El año de la IA generativa en SEO: un resumen de los logros de 2023

El año 2023 ha sido un año de grandes cambios y avances en el campo del SEO. Uno de los factores más relevantes e influyentes ha sido la irrupción de la IA generativa en el escenario del marketing digital. Es por eso que muchos expertos llaman al 2023 el año de la IA generativa en SEO.

Son muchos los logros podemos resaltar de esta tecnología revolucionaria que ha transformado la forma en que se realiza el SEO. 

Desde la creación de contenido automatizado y personalizado, hasta la optimización de palabras clave y la mejora de la experiencia del usuario son algunos de los logros alcanzados gracias al uso de la IA generativa durante el año 2023.

En este sentido, la IA generativa ha demostrado ser una herramienta invaluable para los profesionales del SEO en 2023. Gracias a sus capacidades para generar contenido original y relevante, la IA generativa ha ayudado a impulsar el tráfico orgánico y mejorar el posicionamiento en los motores de búsqueda. 

Por ende, sus los logros de 2023 muestran cómo la IA generativa ha tenido un impacto significativo en el éxito de las estrategias de SEO y ha sentado las bases para el futuro del marketing digital.

Impacto de las IA Generativas en Google

Como ya sabemos, las IA generativas son un tipo de inteligencia artificial que permiten la creación de contenido nuevo a partir de datos existentes, utilizando técnicas de aprendizaje profundo. 

Estas tecnologías tienen un gran potencial para revolucionar el campo del SEO, ya que se encargan de optimizar la visibilidad y el posicionamiento de las páginas web en los motores de búsqueda como Google. Entre los eventos que surgieron con las IA generativas del 2023 podemos encontrar:

Nuevas perspectivas en búsqueda generativa: SGE

La SGE de Google es una función que usa la IA para dar respuestas generativas a las consultas de los usuarios, en texto o en otros formatos. La SGE busca hacer la búsqueda más dinámica y humana, y se enfoca en los usuarios jóvenes que usan mensajes cortos, emojis y memes. 

La SGE se estrenó en mayo de 2024 y se ha extendido a más de 120 países. No obstante, la SGE no da fuentes de sus respuestas, sino que las crea a partir de la web, lo que genera dudas sobre su fiabilidad y veracidad. 

La SGE es fruto de la investigación en la IA conversacional, que quiere crear sistemas que se comuniquen con los humanos de forma natural. 

Así, la SGE es un avance en la búsqueda en línea, que pasa de permitir una consulta a una base de datos a ser una charla con un agente inteligente, que nos da respuestas personalizadas y adaptadas.

Bard y sus limitaciones: análisis de un Chatbot controvertido

Bard es un chatbot de Google que usa LaMDA, una tecnología de IA que genera respuestas conversacionales. Google lo presentó como una alternativa a ChatGPT, el chatbot de Microsoft que usa GPT-3. 

Pero Bard recibió muchas críticas y generó confusión por varias razones. Una fue que no citaba ni enlazaba las fuentes de información que usaba, lo que podía ser un problema de derechos de autor o transparencia. 

Google dijo que Bard creaba contenido original, pero luego añadió las citas. Otra crítica común fue que Bard parecía un intento de competir con Bing Search, el buscador de Microsoft que usaba GPT-4, el modelo de lenguaje más avanzado. 

Bard tuvo muchos problemas de calidad y técnica, como contradicciones y malos consejos de SEO que contradecían las pautas de Google. 

Por ejemplo, Bard recomendó comprar enlaces, una práctica penalizada por Google. Los SEO no estuvieron satisfechos con Bard y lo compararon negativamente con ChatGPT y Bing Chat. Así fue como Bard quedó por debajo de sus competidores en rendimiento y satisfacción.

El final de una era: La transición de Universal Analytics a Google Analytics 4

Universal Analytics (UA) fue el estándar de oro para medir el tráfico web durante más de una década. Google nos dio muchas herramientas y funciones para analizar el comportamiento de los usuarios y optimizar nuestras estrategias de marketing. Pero todo lo bueno tiene su fin, y Google anunció que UA sería reemplazado por Google Analytics 4 (GA4), una nueva plataforma basada en eventos y centrada en la privacidad.

