¿Revolucionará la creación de contenidos la web generativa AI ?

El mundo del marketing en línea está en constante evolución, y uno de los avances más interesantes de los últimos años es el creciente uso de Inteligencia Artificial generativo (AI) como ChatGPT. Las empresas se enfrentan al reto de adoptar tecnologías innovadoras para mejorar su visibilidad en los motores de búsqueda manteniendo al mismo tiempo unos estándares de alta calidad. Si hace poco mi colega Carolin Kick explicaba las ventajas de GenAI en la publicidad en buscadores (SEA), hoy nos centramos en el uso de AI generativa en la optimización de buscadores (SEO). La pregunta que surge es: ¿cómo puede emplearse la AI generativa en SEO? Exploraremos cómo la tecnología AI puede transformar la rutina diaria del SEO y las oportunidades y retos que conlleva. Por último, examinaremos cómo gestionará el propio Google estas nuevas posibilidades.

El aprendizaje generativo Inteligencia Artificial (AI) es una rama del aprendizaje automático que permite a las máquinas crear de forma autónoma textos, imágenes, vídeos y otros contenidos que se asemejan mucho a los creados por humanos y que a menudo son difíciles de distinguir de ellos. Se basa en modelos generativos, especialmente redes neuronales, que aprenden de grandes conjuntos de datos y pueden generar nuevos contenidos a partir de ellos data. Los modelos generativos AI se entrenan para reconstruir su data de entrenamiento abstrayendo patrones subyacentes de la data.

Se han logrado avances significativos, sobre todo en los grandes modelos lingüísticos (LLM). Estos modelos evalúan la probabilidad de posibles continuaciones a partir de un texto de entrada. Con el crecimiento exponencial de la potencia de cálculo, estos modelos pueden representar conceptos muy complejos. Por ejemplo, el modelo de lenguaje GPT-4 subyacente a ChatGPT probablemente incorpora más de 6 billones de palabras, incluidos casi todos los libros y trabajos científicos disponibles electrónicamente en la historia de la humanidad. Una característica crucial de los LLM es su autonomía: el texto generado puede ser fácilmente una estrategia en ejecución en el momento de la generación. Así, los LLM pueden desarrollar y ejecutar procesos empresariales con una intervención humana mínima, incluso invocando otros modelos de AI como "subrutinas". Esto permite una gran variedad de aplicaciones más allá de la creación automática de contenidos, incluido el desarrollo de textos, imágenes, vídeos y código de programas.

Antes de profundizar en el cómo, es esencial aclarar el caso de uso en el que se necesita la ayuda de AI . Algunos retos a los que se enfrentan las grandes empresas, como la falta de recursos o las estructuras jerárquicas, no pueden mejorarse mediante la adopción de AI . Sin embargo, hay muchas tareas cotidianas en las que puede aplicarse AI generativa, liberando capacidad para cuestiones más críticas. AI puede ayudar a analizar amplios conjuntos de datos, establecer procesos eficientes y agilizar la ejecución de tareas. ¿Cómo puede emplearse específicamente la AI generativa en la optimización de motores de búsqueda? Exploremos esta cuestión y ofrezcamos ideas sobre cómo pueden utilizarse las tecnologías generativas AI en las tareas diarias de SEO.

Una tarea recurrente en SEO es la investigación de palabras clave. Ya sea al comienzo de un nuevo proyecto, al comprender los fundamentos de un nuevo mercado o al generar ideas para proyectos en curso, AI puede ahorrar un tiempo valioso en la búsqueda de palabras clave adecuadas para el objetivo Audiencia, la agrupación y la preparación de data . Sin embargo, es importante señalar que, debido a la formación costosa y que requiere mucho tiempo de los LLM, por lo general no representan los conocimientos más recientes. Las afirmaciones relativas a los volúmenes de búsqueda, en particular, es mejor considerarlas estimaciones cualificadas. Data enriquecimiento a través de los volúmenes de búsqueda de conocidas herramientas SEO es esencial.

La creación de contenidos mediante AI generativa es un tema candente. Inteligencia Artificial puede utilizarse para generar contenidos de alta calidad, como artículos de blog, descripciones de productos o metadatos de sitios web. La creación automatizada de contenidos puede ahorrar tiempo y recursos, ya que permite actualizar periódicamente los contenidos existentes. Sin embargo, hay que evitar la confianza ciega en las máquinas; los expertos humanos deben revisar siempre los contenidos. Quienes hayan experimentado con ChatGPT u otros programas lingüísticos se habrán dado cuenta de que no toda la información es siempre exacta. Por ello, la comprobación manual de los hechos es obligatoria.

Generación automática de textos de productos: Volvamos al ejemplo de las descripciones de productos: ¿Cómo se consigue un texto de producto de alta calidad creado por Inteligencia Artificial? Como regla general, cuanto más detallada sea la instrucción, es decir, la orden a AI, mejor será el resultado. Por ejemplo, la orden a ChatGPT debe formularse con la mayor precisión posible para que el resultado sea lo más utilizable posible. ¿Qué formato debe tener el contenido? ¿Cuántas palabras debe contener? ¿Qué estilo y qué características especiales debe tener el contenido? ¿Cuántas secciones y subtítulos debe tener el contenido? Toda esta información es útil y promete un mejor resultado final. Las palabras clave previamente investigadas también deben incluirse en el texto. En particular, las descripciones de productos son un buen caso de uso, ya que están estructuradas de forma similar (por ejemplo, USPs, ventajas, áreas de aplicación) y los productos a menudo vienen en diferentes versiones (por ejemplo, tamaños o colores).

