Desde una visión general de una palabra clave hasta un tema individual con buyer persona y biblioteca de prompts. Con tres nuevas funciones, los datos de Prompt Research ya están disponibles también en la API de SISTRIX y a través del servidor MCP de SISTRIX.
Recientemente hicimos que el servidor MCP de SISTRIX pasara a usar OAuth, abriéndolo así a todos los usuarios de SISTRIX sin necesidad de una clave API. Ahora se añaden tres nuevas funciones que hacen que trabajar con la API y el servidor MCP sea aún más completo. A través del servidor MCP, un chatbot como Claude puede analizar los datos directamente por ti, por ejemplo, para una investigación de contenido completa sobre un tema. A través de la API, puedes crear tus propios informes o herramientas automatizadas.
Qué ofrece Prompt Research
En la búsqueda clásica de Google, la demanda era una magnitud fácilmente medible. Una palabra clave tiene un volumen de búsqueda mensual, sobre el cual se puede planificar contenido. En la búsqueda con IA esta magnitud ya no existe, porque los usuarios no escriben palabras clave claras, sino que formulan su situación con sus propias palabras. Una gran parte de estos prompts son únicos.
Por eso, con Prompt Research recopilamos prompts reales de usuarios de diferentes plataformas de IA y los agrupamos en temas (topics). Un topic reúne todas las preguntas formuladas de manera diferente que apuntan a la misma necesidad, independientemente de la plataforma. La base son más de 62 millones de preguntas de usuarios distribuidas en más de 1,4 millones de topics.
Cada topic tiene sus propias métricas: volumen de búsqueda, duración del diálogo, intención y etapa del customer journey. A esto se suman campos estratégicos como buyer persona y motor emocional, además de prompts reales de usuarios por plataforma.
Hasta ahora, todo esto solo podía analizarse directamente en SISTRIX. Eso es precisamente lo que cambia ahora: los datos de los topics están disponibles desde ya en la API de SISTRIX y a través del servidor MCP de SISTRIX. A través del servidor MCP puedes hacer que un chatbot como Claude realice toda la investigación por ti, incluyendo la agrupación (clustering) y el filtrado según tu propia marca. A través de la API, los datos pueden integrarse, por ejemplo, en informes internos ya existentes.
Tres nuevas funciones en la API y el MCP
La nueva sección ai.topicresearch consta de tres funciones de API que van de la visión general al detalle. Quienes trabajan directamente con la API las invocan de forma individual o en secuencia, según sea necesario. A través del servidor MCP esto deja de ser necesario: simplemente preguntas en el chat, y el chatbot llama por sí mismo a las funciones adecuadas en segundo plano. El caso de uso que aparece más abajo muestra exactamente cómo se ve esto en la práctica.
- ai.topicresearch.overview: La imagen agregada para una palabra clave. Número de topics, duración media del diálogo y distribución entre las etapas del customer journey y los grupos de intención. Esto permite aclarar de antemano si un tema es lo suficientemente amplio y si la demanda tiende a ser informativa o cercana a la compra.
- ai.topicresearch.list: Los topics individuales correspondientes a la palabra clave, cada uno con sus métricas. Tu base de trabajo para ordenar, agrupar y priorizar.
- ai.topicresearch.topic: Un único topic con todo detalle, incluyendo los campos buyer persona, motor emocional, next best action y la biblioteca de prompts por modelo de IA. Este es el paso en el que nace un content briefing. Cada topic de ai.topicresearch.list incluye para ello un topic_label, un identificador único con el que se puede recuperar precisamente ese topic en detalle, por ejemplo «French Fries Nutrition: Curly Fries, Cheese Fries & Potato Wedges».
Para tu propia automatización, la lista también se puede filtrar y paginar según intención y etapa del customer journey. Todos los parámetros y la documentación completa de la respuesta están disponibles en la documentación de la API.
Caso de uso: de la lista de topics al content briefing
A través del servidor MCP no necesitas construir tú mismo este flujo de trabajo, de eso se encarga el modelo. En el caso de uso Topic Prompt Research lo mostramos completamente desarrollado: desde la visión general de temas, pasando por la agrupación, hasta el filtrado según lo que tu propia marca realmente vende. Cómo se combinan las tres funciones se explica allí paso a paso. También se incluyen un prompt ya preparado y un análisis de ejemplo en formato Excel.
Disponible a través del servidor MCP para todas las cuentas SISTRIX
En la API de SISTRIX, ai.topicresearch está disponible para todas las cuentas con acceso a la API. A través del servidor MCP de SISTRIX, la sección puede utilizarse por todos los clientes activos de SISTRIX.
Como siempre, los comentarios son bienvenidos en support@sistrix.com.
¡Que lo disfrutéis probándolo!
