Cambios básicos en el paisaje de SEO a través de la inteligencia artificial, tres cambios impactantes

Transformación de SEO por AI: Lo que los especialistas en marketing ahora necesitan saber

La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente el mundo de la optimización de motores de búsqueda (SEO) en los últimos años. Lo que alguna vez fue descartado como un truco futurista es ahora una parte esencial de las estrategias de SEO modernas. La IA ya no es una exageración, sino una fuerza impulsora detrás de los mayores cambios en la industria. Desde los algoritmos de los alumnos de Google hasta chatbots como Chatt, la IA influye en cómo los motores de búsqueda entienden, evalúan y presentan a los usuarios. Para las empresas y los gerentes de SEO, esto significa que las tácticas tradicionales deben adaptarse, se centran los nuevos indicadores de éxito y la optimización para los resultados de búsqueda respaldados por la IA se está convirtiendo en un nuevo desafío.

En este artículo arrojamos luz sobre cómo el paisaje de SEO ha cambiado por IA. Mostramos cómo se deben desarrollar más métodos de SEO clásicos, que las nuevas métricas y mediciones (como la estadía y la calidad de las respuestas de IA) se están volviendo más importantes y qué papel juegan los motores de búsqueda basados ​​en IA en las estrategias de clasificación. También consideramos aspectos adyacentes como la estrategia de contenido, la experiencia del usuario (UX) y el SEO técnico en el contexto de la IA. Los ejemplos concretos y los estudios de casos de la práctica hacen que los cambios sean tangibles y muestren cómo prepararse con éxito en la era de la IA.

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Adaptación de métodos de SEO tradicionales

Durante mucho tiempo, ciertos métodos de SEO tradicionales dominaron el campo: la colocación meticulosa de las palabras clave en el texto, recopilando tantos vínculos de retroceso como sea posible u optimización de metaetiquetas para cada página. Pero con el movimiento de la IA en los algoritmos de búsqueda, estas reglas del juego han cambiado. Los motores de búsqueda se están volviendo más inteligentes en los que los usuarios realmente importan y las estrategias de SEO tienen que adaptarse en consecuencia.

De las palabras clave al contexto

En el pasado, era común crear su propia página para cada palabra clave importante y repetir los términos con la mayor frecuencia posible. Hoy, gracias a los sistemas basados ​​en IA como RankBrain y Bert, Google entiende mucho mejor lo que realmente está buscando un usuario, incluso si la consulta de búsqueda no cumple exactamente las palabras clave almacenadas. El resultado: la relevancia y el contexto de un recuento de texto más que una densidad de palabras clave rígida. Los operadores del sitio web deben hacer su contenido temáticamente integral y orientado al usuario. Esto significa que en lugar de mirar los términos de búsqueda individuales de forma aislada, la intención de búsqueda, es decir, la necesidad o el problema detrás de la consulta de búsqueda, debe centrarse. Por ejemplo, si escribe una guía sobre el tema de la "alimentación saludable", no solo debe instalar la palabra clave varias veces, sino también para cubrir todas las preguntas relevantes y sub -tópicos (como nutrientes, recetas, consejos de dieta, etc.). Los algoritmos basados ​​en IA recompensan un contenido tan holístico porque mejor cumplen con la solicitud del usuario.

Calidad antes de la cantidad para vínculos de retroceso

Los vínculos de retroceso - Referencias de otros sitios web - siguen siendo un factor de clasificación importante, pero aquí también Ki ha asegurado un replanteamiento. En el pasado, algunos dependen de la masa en lugar de la clase e intentaron aumentar su clasificación a través de granjas de izquierda o enlaces comprados. Sin embargo, los algoritmos modernos del motor de búsqueda, respaldados por AI, reconocen cada vez más los patrones de ala izquierda antinaturales. En lugar de cientos de enlaces relevantes, relevantes y confiables, ahora cuentan aún más. Un solo enlace de un sitio web reconocido de la industria puede valer más de diez de fuentes cuestionables. KI ayuda a Google & Co. a interpretar el contexto de la izquierda, por ejemplo, si el texto circundante se ajusta temáticamente, y por lo tanto evaluar de manera realista la autoridad de una página. Las estrategias de SEO exitosas, por lo tanto, se basan en la estructura de enlaces cualitativos (por ejemplo, por relaciones públicas, contribuciones de invitados, asociaciones) y de ser visibles como marca en la industria. Si su propio sitio web se menciona en muchos artículos de alta calidad, no solo aumenta la clasificación clásica, sino también la posibilidad de ser reconocido por AI Systems como una fuente de información confiable.

