Scrunch vs. Profundo: La opinión de los usuarios

Introducción

No me gusta la idea de las páginas de competencia.

Ya sabes, del tipo en el que:

• Tu marca se posiciona como la clara ganadora.

• Las características seleccionadas para las tablas comparativas se eligen cuidadosamente a su favor.

• Todas las casillas de su lado son verdes; las de ellos, no tanto.

Estas comparativas competitivas están plagadas de sesgos. El dominio en el que están alojadas, la empresa parala que trabaja el autor (¡mejor compruébalo!) o el pie de página de la presentación le dicen al lector todo lo que necesita saber.

Además, aunque sean precisas, quedan obsoletas en el momento en que se publican.

Sí, los competidores también pueden lanzar funciones. Cuando lo hacen, y tu producto no lo refleja, los compradores se dan cuenta, y ahí es cuando se erosiona la confianza.

La búsqueda con IA es un espacio muy concurrido. Multiplica docenas de funciones por docenas de competidores y tendrás mucho que controlar (aunque la IA haga parte del trabajo). No solo eso, sino que me resulta bastante difícil evaluar con precisión la calidad de una función sin utilizarla realmente.

No es precisamente así como quiero pasar mi tiempo.

Así que, en lugar de crear otra página de comparación de productos sesgada y que pronto quedará obsoleta, estoy probando un enfoque diferente (y, con suerte, más duradero).

Sin tablas. Sin marcas verdes. Sin carrera armamentística de características.

Solo los temas que escuchamos cuando nuestros clientes y el mercado en general comparan Scrunch con Profound.

Estos son los patrones (y las pruebas) 👇

¿Por qué elegir Scrunch en lugar de Profound? Lo que dicen los usuarios:

Scrunch ofrece un tiempo de amortización más rápido

Aunque aún no hemos perfeccionado nuestra experiencia de incorporación, hemos intentado que sea lo más rápida, intuitiva y accesible posible.

Para que la monitorización de búsquedas con IA sea útil, es necesario proporcionar mucho contexto durante la configuración: selección de la competencia, contexto de la persona, agrupaciones de temas, enfoque regional, etc.

Hemos eliminado el análisis paralizante de la configuración.

Todo lo que se necesita para configurar un espacio de trabajo es una URL. A partir de ahí, obtendremos los detalles de su marca, los perfiles ideales, los competidores y los temas a seguir.

Siempre me sorprende lo precisos que son los resultados obtenidos. Y, cuando no lo son (por ejemplo, se ha omitido un competidor o un perfil no es el adecuado), es muy fácil añadir o editar los detalles sobre la marcha.

Luego está la selección de indicaciones: ¿Qué indicaciones debo seguir? ¿Con cuántas debo empezar?

Las indicaciones son una pieza esencial en cualquier estrategia de búsqueda con IA. Sin ellas, un producto de búsqueda con IA como Scrunch es prácticamente inútil.

Por eso hemos simplificado al máximo la adición de indicaciones para realizar el seguimiento: basta con hacer clic en un botón para generar indicaciones.

Una vez más, a menudo me sorprende lo sólida que es la selección de indicaciones cuando se genera con IA. Y, de nuevo, si no es así, se puede personalizar el cambio de una indicación o la selección de los modelos que se van a rastrear.

Además de generar indicaciones con IA, también hay opciones para convertir palabras clave, añadir indicaciones personalizadas de forma masiva e importarlas a través de CSV (para usuarios más avanzados).

Lari Numminen, dos veces director de marketing de SaaS, llevó a cabo una exhaustiva revisión de las herramientas de visibilidad de IA, en la que Scrunch empató en el primer puesto (el empate fue con Writesonic, no con Profound).

En su análisis más profundo de Scrunch, destacó lo siguiente:

«Las principales ventajas incluyen una rápida incorporación con configuración guiada para indicaciones, competidores y configuración de la marca, navegación intuitiva con paneles claros para realizar un seguimiento de la presencia de la marca en las plataformas de IA».

