El problema con el prompting genérico.
Si le dices a ChatGPT "escríbeme un post para Instagram sobre marketing", te devolverá un post genérico que parece escrito por... ChatGPT. Plano, sin personalidad, con frases tipo "en la era digital de hoy en día" y emojis aleatorios. El típico contenido que se nota a la legua que es de IA.
El problema no es el modelo. El problema es el prompt. Los modelos actuales (GPT-5, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5) son capaces de producir copy excelente. Pero solo si les das suficiente contexto, restricciones y ejemplos.
Las 10 reglas que sí funcionan.
Estas son las reglas que usamos en Seeking Dog para cualquier prompt profesional, sea con Claude (nuestro copiloto principal), ChatGPT, Gemini o el modelo que toque.
1. Define el rol del modelo
Antes de pedir nada, dile quién es. "Eres un SEO senior con 10 años de experiencia en e-commerce de moda" no es lo mismo que dejar el rol vacío. El modelo ajusta su tono, profundidad técnica y vocabulario al rol que le marcas.
2. Da contexto del negocio o proyecto
"Trabajamos para una tienda de moda femenina en Madrid, ticket medio 80€, audiencia 28-45 años, posicionamiento premium pero accesible". Sin contexto, el modelo inventa uno y casi siempre mal.
3. Especifica el formato exacto
"Dame 5 títulos. Cada uno: 60-65 caracteres máximo. Incluye la keyword 'vestidos midi' al principio. Sin signos de exclamación". Cuanto más concreto, mejor.
4. Pon restricciones
Las restricciones son lo que separa un buen prompt de uno mediocre. "Evita estas palabras: era digital, hoy en día, en la actualidad. Evita emojis. Tono cercano pero profesional, ni demasiado coloquial ni acartonado".
5. Da 1-2 ejemplos del estilo que quieres
El few-shot learning funciona. Si quieres copy en tu tono, pega 2 ejemplos de copys anteriores que te gusten. El modelo va a imitar el estilo. Sin ejemplos, va a usar su estilo medio (genérico).
6. Pide pensamiento antes de respuesta
"Antes de escribir los títulos, analiza brevemente: qué intención tiene la keyword, qué audiencia la busca, y qué tono encajaría. Después escribe los títulos." Esto activa razonamiento del modelo y mejora la calidad final.
7. Pide variantes, no una respuesta única
"Dame 3 enfoques distintos: uno emocional, uno técnico, uno con cifras". Ver opciones contrastadas te ayuda a elegir mejor que recibir "la respuesta correcta".
8. Pide explicación del razonamiento
"Para cada título, en 1 línea, explícame por qué crees que funcionaría". Aprendes del modelo y detectas cuándo está alucinando o cuándo va con criterio.
9. Itera, no aceptes la primera respuesta
"Bien el segundo. Hazme 5 más en esa línea, pero acorta a 50 caracteres". Las mejores conversaciones tienen 4-6 turnos, no uno solo.
10. Guarda tus prompts buenos
Cuando algo funciona, guárdalo. Notion, Obsidian, Apple Notes — donde sea. Tu "playbook de prompts" es uno de tus activos más valiosos como profesional. Reutilízalo y mejóralo.
Ejemplos antes/después.
Prompt malo
Escríbeme un post para Instagram sobre SEO.
Respuesta esperada: texto genérico, sin personalidad, con emojis de cohete, hashtags genéricos #SEO #marketing #digital, longitud aleatoria, sin CTA claro.
Prompt bueno
Eres editor de contenidos de una agencia de marketing en Madrid. Audiencia: dueños de pyme entre 35-55 años, no técnicos pero interesados en digitalización. Tono: directo, sin humo, ligeramente irónico. Escribe un post de Instagram (carrusel de 5 slides) sobre por qué el SEO sigue importando en 2026 aunque haya Google AIO. Restricciones: nada de "en la era digital", nada de emojis salvo el de marca 🐾 al final. Cada slide máximo 25 palabras. Hook fuerte en el slide 1. Slide final con CTA "Audítate gratis en 24h en seekingdog.com".
Respuesta esperada: contenido útil, con criterio, alineado a marca y a audiencia. Listo o casi listo para publicar tras revisión humana.
La diferencia entre un prompt de 1 frase y uno de 15 frases puede ser la diferencia entre "publicable tras 30 min de edición" y "publicable tras 30 segundos de revisión".
Errores comunes que matan el resultado.
- Pedir todo en un solo turno. Mejor descomponer: primero estructura, luego copy, luego revisión. No "hazme el SEO de mi web entera".
- No corregir. Si la primera respuesta no encaja, NO la aceptes. Itera. La mayoría de gente acepta lo primero por pereza y por eso obtiene contenido genérico.
- Confiar ciegamente en datos. Los modelos alucinan cifras, fechas y citas. Si necesitas un dato concreto, verifícalo en otra fuente.
- Olvidar el contexto. Cada conversación nueva empieza de cero. Si el modelo no sabe quién eres tú o quién es el cliente, las respuestas serán genéricas.
Técnicas avanzadas (cuando ya dominas lo básico).
- Chain-of-thought: "Piensa paso a paso antes de responder". Aumenta calidad en tareas de razonamiento.
- Multi-turn refinement: divide tareas complejas en 4-6 turnos consecutivos. Cada turno refina el anterior.
- Persona doble: "Hazlo como SEO senior y luego critícalo como cliente escéptico". Obtienes contenido + counter-argumentos.
- Negative prompting: lista exhaustiva de qué NO quieres. A veces es más útil que listar qué quieres.
Conclusión.
El prompting no es un truco — es una habilidad. La gente que saca buen partido a la IA no es la que tiene "el modelo más caro" o "los últimos plugins": es la que ha aprendido a comunicarse con el modelo con precisión, contexto y criterio.
Empieza aplicando las 10 reglas. Itera. Guarda los prompts que funcionan. En 2-3 meses tendrás un playbook propio que multiplica tu productividad en cualquier tarea creativa o analítica.