Somos un pequeño equipo de investigación vinculado a una API de datos de backlinks. Nuestro trabajo aquí es probar afirmaciones sobre la búsqueda con IA frente a los números de enlaces, y decir cuándo los números están en silencio.
Equipo de investigación de AlgoLink ·
Lo que somos
AlgoLink es el lado orientado a la investigación de una API de backlinks. El mismo producto está detrás: un servicio REST con respuestas JSON, nuestro propio crawler y nuestro propio índice de enlaces de 181,132,097 dominios.
Los artículos los escribe el equipo de investigación de AlgoLink. No usamos personas inventadas y no publicamos historias de clientes, porque no tenemos ninguna de las cuales podamos respaldarnos.
¿Por qué este ángulo? Las personas que preguntan cómo la IA elige las fuentes suelen buscar evidencia, y los datos de enlaces son un tipo de evidencia que poseemos.
Nuestro enfoque es la investigación de búsqueda con IA para personas que necesitan explicar resultados a un cliente o a un jefe. La evidencia clara viaja mejor que el hype en esas reuniones.
Las correcciones son bienvenidas y las registramos. Si una fecha, número o afirmación en este sitio es incorrecta, dinos qué página y qué dice la evidencia.
Cómo intentamos comportarnos
Etiquetamos las suposiciones
Cada afirmación en el sitio se presenta como declarada, observada o supuesta, e intentamos indicar cuál es.
Fechamos las cosas
Los lanzamientos, actualizaciones y nuestras propias verificaciones llevan meses, para que puedas juzgar la antigüedad.
Nombramos nuestros límites
El índice se actualiza aproximadamente cada mes. No rastreamos palabras clave ni posiciones, y para eso Ahrefs y Semrush son más completos.
Preferimos pruebas pequeñas
Un experimento barato que puedes repetir vale más que una gran afirmación que debes confiar.
Para quién se escriben las páginas
La mayoría de los lectores de investigación sobre búsqueda con IA llegan con un trabajo que hacer. El tiempo es corto. Un marketer ha sido preguntado por qué un competidor aparece en una respuesta de IA, y un líder de equipo quiere algo más sólido que una captura de pantalla. Las páginas están construidas para ese momento, cuando la pregunta es real y el tiempo para responder es corto.
Estudiantes y periodistas se acercan desde otro lado. Quieren saber qué afirmaciones sobreviven a una verificación. La confianza por sí sola no cuenta. Por eso, cada página separa lo que se declara de lo que solo se infiere.
Los desarrolladores leen de manera diferente. Imagina a alguien que construye un script pequeño que extrae números de dominios cada mes y quiere saber qué significa cada campo antes de que llegue a un panel. Para esa persona, la extracción trabajada es la parte útil, y las notas sobre la frescura de los datos importan más que cualquier cifra destacada.
Una pregunta de cliente, respondida en orden
Digamos que un cliente envía una captura de pantalla de un competidor en una respuesta de IA y pregunta qué hacer. Registra primero. Haz la misma pregunta en varias fechas y anota todos los dominios citados.
Solo después de eso, una extracción de enlaces ayuda. Compara los dominios que aparecen con los que no, y di claramente que la comparación es descriptiva. Un memorando que admite sus límites suele tener mejor aceptación que uno confiado que se desmorona en la segunda pregunta.
La primera tarde de un desarrollador con los números
Antes de escribir un bucle, lee los nombres de los campos y sus unidades. DR está escalado logarítmicamente, por lo que un punto equivale a aproximadamente un 18 % más de dominios que enlazan. Esto se mantiene en cualquier nivel, lo cual sorprende a la gente.
Luego, prueba una llamada en un dominio que conozcas bien. Verifica la respuesta contra la acción de resumen. Mira el campo _credits, para ver el costo antes de que se ejecute un lote de miles.
Cómo se prueba una afirmación aquí
01
Escribe la afirmación como una predicción
Di exactamente qué predice la afirmación. Las afirmaciones vagas como «los enlaces ayudan a las respuestas de IA» no se pueden probar hasta que alguien las convierta en una predicción sobre un conjunto de dominios nombrados.
02
Etiquétalo como declarado, observado o supuesto
Declarado significa que el proveedor lo dijo. Observado significa que personas externas lo reportan. Supuesto significa que nadie lo ha demostrado. La etiqueta está junto a la afirmación en la página, no en una nota al pie.
03
Extrae solo los números que la afirmación necesita
Selecciona los campos de enlace de los que depende la afirmación, como dominios que enlazan o el DR de un conjunto citado. Deja el resto fuera, porque una tabla amplia de números invita a una historia a posteriori.
04
Escribe lo que los números no pueden decir
Un conteo de enlaces no muestra cómo un modelo pondera las fuentes. Dilo en el mismo párrafo que el resultado, antes de que un lector tenga que preguntar.
Lo que publicamos y lo que omitimos
Cada página aquí comienza con una pregunta que la gente realmente hace sobre la búsqueda con IA: por qué una página se cita y otra no, si los enlaces aún cuentan, y cómo verificar una afirmación sin comprar una herramienta.