Control granular y autónomo sobre temas, perfiles y etiquetas

Aunque tanto Scrunch como Profound ofrecen seguimiento en dimensiones contextuales como temas, perfiles y etiquetas, nos inclinamos en direcciones diferentes en lo que respecta a la usabilidad, con:

Scrunch se inclina por un mayor control: los usuarios definen la estructura, la segmentación y el contexto (por ejemplo, añaden indicaciones personalizadas para una próxima campaña y las etiquetan con un nombre a medida).

Profound se inclina más hacia la automatización: agrupación automática de temas, plantillas y análisis del rendimiento.

Con Scrunch, usted es el dueño de la taxonomía.

Al incorporarte, te damos una ventaja inicial con cierta automatización. Pero después de eso, tienes el control total sobre los temas, etiquetas, competidores, perfiles, modelos, etapas del embudo y regiones en los que centrarte.

A partir de ahí, puede utilizar cualquiera de esas dimensiones como filtros en las indicaciones (y la posición de las indicaciones), las citas y el sentimiento.

En una de las primeras reseñas de Scrunch en Rankability, los usuarios señalaron que preferían Scrunch porque:

El filtrado profundo y las indicaciones de persona permiten a los equipos segmentar rápidamente los datos por segmento de clientes, campaña o mercado geográfico.

La capacidad de controlar y gestionar varias dimensiones personalizadas (como el etiquetado personalizado de indicaciones o la agrupación de temas) es especialmente útil a escala empresarial. Las múltiples líneas de productos, propiedades web, regiones operativas, etc., son algo habitual en las empresas.

Sin un control total sobre cómo se organizan las indicaciones (por ejemplo, por etiqueta, por tema, por persona, por etapa del embudo), el crecimiento del alcance de la marca en las plataformas de IA se vuelve insostenible a gran escala.

Capacidad de profundización

Otra diferencia que hemos observado (y que no suele aparecer en las tablas comparativas de características) es nuestra capacidad de profundización. Es decir, lo que se ve después de hacer clic en los detalles de una sugerencia o una cita.

Lo que se muestra es un nivel más detallado que el de otros productos del mercado. No nos limitamos a decir «estás en alza» o «estás en descenso». Con Scrunch, puedes hacer clic en los detalles y pasar del tema de la sugerencia → sugerencia específica → sugerencia por modelo → tendencias de rendimiento diario a medida que sigues haciendo clic.

Creemos que este usuario de Reddit lo expresa muy bien:

«Profound parece bueno sobre el papel, pero una vez que lo analizamos en profundidad, no nos convenció que pudiera realmente hacer lo que prometía la presentación. Las conclusiones parecían muy generales, casi como un informe generado por IA sobre lo que debería importar, no sobre lo que realmente estaba sucediendo en los resultados. Es difícil actuar basándose en eso».

«Scrunch, por otro lado, nos proporcionó una transparencia real a nivel de fuente. Podíamos ver literalmente de qué contenidos concretos extraían información los LLM, ya fueran los sitios web de nuestros clientes, listados de terceros o incluso de la competencia. Eso dejó muy claro qué había que optimizar, y vimos mejoras en la visibilidad de la IA en cuestión de semanas, no de trimestres».

En la misma línea, volvemos a la reseña de Scrunch de Lari Numminen, que destaca el «excelente filtrado» y la capacidad de profundizar por tema, persona, etapa, modelo y etiquetas personalizadas como puntos fuertes de Scrunch.

Igualmente importante, señala que nuestra interfaz de usuario facilita ver dónde faltan citas o dónde aparecen los competidores para una máxima capacidad de acción.

El panorama general: dónde divergen Scrunch y Profound

Sinceramente, al igual que una tabla comparativa de características, las diferencias entre Scrunch y Profound mencionadas anteriormente están sujetas a cambios.

Ambos estamos creciendo rápidamente. Ambos lanzamos funciones rápidamente. Ambos tenemos una base de clientes ávida. Y, en muchos sentidos, la preferencia está en el ojo del espectador.