Google nos dio mucho tiempo para prepararnos para el cambio, pero muchos de nosotros nos resistimos a abandonar nuestra querida UA. Algunos incluso se burlaron de GA4 y sus limitaciones. Otros se mostraron escépticos sobre la necesidad de cambiar. Otros simplemente ignoraron el aviso.

El día llegó el 1 de julio de 2023, y se suponía que UA dejaría de funcionar. Pero para nuestra sorpresa, UA siguió recopilando datos durante semanas, e incluso meses, después de la fecha límite. 

No estamos seguros de si esto fue un error de Google o un gesto de compasión, o incluso una forma de presionarnos para que migráramos a GA4.

No lo sabemos con certeza, pero lo que sí sabemos es que UA finalmente dejó de existir el 8 de septiembre, cuando la propiedad UA de Search Engine Land se quedó sin datos. Fue un día triste para muchos especialistas en marketing, que tuvieron que despedirse de su fiel compañero de análisis. 

Sin embargo, dio oportunidad para conocer y sacar el máximo provecho a la nueva herramienta.

Avances de Microsoft y evolución del Nuevo Bing, Bing Chat y Bing Copilot

Microsoft intentó revolucionar la búsqueda en línea con Bing Chat, una función que usaba el poderoso modelo de lenguaje GPT-4 para conversar con los usuarios y responder a sus consultas. 

El nuevo Bing se lanzó en febrero de 2023 con mucha fanfarria y expectativa, pero pronto se encontró con varios problemas y desafíos. A pesar de recibir elogios por su velocidad y calidad, el nuevo Bing no logró atraer a los usuarios de su principal competidor, Google, que seguía dominando el mercado de la búsqueda. 

Después de meses de decepcionantes resultados y críticas, Microsoft decidió cambiar el nombre de Bing Chat a Copilot, un asistente virtual que se integraría con otros productos de Microsoft. 

Sin embargo, el cambio de nombre aún no se ha implementado completamente, y Bing Chat sigue siendo la forma en que los usuarios pueden interactuar con este desde la búsqueda.

Yandex al Descubierto

Yandex, el líder de las búsquedas en Rusia, fue víctima de una filtración de su código fuente por un ex empleado. El código reveló que Yandex usa más de 17.000 factores de clasificación, mucho más que los que se conocían. 

Esto demuestra la complejidad y el poder de su algoritmo, que supera a Google en algunos aspectos, según el experto en SEO Michael King, que analizó el código y dio sus consejos en su artículo. 

Pero, Yandex también tiene problemas, ya que podría estar buscando un comprador por la presión política y económica en Rusia. Se ha corrido el rumor de que empresas como Microsoft, Alibaba o Tencent podrían estar interesadas en comprar Yandex y entrar en el mercado ruso.

La nueva era de Yahoo

Yahoo se reinventa con una nueva meta de competir en la búsqueda y ofrecer más ventajas. Desde enero nos dejó ver que algo iba a suceder con un tweet que anunció que las búsquedas serían mejor procesadas.

Y ahora ya lo sabemos que en 2024 veremos la nueva experiencia de Yahoo que nos contó Brian Provost, surgiendo así interrogantes como: ¿Qué tendrá de especial esta búsqueda digital? ¿Será más rápida, más precisa o más personalizada?

Tendremos que esperar para poder probar lo que Yahoo nos prepara para este nuevo año.

El futuro del SEO 

El SEO en 2024 se basa en la inteligencia artificial (IA) para entender y satisfacer a los usuarios. Google usa la IA para mejorar sus algoritmos de búsqueda, como BERT y MUM, y para crear un asistente inteligente que pueda generar contenido creativo, como el Asistente de Bard. 

Por otro lado, Bing y otros competidores también usan la IA para mejorar sus servicios de búsqueda. Los usuarios tienen más opciones para buscar información, como las redes sociales, las aplicaciones, los dispositivos inteligentes y la realidad aumentada. 

Así mismo, el SEO debe evolucionar con la IA y adaptarse a los nuevos formatos de búsqueda. Para ello, hay que estar al día con las tecnologías de IA, como los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), la generación aumentada de recuperación (GAR) y la optimización generativa de motores (GEO). 

De esta manera será posible poder aprovecharlas al máximo para crear contenido de calidad, optimizar las páginas web y ofrecer una mejor experiencia de usuario.