Optimización en la página centrada en el usuario

AI asegura que los motores de búsqueda puedan leer contenido casi como una persona. Esto significa que los trucos del pasado, como ocultar palabras clave en la escritura blanca o metaetiquetas sobre optimizadas, sin trabajo más largo y pueden ser castigados por el contrario. En cambio, la optimización en la página en el signo de la IA se acerca a la buena práctica editorial: las estructuras de encabezado claras, los textos fáciles de leer, la estructura lógica y el valor agregado para el lector son centrales. Un texto escrito con fluidez que se ocupa de manera integral se evalúa mejor mediante el análisis basado en IA que una cadena de palabras clave sin amor. El lema es: escribir para personas, no para máquinas, porque las máquinas han aprendido a evaluar el contenido y las personas.

Nuevos roles para datos estructurados

Un desarrollo de los últimos años, que también es favorecido por la IA, es el mayor uso de datos estructurados (marcado del esquema). El marcado puede otorgar explícitamente contenido (revisiones, recetas, preguntas frecuentes, etc.) para motores de búsqueda. Los algoritmos de IA usan esta información adicional para enriquecer los resultados de búsqueda con fragmentos ricos o para proporcionar específicamente contenido en los cuadros de respuesta (campos de respuesta directa). Para la práctica de SEO, esto significa: los métodos tradicionales, como el mantenimiento de las meta descripciones, se complementan con la optimización de los datos del esquema para proporcionar el contexto del motor de búsqueda. Por ejemplo, se puede proporcionar una página con preguntas frecuentes sobre un producto con el marcado de preguntas frecuentes: la posibilidad aumenta que Google usa partes de él como elementos de búsqueda extendidos o en respuestas de asistente de voz. Cualquiera que ejecute dicha optimización de anclaje (también se habla de optimización de motores de respuestas) va más allá del clásico pensamiento de "enlace azul" y se adapta a una búsqueda controlada por la IA que quiere presentar la respuesta de inmediato.

En resumen: los métodos de SEO tradicionales siguen siendo importantes, pero deben implementarse de manera más inteligente. La investigación de palabras clave sigue siendo relevante, pero los términos se usan de manera más natural y en contexto. Los vínculos de retroceso no se recopilan a ciegas, sino que se configuran específicamente para aumentar la autoridad de la página a los ojos de los usuarios y los algoritmos. El SEO en la página ya no solo significa llenar las etiquetas HTML, sino sobre todo para ofrecer el mejor contenido posible. Y los trucos técnicos y los datos estructurados ayudan a hacer que el contenido de los sistemas de IA sea comprensible y concebible. El SEO se está cambiando en una disciplina que combina cualidades de marketing clásicas con conocimientos técnicos y comprensión de la IA.

Nuevas métricas y medición del éxito

Los cambios en el panorama de búsqueda también se asocian con ideas modificadas, que realmente mides el éxito de SEO. En el pasado, consideraba principalmente las clasificaciones (primer lugar en Google para la palabra clave X) y la cantidad de visitantes que llegaron a través de motores de búsqueda. Estas cifras clave siguen siendo significativas, pero la IA se ha asegurado de que las nuevas métricas estén en el centro de atención como la duración de la estadía de un usuario en la página o la calidad de los fragmentos de respuesta generadas por IA.

