Motores de búsqueda generativos impulsados ​​por IA: lo que los especialistas en marketing de marcas deben saber

Los motores de búsqueda son una de las raras herramientas en línea que atraen a prácticamente todos los grupos demográficos y están firmemente arraigados en nuestra cultura conectada digitalmente. Durante los últimos 25 años, hemos pasado de desatar su enorme potencial a un momento en el que damos por sentado que ahora todo es "compatible con Google" y "con Bing", lo que otorga a Alphabet y Microsoft un poder e influencia directos y desproporcionados. sobre el comportamiento en línea, el consumo de contenidos y la cultura.

Por lo tanto, es mejor que creas que la llegada de los motores de búsqueda generativos impulsados ​​por IA ha materializado una exageración de proporciones sin precedentes. En pocas palabras, con estos nuevos modelos de IA en la mezcla, estos no son el Google de tu abuela ni el Bing de tu bebé . Imagine un "Super Google" que aproveche algoritmos aún más sofisticados de los que ya utiliza, junto con modelos de lenguaje extenso (LLM) como GPT-3 y otros, para generar resultados altamente personalizados e hiperespecíficos, y puede ver por qué la IA generativa: Los motores de búsqueda impulsados ​​están a punto de revolucionar la forma en que los usuarios descubren, difunden y acceden a información y contenido en línea.

Como estratega de contenidos SEO, consultor y redactor publicitario, quería saber qué significa esto para los especialistas en marketing de marcas y la creación de contenidos. Si está leyendo esto, es probable que haya incursionado en ChatGPT y ya comprenda de qué es capaz la IA generativa (si no es así, lea primero los riesgos y las recompensas de la IA generativa en la creación de contenido), y ahora se pregunta qué su presencia significa para el futuro de la búsqueda.

Quizás se esté preguntando cómo la IA generativa cambiará la forma en que los motores de búsqueda entienden las consultas y cómo aparece el contenido en los resultados de búsqueda. ¿Todas las consultas serán respondidas directamente por la IA de un motor de búsqueda en la "posición cero", con resultados de contenido orgánico adicionales recomendados como materiales de apoyo? Sin mencionar los anuncios de búsqueda pagados. ¿Se volverá más feroz la competencia en marketing de motores de búsqueda (SEM) y publicidad de pago por clic (PPC), con anunciantes dispuestos a ofrecer altas primas para aparecer por encima, o incluso dentro, de las respuestas generadas por IA? Y en lugar de ofertar por palabras clave, ¿habrá un cambio a ofertar por consultas exactas o indicaciones de IA?

Este artículo tiene como objetivo explorar la relación incipiente (e innegablemente sólida) entre la poderosa pareja de la IA generativa y los motores de búsqueda, al mismo tiempo que proporciona información sobre cómo navegar los enigmas que trae su unidad, junto con las implicaciones de la influencia de la IA en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP). ). De esa manera, los especialistas en marketing de marca, los profesionales de SEO y los creadores de contenido pueden estar lo más preparados posible para adaptar sus estrategias de contenido para garantizar que sigan ganando terreno a medida que la IA generativa se entrelaza con la funcionalidad del motor de búsqueda.

Primero, hagamos una introducción rápida a las aplicaciones generativas de IA y profundicemos en lo que están haciendo los principales jugadores, con Microsoft anunciando una nueva función de chat impulsada por Ai que se lanzará pronto para Bing, el modelo de lenguaje de Google para aplicaciones de diálogo (también conocido como LaMDA) y Bard. en los titulares y otros modelos emergentes de IA que se centran en la creación de imágenes y música, para darle una idea de este panorama digital emergente y explicar cómo esta tecnología disruptiva afectará los resultados de búsqueda en el futuro.

¿Qué es la IA Generativa y cuáles son sus aplicaciones?

La IA generativa ha generado revuelo en los medios de comunicación en todas las esferas y todos tienen algo que decir.

Desde académicos de Harvard Business Review y MIT Technology Review que aportan sus dos centavos escépticos sobre el impacto a corto plazo de la IA generativa en los motores de búsqueda para financiar a personas que predicen el impacto a corto plazo de la IA generativa en los precios de las acciones, parece que todos los rincones de Internet están en llamas. con ideas, opiniones e incluso advertencias directas sobre las posibles aplicaciones e implicaciones de la IA.

