Como experto en tecnología, la evolución de la IA es una las cuestiones que me han suscitado un mayor interés. Especialmente cuando se trata de los potenciales efectos de la IA generativa en la evolución de los motores de búsqueda y el SEO. Aunque no soy un especialista en SEO, ni mucho menos, mi experiencia sobre la influencia de la tecnología y en los motores de búsqueda resulta clave para evaluar estos desarrollos. Pero para analizar que está ocurriendo, es crucial que nos basemos en una óptica realista de lo que realmente está sucediendo. A continuación, profundizaremos en cinco puntos clave que pretenden arrojar luz sobre el estado actual de la IA generativa y su verdadero impacto en las búsquedas y el SEO
1. La misión de Google no va a cambiar de la noche a la mañana
Durante décadas, Google (junto con otros motores de búsqueda) ha estado ajustando sus algoritmos para conectar a los usuarios con la información que buscan. Es poco probable que la IA generativa modifique radicalmente la misión que persigue Google. Aunque las tecnologías de IA ofrecen nuevas herramientas, el objetivo principal de Google -organizar la información y hacerla universalmente accesible y útil- se mantiene firme. La IA servirá para mejorar pero no alterará los principios fundamentales que han hecho que las búsquedas sean tan indispensables.
Google ha sido muy abierto acerca de su objetivo: conectar a los usuarios con contenidos que demuestren E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Esto no va a cambiar porque se trata de un objetivo, no de lo que podríamos denominar como un “mecanismo”. La convergencia de la IA y las búsquedas podrán mejorar el mecanismo, lo que hará que la E-E-A-T sea aún más importante para los profesionales del marketing que deseen lograr visibilidad.
2. La IA actúa como una capa adicional
A menudo, la IA actúa como una capa adicional dentro del proceso de recuperación de búsquedas existente. Principalmente a través de un mecanismo conocido como inferencia. La inferencia se refiere al modo en que los modelos de IA interpretan y convierten las entradas conversacionales en consultas estructuradas que pueden ser procesadas por los motores de búsqueda tradicionales.
- Establecer un puente entre las entradas conversacionales y los resultados de búsqueda: Cuando los usuarios introducen consultas conversacionales, los modelos de IA utilizan la inferencia para comprender la intención y el contexto. A continuación, transforman estas consultas en términos de búsqueda tradicionales para recuperar la información pertinente.
- Mejora de la experiencia del usuario: Al interpretar eficazmente el lenguaje natural, la IA hace que la búsqueda sea más intuitiva y fácil de usar, reduciendo la necesidad de que los usuarios formulen términos de búsqueda precisos.
Este proceso permite a la IA aumentar los mecanismos de búsqueda tradicionales, proporcionando respuestas más ricas y contextualizadas sin sustituir los sistemas fundamentales existentes.
3. Los LLM y los motores de búsqueda sirven a diferentes objetivos
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-4 son potentes herramientas entrenadas en vastos conjuntos de datos, pero no son intrínsecamente motores de búsqueda. Entender la diferencia entre ambos es crucial, sobre todo desde el punto de vista de los objetivos del usuario:
- Usuarios que buscan respuestas directas: Algunos usuarios buscan respuestas inmediatas y concisas a preguntas concretas. Los chatbots y los LLM destacan por ofrecer respuestas sintetizadas basadas en sus datos de entrenamiento, lo que los hace idóneos para este tipo de consultas.
- Usuarios que buscan fuentes y exploración: Otros usuarios buscan explorar fuentes o simplemente una serie de opciones. Los motores de búsqueda tradicionales están diseñados para hacer visibles los materiales subyacentes, permitiendo a los usuarios acceder y navegar hasta los contenidos, sitios web o documentos originales.
