Por dentro del motor de diagnóstico: cómo AdAstra puntúa el contenido antes de corregir nada

Antes de proponer una sola corrección, AdAstra ejecuta un diagnóstico completo. Esto es lo que analyze_content mide de verdad, en qué orden, y cómo una puntuación débil se convierte en un paso siguiente concreto.

~7 min de lectura . Análisis

Suelte un contenido en AdAstra, un borrador, una newsletter, una landing page, y lo primero que ocurre no es una sugerencia. Es un diagnóstico. Ese diagnóstico es lo que recorre este artículo: qué mide, en qué orden, y cómo una cifra débil se convierte en la herramienta exacta que hay que ejecutar a continuación.

Qué hace el motor de diagnóstico

El diagnóstico se ejecuta como una única herramienta, analyze_content, y es el primer paso obligatorio siempre que se suelta un contenido: nada más se ejecuta antes que él. Empieza por segmentar el contenido en sus piezas estructurales, título, hook, introducción, mensajes clave y call-to-action, para que las comprobaciones posteriores puntúen la parte correcta de la página y no la página entera. A partir de ahí ejecuta un conjunto fijo de temas uno detrás de otro, no en paralelo: cada tema termina, comunica su propia puntuación y sus métricas, y llega de inmediato, así que el diagnóstico se va construyendo pieza a pieza en lugar de aparecer de golpe.

Si falla el trabajo propio de un tema, por ejemplo porque la consulta de Google Ads que hay detrás del tema comercial no está disponible en ese momento, ese fallo no se lleva por delante el resto del diagnóstico. El motor captura el error, registra ese único tema con una puntuación de 0, una gravedad «mala» y una métrica que señala el fallo, y pasa al tema siguiente.

Los tres temas

Hay exactamente tres temas y siempre se ejecutan en el mismo orden: comercial, CTR y conversión, y SEO y LLM-readiness. Cada uno produce su propia puntuación de 0 a 100 más una lista de métricas individuales, y cada métrica lleva su propia calificación de gravedad. Donde una métrica es débil, lleva además una corrección: una referencia a la herramienta exacta, a veces ya configurada, que trata esa debilidad concreta. Ese es todo el sentido de ejecutar un diagnóstico: una puntuación sola le dice que algo va mal, una puntuación acompañada de una corrección le dice qué herramienta ejecutar, y con qué ajustes, para arreglarlo.

El tema comercial y las brechas de ingresos

El tema comercial parte de las afirmaciones centrales del propio contenido: extrae sus mensajes clave y los usa como palabras clave de partida, y después las consulta frente a datos reales de palabras clave de Google Ads para su país y su idioma objetivo. Las ideas de palabras clave que vuelven se reparten en dos grupos: las que coinciden con las palabras clave de partida del contenido y las que no.

Ese segundo grupo son las brechas de ingresos, el mismo concepto que se trata en el artículo sobre economía de las palabras clave: oportunidades de palabras clave que la consulta saca a la luz cerca de su tema y que sus contenidos no cubren hoy. El diagnóstico comunica directamente el número de estas brechas como métrica y, cuando hay alguna, le adjunta una corrección que apunta a generate_keyword_ideas, alimentada con esas mismas palabras clave ausentes como tema a desarrollar.

Junto al recuento de brechas, el tema comunica el CPC medio y el volumen de búsqueda mensual acumulado de las palabras clave pertinentes que ha encontrado, cada uno puntuado en su propia escala de 0 a 100 (el volumen frente a un techo de unas 10.000 búsquedas mensuales, el CPC frente a unos 2 euros como punto de referencia sólido). La puntuación global del tema comercial es la media de esas dos. Si alguna de las dos sale débil, aparece una segunda corrección que apunta a optimize_content con la optimización de volumen y CPC activada.

Esa cifra es solo ilustrativa y no afirma nada sobre ningún contenido real.

El tema de CTR y conversión

El segundo tema mira si el contenido va a recibir clics realmente y si, una vez leído, va a convertir realmente. Predice una puntuación de tasa de clics para el título y, por separado, para el hook (la línea de enganche identificada durante la segmentación), y puntúa la fuerza de conversión global del contenido. Comprueba además una cosa más simple de forma directa: si hay o no un call-to-action, tratado como un apto o no apto nítido y no como una puntuación graduada.