Una encuesta de Morning Consult de más de 2200 adultos estadounidenses sobre las preocupaciones en torno a los motores de búsqueda impulsados ​​por IA realizada entre el 17 y el 19 de febrero de 2023 encontró que más de dos tercios están "algo" o "muy" preocupados por la IA cuando se trata de su personal. la privacidad de los datos, las potencias extranjeras usándolos en contra de los intereses nacionales, la difusión de información errónea, incluso dentro de los resultados de búsqueda generados por IA, y la creación de falsificaciones profundas, y eso es solo el comienzo.

Las personas también estaban legítimamente preocupadas por estas herramientas que conducen al sesgo y la discriminación en los SERP, la falta de transparencia sobre cómo se entrenan y desarrollan los modelos de IA y la pérdida de empleos en una serie de industrias. Y eso es todo antes de que Wired revelara el "secreto sucio" de la IA generativa del aumento de las emisiones de carbono debido a la mayor potencia informática que requieren estos motores de búsqueda con esteroides.

¿Tienes todo eso? Bien, entonces: WTF, ¿verdad?

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que utiliza el aprendizaje automático para crear contenido nuevo a partir de los datos que ha recibido, utilizando altos niveles de variedad e imprevisibilidad con solo unos pocos componentes básicos. Esta tecnología se está volviendo más popular entre los motores de búsqueda a medida que intentan mejorar sus algoritmos y ofrecer resultados de búsqueda más precisos, especialmente desde que ChatGPT irrumpió en Internet.

La tecnología funciona tomando puntos de datos existentes, como texto o imágenes, y utilizándolos para generar contenidos completamente nuevos. Por ejemplo, DALL·E de OpenAI y el nuevo y mejorado DALL·E 2 (que genera imágenes con más precisión y una resolución cuatro veces mayor) pueden representar imágenes y arte realistas basados ​​en indicaciones de texto, incluidas ideas completamente ajenas. Si alguna vez quisiste ver un aguacate como sillón en docenas de versiones, DALL·E lo tiene cubierto.

De manera similar, la IA generativa basada en texto puede tomar fragmentos de palabras o frases de un documento fuente y combinarlos en oraciones, párrafos e incluso artículos completos completamente nuevos con una mínima participación humana. Piense en ChatGPT y otras herramientas de redacción de contenido de IA que pueden responder consultas en formato de chat y aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para producir contenido corto y largo para blogs, sitios web, redes sociales y otros canales de marketing en una fracción de el tiempo que le toma al escritor promedio sin ayuda.

Las aplicaciones potenciales de esta tecnología son enormes: desde proporcionar resultados de búsqueda más relevantes en plataformas importantes como Google y Bing hasta generar artículos de noticias personalizados basados ​​en los intereses o preferencias de los usuarios. La IA generativa podría incluso utilizarse en campañas de marketing para crear anuncios personalizados adaptados específicamente a las necesidades o deseos de cada usuario sin requerir la intervención manual de los propios especialistas en marketing. Las posibilidades son infinitas (y emocionantes) cuando se trata de lo que la IA generativa podría hacer por los motores de búsqueda si se implementara correctamente en sus algoritmos.

La creación de música es otra aplicación de IA generativa que está configurada para hacer ondas (ondas de sonido, al menos). Al entrenar modelos de IA en patrones y sonidos musicales, pueden generar sus propias composiciones novedosas. De manera similar, se han desarrollado modelos de IA generativa para otras artes creativas como la poesía y las historias, que son capaces de producir obras enteras por sí mismas con una mínima participación humana, y los resultados muestran que todavía necesitaremos humanos creativos por un tiempo.

¿Cómo utilizan los motores de búsqueda la IA generativa?

microsoft bing

Microsoft ha invertido mucho en OpenAI, la empresa que desarrolla las tecnologías ChatGPT y DALL-E para poder incorporar tecnología probada de IA generativa en Bing. De hecho, la compañía ya anunció que Bing lanzará un motor de búsqueda de inteligencia artificial de vanguardia que contará con un "nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) OpenAI de próxima generación que es más poderoso que ChatGPT y está personalizado específicamente para la búsqueda". Según la compañía, es "incluso más rápido, más preciso y más capaz" que ChatGPT y GPT 3.5, con la principal diferencia de que tiene acceso a Internet casi en tiempo real, lo que le brinda información actualizada, a diferencia de OpenAI. Versión gratuita de ChatGPT.

