El futuro del SEO con la IA.

Buscador vs «creador»

Vamos a un modelo de motor de búsqueda que no es lo que estamos acostumbrados. Realmente nos hemos cambiado del modelo de búsqueda, almacenamiento, estudio e indexación y respuesta de un elemento ya creado a un modelo de creación de respuestas lógicas a partir de lo que la herramienta conoce.

Predicción vs discriminación

La Generative AI es un tipo de Inteligencia artificial que produce contenidos de todo tipo (texto, imagenes, audio,…) a partir de modelos de machine learning (subtipo de la disciplina de la IA) y deep learning (subtipo del machine learning) que usa redes neuronales artificiales, al estilo de un cerebro humano, para procesar patrones complejos) que son capaces de reaccionar y aprender autónomamente.

La Generative IA crea nodos y nuevas instancias basadas en la probabilidad de encontrarse un dato (en contraposición a la Discriminative IA, entrenada con contenido etiquetado, que aprende de las conexiones entre nodos). Esto es lo que le permite crear contenido sin tener que «sacarlo de algún sitio» específicamente.

Customer journey

De siempre se ha hablado del customer journey como una manera de impactar al usuario, una forma de conseguir a un usuario que no nos venía por las búsquedas de marca, que no nos visitaba porque nos conocía, sino que nos descubría buscando cosas tangenciales (¿Cómo elegir un casco para ciudad? en una tienda de cascos o ¿Qué carreras son las mejores pagadas? en una universidad online). Obviamente el customer journey debía atacar tanto a las búsquedas cercanas a la transacción (bien sea esta una compra o una reserva de servicios) como las búsquedas más alejadas, esas búsquedas de descubrimiento de las que hemos hablado en esta misma web.

Pero con la llegada de ChatGPT y Bard (y muchas otras IA que se suben al carro) la experiencia del usuario cambia.

El proceso es sencillo:

1. Hago una pregunta.
2. Me devuelve una respuesta.

Y ya.

No es lo mismo tener que bucear entre diferentes respuestas que tener una única respuesta que sea correcta.

¿Qué ha cambiado? Todo ¿Todo? Todo.

• Ha cambiado la interfaz: no hay 10 links azules.
• Ha cambiado la verdad (o la sensación de verdad): ¿La tortilla de patatas se hace con cebolla?
• Ha cambiado la fuente. O la no-fuente, porque ¿Esta receta de dónde sale? En el mundo del information retrieval esto no es recuperación de la información, esto es texto predictivo: a raíz de una pregunta la IA te devuelve lo que predice que responderá a tu búsqueda.

Y esto es un cambio en el paradigma porque si google (o el chatGPT de turno) me devuelve el resultado ¿Dónde capto tráfico como SEO? ¿Cómo atraigo al usuario? ¿Cómo consigo que una persona me visite para venderle mis servicios, para venderle algo de lo que yo vendo?

Ha muerto el SEO, denme mayúsculas más grandes

A los que llevamos en marketing unos años (uno, que ya pinta canas, sabe de lo que habla) nos han ido podando ramas bajo nuestros pies. Siempre ha habido alguna tecnología que ya pasó de moda, una táctica que ya no funciona o que no funciona de la misma manera. En 1997 ya Richard Hoy mataba al SEO, en 2011 se estaba matando la web, en 2011 las relaciones públicas, en 2015 el marketing digital, 2019 a los generadores de contenido.

El mundo de la optimización para buscadores no tiene mucho mejor pronóstico. El SEO ha muerto en 1997, 2008, 2009, 2010, 2013, 2014, 2015, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021…

Spoiler: no. Ha cambiado. Otra vez.

Magi project es el nombre en clave de la evolución de las búsquedas por parte de google que filtró el New York Times el 16 de abril de 2023.

Esta nueva experiencia de búsqueda era una personalización masiva de los resultados de búsqueda (ahora tiene contexto: tú, tu buscador, tu localización, tu relación con los alrededores), con marcado carácter conversacional, donde se integrarán zonas de texto con enlaces y llamadas a la acción.