Tiempo todavía en lugar de solo hacer clic en

Un ejemplo central es el tiempo de permanencia o la duración de la estadía. Ella describe cuánto tiempo permanece un usuario en la página después de hacer clic en un resultado de búsqueda antes de que pueda volver a la lista de resultados de búsqueda. Una duración de estadía más larga se ve como un indicador de que el contenido es útil y cautivador: el visitante lee, puede ver un video o hacer clic más profundamente en el sitio web. En el pasado, el enfoque estaba en gran medida en la tasa de clics (tasa de clics, CTR), así que cuántos de los buscadores hacen clic en un resultado. Pero una alta tasa de clics es de poco uso si los usuarios saltan de inmediato. Por lo tanto, la lógica del motor de búsqueda apoyada por IA presta más atención a las señales de usuario, como la duración de la estadía, la profundidad de desplazamiento o las interacciones en la página. Para los operadores del sitio web esto significa: no es suficiente atraer a alguien a un lado; También tienes que mantenerlo allí y satisfacerlo. Una página exitosa responde a la pregunta del usuario de manera integral e incluso puede motivarlo a continuar navegando. Por ejemplo, un artículo de blog podría aumentar significativamente el tiempo de estadía a través de infografías construidas, videos o enlaces adicionales, lo que puede tener un efecto positivo en la clasificación.

El desafío de la búsqueda de "clic cero"

Al mismo tiempo, estamos viendo la tendencia de las búsquedas de clic cero, es decir, consultas de búsqueda en las que el usuario ya no tiene que hacer clic porque Google & Co. ya muestra la respuesta directamente en la página de resultados. A través de respuestas generadas por IA y fragmentos expandidos, la proporción de estas búsquedas de clic cero ha aumentado significativamente a los estudios actuales, los estudios actuales de hoy terminan más de la mitad de todas las consultas de búsqueda sin hacer clic en un resultado. Para la evaluación de éxito de SEO, esto representa un nuevo desafío: menos clics significan menos tráfico, incluso si está en el primer lugar. Se deben encontrar nuevas formas de pensar aquí. Las empresas están mirando cada vez más con qué frecuencia su contenido es visible en los resultados de búsqueda, incluso sin hacer clic. Por ejemplo, si se muestra una definición de su propia página en un cuadro de respuesta, la marca llega a los usuarios sin una visita al sitio web, pero aún aumenta su visibilidad y autoridad. Tales impresiones (contactos visuales) se vuelven más importantes como KPI. La consola de búsqueda de Google y otras herramientas ya están comenzando a mostrar impresiones de características como fragmentos destacados o vistas previas de video para que pueda ver con qué frecuencia se presenta el contenido. La conversión real de un visitador de SEO también puede realizarse: el usuario puede recordar el remitente de la información útil y luego visita la página directamente o confiable en la marca.

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Evaluación de la respuesta de IA

Con las respuestas generadas por AI en los motores de búsqueda, se agrega otro nivel: la calidad de estas respuestas. Google y Bing quieren asegurarse de que la información proporcionada por sus características de IA sea correcta y útil. Para hacer esto, obtenga activamente el ejemplo de retroalimentación a través de botones similares/disgustados para chat o comentarios de Bing en los laboratorios de Google para la experiencia generativa de búsqueda (SGE). Para los proveedores de contenido y los SEO, esto significa que el contenido debe prepararse de tal manera que una IA pueda interpretarlo fácilmente correctamente. Los hechos deben ser votos, las declaraciones se formulan con precisión. Sería contraproducente si su propio contenido aparece en un fragmento de IA, pero puede reproducirse mal o distorsionarse allí. Por lo tanto, la precisión y la claridad como factores de éxito obtienen un peso pesado. La "calidad" de una respuesta de IA solo es indirectamente medible, pero hay indicadores: si los usuarios aún hacen clic en diferentes resultados después de una respuesta KI o reformulan la pregunta, la respuesta probablemente no fue satisfactoria. Por el contrario, una baja tasa de rebote para la búsqueda o la retroalimentación positiva muestra que el contenido ha cumplido su propósito. Como operador del sitio, no puede ver estas métricas internas de IA directamente, pero puede sentir los efectos: los usuarios satisfechos tienen menos probabilidades de quejarse, saltar menos y tal vez incluso interactuar con el sitio web (por ejemplo, por comentarios o compartir contenido).

La conclusión es que la medición del éxito permanece en el SEO, pero los números cambian. Factores blandos como el comportamiento del usuario y la satisfacción se destacan. Cualquiera que convence en términos de contenido es recompensado con una duración de estadía más larga y una respuesta positiva, y esto difícilmente puede separarse de la clasificación. En un mundo en el que la primera respuesta puede provenir de una IA, también tenemos que medir el éxito si nuestra información es parte de esta respuesta y si finalmente convencerá al usuario.