Si bien esta importante actualización aún no se ha lanzado al público, puedes unirte a la lista de espera del nuevo Bing para poder acceder a sus nuevas y poderosas funciones de búsqueda entre el primer grupo en probarlo. Aquellos que han probado la versión beta del nuevo Bing muestran que los resultados generados por IA aparecen junto a lo que se denominarían resultados de fragmentos destacados y paneles de conocimiento en Google, dividiendo el SERP en dos columnas: el lado izquierdo muestra los resultados tradicionales y el lado derecho. También puede dividirse en una página de chat independiente similar a ChatGPT que se conecta a la web para obtener respuestas con fuentes de datos casi en tiempo real.

Microsoft espera robar parte de la participación de mercado de casi el 93% de Google en el espacio de los motores de búsqueda en todo el mundo en comparación con el 3% fraccionario de Bing al ingresar primero a la búsqueda de IA generativa, y tendremos que esperar y ver cuánto salto dan. podré conseguir.

Búsqueda de Google

Los ingenieros y ejecutivos de Google no solo están jugando con ChatGPT a medida que evoluciona este espacio incipiente, sino que también han invertido mucho en la creación de modelos de IA generativa, incluido LaMDA, lanzado en 2021 como una respuesta al GPT-3 de OpenAI. Construido sobre Transformer, la misma red neuronal utilizada por GPT-3 para el modelado del lenguaje, LaMDA incorpora el chat conversacional a sus propias iniciativas de IA.

Según Google, LaMDA recibió capacitación en diálogo y debería poder competir con ChatGPT de OpenAI en un futuro cercano. Aún así, Google duda en lanzar al público herramientas de IA generativa hasta que puedan garantizar la seguridad y la mitigación de riesgos de acuerdo con sus principios de IA, por lo que por ahora solo puede leer sobre LaMDA.

Sobre la base de LaMDA, este año Google anunció un nuevo servicio de chat conversacional impulsado por LaMDA llamado Bard como respuesta a ChatGPT de OpenAI. Según Sundar Pichai, director ejecutivo de Google y Alphabet, "Bard busca combinar la amplitud del conocimiento mundial con el poder, la inteligencia y la creatividad de nuestros grandes modelos lingüísticos. Se basa en información de la web para proporcionar respuestas novedosas y de alta calidad. [y] puede ser una salida para la creatividad y una plataforma de lanzamiento para la curiosidad".

Desafortunadamente, la compañía parece no haber verificado los hechos en su anuncio inicial de Bard, lo que provocó que su empresa matriz, Alphabet, perdiera 100 millones de dólares en capitalización de mercado en un solo día de negociación debido a una caída del 8% en el precio de las acciones. Aún así, algunas personas creen que el fiasco de Bard podría, en última instancia, ser positivo porque hará que Google duplique su tecnología para evitar errores similares en el futuro cuando lancen Bard al público.

Mientras tanto, Google está desarrollando modelos adicionales de IA generativa en el lenguaje y otras áreas, incluidas PaLM, Imagen y MusicLM, para mejorar sus propias capacidades y ofertas y hacer que la IA generativa sea más común. Aquí hay algunos detalles más sobre estas iniciativas innovadoras.

Modelos de IA más generativos de Google

Palmera

PaLM (Pathways Language Model) es otro modelo de lenguaje de IA creado por Google que se basa en el modelo Pathways de la compañía y utiliza 540 mil millones de parámetros para realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender el contexto de las palabras dentro de oraciones o frases. PaLM se puede utilizar para tareas como respuesta a preguntas, resúmenes, traducción y más, y ha sido entrenado en lógica, matemáticas, reconocimiento de patrones y otras tareas complejas.

PaLM no solo puede generar código fuerte con solo el 5% de su conjunto de datos previo al entrenamiento con código, sino que "puede distinguir causa y efecto, comprender combinaciones conceptuales en contextos apropiados e incluso adivinar la película a partir de un emoji", según Google.

Imagen

Imagen es un generador de texto a imagen con IA creado por Google Research que se publicó como un artículo de investigación poco después de que OpenAI lanzara DALL·E 2 en 2022. Si bien tanto Imagen como DALL·E 2 son modelos generativos de IA que crean imágenes a partir de texto indicaciones, las principales diferencias son que DALL·E y DALL·E 2 están disponibles para su uso en este momento, mientras que Imagen actualmente no está disponible para su uso porque, según Google, "existe el riesgo de que Imagen haya codificado estereotipos y representaciones dañinas, que guía nuestra decisión de no publicar Imagen para uso público sin más salvaguardas".