1. La mayoría de las respuestas no dan crédito a las webs que usan (Los LLM no pueden citar las fuentes porque no saben de donde sale su contenido, solo predicen)
2. Los enlaces se quedan fuera del foco y siempre fuera del above the fold lo que hace que sea más complicado el clic.
3. Incrementa la transaccionalidad de las respuestas (se potencia los módulos de shopping).
4. Incrementa la aparición de ads (que, además, van trufando la página de resultados).
5. Puedes continuar la conversación (el buscador tiene contexto y te busca en función de lo que hayas escrito antes). Además, es mucho más sencillo usar el refinamiento de las búsquedas.
6. Se incrementan los diferentes formatos que muestra (recetas, local, imágenes, videos, maps,…), lo que hace que sea más complicado el controlar cual es el porcentaje de clics sobre un determinado resultado

Perspectives

Dentro del Helpful Content Update se puede enmarcar el módulo que muestra opiniones de personas individuales (no grandes marcas o medios) en diferentes formatos (videos, shorts, posts de rrss,…) ¿Por qué? Porque google quiere premiar la experiencia del usuario. Solo aquel que ha tenido la experiencia que está contando merece aparecer como fuente fidedigna, no esos «refritos» o contenidos de gente no experta en un tema.

Además, en este momento los estadounidenses están buscando información de “public individuals”, no solo instituciones y medios — TikTok e Instagram se están comiendo parte de la cuota de mercado de Google.

Estamos viendo que, bastante a menudo, nuestros usuarios (particularmente los jóvenes) quieren oír lo que gente en la que confía opina. No solo medios o grandes marcas. Así que… ¿Cómo lo podemos poner más fácil?

Liz Reid, Google´s VP of search

Algunos datos interesantes del estudio de Knight Foundation:

• 62% de las personas siguen la información en revistas y webs
• 51% la siguen a través de las redes sociales
• 44% a través de personas que siguen en youtube.
• 46% hacen scroll en un feed para encontrar la información
• 33% van al feed de una persona

Volviendo al HCU tenemos que tener en cuenta que google puede promocionar y desposicionar contenido si no le encuentra la «veracidad» que espera encontrar.

Primeras dudas y primeras certezas

Con todos estos mimbres cualquier avezado lector podría preguntarse sobre algunas cuestiones interesantes, cuestiones que no podemos contestar aún. La preguna principal es: Los posibles momentos de impacto a un posible cliente ¿se reducirán? Creo que la respuesta es sí.

Además, atrás quedaron las posibilidades de medir CTR y posibles tráfico captado a partir de una posición.

Hasta ahora podíamos adivinar que si una keyword tenía 1000 búsquedas, con un CTR medio de 31% el número posible de visitas para esa keyword era de 310. Pero ya no podremos hacerlo porque la definición de posición queda diluida entre las estructuras de la propia web. Como sabemos, hasta ahora, las herramientas de monitoreo iban intentando calcular tanto la posición media de una keyword como su impacto posible en tráfico. Pero si la SERP es tan cambiante ¿Será posible identificar «una posición» como lo hacíamos hasta ahora?

Y no es un «posiblemente», es un ahora.

Refinamiento + contexto

Incluso dándote resultados de texto plano (recordemos, no es una cuestión de recuperación de la información, sino de texto predictivo) se permite darte contexto de la búsqueda con ampliación de información interesante. Con eso te permito que refines la búsqueda, manteniendo el contexto

Visual

El refinamiento que plantea, con una estructura mucho más visual, hace mucho más importante la selección de fotografías. A modo, incluso, de llamadas a la acción estas fotografías pueden impactar en el CTR del resultado.

Experiencia

Además, se premia la experiencia de primera mano. Algo tiene que ver con esto el movimiento que ha realizado hace pocos días el New York Times, metiendo el contexto del periodista y la noticia.

La IA no te hace diferente, te hace lo mismo que otros ya han hecho. Se basa en la predicción. Y si la predicción hace que tu contenido sea el mismo que en otras webs ¿Qué te diferencia para que el buscador te posicione? Nada.

Como expertos en marketing de contenidos tenemos que ser capaces de alinear la marca con el mensaje y su objetivo.

El trabajar por separado no hará que nuestra web, que nuestro cliente, consiga su objetivo buscado. Y la IA no hace milagros. Puede dar respuestas, pero requiere que le hagas las preguntas correctas. Su fuerte es, paradójicamente, su debilidad: Si no le haces las preguntas acertadas no conseguirás las respuestas correctas.