Algunos de nuestros clientes no sólo se enfrentan al reto de crear textos de productos para su propio sitio web, sino también de proporcionar información sobre productos a los minoristas. En este caso, la herramienta generativa AI puede integrarse en el proceso de creación. El texto de producto generado previamente puede adaptarse a los requisitos específicos de los minoristas y los mercados mediante las indicaciones adecuadas, derivando títulos, atributos y descripciones de producto a partir del texto original.
Tras la generación de contenidos, deben comprobarse las formalidades y verificarse la información factual. Es evidente que AI puede facilitar la tarea diaria de creación de contenidos, pero no puede sustituir por completo la intervención humana. En este punto, los redactores pueden respirar tranquilos.

Aseguramiento de la calidad a través de AI: Aunque no es nuevo, el aseguramiento de la calidad es una de las tareas cotidianas en las que Inteligencia Artificial puede ser de ayuda. Los modelos de AI pueden utilizarse para comprobar que el contenido no contenga errores gramaticales y ortográficos, asegurar la coherencia estilística, cubrir el tono y el registro lingüístico y realizar comprobaciones de plagio para garantizar un contenido único.

Traducciones de idiomas mediante Inteligencia Artificial: Si los clientes operan en un contexto internacional y ofrecen productos en diferentes mercados, la herramienta generativa AI puede servir de apoyo para la traducción de contenidos y su adaptación a los hábitos de búsqueda locales. En este caso se trata de una importante ganancia rápida, ya que la consulta AI ya se ha formulado y el resultado ha sido aprobado de antemano por el experto. Antes de traducir el contenido, es obligatorio investigar las palabras clave adecuadas para el mercado respectivo, ya que una simple traducción no es apta para SEO. La traducción del contenido debe ser revisada por un hablante nativo. El esfuerzo inicial para este caso de uso es mínimo con un resultado elevado.

Metadatos SEO generados: La creación de Google Snippets también puede apoyarse en la generación AI. El título y la descripción son palancas importantes en SEO para convencer a los usuarios de la marca, el contenido y los productos en las SERPs. La intención de búsqueda del usuario debe reflejarse en la interacción de título y descripción para que se produzca el clic en el snippet. A través de la indicación adecuada, la AI puede apoyar con la redacción apropiada y proporcionar sugerencias e ideas. Por supuesto, hay que proporcionar las palabras clave adecuadas y tener siempre en cuenta la longitud de las sugerencias, porque ésta es otra área con desventajas para AI.

Por último, consideremos el impacto de la Experiencia Generativa de Búsqueda de Google (SGE) en la SEO y la creación de contenidos. ¿Merece la pena producir más contenidos en vista de ello? Google responde a la pregunta de cómo piensa gestionar el contenido generativo con SGE. Integran directamente el contenido generado por AI en los resultados de búsqueda de Google y responden a las consultas de búsqueda directamente en las SERP a mayor escala de lo que se veía con los fragmentos destacados. Las empresas temen posibles pérdidas de tráfico a través de la búsqueda orgánica, ya que los usuarios reciben cada vez más respuestas directas allí.

En un primer momento, las empresas deben preguntarse si cabe esperar repercusiones en su modelo de negocio específico y, en caso afirmativo, cuáles. ¿Habrá sólo pérdidas de tráfico o también de ingresos? Esto puede variar significativamente en función del modelo de negocio. En el caso de los editores, cabe suponer que puede haber pérdidas de tráfico y de ingresos, mientras que las empresas B2B podrían perder tráfico pero no ingresos, ya que son expertas en sus productos. ¿Son estas plataformas puramente informativas o generan ventas?
A la luz de estas consideraciones, ¿cómo debe gestionarse la creación de contenidos generativos? En el futuro, Google podrá responder a consultas de búsqueda sencillas a través de contenidos generados directamente en las SERP, lo que dificultará la clasificación con estos contenidos.

Como siempre, depende. El uso de AI depende del objeto concreto. Si se trata de un contenido informativo en forma de glosario, Google es capaz de responder a esta consulta en las SERP. Sin embargo, para una página de destino compleja y rica en contenido, Google es menos capaz de generar este contenido de forma independiente en las SERPs. Por lo tanto, es crucial evaluar el grado de implicación de AI en el proceso de creación de contenidos y cuánta intervención humana se requiere. Con el SGE, es probable que los contenidos generados fácilmente pierdan valor, por lo que habrá que tomar decisiones sobre qué contenidos siguen mereciendo la pena y cuáles no.
En el futuro, las empresas deben aspirar a convertirse en la fuente tanto para las IA como para los usuarios. Los clientes deben asociar a las empresas con sus consultas y temas, e idealmente utilizar directamente el sitio web como fuente de información.

¿Cómo pueden las empresas convertirse en la fuente principal? ¿Cuáles son las tareas para los próximos meses? Una forma eficaz de aumentar la visibilidad, el tráfico y los nuevos usuarios del sitio web es mediante optimizaciones SEO fuera de página, backlinks y relaciones públicas digitales. Las empresas deben pensar más allá de su propio sitio web para ser más conocidas. Por lo tanto, los temas clásicos de SEO, como la optimización on-page y off-page, seguirán siendo cruciales en el futuro.

¿Está preparado para los próximos retos de la Experiencia Generativa de Búsqueda de Google? ¿O necesita apoyo en el área on-page y off-page de su sitio web? Póngase en contacto con nosotros aquí. Esperamos su solicitud.