El otro factor importante a tener en cuenta es que en evaluaciones humanas, Imagen superó a otros métodos similares, incluido DALL·E 2, en alineación y fidelidad, por lo que, aunque nadie puede usarlo, puedes saber que probablemente será mejor que DALL. ·E 2 (en espera de cualquier avance de OpenAI) cuando finalmente se publique.

MúsicaLM

MusicLM es un modelo de lenguaje de IA generativo desarrollado por Google Research que es capaz de generar composiciones musicales. Utiliza una técnica llamada "generación condicional", que le permite generar música en función de parámetros específicos, como género, estilo y estado de ánimo. Según Google, "MusicLM puede condicionarse tanto al texto como a una melodía, ya que puede transformar melodías silbadas y tarareadas según el estilo descrito en una leyenda de texto".

En la página Resumen vinculada anteriormente, puede escuchar MusicLM en acción mientras genera clips de entre diez segundos y cinco minutos a partir de diferentes tipos de mensajes, incluidos archivos de audio de 30 segundos generados a partir de "Una fusión de reggaetón y música electrónica de baile, con un espacio , sonido de otro mundo. Induce la experiencia de estar perdido en el espacio, y la música estaría diseñada para evocar una sensación de asombro y asombro, al mismo tiempo que sería bailable", muestras generadas a partir de títulos, autores y descripciones de pinturas famosas (incluida La noche estrellada de Van Gogh). y The Kiss de Klimt), y fragmentos de diez segundos de sonidos de acordeón aleatorios generados para combinar con diferentes géneros, como rap, EDM y death metal. Si bien la calidad puede ser granulada en algunos casos, el resultado sigue siendo algo digno de admirar, y recomiendo encarecidamente escuchar algunas de las pistas de muestra de MusicLM.

Posibles implicaciones de la IA generativa en los resultados de búsqueda

SERP más precisas y relevantes

Es seguro asumir que la IA generativa tendrá un gran impacto en la forma en que las personas usan estos motores de búsqueda en el futuro. Esta tecnología puede ayudar a proporcionar resultados más precisos y más rápido que nunca, al tiempo que aumenta potencialmente la relevancia y la precisión en múltiples idiomas y contextos.

Google y Bing están aprovechando la IA generativa más allá del chat para optimizar sus resultados de búsqueda, introduciendo mayor perplejidad y mayor aleatoriedad con tokens mínimos en sus algoritmos. Entonces, ¿qué significa eso exactamente para los resultados de búsqueda? En pocas palabras: mayor precisión y relevancia en las SERPs.

En el contexto de la IA y el procesamiento del lenguaje natural, la perplejidad es una medida de qué tan bien un modelo de lenguaje puede predecir o comprender una secuencia de palabras. Específicamente, es una medida métrica de la incertidumbre o imprevisibilidad del modelo al predecir la siguiente palabra en una secuencia. Una puntuación de perplejidad más baja indica que el modelo es mejor para predecir la siguiente palabra, mientras que una puntuación de perplejidad más alta sugiere que el modelo es más inseguro o impredecible. Puede parecer contradictorio, pero pueden ser deseables puntuaciones de perplejidad más altas, ya que indican que un modelo está produciendo resultados más diversos y únicos. Esto puede ser útil en las SERP, donde los motores de búsqueda buscan brindar a los usuarios un conjunto diverso de resultados relevantes .

Los tokens, en el contexto de la IA y la PNL, son los componentes básicos del lenguaje. Por lo general, las palabras individuales, los tokens también pueden ser otras unidades lingüísticas, como subpalabras o caracteres. Los modelos de IA generativa que utilizan tokens pueden combinarlos de diferentes maneras para producir resultados novedosos que son similares, pero diferentes, a los datos con los que se entrenó el modelo.

Al aprovechar la IA generativa con tokens mínimos, los motores de búsqueda como Google y Bing pueden generar mayor perplejidad para incluir una variedad más amplia de coincidencias potenciales, incluido contenido más especializado y altamente específico. Además de eso, la IA generativa puede aumentar la aleatoriedad, lo que ayuda a evitar el problema de presentar a los usuarios el mismo conjunto de resultados para consultas similares. Esto significa que los resultados de un motor de búsqueda tendrán un mayor grado de diversidad y será más probable que satisfagan las diferentes necesidades e intereses de sus usuarios.

