Visibilidad en los motores de búsqueda de inteligencia artificial: Lo que sabemos hasta ahora

Introducción

La visibilidad de la IA en las búsquedas ha sido un tema candente últimamente. El crecimiento de las herramientas, motores y características de las SERP impulsadas por IA está cambiando rápidamente la forma en que las personas encuentran e interactúan con la información en la web. Según el Pew Research Center, alrededor del 58% de los usuarios realizan al menos una sesión en Google que ofrece una visión general de la IA. Además, los usuarios que se encontraron con una respuesta generada por IA informaron de que habían hecho clic en un enlace SERP tradicional sólo en el 8% de sus sesiones.

La creciente dependencia de la inteligencia artificial a la hora de buscar información en la web y el auge de las experiencias sin clics significan que la visibilidad tradicional en los motores de búsqueda ya no es suficiente para el crecimiento y la sostenibilidad de las empresas. Ahora, necesita que su contenido aparezca en las respuestas de la IA para seguir siendo competitivo. Pero, ¿qué es exactamente lo que sabemos hasta ahora sobre la optimización de la búsqueda de IA? Averigüémoslo.

¿Qué es la búsqueda IA?

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La búsqueda IA es un término generalizado que designa cualquier tipo de búsqueda en línea realizada con la ayuda de la inteligencia artificial. Puede realizarse utilizando grandes modelos lingüísticos (LLM) independientes como ChatGPT y Claude, así como con la ayuda de motores construidos sobre su base, como Perplexity AI y Microsoft Copilot. Este término también abarca las sesiones en motores tradicionales, pero con la ayuda de funciones de las SERP potenciadas por la IA, como los AI Overviews de Google.

Independientemente de la herramienta utilizada, lo más destacado de este tipo de búsqueda es que no proporciona a los usuarios una lista tradicional de fuentes, clasificadas en función de la coincidencia de palabras clave y la relevancia. En su lugar, la inteligencia artificial utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para procesar la consulta del usuario y comprender su intención. Basándose en esa intención, la IA sintetiza una respuesta directa a la petición de la persona, normalmente citando las fuentes originales de las que ha obtenido la información.

¿Cuál es el resultado? El usuario recibe una respuesta rápida, personalizada y directa a su pregunta sin tener que buscar en varias páginas. Es una forma más cómoda de encontrar información, y por eso cada vez más gente la utiliza. Y, para las empresas, esto significa la necesidad de implementar la optimización de motores de búsqueda de IA además del SEO tradicional para permanecer visible en la web, incluso cuando su público objetivo no revisa las SERPs regulares.

¿En qué se diferencia el posicionamiento en buscadores con IA del SEO tradicional?

Aunque tienen ciertas similitudes, los algoritmos tradicionales y los de IA funcionan de forma diferente. Las SERPs a las que estamos acostumbrados se crean basándose en la concordancia de palabras clave. Respectivamente, el SEO tradicional se basa mucho en la segmentación e integración de palabras clave. La inteligencia artificial, por su parte, busca más allá de la similitud de palabras clave. Evalúa lo que el usuario quiere encontrar, su intención. Sin embargo, esa no es la única diferencia.

Repasemos brevemente las principales características distintivas entre el SEO de búsqueda tradicional y el de IA basándonos en lo que sabemos:

	Optimización tradicional	Optimización centrada en la IA
Objetivo	Hacer que su contenido aparezca en las SERPs; normalmente, se centra en aparecer entre los 10 primeros resultados.	Aparecer en las respuestas generadas por la IA en motores, SERPs y chats, y ser citado como fuente.
Palabras clave	Céntrese en palabras clave populares y de gran volumen (y, a menudo, de cola corta) que coincidan con su nicho.	Céntrese en las palabras clave de cola larga y en el uso frecuente de consultas basadas en preguntas.
Intención del usuario	Enfoque secundario.	Objetivo principal.
Lenguaje y tono de voz	Informal, formal o serio, según el lenguaje de tu AT. Gran énfasis en la claridad y la autenticidad.	Más conversacional para adaptarse a las experiencias de diálogo que ofrece la inteligencia artificial.

Factores clave de clasificación de la optimización de búsqueda de IA

Debido a sus diferencias, los motores tradicionales y los de IA utilizan en última instancia factores y señales diferentes para clasificar los contenidos. Aunque todavía hay muchas incógnitas, ya conocemos los siguientes factores principales que pueden ayudarle a aparecer en los resultados generados:

Profundidad del contenido y autoridad temática

La visibilidad tradicional en los motores de búsqueda depende en gran medida de la relevancia del contenido para una consulta concreta del usuario. La inteligencia artificial, por su parte, da prioridad a una autoridad temática más amplia. Las fuentes que proporcionan una profundidad de contenido significativa y cubren una diversidad de subtemas relacionados tienen más posibilidades de aparecer en los resultados generados que los sitios que publican ocasionalmente artículos puntuales sobre diferentes temas. La autoridad temática es una señal clara de experiencia y fiabilidad.

Originalidad y calidad del contenido

La inteligencia artificial puede procesar y analizar grandes volúmenes de contenidos sobre un tema determinado en poco tiempo. Y detecta rápidamente las copias superficiales y de baja calidad. En sus respuestas sintetizadas, da prioridad a las fuentes que ofrecen perspectivas autorizadas y únicas que aportan valor. Por tanto, la calidad y la originalidad de la información siguen siendo fundamentales.