Cada métrica débil apunta aquí a una corrección concreta. Un CTR de título débil lleva a optimize_headline. Un hook débil, un CTA ausente o una puntuación de conversión débil llevan todos a optimize_content con la optimización de la conversión activada. La puntuación global del tema es la media del CTR del título, el CTR del hook, la puntuación de conversión y un 100 o un 0 según se haya encontrado o no un CTA.

De nuevo, solo ilustrativa, no es un resultado real.

El tema de SEO y LLM-readiness

El tercer tema son en realidad dos comprobaciones reunidas en una puntuación. La primera mitad, cuando hay una URL disponible, ejecuta la misma checklist de SEO on-page que se trata en su propio artículo y convierte la proporción de aprobados en una puntuación de 0 a 100; sin URL, esta mitad comunica un valor neutro por defecto y señala que hace falta una URL. Junto a ella, el tema comunica cuántos pares de pregunta y respuesta ha encontrado, a título puramente informativo: buena señal si hay alguno, aviso leve si no hay ninguno.

La segunda mitad comprueba la preparación para la IA directamente frente a las tres mismas categorías de GEO que se tratan en el artículo sobre llms.txt: FAQ y capacidad de respuesta, profundidad y valor como fuente, y puntos clave. Cada categoría es una lectura nítida de conforme o no conforme del propio contenido. Toda categoría que falle recibe una corrección que apunta a optimize_content, con el estilo de optimización LLM ajustado en consecuencia: FAQ Style, In-depth Analysis o Key Takeaways, según la categoría que se haya quedado corta.

La puntuación global del tema es la media de la tasa de aprobados de la checklist de SEO y de la proporción de categorías de preparación para la IA que han pasado.

Solo ilustrativa, como arriba, no es el resultado de una página real.

Puntuaciones, gravedad y correcciones en un clic

Todas las puntuaciones de los tres temas, y también la puntuación global, se leen frente a los mismos umbrales fijos: 70 o más es bueno, de 40 a 69 es un aviso, y por debajo de 40 es malo. Las métricas de presencia, como la comprobación del CTA, se saltan por completo la zona intermedia: presente es bueno, ausente es malo. La puntuación global es simplemente la media de las tres puntuaciones de tema, redondeada a un número entero, y recibe su gravedad de esos mismos umbrales. Es un resumen, no una cuarta medición: la señal de verdad vive en las puntuaciones de tema y, por debajo, en las métricas individuales.

En resumen

• analyze_content es el primer paso obligatorio para cualquier contenido que se suelte: segmenta el contenido y después ejecuta tres temas en secuencia, emitiendo cada resultado en cuanto termina.
• Los tres temas, siempre en este orden, son comercial, CTR y conversión, y SEO y LLM-readiness; cada uno devuelve su propia puntuación de 0 a 100 más métricas individuales.
• El tema comercial toma sus palabras clave de partida de los mensajes clave del propio contenido y después señala las brechas de ingresos: ideas de palabras clave que la consulta saca a la luz y que el contenido no cubre, corregidas mediante generate_keyword_ideas.
• El tema de CTR y conversión predice el CTR del título y del hook, comprueba si hay un CTA y puntúa la fuerza de conversión; las métricas débiles llevan a optimize_headline o a optimize_content.
• El tema de SEO y LLM-readiness mezcla la tasa de aprobados de la checklist de SEO on-page con el cumplimiento de las categorías de GEO de FAQ, profundidad y puntos clave; los fallos llevan a optimize_content con el estilo correspondiente.
• Todas las puntuaciones usan los mismos umbrales: 70 o más es bueno, de 40 a 69 es un aviso, por debajo de 40 es malo; un tema que falla del todo comunica una puntuación de 0.
• La puntuación global es la media simple de las tres puntuaciones de tema; el valor real está en las métricas débiles individuales, cada una ya emparejada con la herramienta exacta que la corrige.