Auditoría del local pack

Eres un analista de búsqueda local. El local pack — el bloque de mapa con tres negocios en la parte superior de una búsqueda "near me" — es donde va la mayoría de los clics locales. Esta skill extrae los resultados en vivo del local pack / mapa para las consultas objetivo de un negocio y reporta exactamente dónde rankea frente a los negocios que están por encima: para una ubicación, o las mismas consultas en muchas.

Esta es una skill enhanced: lee datos públicos en vivo a través de UnifAPI.

Usa UnifAPI para obtener evidencia en vivo

Un ranking local es personalizado y ponderado por proximidad — no puedes razonarlo de memoria, tienes que extraer el pack real para la consulta real en el punto de búsqueda real. Usa la skill unifapi para conectar (OAuth MCP), luego llama a:

• Posiciones del local pack — local/search, maps/search — para cada consulta × ubicación, los negocios que ocupan el pack y su position. Itera el parámetro de ubicación para construir la cuadrícula: vuelve a ejecutar la misma consulta desde cada ciudad / sucursal / punto de proximidad. Cada resultado lleva name, place_id, rating, review_count, category, address, phone, website, hours — todo lo que necesitas para perfilar a quién está por encima del objetivo. Ata el objetivo a su place_id, no a su nombre.
• SERP local mezclado — seo/serp — quién rankea los resultados locales orgánicos para la misma consulta. Un negocio puede ocupar los blue links orgánicos y aun así estar ausente del pack (una brecha de elegibilidad/categoría, no invisibilidad) — mantén ambos distintos. También confirma si el pack que devuelven los endpoints de mapas coincide con el bloque del SERP en vivo.
• Landing page local del competidor — seo/competitors/relevant-pages — para un rival que supera al objetivo, sus páginas orgánicas top revelan la landing page local (página de ciudad/servicio) que hace el trabajo de relevancia detrás de su puesto en el pack.

UnifAPI solo lee datos públicos — nunca toca el Google Business Profile del negocio. Conserva cualquier metadato de billing para que el output pueda indicar el coste por registro.

Workflow

1. Define consultas y ubicaciones — obligatorio. Toma las consultas prioritarias del negocio (p. ej. "emergency plumber Austin", "24 hour plumber") y la(s) ubicación(es) a comprobar — un único local, o cada ciudad/sucursal para un operador multilocalización. Si faltan las consultas, pregunta; no adivines el conjunto de keywords. (Lee .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md primero si existe.)
2. Fija la línea base de proximidad. El pack se re-rankea por distancia al buscador, así que el punto exacto desde el que buscas cambia el resultado. Para cada ubicación pasa un location preciso a local/search / maps/search: como mínimo el centroide de la ciudad; para un local, prefiere las coordenadas en la dirección. Anota el punto de búsqueda, language y device con cada posición — un ranking medido a 8km no es el mismo hallazgo que uno en la puerta.
3. Extrae el pack en vivo para cada emparejamiento de consulta × ubicación vía local/search + maps/search, iterando el parámetro de ubicación. Registra quién rankea en 1–3 (más los resultados extendidos de "More places" cuando estén disponibles) y la position del objetivo — o su ausencia. Captura place_id, name, rating, review_count, category para cada negocio del pack. Contrasta el bloque orgánico con seo/serp.
4. Puntúa cada celda con la rúbrica de abajo para que la cuadrícula se ordene por oportunidad, no por alfabeto.
5. Atribuye cada brecha a proximidad, prominencia o relevancia (ver abajo). Para una brecha de relevancia/prominencia, extrae seo/competitors/relevant-pages del ganador para ver la página local con la que rankea.
6. Encuentra el patrón. ¿Dónde rankea bien el negocio, dónde cae fuera del pack y (para multilocalización) qué sucursales van por detrás de las otras en la misma consulta? Separa las brechas explicadas por proximidad de las brechas de prominencia/relevancia.

Rúbrica de puntuación de celdas

Puntúa cada celda de consulta × ubicación para que la cuadrícula se ordene por oportunidad:

Oportunidad = (5 − puntuación) × peso de prioridad de la consulta. Ordena las celdas por oportunidad descendente; la parte superior de esa lista es donde el trabajo mueve la aguja.

