No respondes a una pregunta. Respondes a ocho.
Detrás de cada query comercial hay entre 8 y 12 sub-preguntas. Son las búsquedas que ChatGPT, Claude y Gemini lanzan en Google para responderla. Atlas mira cuáles cubre tu página y cuáles deja fuera.
Una query ya no es una búsqueda.
Cuando alguien le hace una pregunta comercial a ChatGPT, Claude o Gemini, el modelo no busca una vez. Descompone esa query en 8 a 12 sub-preguntas y las busca todas en Google a la vez. Después compone la respuesta con lo que encuentra. Esa descomposición es el fan-out.
Tu página puede rankear para la query original y aun así quedar fuera de la respuesta. Porque el modelo no lee tu titular: lee las respuestas a las sub-preguntas. Si tu página no las cubre, no estás en la respuesta.
Posicionas para la pregunta. Te citan por las respuestas.
Otras herramientas te dan el fan-out. Atlas te dice si lo cubres.
Las tools de fan-out te entregan una lista de sub-preguntas, y muchas, encima, se las inventan con un LLM en vez de observarlas. Atlas hace las dos cosas que importan. Cosecha el fan-out que los modelos buscan de verdad, y lo cruza contra tu página, sub-pregunta a sub-pregunta. No te deja con deberes genéricos. Te dice qué respondes, qué rozas y qué dejas fuera, con el contenido que cierra cada hueco.
| Otras tools de fan-out | Atlas |
|---|---|
| Te dan una lista de sub-preguntas. | Las cruza contra tu página: respondes, rozas o fuera. |
| Muchas las inventan con un LLM. | Captura las que los modelos buscan de verdad. |
| Sin procedencia. | Cada sub-pregunta marca su modelo y su intención. |
| Deberes genéricos. | El contenido exacto que cierra cada hueco. |
Atlas en tres pasos.
Sin formulario largo. Una URL y una query. Lo demás lo hacemos nosotros.
Estructura, headings, cobertura temática.
Pasamos la URL por el mismo extractor que usan los crawlers de IA.
Las 8 a 12 sub-preguntas reales detrás de tu query.
Le damos tu query a ChatGPT, Claude y Gemini, los dejamos buscar en Google, y capturamos lo que ejecutaron. Sumamos el People Also Ask y el autocompletado. Cada sub-pregunta marca su procedencia. Y comprobamos si de verdad buscan: hay temas que responden de memoria, sin pasar por Google.
Para cada sub-pregunta: responde, roza o queda fuera.
Un mapa visual, y para cada hueco, el contenido que lo cierra. Sin puntuaciones arbitrarias.
Un mapa de lo que tu página cubre y lo que no.
El grid te muestra, sub-pregunta a sub-pregunta, qué responde tu página y qué no, y qué fuentes lo confirman. Para cada hueco, el contenido que lo cierra. Y un diagnóstico corto que lee el patrón. Cinco recomendaciones priorizadas, no 150 genéricas. Y antes del mapa, el veredicto de grounding: si para tu tema las IAs no buscan, no hay palanca a corto plazo, y eso también hay que decirlo.
- ●Respondecomparativa entre opciones
- ○No respondediferencias operativas
- ◐Rozapara equipos pequeños
- ●Respondequé herramientas existen
- ●Respondeprecios y planes
- ◐Rozaintegraciones
- ○No respondecurva de aprendizaje
- ○No respondecómo migrar
De 8 sub-preguntas, responde 3, roza 2 y deja 3 fuera.
Una tool del stack Magnify Tools. Cada una mira una cosa.
Magnify Tools es el hub de herramientas gratuitas de Magnify. Cada tool responde a una pregunta distinta sobre tu visibilidad.
| Tool | Pregunta | Mira |
|---|---|---|
| Mirror↗ | ¿Tu marca se ve cuando los LLMs hablan de tu categoría? | Marca |
| Accent↗ | ¿Tu localización internacional tiene errores técnicos? | Técnico |
| Compass↗ | ¿Qué priorizo primero en mi roadmap SEO? | Priorización |
| Orbit↗ | ¿Quién compone realmente mi red profesional? | Red |
| Sonar↗ | ¿Qué intención real hay detrás de tu keyword? | Intención |
| Atlas | ¿Tu página responde al fan-out de tu query? | Página × query |
Sonar te dice qué cubrir. Atlas te dice si lo cubres.