Optimización semántica y relevancia contextual

A diferencia de los motores normales, los impulsados por IA pueden examinar el contexto y la base semántica de un artículo. Sus algoritmos buscan artículos organizados en grupos temáticos lógicos que abarcan términos y entidades relacionados, además de la palabra clave principal. Para aparecer en los resultados generados, los sitios tienen que optimizar el texto para que tenga profundidad semántica y utilizar enlaces internos lógicos.

Métricas de compromiso y experiencia del usuario

Señales de comportamiento como el porcentaje de rebote, el tiempo de permanencia, el porcentaje de clics y la profundidad de desplazamiento indican el nivel de compromiso y satisfacción del usuario. La inteligencia artificial de los motores de búsqueda examina ahora estas señales con más frecuencia. Las interpreta como una señal de que un contenido concreto satisface la intención del usuario y proporciona una experiencia positiva, lo que aumenta el potencial de clasificación.

Menciones en línea y credibilidad de la marca

Al igual que la visibilidad tradicional en los motores de búsqueda, la visibilidad en los LLM también depende de la credibilidad. Sin embargo, la IA va más allá de los vínculos de retroceso. Evalúa la huella digital general y la reputación de una marca para ofrecer resultados que se ajusten a las necesidades del usuario. Las menciones regulares de la marca y la cobertura en medios de primer nivel, así como su sentimiento, ayudan a recibir menciones. Es importante construir una marca con credibilidad verificada y experiencia en el campo.

Señales legibles por máquina y datos estructurados

La inteligencia artificial se basa en gran medida en datos legibles por máquinas. Para que tu contenido sea fácil de entender para ella, necesitas implementar una jerarquía HTML limpia, metadatos y marcado Schema. Estas cosas ayudarán a los LLM a interpretar y contextualizar sus páginas, lo que puede aumentar la probabilidad de aparecer en los resúmenes de IA.

Visibilidad de la IA frente a las SERPs tradicionales

Si implementas las estrategias de optimización adecuadas para que coincidan con los factores mencionados anteriormente, esto debería ayudarte a empezar a aparecer en los resultados generados y a recibir citaciones ya desde ahora. Pero hay algo más que sabemos sobre este tipo de visibilidad: no aumenta necesariamente el tráfico orgánico.

Todos estamos acostumbrados al hecho de que aparecer en los primeros puestos de las SERPs puede, en última instancia, darte más clics y tráfico. Sin embargo, dado que la inteligencia artificial proporciona respuestas completas y exhaustivas, a menudo no requiere que los usuarios hagan clic en las fuentes citadas a menos que quieran aprender más por sí mismos. Es decir, aparecer en los resúmenes de LLM no le proporcionará necesariamente un aumento del tráfico. Sin embargo, puede ayudarte a reforzar tu autoridad y a permanecer en la mente de tu audiencia. Estas dos bazas se convertirán en esenciales en el mundo de las experiencias zero-click.

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Métricas de optimización de búsqueda con IA

Así pues, la optimización de motores de búsqueda con inteligencia artificial es muy diferente del SEO tal y como lo conocemos ahora. Y tampoco aumenta siempre el tráfico y el CTR. Respectivamente, cuantificar su éxito de visibilidad de búsqueda AI requerirá un enfoque en diferentes métricas, tales como:

• Índice de visibilidad de AI
• Puntuación de autoridad temática
• Autoridad general de la fuente
• Citación en los resultados generados
• Relevancia contextual
• Cobertura semántica
• Compromiso y experiencia del usuario
• Sentimiento de mención
• Cuota de voz
• Conversión del tráfico impulsada por la IA

Incertidumbres y desafíos

A pesar de su rápido crecimiento, la búsqueda online que utiliza inteligencia artificial todavía nos plantea muchos retos e incertidumbres en cuanto a cómo podemos optimizar nuestra visibilidad para ella. Por el momento, las principales limitaciones de visibilidad en los motores de búsqueda son:

• Falta de una lógica de clasificación clara. Por el momento, sólo podemos predecir lo que busca la inteligencia artificial basándonos en los datos existentes. Sin embargo, los algoritmos siguen evolucionando y todavía no existe una lógica de clasificación estructurada similar a la que se utiliza en las SERP normales.
• Volatilidad de la clasificación. La inteligencia artificial proporciona respuestas dinámicas y personalizadas a cada usuario. Esto hace casi imposible tener una posición consistente como en las SERPs.
• Errores de atribución de fuentes. La inteligencia artificial sintetiza toneladas de datos en cada respuesta. A menudo, utiliza información sin enlazar a la fuente, lo que significa que aparecer en los resultados no siempre significa recibir menciones.
• Caída de clics y tráfico. La inteligencia artificial hace posible que la gente consuma información sin visitar ningún sitio. En un futuro próximo, esto podría significar una disminución asombrosa del tráfico y del volumen de clics. Los estudios revelan que incluso las páginas mejor clasificadas pueden perder el 79% del tráfico si la consulta del usuario da lugar a un resumen de Google. Esto puede crear problemas importantes para las empresas.

Conclusión

Hoy en día, la visibilidad de la búsqueda con IA es una oportunidad que todas las empresas deben aprovechar para seguir siendo competitivas. Ya está cambiando la forma en que la gente encuentra e interactúa con la información en la web. Y esperamos que reconfigure todo el panorama SEO en un futuro próximo.

Como puede ver ahora, todavía hay muchas incertidumbres y desafíos relacionados con la optimización de la IA. Aunque sabemos un poco sobre ella, aún nos queda mucho por aprender para seguir siendo competitivos y crecer en el entorno del clic cero. Utiliza las ideas de este artículo para ponerte ya en el buen camino, y permanece atento a más actualizaciones y perspectivas sobre este tema.