A medida que converge la IA y las tecnologías de búsqueda, estas distinciones pueden difuminarse progresivamente. Los motores de búsqueda mejorados con IA están empezando a ofrecer tanto respuestas directas como acceso a las fuentes subyacentes. Sin embargo, es importante reconocer que la búsqueda siempre tendrá el papel fundamental de hacer accesibles los materiales subyacentes, porque para eso está diseñada. Aunque la IA se integre cada vez más en la búsqueda, la función básica de hacer visible la información sigue siendo esencial. Los usuarios seguirán necesitando acceder a las fuentes originales para la verificación, la exploración detallada y una comprensión más amplia de los temas.
4. Implicaciones de la generalización de los LLM específicos de búsqueda
A medida que los sistemas basados en LLM específicos de las búsquedas, como Search Generative Experience (SGE) de Google, SearchGPT y Perplexity, se vayan generalizando, el panorama del SEO seguirá evolucionando. Esta evolución es una progresión natural, al igual que los cambios anteriores en la tecnología de búsqueda.
- Adaptar las estrategias de optimización a lo largo del tiempo:
Las prácticas tradicionales de SEO siempre se han adaptado a los cambios en los algoritmos de búsqueda y al comportamiento de los usuarios. Con la IA mejorando la búsqueda, factores como la calidad del contenido, la relevancia y el contexto se vuelven aún más críticos. Las empresas pueden ajustar gradualmente sus estrategias para garantizar que sus contenidos sigan siendo completos y fidedignos, en consonancia con el énfasis de la IA en la calidad.
- Mantener la visibilidad de los contenidos: Si bien las respuestas generadas por IA pueden cambiar la manera en que se entrega la información, las empresas pueden enfocarse en desarrollar contenido de alta calidad que sea compatible con estas tecnologías. Este enfoque es similar a las adaptaciones que se realizaron ante funciones como los fragmentos destacados o la búsqueda por voz, donde ajustes progresivos ayudaron a conservar la visibilidad.
A pesar de estos avances, los principios fundamentales del SEO permanecerán intactos. Ofrecer contenidos valiosos y relevantes a los usuarios sigue siendo la piedra angular de un SEO eficaz. La integración de la IA en las búsquedas no pone en entredicho estos principios, sino que los refuerza, resaltando la importancia de la calidad y la relevancia.
5. Retos prácticos de la búsqueda ubicua con IA
La adopción generalizada de la IA generativa en las búsquedas se enfrenta a importantes obstáculos, el principal de los cuales es la viabilidad computacional. Ejecutar cada consulta de búsqueda tradicional a través de un LLM puede conllevar altos costes económicos. Los costes por transacción de los LLM generativos son exponencialmente superiores a los de las búsquedas tradicionales en bases de datos. Crece la inquietud sobre la viabilidad económica de los proveedores de LLM para escalar, lo que actualmente hace poco viable adoptar la búsqueda basada en IA como opción predeterminada para todas las consultas.
Navegar por la evolución de las expectativas en las búsquedas
A medida que la IA generativa siga integrándose en el panorama de las búsquedas, la experiencia y las expectativas de los usuarios evolucionarán. Es posible que los usuarios empiecen a apreciar gradualmente respuestas más directas y sintetizadas junto a los resultados de búsqueda tradicionales, lo que animará a los motores de búsqueda a adaptar sus interfaces y tecnologías en consecuencia. Sin embargo, esta evolución se ajusta perfectamente a nuestra tesis central: los principios básicos de ofrecer información precisa y relevante de forma eficiente siguen siendo fundamentales para la búsqueda.
Las empresas y los usuarios deben mantenerse informados y adaptables. Aunque la IA generativa ofrece herramientas nuevas y apasionantes, reconocer su potencial y sus limitaciones permite adoptar un enfoque comedido. Los retos prácticos, sobre todo en lo que respecta a la escalabilidad, el coste y la necesidad de evitar la desinformación generada por la IA, implican que la integración de la IA en las búsquedas será un viaje reflexivo y progresivo.
Al comprender estas dinámicas, las empresas pueden navegar por el cambiante panorama con eficacia, ajustando sus estrategias con el tiempo para seguir siendo visibles y competitivas en un entorno de búsqueda potenciado por la IA.
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