A medida que la inteligencia artificial (IA) sigue revolucionando los sectores, el mundo de la optimización de motores de búsqueda (SEO) se prepara para una transformación radical. Los motores de búsqueda tradicionales, como Google y Bing, han dominado durante mucho tiempo el panorama del SEO, pero la aparición de motores de búsqueda basados en IA, como ChatGPT, Perplexity y otros, podría redefinir la forma en que los usuarios encuentran información. Esta nueva oleada de plataformas de búsqueda basadas en IA requiere un nuevo enfoque de las estrategias SEO, centradas no sólo en la optimización de los contenidos para los algoritmos de búsqueda basados en keywords, sino también en las fuentes de datos subyacentes que entrenan estos modelos.
En este artículo, exploraremos cómo está evolucionando el SEO en el contexto de los motores de búsqueda de IA y esbozaremos una estrategia integral para adelantarse a este cambio.
1. Seleccionar las plataformas que realmente importan
El primer paso para prepararse para el futuro del SEO es identificar las plataformas basadas en IA que están ganando terreno en el mercado. Aunque ChatGPT y Perplexity son dos de los modelos de IA más destacados en la actualidad, otros contendientes como Bard de Google y Claude de Anthropic están surgiendo como competidores.
La elección de la plataforma dependerá en gran medida de la adopción actual y prevista por parte de los usuarios. Por ejemplo, ChatGPT está integrada en varias aplicaciones, incluido Bing de Microsoft, mientras que Perplexity se centra en ofrecer resultados de búsqueda altamente contextuales y conversacionales. Es esencial mantenerse informado sobre las tendencias que indican qué plataformas es probable que vean una adopción generalizada, ya que esto dará forma al enfoque de su estrategia de SEO.
2. Comprender el comportamiento de los usuarios en las plataformas de búsqueda con IA
Al igual que el SEO tradicional implica entender cómo los usuarios formulan sus consultas en Google o Bing, el SEO de IA exige comprender cómo interactúan los usuarios con los motores de búsqueda conversacionales. Estas plataformas destacan por interpretar el lenguaje natural, ofrecer respuestas personalizadas y mantener conversaciones contextuales.
El análisis de temas puede proporcionar información valiosa sobre los tipos de preguntas que hacen los usuarios y cómo esperan que respondan los modelos de IA. Herramientas como Search Console de Google y los registros de interacción de IA pueden proporcionar datos sobre los patrones de los usuarios, mostrando a qué contenido se les dirige, en qué hacen clic y cómo interactúan con los resultados de búsqueda.
3. Control sobre las variaciones de resultados entre plataformas
Una vez seleccionadas las plataformas, el siguiente paso es supervisar cómo responde cada motor de búsqueda de IA a consultas similares. Esto no es tan sencillo como las auditorías SEO tradicionales; los motores de IA pueden ofrecer respuestas muy diferentes en función de sus datos de entrenamiento y prioridades algorítmicas.
Por ejemplo, una consulta sobre «los mejores smartphones de 2024» puede generar listas concisas de productos en Google Bard, pero debates más matizados y orientados a la comunidad en ChatGPT. Controlar estas diferencias es fundamental para adaptar la estrategia de contenidos a cada plataforma. Las herramientas que rastrean el contenido generado por IA en varias plataformas serán fundamentales para evaluar las discrepancias.
Realizar una consulta basada en preguntas durante el proceso de consideración de compra en Perplexity y Google SGE proporciona respuestas similares a la consulta. Sin embargo, la forma en que se muestran las fuentes y el diseño de la página son diferentes. Perplexity muestra las fuentes en la parte superior del resultado, con la respuesta conversacional más larga debajo. Los vídeos relacionados y la posibilidad de buscar vídeos, imágenes y generar imágenes aparecen en el margen derecho. Google, por su parte, muestra la respuesta conversacional en la parte superior de la página, con las fuentes enlazadas directamente en el texto y las páginas relacionadas (enlaces orgánicos estándar) a la derecha.
Perplexity: «¿Necesito neumáticos de nieve con AWD?»
Google: «¿Necesito neumáticos de nieve con AWD»
ChatGPT ofrece una respuesta a la pregunta que es similar a las respuestas en Perplexity y Google, pero sin ningún dato de origen. Esto se debe a que ChatGPT no es fundamentalmente un motor de búsqueda. Mientras que Google y otros motores de búsqueda indexan y organizan los datos existentes, ChatGPT y otros modelos GenAI están diseñados para crear una respuesta basada en su comprensión de los datos.
ChatGPT: «¿Necesito neumáticos de nieve con AWD?»