Pero... hay un área importante en la que Scrunch y Profound divergirán: la visión y la estrategia del producto.

El tráfico de su sitio web está desapareciendo (y no es algo malo)

No puedo hablar por Profound, pero nuestra visión en Scrunch (y nuestra predicción sobre la dirección del mercado) es que el tráfico web de IA superará al tráfico humano. No solo eso, sino que el tráfico de los agentes tendrá un gran valor, ya que funciona en nombre de un humano que lo solicita.

En otras palabras, los agentes de IA que rastrean y recuperan datos de nuestros sitios se convertirán en las nuevas visitas de alto valor para las que optimizamos nuestros sitios.

Hoy en día, nuestros sitios web no están optimizados para el tráfico de agentes. Están llenos de javascript, imágenes, vídeos, animaciones... algo bueno para los humanos, pero no para la IA.

Y esa es precisamente la razón por la que creamos AXP (Agent Experience Platform): identificar las visitas de IA y ofrecer una versión paralela de su sitio optimizada para el tráfico de agentes, todo ello mientras se mantiene la experiencia de usuario humana optimizada para, bueno, los humanos.

A medida que la IA se convierte cada vez más en un elemento habitual de su tráfico web, Scrunch le permite controlar cómo los agentes consumen su contenido. De este modo, cuando devuelven una respuesta a su cliente, esta es precisa, contextual y completa.

La otra apuesta: flujos de trabajo y generación de contenido

Profound (y otros competidores del mercado) parecen estar apostando por los flujos de trabajo de IA para generar contenido.

La premisa es sencilla: identificar las lagunas de contenido en las búsquedas y generar contenido para llenarlas.

Aunque esto puede funcionar a corto plazo, no lo consideramos un enfoque ganador a largo plazo debido a lo que se conoce como colapso del modelo.

Piense en el colapso del modelo como una serpiente que se muerde la cola: cuando se exponen a sus propios resultados, los estudios demuestran que los modelos se degradan en diversidad, precisión y coherencia.

Los LLM son muy conscientes del colapso del modelo. Y, dado que su modelo de negocio depende de que este no se infiltre en su modelo, no creemos que vayan a dar autoridad al contenido generado por IA a largo plazo.

A menos que sea editado en gran medida por un humano o utilice entradas personalizadas (por ejemplo, utilizando una API de los datos de su producto).

En otras palabras, los LLM no recompensarán el contenido de mala calidad.

No te fíes de nuestra palabra

Esta publicación es parcial, solo hay que ver quién es su autor.

¿Qué producto es el mejor para usted? Solo hay una forma de averiguarlo.

Ponga a prueba Scrunch. Ponga a prueba Profound. Ponga a prueba otros.

Y cuando lo haga, asegúrese de verificar que la solución de búsqueda con IA que elija pueda hacer estas cuatro cosas:

1️⃣ Crear una marca sobre la marcha: proporcione una marca (la suya, la de un competidor, una marca que le guste) y asegúrese de que la configuración de las indicaciones se pueda realizar en una demostración de 10 minutos.

2️⃣ Crear y supervisar indicaciones personalizadas: muchos proveedores eligen las indicaciones y categorías por usted. Si necesita flexibilidad para crear y supervisar sus propias indicaciones personalizadas (la mayoría lo necesita), asegúrese de que se pueda hacer de forma autónoma.

3️⃣ Configuración y extensibilidad de los datos: es probable que necesite configurar, profundizar y generar informes sobre los datos de la forma que necesite (por ejemplo, encontrar las citas más importantes en Norteamérica para las indicaciones de la parte inferior del embudo). No solo eso, compruebe también que puede exportar y compartir informes. Y si necesita datos a través de la API, asegúrese de preguntar también por ello.

4️⃣ Requisitos empresariales: si tiene requisitos de tipo empresarial (SOC2 Tipo II, control de acceso basado en roles (RBAC), extensibilidad de API, gestión multimarca, escala de indicaciones para realizar un seguimiento), asegúrese de preguntar y verificarlos por adelantado.

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