Resultados personalizados + respuestas generadas por IA para encontrar lo que necesita más rápido

La IA generativa también podría afectar a los motores de búsqueda al proporcionar respuestas directas a las consultas de los usuarios sin necesidad de hacer clic en varias páginas de resultados. Ya sabemos que el nuevo Bing contará con una pantalla dividida en sus SERP, con resultados orgánicos y pagos tradicionales, junto con su propia versión de fragmentos destacados, en el lado izquierdo, con un cuadro de respuesta generado por IA en el lado derecho, completo. con indicaciones en las que se puede hacer clic para responder consultas relacionadas e iniciar un nuevo chat de IA. (Tendremos que esperar y ver cómo evoluciona Google). Tener lo que equivaldrá a dos "posiciones ceros" con información más relevante mostrada de inmediato probablemente ayudará a las personas a encontrar información más rápido que nunca, evitando que las personas se desplacen demasiado hacia abajo en las SERP. .

También es probable que la IA generativa conduzca a una experiencia de búsqueda más personalizada, teniendo en cuenta las preferencias del usuario y los patrones de comportamiento pasados ​​al generar recomendaciones de contenido relevantes relacionadas directamente con consultas individuales. Esto significa que las personas que usan ciertos términos repetidamente o visitan ciertos sitios web con regularidad deberían ver sugerencias personalizadas cada vez que realicen búsquedas usando lenguaje o temas similares, lo que los llevará a obtener resultados más precisos con mayor rapidez y al mismo tiempo reducirá las posibilidades de perder el tiempo debido a estrategias de orientación por palabras clave demasiado amplias. empleados antes de que estos avances se afianzaran.

La publicidad de búsqueda paga se expande al contenido generado por IA

Otra forma en que la IA generativa podría cambiar el uso de los motores de búsqueda es alterando los modelos de publicidad paga dentro de las SERP (páginas de resultados de los motores de búsqueda). Actualmente, los anunciantes pagan por palabras clave para que sus anuncios aparezcan cuando esas palabras se utilizan en las búsquedas; sin embargo, con formas más avanzadas de IA generativa, este modelo puede transformarse o volverse obsoleto a medida que las coincidencias de consultas exactas se vuelven cada vez más importantes.

Los anunciantes pueden estar inclinados (o obligados) a ofertar por frases específicas o avisos de IA en lugar de solo palabras clave genéricas, lo que hace que la competencia sea mucho más dura que antes. O quizás los anunciantes tendrán la oportunidad de colocar anuncios directamente dentro de las respuestas generadas proporcionadas por el propio algoritmo.

En general, es evidente que la IA generativa tiene implicaciones significativas tanto para los consumidores como para las empresas cuando se trata de cómo usamos los motores de búsqueda ahora y en el futuro. Nos ofrece mayor comodidad, mayor precisión y mejores capacidades de personalización en todas las plataformas involucradas.

Si bien no hay respuestas definitivas al momento de la publicación sobre cómo se verá afectada la búsqueda paga, podemos asumir con seguridad que Microsoft y Alphabet adaptarán sus modelos de generación de ingresos para incluir anuncios en los resultados de búsqueda generados por IA, ya que más del 80% de Google Los ingresos de 2022 provinieron de la publicidad y Microsoft generó casi $ 12 mil millones en ingresos publicitarios en 2022, y no querrán ver caer sus números. Es tan probable que cambie la oferta de consultas como que aumenten los niveles de competencia una vez que los resultados de búsqueda generados por IA se conviertan en la norma.

Cómo los especialistas en marketing de contenido deben adaptarse a los motores de búsqueda generativos de IA

Así como no podemos decir con certeza a qué se enfrentarán los profesionales de la búsqueda paga en una Internet impulsada por motores de búsqueda generativos de IA, solo podemos especular sobre qué tendrán que cambiar exactamente los especialistas en marketing de contenido en sus procesos para garantizar que se vea su contenido. Aún así, tenemos algunas sugerencias para que los editores, productores y creativos tengan en cuenta al intentar clasificar, competir por la visibilidad de búsqueda, realizar investigaciones de palabras clave y optimizar su contenido para el futuro de la búsqueda.

Apunta a producir contenido EEAT de la más alta calidad

No, Google no te está diciendo que te llenes la cara de comida. EEAT significa Experiencia, Experiencia, Autoridad y Confianza, y según Google, estos son factores vitales para establecer en cualquier contenido que cree y publique, siendo la Confianza el factor más importante de los cuatro. Incluso con la llegada de los motores de búsqueda generativos de IA, siempre debe intentar producir contenido confiable que informe a los lectores con datos que se obtengan adecuadamente, junto con recomendaciones útiles y seguras para cualquier cosa que promueva en su sitio.