4. Investigar por qué existen estas diferencias
Entender el «por qué» de las diferencias en los resultados de búsqueda de IA es un paso crucial. La variación puede deberse a varios factores, entre ellos:
- Datos de entrenamiento: Los sistemas de IA se entrenan en diferentes conjuntos de datos. Mientras que Google puede basarse en gran medida en páginas web indexadas, plataformas como ChatGPT pueden dar prioridad a conjuntos de datos abiertos, discusiones de Reddit u otras fuentes impulsadas por la comunidad. Los datos exclusivos de cada plataforma influyen en su forma de interpretar y presentar la información.
- Algoritmos y ponderación: Diferentes algoritmos pueden dar prioridad a distintos tipos de contenido: uno puede hacer hincapié en los datos recientes y objetivos, mientras que otro se inclina por las respuestas de opinión y de formato largo procedentes de foros y redes sociales.
Al investigar estos factores, puede ajustar su estrategia SEO para abordar los puntos fuertes y débiles de la fuente de datos de cada plataforma.
5. Diseño de experimentos para influir en los datos de origen
Una vez que se comprendan las fuentes de datos que impulsan los resultados de búsqueda generados por la IA, el siguiente paso es diseñar experimentos para influir en estas fuentes. El SEO tradicional a menudo gira en torno a backlinks, palabras clave y datos estructurados, pero el SEO de IA puede requerir tácticas diferentes.
Por ejemplo:
- Influencia de Reddit: Si una plataforma como ChatGPT está muy influenciada por los debates de Reddit, optimizar tu presencia en los foros se convierte en una prioridad. Participar de forma auténtica en las comunidades, impulsar los debates y compartir tu contenido en hilos relevantes podría mejorar la visibilidad de tu contenido en estas plataformas.
- Influir en los modelos de IA: Dado que algunos modelos de IA se entrenan con fuentes de datos abiertas, contribuir a repositorios o debates públicos, como publicaciones académicas o proyectos de código abierto, podría ser otra forma de influir en el resultado de las respuestas generadas por la IA.
Estos experimentos deben adaptarse a las fuentes de datos específicas de cada plataforma.
6. Seguimiento e información sobre los resultados de las pruebas
Después de poner en práctica algunas pruebas, es importante realizar un seguimiento de los resultados y medir el impacto de estas acciones. Esto puede lograrse analizando los cambios en cómo las plataformas de IA clasifican o hacen referencia al contenido a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si tu objetivo es influir en los contenidos de Reddit, haz un seguimiento de cómo se citan tus publicaciones o de la frecuencia con la que los modelos de IA recogen tus debates.
Las métricas para seguir incluyen:
- Mayor visibilidad en las respuestas generadas por IA.
- Cambios en el sentimiento o el contexto de cómo se presentan los contenidos.
- Cambios en el compromiso de los usuarios con sus contenidos optimizados para la IA
Los informes periódicos sobre estas pruebas nos ayudarán a afinar la estrategia.
7. Desarrollar una estrategia SEO centrada en la IA
El último paso consiste en consolidar los hallazgos obtenidos en una sólida estrategia SEO de IA. Esta estrategia debe centrarse en la optimización continua de las características únicas de cada plataforma. Por ejemplo, si las respuestas de ChatGPT están muy influenciadas por el discurso social, invertir en esfuerzos de creación de comunidades puede resultar más valioso que el SEO on-page tradicional. Alternativamente, si Perplexity se basa más en datos altamente estructurados, asegurar que su sitio web está bien optimizado para schema.org y contenido estructurado podría tener prioridad.
Sin embargo, como siempre, sigue siendo fundamental que no optimice para el motor de búsqueda, sino para garantizar que su contenido es valioso para los usuarios y técnicamente sólido para que se pueda encontrar. La posición declarada de Google sobre el buen contenido sigue siendo el marco correcto para aparecer en la IA en la búsqueda: es decir, proporcionar contenido que ofrezca E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).
Su estrategia SEO de IA también debe incluir:
- Un plan para adaptarse continuamente a medida que surgen y evolucionan nuevas plataformas de IA.
- Supervisión continua de las fuentes de datos para detectar nuevas oportunidades de influencia en los contenidos.
- Actualizaciones periódicas de los contenidos basadas en las tendencias de la IA y las actualizaciones de los modelos.
El futuro del SEO estará marcado por los motores de búsqueda impulsados por la IA, y las empresas deben estar preparadas para adaptarse a estos cambios. Si te centras en las plataformas que importan, comprendes el comportamiento de los usuarios y experimentas con la forma de influir en los datos de entrenamiento que hay detrás de estos sistemas de IA, podrás mantenerte a la vanguardia. La clave del éxito en el SEO de IA será la voluntad de adoptar nuevas estrategias y evolucionar continuamente a medida que estas plataformas maduren.