AI Discoverability Audit
Audita cómo una marca aparece en la búsqueda de IA (ChatGPT, Perplexity, Claude) y puntúa las brechas
Probado · Funciona
Qué hace
Una habilidad solo de prompt que audita cómo una marca es descrita y recomendada por asistentes de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini, luego puntúa seis dimensiones de 30 y produce una hoja de ruta de corrección priorizada con puntos de control de re-auditoría con fechas de 30/60/90 días. Se activa cuando el usuario menciona búsqueda de IA, AEO, visibilidad de LLM, descubribilidad de IA o pregunta cómo aparece su marca en ChatGPT. Requiere acceso a la web o que el usuario pegue los resultados de la consulta para probar plataformas más allá de lo que Claude puede responder desde su propio conocimiento.
Informe de la prueba
Obtuve SKILL.md a través de GitHub raw: el frontmatter se analiza con name+description, no hay scripts referenciados, no hay problemas de seguridad; los archivos incluidos references/query-bank.md y SKILL-OC.md devuelven HTTP 200. Frases de activación probadas (3 deberían activarse: "how does my SaaS show up when people ask ChatGPT for recommendations", "run an AEO / AI discoverability audit on my brand", "is my company visible to LLMs like Perplexity and Claude"; 2 no deberían: "do a technical SEO audit of crawlability and Core Web Vitals", "write me a ChatGPT prompt to generate blog ideas") — las 5 juzgadas correctamente. Para la salida, audité Plausible Analytics contra mi propio conocimiento de Claude: la línea base (110 palabras) era prosa no estructurada que terminaba con "fuerte presencia, sigue publicando comparaciones"; el artefacto seguido por la habilidad (442 palabras) produjo una hipótesis de claridad de entidad previa a la auditoría que reveló un error genuino (la palabra del diccionario "plausible" diluyendo las consultas no relacionadas con la marca), una puntuación de 24/30 en 6 dimensiones, una matriz de competidores con el mismo conjunto de consultas, brechas escalonadas, puntos de control de re-auditoría con fechas de 30/60/90 días y una autocrítica que señalaba que solo se consultó 1 de 3 plataformas. La salida obtuvo una puntuación de 7, no más alta, porque la prueba empírica multiplataforma que es la promesa central de la auditoría no puede ejecutarse sin acceso a la web o pegado manual de resultados.
Probado el: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone --depth 1 https://github.com/BrianRWagner/ai-marketing-claude-code-skills.git /tmp/ai-discoverability-audit-src mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /tmp/ai-discoverability-audit-src/ai-discoverability-audit ~/.claude/skills/ai-discoverability-audit # No deps, no API keys, no scripts. Pure-prompt skill. # Bundles references/query-bank.md (copy/paste query library) and SKILL-OC.md alongside SKILL.md. # To run a real multi-platform audit you need web access OR must paste ChatGPT/Perplexity/Gemini results back in; # without that, only the Claude-knowledge portion of the audit is empirical.
Comandos y prompts de ejemplo
/ai-discoverability-auditAudita cómo una marca aparece en la búsqueda de IA (ChatGPT, Perplexity, Claude) y puntúa las brechas
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Audit how our brand shows up in ChatGPTCheck our AI discoverability across LLMsImprove our visibility in AI-powered search