Tener una IA Generativa que «te escriba» texto no te hace diferente al resto de páginas web, ni mejor, solo te simplifica parte del proceso. ¿Pueden llegar a posicionar? Sin duda. Cada vez más hay mensajes en rrss hablando sobre lo fácil que es automatizar los contenidos. Pero es que esto de automatizar contenidos ya se hacía en el 2000. Y en el 2005. Y en el 2010. Y en… Vale, lo has entendido ¿verdad?

1] Estrategia principal

Es fundamental conocer las respuestas a estas preguntas:

• ¿Qué quieres lograr?
• ¿A quién intentas llegar?
• ¿Qué quieres que hagan?
• ¿Con qué formatos tienes que conseguir tus objetivos?

2] Contenido sustancial

• ¿Qué temas son relevantes para tu audiencia?
• ¿Qué temas vas a tratar?
• ¿Cómo te vas a diferenciar?

3] Estructura de contenido

• ¿Cómo se formará?
• ¿Cuál es el mejor formato en cada canal?
• ¿En qué canal estará?

4] Flujos de trabajo

• ¿Quién se encarga? ¿Quién revisa?
• ¿Quién revisa el rendimiento SEO?
• ¿Quién revisa que esté correcto según la regulación legal vigente? O según la evidencia científica, por ejemplo.

Como buena inteligencia artificial esta está nutrida y formada por los corpus de información que le hacen ser capaces de predecir el siguiente movimiento y contestar a las preguntas que se les realiza. Si este corpus está corrupto, es incorrecto o incompleto los resultados serán deficientes.

Esta deficiencia hace que el problema asociado a la veracidad de un contenido deba ser tratado con especial miramiento.

En IA existe el concepto de alucinación y se usa como aquel error informático que hace que, o bien la IA Generativa se invente cosas o bien dé datos erróneos por desconocimiento. Una de las cosas que hemos visto es que la IA puede «no bajarse del burro» ante un error. Y, otras veces, que el error es tan flagrante que implica una falta de confianza en sus respuestas

Además, hay que recordar que a la IA se la puede entrenar con un corpus informativo diferente y que esta IA puede darte resultados erróneos si está entrenada ex profeso para ello.

Un ejemplo, esta vez con ChatGPT:

1/ Le informamos que Luis Suarez no es gallego, que es andaluz.

2/ ChatGPT se disculpa y reescribe la respuesta indicando que es andaluz, aunque mantiene que nació en La Coruña. Se inventa que su familia se trasladó a Andalucía cuando era niño y que ¡se formó en el Nacional de Montevideo! Como si en vez de ser el Luis Suarez español fuera el Luis Suarez uruguayo.

3/ Le informamos que no nació en La Coruña sino en Chiclana.

4/ Nos vuelve a dar la razón y reescribe la respuesta de nuevo.

• Interpretación equivocada de la intención o del significado de la pregunta (frases hechas o usos comunes). Es muy normal que la pregunta o el doble sentido sea incapaz de gestionarse correctamente. El sarcasmo no lo pilla muy bien.
• Sesgos. Importante entender que, por mucho que queramos, los datos tienen sesgos (si un estudio con el que alimentamos a la máquina solo tiene datos de una parte, los textos que se creen a partir de esos datos tendrán ese sesgo). Igualmente a los datos también tienen sesgos los textos (un ejemplo: en la wikipedia existen casi 200 jugadores de balonmano españoles masculinos y casi 100 jugadoras femeninas de balonmano.
• Alucinación (distorsión o mezcla de entidades): Cuando a la IA le falta contexto en la pregunta puede encontrarse con problemas de gestión del texto generado. El caso que veíamos antes de Luis Suarez (futbolista español) y Luis Suarez (futbolista uruguayo). Este tipo de errores hacen que los resultados sean incorrectos a veces.
• Primera persona. Al ser educado con textos en primera persona puede parecer que tiene sentimientos en la contestación si usa la primera persona «Creo que me he confundido». Obviamente la IA no tiene sentimientos pero si los datos con los que se nutren son de una determinada manera así serán los textos que escriba.
• Duplicación de información errónea o contradictoria. En la misma respuesta puede darse el caso de tener duplicada la información y que esta, encima, sea contradictoria entre sí misma. En caso de no ser capaz de separar los corpus informativos no podrán

Tanto Google como OpenAi (por citar los que tienen mayor cuota de mercado) son conscientes de sus propios límites. Por otra parte son límites obvios.