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El papel de los motores de búsqueda de IA y sus efectos en las estrategias de clasificación

Ki no solo se abre paso en el fondo de los algoritmos de búsqueda, sino que también cambió la apariencia de los motores de búsqueda. Con la integración de la IA en la interfaz de usuario, pensamiento de Bings Chatbot o los resultados experimentales de búsqueda de IA de Google: las estrategias de clasificación clásica se ponen al revés.

Experiencias de visor con soporte de IA

Un ejemplo es Microsoft Bing, que integró un modelo de idioma AI (basado en GPT-4) a principios de 2023 en su búsqueda. Los usuarios pueden formular su búsqueda allí como un chat y obtener una respuesta conversada que se compilan de varias fuentes, incluida la información de origen. Google siguió poco más tarde y ha estado probando un concepto similar con la experiencia generativa de búsqueda (SGE): en la parte superior de la página de resultados de búsqueda, aparece una descripción general generada por IA que respondió a la pregunta del usuario directamente, seguido de enlaces convencionales. Tales resultados de búsqueda de IA significan para el SEO clásico: menos visibilidad para enlaces orgánicos, especialmente para solicitudes de información simples. Si la respuesta de IA ya ofrece todo lo importante, muchos usuarios no se desplazan hacia abajo. Los estudios iniciales de los EE. UU. Muestran efectos drásticos: después de la introducción de las descripción general de la IA de Google en los mercados de prueba, algunos sitios web han demostrado un respaldo de tráfico del 20%, otros incluso hasta el 60%dependiendo en la industria y el tipo de adicción. Especialmente con las búsquedas informativas (por ejemplo, "¿Qué es X?" O "¿Cómo Y?") Hunden las tasas de clic en los resultados individuales significativamente porque la respuesta ya se presenta.

Nuevas estrategias de clasificación en la era KI

¿Cómo reacciona como SEO a la codiciada posición 1 puede estar "ocupada" por una respuesta de IA? Por un lado, es importante continuar clasificándose clásicamente bien curiosamente, los sistemas de IA preferiblemente usan páginas que ya se consideran de alta calidad. Google tiene sus respuestas de IA hechas principalmente de contenido que se encuentra en la página 1 o han sido vinculadas y mencionadas por muchos. Las clasificaciones orgánicas altas siguen siendo una base a tener en cuenta por el algoritmo AI. Por otro lado, la idea de la optimización del fragmento se enfoca aún más: el contenido debe prepararse de tal manera que funcionen en extractos cortos. Específicamente, esto significa incorporar definiciones claras, resúmenes o instrucciones paso a paso en el texto, lo que puede extraer fácilmente una IA y presentarla al usuario. Un texto que sigue la pregunta directamente al principio tiene mejores posibilidades de ser citado en una descripción general de la IA que un texto largo que oculta el mensaje central. En este contexto, algunos expertos hablan de "optimización de motores de respuesta", es decir, la optimización de ser parte de las respuestas, no solo parte de las listas de enlaces.

Personalización y respuestas directas

Los motores de búsqueda de IA también podrían proporcionar respuestas más personalizadas en el futuro. Factores de contexto como la ubicación, el historial de búsqueda o las preferencias ya están fluyendo a los resultados. Una IA puede usar esta información para nombrar, por ejemplo, cuando busca "buen restaurante", en lugar de mostrar solo una lista general. Para las estrategias de clasificación, esto significa que una colocación absoluta es menos común. Más bien, debes ser relevante en diferentes contextos.

La conciencia de la marca y la confianza cuentan más que nunca

Curiosamente, las marcas fuertes podrían incluso beneficiarse de las tendencias de AI. Dado que los sistemas de IA tienen cuidado de no generar información errónea, prefieren usar fuentes establecidas y confiables. Si ya tiene un cierto estado de la autoridad a través de marcas conocidas, es más probable que el algoritmo mencione muchos vínculos de retroceso o menciones, el algoritmo. Esto lleva a un efecto de bola de nieve: los lados grandes y confiables obtienen aún más visibilidad, mientras que se vuelve más difícil para los lados desconocidos entrar en el grupo de posibles fuentes. Por lo tanto, una estrategia sensata en la Edad de AI es trabajar activamente en su propia reputación en línea. El trabajo de relaciones públicas, el marketing de contenidos y las redes sociales pueden indirigir el SEO haciendo el nombre de un sitio web mejor conocido y, por lo tanto, aumentando el clic del clic cuando aparece. En casos dudosos, los usuarios tienden a ser un dominio conocido que a un desconocido: esto se aplica fuera de línea y en línea. Este aspecto de confianza puede incluso influir en qué fuente prefiere a un asistente de IA (porque los modelos de IA a menudo entrenan en contenido que proviene de fuentes de renombre con más frecuencia).