Escriba de forma más conversacional y produzca más contenido multiformato

La IA generativa lee consultas utilizando algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), que están diseñados para comprender el significado y el contexto del lenguaje y para interpretarlo de la misma manera que lo haría un ser humano. Con eso en mente, es probable que el uso de IA generativa en los motores de búsqueda afecte las palabras clave y frases que optimizan los especialistas en marketing de contenido, ya que estos algoritmos tienen el potencial de generar resultados de búsqueda más precisos y relevantes en función de la intención del usuario.

La optimización del contenido para palabras clave o frases específicas puede volverse menos importante a medida que los motores de búsqueda se vuelven más sofisticados y capaces de comprender el contexto y el significado de las consultas en lenguaje natural. En cambio, los especialistas en marketing de contenido deberán centrarse en crear contenido de alta calidad, relevante y atractivo que responda a las preguntas del usuario o brinde información valiosa de una manera que sea fácil de entender tanto para los humanos como para los algoritmos de IA. Esto puede implicar el uso de un lenguaje más natural y palabras clave de cola larga en el contenido, así como la incorporación de contenido multimedia como imágenes y videos para brindar una experiencia más completa y atractiva.

Google es propietario de YouTube, por lo que tiene sentido crear contenido de video para complementar los artículos de su blog de SEO y las páginas de destino y ayudar a mejorar sus posiciones en las clasificaciones SERP. No es probable que eso cambie pronto, así que considere implementar un plan de video estratégico en su estrategia de contenido general para maximizar la exposición y el favoritismo con los algoritmos de Google específicamente, al tiempo que proporciona una mejor experiencia de usuario.

Esté atento al panorama de la búsqueda paga

Nadie puede estar seguro de cuáles serán los costos de hacer negocios con motores de búsqueda generativos de IA desde una perspectiva de publicidad paga hasta el momento, por lo que es mejor andar con cuidado antes de invertir fuertemente en este espacio. Vea cuáles son los CPC para sus palabras clave objetivo y las indicaciones de IA una vez que Google introduzca una característica similar a cómo se espera que se vea el nuevo Bing antes de evaluar si la inversión en publicidad PPC vale la pena para su negocio. Algunas empresas acostumbradas a este estilo de mercadeo pueden no tener precio y tendrán que encontrar nuevas formas de obtener exposición en línea.

Considere cómo evolucionará la "optimización"

Además de optimizar el contenido para EEAT, multimedia y PNL mediante la inclusión de palabras clave conversacionales, palabras clave de cola larga y frases clave relacionadas semánticamente, los especialistas en marketing de contenidos tendrán que considerar nuevos factores que formarán parte del flujo de trabajo de SEO cuando la IA generativa se convierta en la columna vertebral de buscar.

Es probable que la personalización desempeñe un papel importante en el futuro de la búsqueda, por lo que comprender a su público objetivo y crear contenido personalizado para él será más vital que nunca cuando se trata de clasificación. Como diría Seth Godin, entender "¿para quién es?" es clave para crear algo que realmente resuene, y es probable que este tipo de contenido resuene tanto en los humanos como en los motores de búsqueda más que nunca.

Otra suposición fundamentada es que las métricas de participación del usuario, como la tasa de rebote, el tiempo invertido en una página y la tasa de clics, comenzarán a tener aún más peso en los algoritmos de los motores de búsqueda a medida que las empresas prueben nuevos métodos para mostrar SERP con respuestas generadas por IA y alta perplejidad que conduce a que se presenten resultados más diversos.

Motores de búsqueda de IA generativa: prepárense para el cambio

Sin duda, la IA generativa tendrá un profundo impacto en la forma en que operan los motores de búsqueda, SEO y SERP (tanto los resultados orgánicos como los pagos sentirán los efectos) en un esfuerzo por proporcionar resultados más precisos y confiables.

Si bien no podemos decir con certeza cuáles serán los cambios en SEO a medida que los motores de búsqueda con IA generativa se conviertan en la nueva normalidad, los especialistas en marketing de contenido deberían estar preparados para actualizar sus estrategias de contenido y aprender nuevos métodos de investigación que puedan implicar la búsqueda de las mejores palabras clave de cola larga. , frases clave conversacionales y avisos de IA para optimizar su contenido con la esperanza de obtener una clasificación alta en Google, Bing y más.

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