
«Usa la herramienta de GSC y luego la de GA4»	Convierte un agente en un flujo de trabajo	Plantea el objetivo y deja que elija el camino
«Estima si no hay datos»	Da permiso explícito para inventar	Exige «no disponible»
«Mejora nuestro posicionamiento»	Sin límites, se dispersa por todas las herramientas a coste completo	Una pregunta por ejecución
Diez preguntas en un solo prompt	Agota el presupuesto de pasos antes de terminar ninguna	Hazlas una tras otra

Cómo evitar que un agente se invente datos

Tres líneas que puedes añadir tal cual a cualquier prompt en el que los números importen:

Todas las cifras deben salir de las fuentes de datos conectadas.
Si una cifra no está disponible, escribe «no disponible»; nunca la estimes.
Indica de qué fuente sale cada cifra.

Funciona porque, normalmente, inventarse datos es la forma en que el modelo resuelve un conflicto no explícito entre «sé útil» y «sé preciso». Si dejas claro que la precisión es obligatoria, el conflicto se resuelve como debe. No es una garantía, y por eso importa la transcripción: un agente no sabe detectar de forma fiable cuándo se equivoca, y la valoración de Gartner de que la mayoría de los despliegues de IA agéntica fracasan por controles de riesgo insuficientes describe justo ese hueco.

Cuánto detalle debe tener un prompt

Mucho detalle sobre el objetivo, el alcance y la salida. Poco sobre el método. Ese equilibrio es fácil de enunciar y fácil de fallar en los dos sentidos.

Quedarse corto es algo como «revisa nuestro Search Console a ver si hay problemas». El agente no tiene meta, así que toca un poco de todo y te devuelve una lista que ya conocías. Pasarse es algo como «consulta Search Console de los últimos 28 días, luego filtra las posiciones de 8 a 20, luego crúzalo con las sesiones de GA4 y luego ordena por impresiones». Eso es un guion, y si la primera extracción revela que el problema real está en otra parte, el agente seguirá tu secuencia de todos modos y se lo perderá.

La versión que funciona está en medio: plantea la decisión que quieres tomar y el nivel de evidencia que debe cumplir, y deja que el agente elija cómo llegar. Las recomendaciones prácticas de Search Engine Land sobre cómo crear skills para agentes llegan a la misma conclusión: acota las instrucciones lo bastante como para que el resultado sea repetible, sin dictar el camino.

Una prueba práctica: si puedes predecir la secuencia exacta de herramientas que va a desencadenar tu prompt, te has pasado de detalle. Si no puedes predecir qué aspecto tendrá la respuesta, te has quedado corto.

Una cosa más que conviene saber

Ningún prompt hace que el contenido escrito por un agente tenga más opciones de aparecer en AI Overviews (los resúmenes con IA de Google) o en AI Mode. La documentación de Google afirma que «no hay requisitos adicionales para aparecer en AI Overviews o AI Mode, ni son necesarias otras optimizaciones especiales». Los prompts que circulan por ahí prometiendo resultados «optimizados para IA» te están vendiendo formato. Usa los agentes para encontrar sobre qué escribir y para comprobar si lo has cubierto: esa parte sí funciona.

Para ejecutar estos prompts con tus propios datos conectados de Search Console y GA4, echa un vistazo a Autopilot. Si quieres entender el razonamiento detrás de los consejos sobre el alcance, qué pueden y qué no pueden ejecutar los agentes autónomos explica los límites en detalle.