En resumen, la era de SEOS SEOS ISOS requiere un doble pensamiento: por un lado, no descuidar el contenido tradicional de optimización, la tecnología limpia, los vínculos de retroceso fuertes siguen siendo el boleto de entrada. Por otro lado, trabaje proactivamente en cómo se presenta su propia información. Ya no es solo de 1 a 10, sino de poder entregar la respuesta correcta en el momento correcto. Esto requiere una comprensión profunda del grupo objetivo y sus preguntas, así como la capacidad de estructurar el contenido de tal manera que el algoritmo lo reconoce como la mejor respuesta.

Estrategia de contenido en la edad de IA

El contenido de alta calidad siempre ha sido el corazón del SEO, que tampoco cambia con IA. Por el contrario: debido a que los motores de búsqueda pueden distinguir el buen contenido del contenido malo gracias a la IA, la estrategia de contenido de primera clase vale la pena hoy. Sin embargo, surgen nuevas preguntas: ¿cómo se trata con las herramientas de IA para crear contenido? ¿Qué significa EEET (experiencia, experiencia, autoridad, confianza, confianza, es decir, experiencia, conocimiento especializado, autoridad y confiabilidad) en los momentos en que las máquinas pueden generar textos? ¿Y cómo te mantienes creativo cuando la IA modela en última instancia solo los remixes existentes?

Eeat y confianza como base

En sus pautas de calidad, Google ha enfatizado la importancia de la experiencia, la autoridad y la confiabilidad durante años, recientemente complementado por "experiencia" (experiencia propia). Estos principios se vuelven aún más importantes en la era de la IA. Porque cuando los algoritmos se unen los textos en sí mismos, prefieren usar fuentes confiables. Para el contenido, esto significa: cada artículo debe investigarse con la mayor precisión posible, estar técnicamente bien fundado y más. Es difícil para reclamos sin recibo o textos superficiales 08/15. En cambio, contenido que ofrece un valor agregado real, por ejemplo, sus propios estudios, entrevistas con expertos, informes prácticos de experiencia, aumentan de peso. La información única que no se puede encontrar en todas partes hace que un contenido sea inconfundible. Tal contenido no solo es apreciado por los humanos, sino que también está feliz de ser tomado por los modelos de IA porque se destacan entre la multitud. Por lo tanto, una consideración estratégica puede ser producir datos e ideas específicos que se conviertan en una fuente primaria (como publicar una encuesta de la industria y evaluar en su propia página). Si muchos otros se refieren a esto, la autoridad aumenta enormemente, y una IA que combina el tema probablemente tendrá en cuenta esta fuente.

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Creación de contenido admitido de AI

Muchos equipos de SEO ahora usan herramientas de IA para crear contenido de manera más eficiente para diseños de texto, estructura o generación de ideas. Los modelos de idiomas pueden proporcionar diseños en la presentación de un botón, que luego son refinados por los editores. Esto puede ser una bendición siempre que la garantía de calidad sea correcta. El peligro radica en la tentación de publicar textos completamente generados por IA. Por ejemplo, el Portal de Tecnología CNET ha experimentado tener cientos de artículos financieros escritos por IA, pero tuvo que remontar cuando se descubrieron numerosos errores e incluso plagio. La lección de esto: la IA puede acelerar la producción de contenido, pero no reemplaza el juicio crítico y la creatividad de las personas. Una buena estrategia de contenido en la Edad de AI encuentra el equilibrio: AI como herramienta, no como el único autor. Prácticamente, esto podría usarse para usar IA para tareas de rutina (tener meta descripciones sugeridas, textos de productos suaves gramaticales, variantes de texto de prueba), mientras que el contenido decisivo, como contribuciones de opinión, análisis complejos o todo lo que requiere una voz clara, los humanos siguen curados por los humanos.