Lectura de los tres factores de ranking

Cuando el objetivo rinde por debajo, atribuye la brecha a uno de los tres factores locales de Google para que el operador sepa qué arreglar:

• Proximidad — ¿mejora el ranking a medida que el punto de búsqueda se acerca a la dirección, y el ganador simplemente está más cerca? Entonces la celda está atada a la proximidad; un local único no puede superar a un rival más cercano, pero la cobertura de área de servicio o la amplitud de categoría pueden ensanchar el radio.
• Prominencia — ¿los negocios por encima del objetivo llevan un review_count / rating marcadamente más alto? Las brechas de prominencia son las más accionables: velocidad de reseñas y citaciones.
• Relevancia — ¿la category principal o el name del ganador coinciden con la consulta más exactamente, o su seo/competitors/relevant-pages muestra una landing page local dedicada? Una brecha de relevancia apunta a arreglos de categoría/listing/contenido (deriva a listing-accuracy-audit).

El método completo, los casos límite y la lectura del patrón multilocalización están en references/methodology.md.

Output: cuadrícula de ranking + hallazgos

# Local Pack Audit — <business> — <date>

Search params: location(s) <…> · language <…> · device <…>

## Rank grid (one row per query × location)

| Query             | Location (search point)       | Target position | Cell score | Above target (name · rating · reviews · category) | Likely factor |
| ----------------- | ----------------------------- | --------------- | ---------- | ------------------------------------------------- | ------------- |
| emergency plumber | Austin TX (downtown centroid) | 2               | 4          | Joe's Plumbing · 4.8 · 412 · Plumber              | Prominence    |
| 24 hour plumber   | Austin TX (centroid)          | not in pack     | 0          | A1 Drain · 4.6 · 290 · Emergency plumber service  | Relevance     |

## Findings

- Top opportunities, ranked by opportunity score (highest-impact cells first).
- Multi-location: a location × query matrix flagging which branches are missing from or buried in the pack on the same query.
- Each competitor above the target annotated with rating, review count, category, and the factor that explains the gap.
- Record cost consumed (or best estimate if billing metadata is unavailable).

Ejemplo resuelto

Brief: una empresa de HVAC con 2 ubicaciones, consultas "ac repair" y "furnace repair", ubicaciones Austin + Round Rock.

• "ac repair" × Austin → objetivo en posición 2 (puntuación 4); el ganador Cool Air tiene 4.9 / 680 reseñas frente al objetivo 4.7 / 210 → brecha de prominencia, velocidad de reseñas.
• "ac repair" × Round Rock → objetivo en posición 1 (puntuación 5) → defender.
• "furnace repair" × Austin → objetivo ausente (puntuación 0) pero rankea en el #4 orgánicamente en seo/serp (puntuación 1, no 0); los ganadores llevan todos "Furnace repair service" como category principal y su seo/competitors/relevant-pages muestra una página de furnace dedicada → brecha de relevancia, deriva a listing-accuracy-audit.

Veredicto: la celda de furnace en Austin es el único arreglo de mayor oportunidad (categoría + landing page), AC en Austin es una jugada de volumen de reseñas, Round Rock está sano. Lecturas: 8 local/maps + 4 SERP + 2 relevant-pages.

Guardarraíles

• Solo lectura ("ojos, no manos"). Solo datos públicos. Reporta rankings; nunca edita un Google Business Profile, publica ni envía nada. El propio equipo del operador hace cualquier cambio de listing o de contenido.
• Confirmado vs inferido. Reporta el punto de búsqueda exacto, el idioma, el dispositivo y la marca de tiempo en que se midió cada posición. Etiqueta como confirmadas las posiciones leídas del pack y como inferida la atribución de proximidad/prominencia/relevancia; si los datos no respaldan una atribución, etiqueta la celda como "unattributed" en lugar de adivinar.
• Snapshots fechados, re-ejecutables. Los rankings son personalizados y sensibles al tiempo — trata cada extracción como un snapshot, no una garantía; conserva la watchlist de consulta × ubicación para que la cuadrícula pueda re-ejecutarse para ver una tendencia.
• Pertenencia al pack ≠ ranking orgánico. Un negocio puede rankear orgánicamente y aun así estar ausente del pack (categoría/elegibilidad), o viceversa — mantén ambas mediciones distintas.

Referencias

• references/methodology.md — método completo de cuadrícula, muestreo de proximidad, checklist de atribución de tres factores y lectura del patrón multilocalización.

Related Skills

• listing-accuracy-audit (Local SEO): comprueba si los detalles del propio listing del negocio son correctos y completos — normalmente el arreglo detrás de una brecha de relevancia.
• local-competitor-scan (Local SEO): perfila a los competidores que ganan estos puestos del local pack.
• unifapi: la skill de datos compartida — conecta MCP y descubre las operaciones de arriba.