Escribimos la respuesta primero, luego las advertencias. Donde la respuesta honesta es que nadie lo sabe, lo decimos en las primeras líneas en lugar de rellenar con consejos que suenan plausibles.
No vendemos posiciones ni citas. No somos una agencia y no prometemos colocación en ChatGPT, Perplexity, Claude o Google AI Overviews, porque nadie externo controla eso.
Puedes buscar cualquier dominio gratis, sin clave. Las extracciones más pesadas se facturan desde $0.0001 por crédito, y una cuenta de Google otorga $100 de crédito sin tarjeta.
Si quieres empezar con un problema, la lista de experimentos y la extracción de dominios citados son las dos páginas que usan la mayoría de los lectores. Las correcciones se envían a través de la página de cuenta, y un informe que nombre la URL, la oración y la fuente ayuda más.
De dónde proviene el dato de enlaces
Nuestro propio crawler recorre la web abierta y nuestro propio índice almacena el resultado: 2,774,625,913 enlaces de dominio a dominio y aproximadamente 798.5 mil millones de backlinks en total. No revendimos la base de datos de nadie más.
El índice se reconstruye aproximadamente una vez al mes. Eso lo hace bueno para comparar sitios y rastrear cambios lentos, y malo para capturar un enlace el día en que aparece.
DR es nuestra propia puntuación de 0 a 100 basada en el conteo de dominios que enlazan, en una escala logarítmica. Se parece al DR de Ahrefs o al DA de Moz en espíritu, pero es un número diferente, así que no los mezcles en un mismo gráfico.
No ejecutamos anuncios en estas páginas, ni aceptamos colocaciones pagadas en los artículos. Si eso cambia alguna vez, la página lo indicará cerca de la parte superior.
Lo que no afirmaremos
Las líneas se difuminan fácilmente. Una página puede derivar de un hallazgo a una promesa sin que nadie se dé cuenta. Nuestra regla es detenerse en el hallazgo, incluso cuando una oración más limpia sea tentadora.
Las causas se leen a partir de correlaciones
Un dominio citado a menudo tiene muchos dominios que enlazan. Eso es una correlación en una muestra pequeña, no una causa. Decimos que el patrón existe y dejamos el mecanismo abierto.
Cuidado con la palabra porque. Si una oración en este sitio explica por qué un modelo eligió una fuente, debería señalar una fuente para esa explicación, o se marcará como una suposición.
Posiciones y promesas de citas
Nadie fuera de los proveedores puede prometer una cita en ChatGPT, Perplexity, Claude o Google AI Overviews. No vendemos esa promesa, y una página que la ofrece merece una lectura cuidadosa.
Lo mismo aplica para las posiciones. Nuestra API no rastrea palabras clave ni posiciones, así que ningún número que publiquemos describe dónde se sitúa una página en una lista de resultados.
Frescura que no tenemos
El índice se reconstruye aproximadamente una vez al mes. Un enlace añadido la semana pasada puede no aparecer aún. Ese es un límite de los datos, y se indica dondequiera que un número pueda leerse como actual.
Si necesitas rastreo diario o posiciones en vivo, las herramientas más completas son la mejor opción. Preferimos señalarte a otro lugar que dejar que una instantánea mensual pase por un feed en vivo.
Preguntas sobre este sitio
Respuestas cortas a las preguntas que un lector por primera vez suele traer a este sitio.
¿Quién escribe los artículos?
El equipo de investigación de AlgoLink escribe y verifica cada página. No hay una persona inventada detrás del nombre del autor, y el sitio no publica historias de clientes.
¿El sitio lleva anuncios o colocaciones vendidas?
Las páginas no llevan anuncios, y los artículos no se venden como colocaciones. Si eso cambia alguna vez, el cambio se indicará cerca de la parte superior de la página afectada.
¿Cómo reporto un error?
Usa la página de cuenta y nombra la URL, la oración y la fuente que la contradice. Un informe específico es más fácil de verificar que una queja general.
¿Por qué nuestros números difieren de otra herramienta?
Cada herramienta recorre la web de manera diferente y cuenta enlaces en su propio horario. Se espera una brecha entre nuestras cifras y las de otra herramienta, y no es un veredicto sobre ninguna. Compara la tendencia, no el número único.
Leyendo una página fechada
Una página fechada te dice cuándo se verificaron por última vez sus afirmaciones. Solo eso. No te dice cuándo cambió el mundo por última vez. Esas son fechas diferentes, y mezclarlas es un error de lectura común. Para el segundo tipo, consulta la línea de tiempo de lanzamientos, que ancla cada evento a un mes.
Si citas una página en un informe, copia su fecha con la cita. Meses después, esa fecha suele ser el único contexto que tiene tu lector.
La misma precaución se aplica a nuestras propias cifras. Las fechas importan aquí también. Un número como 181,132,097 dominios es tan actual como la última actualización del índice, y la página lo indica dondequiera que aparezca una cifra, para que pueda leerse en contexto. Una cifra que parece precisa puede tener un mes de antigüedad.