Diversificar la estructura y el formato

Los resultados de búsqueda de IA a menudo presentan información en forma comprimida. Es aún más importante preparar contenido de muchas maneras. Los textos de flujo largo por sí solos no son suficientes. Una estrategia de contenido bien pensada se basa en estructuras claras: secciones con subtítulos, listas, tablas, citas o definiciones resaltadas. Esto aumenta la posibilidad de que partes del contenido se puedan sacar en diferentes contextos, ya que es un fragmento destacado, un asistente de voz o un chat de IA. Varios formatos también juegan juntos: un artículo podría tener un resumen como un alentamiento (ideal para fragmentos), seguido de explicaciones detalladas (para los usuarios que desean profundizar) y tal vez al final de una parte de las preguntas frecuentes (para preguntas y respuestas específicas). Esta modularidad hace que el contenido sea "amigable con AI" porque es más fácil desarmarlo y reunir nuevamente.

Contenido único en lugar de "Me-Too"

En un mundo en el que la IA genera contenido de acuerdo con patrones de innumerables textos existentes, la creatividad gana gran importancia. La estrategia de contenido también significa encontrar temas que aún no se han masticado innumerables veces o presentar temas bien conocidos desde una nueva perspectiva. Porque si todos los competidores publican el mismo texto genérico de IA (que puede suceder si todos usan la misma herramienta), nadie realmente se destacará. El contenido con personalidad, profundidad o un USP especial (punto de venta único) se destaca, y eso es exactamente lo que los motores de búsqueda quieren promover. No es coincidencia que Google actúe cada vez más contra el "contenido delgado" (contenido delgado y sin sentido) en las últimas actualizaciones. Por lo tanto, la estrategia de contenido debe tener como objetivo ofrecer lo que la IA no puede entregar: originalidad real, dirección emocional, experiencia y, a veces, una opinión clara. Por lo tanto, sigue siendo interesante para los usuarios y, por lo tanto, también es relevante para los motores de búsqueda a largo plazo.

Experiencia de usuario (UX) y SEO técnico en foco

En los momentos en que los algoritmos imitan el comportamiento humano, los límites entre el buen SEO y la buena experiencia del usuario (UX) están cada vez más borrosos. Lo que el usuario ofrece una experiencia positiva generalmente también es recompensada por el motor de búsqueda, una verdad simple pero importante. La IA fortalece esta tendencia porque puede evaluar las señales de usuario aún mejor y analizar los aspectos técnicos de manera más inteligente.

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Rendimiento de la página y vitalios de la web central

Google introduce figuras clave como el tiempo de carga, la interactividad y la estabilidad visual (los vitales de la web central) como factores de clasificación que afectan directamente el UX. Un análisis basado en IA, por ejemplo, reconoce que es más probable que los usuarios salten cuando una página se está acumulando lentamente o el diseño es inestable. Por lo tanto, es esencial mantener el sitio web técnicamente delgado y rápido. Para el UX esto significa: optimizar imágenes, usar almacenamiento en caché, escribir código limpio. Para SEO, ahora es lo mismo. Si la página se carga en dos segundos y se puede operar sin problemas, deleita al visitante, y el motor de búsqueda toma nota de él. Los conceptos básicos técnicos de SEO, como la facilidad móvil o el cifrado HTTPS, han sido durante mucho tiempo un requisito previo. En el futuro, la IA podría tener en cuenta aún más factores, p. Incluso si tales detalles parecen difíciles de medir, no debe descuidarlos.

Gestión y compromiso de los usuarios

Un UX de primera clase significa que el usuario encuentra intuitivamente lo que está buscando, e idealmente aún más, porque está interesado en un mayor contenido. La vinculación interna juega un papel importante en esto. Cuadros de recomendación ("También puede interesarle") o enlaces bien colocados en el texto, que se refieren a otros artículos, guían al visitante a través del lado. Desde una perspectiva, esto mejora la arquitectura lateral y distribuye el poder de clasificación dentro del sitio web. Desde una perspectiva visual, aumenta la posibilidad de que los usuarios no salten de inmediato, lo que, como ya se mencionó, es una señal positiva. Además, una estructura lógica también ayuda a los algoritmos a clasificar el contenido. Por ejemplo, si un sitio web sigue un enfoque de página de pilar (vinculado un artículo principal con muchos sub-artísticos temáticamente adecuados), Google reconoce este contexto y lo evalúa como un signo de especialización sobre el tema. Los rastreadores impulsados ​​por la IA pueden comprender tales relaciones relacionadas con el contenido cada vez mejor, casi construir una red semántica del sitio web. Un buen UX con una estructura clara admite la IA para agarrar el alcance y la profundidad de la oferta.

