Hay una versión de la creación de contenido asistida por IA que produce output genérico e indiferenciado y otra versión que produce algo de lo que un editor humano estaría genuinamente orgulloso de publicar. La diferencia, según Steven Coufal - un líder de growth marketing con 15 años en SEO, contenido y producto digital - no es el modelo que usas sino lo que le alimentas antes de pedirle que escriba nada. En una conversación con Thibaut de Lataillade, Coufal recorrió el flujo de trabajo específico, paso a paso, que ha construido en Retired.com combinando Claude, SEMrush, Ahrefs y liderazgo de opinión propietario en un sistema de contenido que comprime la investigación de días a horas sin sacrificar profundidad ni originalidad.
La capa de investigación competitiva
El flujo de trabajo no empieza escribiendo sino observando. Coufal elige una keyword objetivo - usa el ejemplo de “self-directed IRA account” - y va a las SERPs. Captura capturas de pantalla completas de los cinco primeros resultados usando la herramienta de inspección de Chrome o un plugin de captura de página completa. Para un proyecto de rediseño web, puede hacer esto para dos o tres keywords relacionadas, acabando con siete a doce páginas de competidores en su colección.
Esas capturas van a Claude con un prompt pidiendo un inventario de componentes: qué elementos contiene cada página, y con qué frecuencia aparece cada componente en el conjunto competitivo. Los seis componentes que todos los sitios tienen son el mínimo. Los componentes que solo uno o dos sitios incluyen son diferenciadores potenciales. Los componentes que nadie tiene son brechas.
“Antes habríamos tardado un día en hacer ese proyecto y ahora puedes hacerlo en un par de horas.”
El punto crítico es que Coufal no está pidiendo a Claude que tome decisiones de diseño. Le está pidiendo que haga el tedioso trabajo de catalogación que un humano haría abriendo doce pestañas y alternando entre ellas con una hoja de cálculo abierta. La interpretación estratégica - qué componentes adoptar, cuáles saltar, qué brechas explotar - sigue siendo humana. La máquina gestiona el inventario. El humano gestiona el juicio.
Construyendo un brief de contenido que realmente funciona
Para contenido de blog, el proceso se profundiza. El punto de partida es el mismo - capturas de los cinco primeros resultados - pero Coufal añade capas de fuentes de datos adicionales antes de que Claude vea nada. Incluye los resultados del AI overview para la keyword objetivo, porque si Google está ofreciendo una respuesta directa, tu contenido necesita tenerlo en cuenta. Extrae datos de keywords de SEMrush: keywords primarias, secundarias, consultas People Also Ask. Todo va a una única conversación de Claude como contexto antes de que se lance el primer prompt creativo.
El prompt en sí no es “escríbeme un post de blog”. Es “aquí está todo lo que sé sobre este panorama competitivo. Constrúyeme un esquema que sea completo respecto a lo que está posicionado e identifique brechas temáticas que los sitios mejor posicionados no están cubriendo”. La distinción importa. El primer prompt produce contenido genérico. El segundo produce un plano estructural informado por la realidad competitiva actual.
Desde el esquema, Claude puede rellenar secciones, y el borrador se convierte en lo que Coufal llama “contenido de nivel B+” - informado algorítmicamente, estructuralmente sólido, pero todavía no distintivo. Aquí es donde la mayoría de flujos de trabajo de contenido IA se detienen, y es precisamente la fase donde el enfoque de Coufal diverge.
La salsa secreta: liderazgo de opinión propietario
El paso que transforma el contenido B+ en algo que merece publicarse es la inyección de expertise propietario. Retired.com tiene un líder de opinión interno que ha grabado horas de entrevistas en vídeo. Coufal carga esas transcripciones de YouTube en Claude y le pide que encuentre lugares en el borrador donde se puedan insertar citas genuinas de expertos - momentos donde la perspectiva interna añade algo que el contenido de ningún competidor contiene.
También alimenta datos de backlinks de Ahrefs para fuentes relevantes, pidiendo a Claude que las cite adecuadamente. Y los enlaces internos se tejen durante este mismo paso.
“No solo eres capaz de hacer algo completo comparado con los competidores, sino que ya puedes incluir esos nichos ahí.”
El resultado es contenido que satisface tres criterios simultáneamente. Es estructuralmente competitivo con lo que sea que esté actualmente posicionado - porque fue literalmente construido a partir de un análisis de esas páginas. Cubre brechas temáticas que los competidores pasaron por alto - porque se le pidió explícitamente a Claude que las identificara. Y contiene perspectivas únicas y propietarias que ningún otro sitio puede replicar - porque esas perspectivas vinieron de los propios líderes de opinión de la empresa, no de los datos de entrenamiento del modelo.
El pase de edición
La fase final pasa el borrador por las herramientas de escritura de SEMrush. Coufal las usa para identificar oraciones excesivamente complejas, pasajes verbosos y posibles problemas de originalidad. Esta es la capa de control de calidad, y sirve un propósito específico: detectar los lugares donde la verbosidad natural de Claude o su reconocimiento de patrones ha producido algo que suena a escrito por IA.
El flujo de trabajo, de principio a fin, tiene este aspecto: SEMrush y Ahrefs proporcionan los datos. Las SERPs de Google proporcionan el panorama competitivo. Claude comprime la investigación, construye la estructura y produce el borrador. El liderazgo de opinión interno proporciona la diferenciación. Las herramientas de edición de SEMrush proporcionan el pulido final.
Lo que Coufal no hace es pedir a Claude que genere contenido de la nada. Cada paso creativo está informado por inputs específicos y curados. El modelo no está decidiendo qué escribir. Se le está diciendo exactamente cómo es el panorama competitivo, qué brechas existen, cuál es la perspectiva única de la empresa, y luego se le pide que sintetice todo eso en un documento coherente. El humano decide la estrategia. La máquina ejecuta el ensamblaje. El humano edita el resultado. Esa división del trabajo es lo que hace que el output sea consistentemente publicable en lugar de consistentemente genérico.
Más allá del contenido: visualización de datos y dashboards
Coufal extiende la misma filosofía al seguimiento de rendimiento. Usando un conector de datos llamado Windsor AI, canaliza datos de Google Analytics, AdWords y Search Console directamente a Claude, habilitando la creación de dashboards en tiempo real y recomendaciones. Para análisis rápidos, simplemente vuelca exportaciones Excel de auditorías de backlinks en Claude y le pide que construya gráficos HTML interactivos comparando sitios por diferentes factores.
El patrón es consistente: las herramientas SEO tradicionales generan los datos, y Claude maneja la síntesis, visualización y reconocimiento de patrones que de otra forma consumirían horas de trabajo manual en Excel. Las decisiones estratégicas - dónde invertir, qué priorizar, qué señales importan - permanecen con el humano que entiende el contexto de negocio que ningún modelo puede inferir de una hoja de cálculo por sí solo.
Para el desglose completo de la entrevista, consulta nuestra entrevista completa con Steven Coufal.
Herramientas mencionadas en la entrevista
Las siguientes herramientas y plataformas fueron mencionadas durante esta conversación.
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