1. Define el lector
Indica URL, lector y problema. Ejemplo: «Revisa título, descripción, encabezados, enlaces internos y claridad de la oferta. Señala las secciones y escribe reemplazos para los dos problemas principales».
2. Añade datos si hacen falta
Para preguntas de tráfico, conecta Search Console en Integrations y especifica propiedad y fechas. La auditoría pública puede hacerse sin conexión, pero no revela visitas o leads privados.
3. Cambia y comprueba
Revisa el texto en contexto. Para código, selecciona el repositorio GitHub conectado; para un artículo, el sitio WordPress correcto. Abre la página publicada y comprueba texto, enlaces y metadatos. Compara tráfico con el mismo criterio.
Distingue el hallazgo de la corrección
Comprueba primero qué páginas se pudieron leer. Una auditoría que falla al abrir parte del sitio no representa automáticamente todos sus contenidos. En cada hallazgo, conserva URL, evidencia y la acción propuesta.
Un enlace roto necesita comprobar si existe un reemplazo útil. Un título compartido por varias páginas necesita entender qué pregunta responde cada una. Un texto vacío en el HTML inicial puede requerir revisar la página renderizada. No resuelvas esos tres casos con la misma orden de reescritura.
Para un problema de contenido, pide el pasaje original y el reemplazo completo. Si la página promete explicar un CSV, el resultado debe incluir columnas, una fila válida, un error y la forma de comprobar el registro importado. Un informe que solo recomienda añadir ejemplos deja el trabajo pendiente.
Selecciona Generate fix cuando corresponda. Para un repositorio conectado, revisa los archivos preparados y su vista previa antes de liberar. Para WordPress, comprueba sitio y estado del artículo. El código preparado o el borrador guardado no equivalen a una página pública.
Abre después la URL afectada y repite la comprobación concreta. Guarda fecha y alcance del cambio. El análisis de tráfico requiere otra comparación consistente; un resultado técnico correcto no demuestra por sí solo más visibilidad o citas de IA.