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Datos estructurados y fragmentos

Ya se ha mencionado el uso de datos estructurados. Desde una perspectiva de UX, ofrece la ventaja de que los usuarios obtienen información preliminar en la búsqueda (por ejemplo, revisiones de estrellas, tiempos de recetas, preguntas frecuentes para plegar). Esto atrae a visitantes calificados, aquellos que están realmente interesados ​​en el contenido. Desde un punto de vista técnico de SEO, los datos estructurados son imprescindibles para ser considerados para resultados ricos. Los sistemas AI utilizan el marcado dirigido para leer el contenido con precisión. Esto significa que una página de FAQ bien premiada puede llevar a Google directamente a la respuesta a una pregunta adecuada sin que el usuario tenga que hacer clic. Paradójicamente, el UX (porque el usuario recibe su respuesta más rápido) y puede al mismo tiempo reducir el otro ejemplo del efecto de clic cero. Sin embargo, vale la pena usar tales características a largo plazo para ser reconocido como una fuente relevante. Los usuarios perciben de dónde proviene la respuesta, especialmente cuando la fuente es confiable.

Accesibilidad técnica para rastreadores de IA

Un aspecto a menudo pasado por alto: ¿cómo acceden realmente los sistemas de IA? Los motores de búsqueda clásicos se arrastran regularmente e indexan páginas. Los bots de chat de IA, por otro lado, obtienen información en tiempo real si es necesario, el modo de chat de Bing, por ejemplo, llama a sitios web en vivo cuando se realiza una consulta. Igual de importante: el contenido no debe ser inaccesible por pancartas de cookies exageradas o paredes de inicio de sesión si van a servir en la búsqueda. Es aconsejable un cierto nivel de contenido accesible libremente, de lo contrario, perderá la visibilidad a los competidores que actúan de manera más abierta.

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UX en nuevos canales

AI también extiende los canales a través de los cuales los usuarios consumen contenido. Ejemplos son los asistentes de voz o las interfaces de chatbot: la experiencia del usuario y luego se aleja de la visita clásica del sitio web. Algunas compañías reaccionan con sus propios chatbots de IA en su sitio web, que buscan el contenido de la página y responden directamente a los visitantes. Este no es un factor de clasificación directo, pero mejora la experiencia en el sitio y puede mantener a los visitantes más tiempo en la página. Si alguien obtiene la información requerida en lugar de regresar a Google a través de una interfaz de chat, esto reduce la tasa de rebote. Dichas innovaciones de UX muestran cómo se interconectan el SEO y UX estrechos: las páginas exitosas ofrecen al usuario una experiencia optimizada incluso después de hacer clic, lo que a su vez admite el rendimiento de SEO.

Pensar en el SEO técnico y UX juntos es más importante que nunca en la era de la IA. Un lado técnicamente perfecto forma la base sobre la cual puede brillar un gran contenido. Si la experiencia del usuario es correcta (tiempos de carga rápida, estructura clara, funciones útiles, cada visitante envía señales positivas al motor de búsqueda. Y una IA que evalúa estas señales concluirá: vale la pena enviar a otros usuarios aquí también.