1) La importancia del HCU

El Helpful Content Update premia a aquellos contenidos de expertos en la materia, de aquellos que tienen el conocimiento y aquellos que viven en primera persona una acción (ejemplo: video de un evento, tweet de una noticia, reel explicativo,…) Y, al igual que beneficia el Helpful Content, debería penalizar el contenido que no ayuda. Lamentablemente no siempre es así (ver, ver, ver, ver)

2) Ganadores y perdedores

Sin duda aquellos que no se diferencien del resto van a sufrir. Por eso se pone el punto de mira sobre comparadores, agregadores de contenido (paradójico, ya que google es el mayor scraper), marketplaces y ecommerce sin diferenciación.

Estos players de internet que, según google, no aportan valor, no serán mostrados.

Y, por contra, aquellas webs que sean reales, que tengan un contenido en primera persona (por ejemplo, un ecommerce donde se haga un unboxing de un producto y se explique el producto en sí) deberían ser beneficiadas. Imaginad una web de recetas que no tenga fotos del paso a paso y que «solo» sea un texto. En ese caso sufrirá pérdida de posicionamiento ante una web de una chef que prepare su recetas y te vaya enseñando el cómo se hace. Esa es la idea. Es la E de Expertise de EEAT.

3) El tráfico orgánico sufrirá

Como siempre que hay un movimiento similar en google el que mayor impacto tiene es el tráfico orgánico. Ese tráfico orgánico que llegará a las páginas webs de destino tiene dos grandes agujeros por el que se desangra. A saber:

1. El contenido que directamente responde el buscador. Esto, en medios de comunicación que basan sus impresiones publicitarias en decenas de miles de páginas de contenido no periodístico puro, sino más orientado al evergreen y a búsquedas generalistas, no de actualidad, pueden sufrir una caída de tráfico.
2. Aquellas webs que no tienen imágenes llamativas para que el usuario elija ese resultado de refinamiento vs otras opciones. Seleccionar algo que destaque sobre todas las páginas hace que «entre por los ojos» el resultado de una manera mucho más potente (por cierto, ¿esto significará también un aumento del clickbait como ya sufrieron los medios, las redes sociales o los videos de youtube?)

3.1) También el revenue

Pero esto abre una puerta a la pérdida de ingresos publicitarios, no solo en google, sino en los soportes. Una de las máximas de google es conseguir clics en los anuncios, ya sean en su propia pantalla ya sea en las webs de destino. Por eso la programática es tan importante. Y una buena programática, más. Entonces: Si no desvío tráfico a los soportes publicitarios ¿Cómo voy a ganar dinero «solo» de los ads de las páginas de resultados?

Esto tiene un corolario: menos dinero para los que realmente hacen el contenido. Movimiento complicado que ya ha hecho mover ficha a muchos soportes: bloquear ChatGPT es tendencia (ejemplo: robots.txt del New York Times).

4) La IA generativa todavía requiere estrategia y diferenciación

Que, desde el punto de vista SEO, sea más sencillo crear contenido (aunque más bien deberíamos llamarlo fabricar texto) no quiere decir que sea lo que debamos hacer.

Y, sobre todo, debemos hacer un contenido que la gente quiera leer independientemente de dónde lo encuentre o dónde consiga acceder a él. Como nunca ha sido, rankear en google no es un business plan.

Crear un buen contenido requiere planificación y control. Planificación. Control. Porque tienes que saber qué, cómo, dónde, por qué, en qué, cuándo y tienes que ser tu quien controle ese contenido.

La marca como centro de negocio: potenciar a la marca para estar en el top of mind del consumidor.

5) La pregunta no es qué herramienta de creación de contenidos uso sino para qué

En SEO nunca debería ser cuestionable la herramienta. La herramienta buena es la que te sirve. Sin más. No es la que debe marcar tu estrategia. Si solo tienes un martillo, lo usarás para todo. No

Muchas empresas perdieron el norte hinchando contenido (y falseando las cifras). Es el momento de volver a hablar, de volver a escribir sobre lo que realmente sabemos.