La IA está revolucionando el SEO. Así es como los especialistas en marketing pueden mantenerse al día.

El espacio de optimización de motores de búsqueda está experimentando un cambio fundamental con la introducción de una generación de IA que está empezando a influir en la forma en que las personas realizan búsquedas. Cómo presenta la plataforma el contenido y cómo se pueden ver las marcas online. Mucha gente se proclama experta en AI SEO, pero pocos se toman el tiempo de aprender cómo funcionan estos modelos.

En los últimos meses dediqué tiempo a estudiar la IA creativa a través de una formación formal. Seminarios web de la industria y foros de tecnología Durante una sesión particularmente reveladora, un profesor del MIT describió el modelo como “lotería estadística”. A diferencia de los algoritmos de búsqueda tradicionales que operan con un conjunto fijo de reglas, LLM genera resultados basados ​​en la probabilidad. Esto significa que la respuesta a la misma pregunta puede ser diferente cada vez.

Esto no es un error. Esto fue intencional. Rand FishkinEl fundador de Moz y cofundador de SparkToro escribió el mes pasado cuando hablaba del cambio irrepetible en LLM, la diferencia es una ventaja. No es una desventaja

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Las herramientas de SEO están evolucionando, pero no siempre es fácil acceder a ellas.

Algunas de las principales herramientas de SEO han comenzado a monitorear la visibilidad de la IA. Por ejemplo, Semrush y Ahrefs tienen características que predicen estadísticamente con qué frecuencia aparecerá un dominio en las respuestas de la IA, pero sus medidas se derivan de modelos de terceros. Que yo sepa, realmente no ven los datos internos o los conjuntos de datos del modelo de lenguaje. Esto se confirmó en una entrevista reciente en podcast que tuve con Benj Arriola de Clarity Digital.

Esto es importante. Los especialistas en marketing deben comprender que la mayoría de las medidas de visibilidad de la IA no provienen directamente de los modelos. Estos se conocen indirectamente a través de observación externa y modelos estadísticos.

Creando indicadores SEO en la era de la IA

Si está interesado en mejorar su visibilidad dentro de los resultados generados por IA, el punto de partida es comprender la naturaleza de los medios. La IA generativa requiere nuevos KPI que vayan más allá de las clasificaciones tradicionales.

En lugar de implementar la IA en silos, mida:

• Enorme tráfico de referencia de modelos de lenguaje

• Búsqueda de marca o crecimiento o disminución del tráfico directo

• Visibilidad de la marca en internet Incluyendo reseñas y opiniones de terceros.

Todas estas métricas proporcionan una mejor señal de la visibilidad en el mundo real y el impacto de la marca dentro de un contexto impulsado por la IA.

La búsqueda clásica sigue siendo la reina.

Aunque el cambio hacia la IA generacional está en marcha, todavía son una minoría. Google todavía representa más del 90% de todo el tráfico de búsqueda en el mundo. Según cifras recientes informadas por Barry Schwartz, la búsqueda tradicional es lo que la mayoría de los usuarios todavía utilizan. En lugar de un área de chat

Entonces, la base del SEO sigue siendo la reina. optimización técnica de la salud El contenido de calidad y la intención del usuario siguen siendo la base de una visión sostenible.

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Desarrollado a través de la búsqueda creativa.

La IA generativa no es una moda pasajera. Esto es un reflejo de cambios más amplios en la forma en que se procesa, interpreta y transmite la información en el panorama digital. Para los especialistas en marketing, este cambio no es sólo una jugada táctica a nivel superficial. Se trata de comprender mejor cómo funciona el sistema. y un marco más estratégico para calcular la visibilidad y el éxito.

Aquí es donde entra en juego la transparencia operativa. Los especialistas en marketing deben ir más allá de los KPI analógicos y comenzar a trabajar con modelos que se alineen con la forma en que los modelos de IA revelan y priorizan los datos. La visibilidad de las respuestas de la IA tiene menos que ver con palabras clave específicas. Pero se trata más de la señal general de la autoridad de una marca. Relevancia y apertura

para ayudar a realizar dichos cambios. Así que creé un programa gratuito. Autoevaluación de la preparación para la búsqueda de IA– Diseñado para ayudar a los equipos de marketing a evaluar la preparación del contenido, la infraestructura técnica. Presencia de marca y análisis de datos. No se trata de marcar casillas. Se trata de identificar qué se debe priorizar a medida que el panorama de búsqueda continúa evolucionando.

El SEO tradicional todavía funciona, estrategias como el SEO técnico, contenido de calidad. Y la alineación de la intención del usuario sigue siendo la base. Pero los ganadores a largo plazo serán aquellos que entren deliberadamente en esta nueva era. Entiende cómo funciona la IA generativa y no se centra en descubrimientos a corto plazo.

Cuando las cosas cambian más rápido La adaptabilidad basada en la claridad separa a los líderes de los seguidores.

El espacio de optimización de motores de búsqueda está experimentando un cambio fundamental con la introducción de una generación de IA que está empezando a influir en la forma en que las personas realizan búsquedas. Cómo presenta la plataforma el contenido y cómo se pueden ver las marcas online. Mucha gente se proclama experta en AI SEO, pero pocos se toman el tiempo de aprender cómo funcionan estos modelos.

En los últimos meses dediqué tiempo a estudiar la IA creativa a través de una formación formal. Seminarios web de la industria y foros de tecnología Durante una sesión particularmente reveladora, un profesor del MIT describió el modelo como “lotería estadística”. A diferencia de los algoritmos de búsqueda tradicionales que operan con un conjunto fijo de reglas, LLM genera resultados basados ​​en la probabilidad. Esto significa que la respuesta a la misma pregunta puede ser diferente cada vez.

Esto no es un error. Esto fue intencional. Rand FishkinEl fundador de Moz y cofundador de SparkToro escribió el mes pasado cuando hablaba del cambio irrepetible en LLM, la diferencia es una ventaja. No es una desventaja