Ejemplos concretos y estudios de casos

Para hacer que los cambios sean tangibles, finalmente echamos un vistazo a algunos ejemplos prácticos que muestran cómo Ki ya influye en el mundo de SEO:

Disminución del tráfico a través de respuestas de IA

En 2023, un sitio web de gran información notó una pérdida significativa de tráfico para ciertos artículos de asesoramiento. El análisis mostró que Google ahora indicó un párrafo generado por IA directamente en la página de resultados para muchas de estas preguntas que resumieron los puntos más importantes. Por lo tanto, los usuarios obtuvieron la información necesaria sin tener que hacer clic en el artículo. En la parte superior, el tráfico para tales palabras clave colapsó en más del 50%. Esta experiencia coincide con las observaciones de la industria: cuando aparece una descripción general de la IA (descripción general de la IA), la tasa de clics cae dramáticamente. El sitio web reaccionó haciendo que su contenido sea aún más profundo, con detalles adicionales, gráficos y más información que fue más allá de lo que puede transmitir un fragmento corto. Entonces, uno quería asegurarse de que los usuarios tengan una razón para hacer clic (es decir, para obtener toda la historia). La estrategia valió la pena: la corriente del visitante permaneció más baja que antes, pero la duración de la estadía y las interacciones de aquellos que hicieron clic aumentaron significativamente. La calidad antes de la cantidad era el enfoque lema-an que a menudo se recomienda en la edad de IA.

Experimento de contenido de IA en CNET

A partir de 2022, el portal de tecnología CNET se atrevió a avanzar y tenía cientos de artículos escritos por una IA en la que la esperanza de poder producir contenido de SEO de manera masiva. Inicialmente, estos textos pasaron desapercibidos y, a veces, incluso bajaron bien hasta que se hicieron públicos que vinieron de una máquina. En un examen más detallado, salieron a la luz numerosos errores, desde calculadoras en ejemplos financieros hasta formulaciones que se basaron fuertemente en otras fuentes. La llamada de CNET se dañó y Google clasificó parte de este contenido como poco confiable. Este estudio de caso muestra que la IA puede entregar contenido rápidamente, pero sin control de calidad humana, el equilibrio SEO es bastante negativo. CNET detuvo el experimento y revisó los artículos relevantes. El aprendizaje de esto: la automatización tiene límites y, en última instancia, la calidad cuenta antes de la cantidad, un lema que KI nos muestra más claramente que nunca.

Subrayar estos ejemplos

El paisaje de SEO sigue vivo y emocionante. A veces, los efectos de la IA son sutiles y gradualmente (como el comportamiento cambiado del usuario), a veces abruptos y obvios (robos de tráfico a través de nuevas características). En cualquier caso, aquellos que reaccionan de manera flexible, aprenden de los experimentos y reconocen las oportunidades de la IA y los riesgos.

KI y SEO: Orientación del usuario como clave para el éxito

Los cambios básicos en el panorama de SEO por IA se pueden resumir en un principio rector: el SEO se orienta cada vez más a la experiencia real del usuario. La inteligencia artificial ayuda a los motores de búsqueda a comprender mejor las intenciones y el comportamiento de los usuarios, y esto es exactamente por qué los operadores de sitios web deben enfocar su enfoque en operar a estos usuarios de la mejor manera posible. Los viejos trucos de SEO pierden efectividad, mientras que el contenido de alta calidad y las señales de usuario positivas son recompensadas.

Para los profesionales de SEO, esto significa que, por un lado, no perderá de vista el núcleo: buen contenido, tecnología limpia y un perfil de enlace bien pensado siguen siendo la base. Por otro lado, es importante estar abierto a las cosas nuevas, por ejemplo, estructurar el contenido de tal manera que también puedan ser utilizados por asistentes de voz y bots de IA, o ya no solo miden el éxito de los números de clic, sino a la satisfacción de los usuarios que pueden leer las respuestas en silencio.

El desarrollo de la IA es rápido y continuará. Una cosa es segura: el SEO no desaparecerá, pero cambia. Si aprende de manera proactiva, para usar la IA como herramienta, ya sea para el análisis de datos, para automatizar trabajos de rutina o mejorar el contenido, obtenga un liderazgo. Es tan importante comprender el diálogo con la IA: ¿Qué señales envían mi sitio web, cómo "piensa" un algoritmo y dónde están las interfaces entre la creatividad humana y la lógica de la máquina?

Al final, las virtudes como la orientación del usuario, la credibilidad y la optimización continua dan sus frutos, tal vez más que nunca hoy. AI puede controlar tanto otro motor de búsqueda: su objetivo sigue siendo proporcionar a la persona que busca la mejor respuesta posible. Si puede ofrecer esta respuesta, a pesar de todos los cambios, continuará abriendo grandes oportunidades para lograr la visibilidad y el éxito en línea.

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