La búsqueda de Google se convierte en la máquina de respuestas: lo que esto significa para usted y la imagen web: xpert.digital
El cambio fundamental: Responder Machines en lugar de búsqueda web: ¿terminar con enlaces? Alarma de clic cero con motores de búsqueda de IA
Palabras de directan en lugar de listas de enlaces: así es como la IA cambia su comportamiento de búsqueda (y qué planea Google)
Durante más de dos décadas, los motores de búsqueda clásicos como Google han dominado la forma en que buscamos información en Internet. Pero estamos en medio de un cambio de paradigma fundamental: las máquinas de respuestas con soporte de IA están en proceso de revolucionar la búsqueda tradicional de la derecha. Estos sistemas proporcionan respuestas directas e integrales en lugar de solo referirse a sitios web relevantes. La transformación de las búsquedas para responder a las máquinas no solo cambia el comportamiento del usuario, sino que también tiene consecuencias de largo alcance para todo el ecosistema web.
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Desarrollo: desde la lista de enlaces a la respuesta directa
La idea básica detrás de las máquinas de respuesta, como la IA de perplejidad, es simple, pero al mismo tiempo revolucionaria: en lugar de ingresar términos de búsqueda y recibir una lista de enlaces, los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas directas. Este desarrollo marca un progreso significativo en la forma en que interactuamos con Internet.
Los comienzos del cambio
Google se ha estado desarrollando desde un motor de búsqueda puro hasta una máquina de respuestas durante años. Con características como Knowledge Panels (2012), fragmentos destacados (2014) y Rapid Answers (2014), el gigante del motor de búsqueda intentó cada vez más responder preguntas del usuario directamente en la página de resultados de búsqueda. Este fue el comienzo de una tendencia que recibió un enorme empuje con el avance de los modelos AI avanzados.
El avance impulsado por la IA
El avance real llegó con el desarrollo de poderosos modelos de lenguaje grande (LLM). En 2017, el progreso tecnológico se logró con modelos de transformadores que pudieron buscar grandes cantidades de datos de manera semántica de manera rápida y eficiente. Esta tecnología hizo posible no solo buscar el contenido de palabras clave, sino también comprender el significado semántico y generar respuestas contextuales.
Cómo funcionan las máquinas de respuesta de IA
Los motores de búsqueda de IA dependen principalmente de dos tecnologías progresivas: procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML), que permiten una forma de procesamiento de información completamente nueva.
Procesamiento del lenguaje natural
NLP permite a los motores de búsqueda comprender consultas de búsqueda complejas en lenguaje natural. Los usuarios ya no tienen que reducir sus preguntas a palabras clave simples, pero pueden formular directa y naturalmente. Por ejemplo, un motor de búsqueda de IA puede aumentar una pregunta compleja de cómo "¿cómo puedo aumentar la presencia de mi marca en el contenido generado por los motores de búsqueda de IA?" Responda en detalle, mientras que los sistemas clásicos a menudo proporcionan resultados insuficientes aquí.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático asegura que los motores de búsqueda de IA aprendan continuamente del comportamiento del usuario y optimicen automáticamente sus resultados. Como resultado, estos sistemas proporcionan respuestas relacionadas con el contexto y adaptadas individualmente en tiempo real, basados en toda la diversidad de Internet. Los resultados de búsqueda se están volviendo cada vez más multimodales al expandir el contenido visual y auditivo.
Dos tasas principales de la búsqueda de IA
Se han desarrollado dos tarifas principales para los motores de búsqueda soportados por IA:
- LLM con búsqueda web: sistemas como perplejidad o chatt con búsqueda web obtienen información actual de Internet y lo procesa en una respuesta sumaria.
- Motores de búsqueda con resumen de IA: Google prueba con versiones cortas generadas por AI de Gemini que se integran directamente en los resultados de búsqueda. Estas vistas a la "AI" llamadas "deberían acortar el proceso de búsqueda y hacerlo más eficiente.
Máquinas de respuesta de IA líderes de un vistazo
Perplejidad ai
Perplexity combina un motor de búsqueda basado en el modelo de Google con una interfaz de chat à la chatgpt. El usuario puede hacer una pregunta en lenguaje natural y recibe una respuesta específica en forma de texto con fuentes vinculadas. En el diálogo, el conocimiento que desea se puede desarrollar sin tener que hacer clic en numerosos sitios web.
Chatgpt con búsqueda web
OpenAI ha ampliado el chatgpt con una función de búsqueda que permite búsquedas directas en Internet. Los resultados son completamente libres de AD y muy reducidos, con resúmenes significativos que se generan a través del modelo de voz.
Google SGE (experiencia generativa de búsqueda)
Google reacciona a la competencia con su "experiencia generativa de búsqueda" (SGE), que ha estado activa en los Estados Unidos desde 2024 como "descripción general de la IA". Estos resúmenes generados por IA aparecen por encima de los resultados de búsqueda orgánica y están integrando cada vez más videos e imágenes. SGE presenta tres elementos nuevos importantes: instantánea de IA, moda conversacional y experiencia vertical.
Microsoft Copilot y Bing
Microsoft ha cambiado masivamente su Bing de motor de búsqueda y ofrece resultados destacados de resultados generados por IA. La nueva "búsqueda generativa de Bing" muestra resultados generados por IA a la izquierda, mientras que los resultados de búsqueda tradicionales se colocan en una columna más estrecha a la derecha.
Búsquedas de clic cero: el comportamiento cambiado del usuario
Uno de los efectos más importantes de las máquinas de respuesta es el aumento en las llamadas consultas de búsqueda de "búsquedas de clic cero" en las que los usuarios ya no visitan sitios web externos.
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Estadísticas alarmantes
Los estudios actuales muestran que solo cada tercera búsqueda conduce a clics en sitios web. En los EE. UU., Casi el 60% de las búsquedas móviles y de escritorio terminan sin hacer clic en un resultado de búsqueda. Aún más preocupante: casi el 30% de todos los clics van a las plataformas que Google en sí, como YouTube o Google Maps.
El refuerzo de la AI de la tendencia
La introducción de máquinas de respuesta de IA aumenta significativamente esta tendencia. Un estudio UX para el uso de las "Descripciones de IA" de Google muestra que reducen drásticamente la cantidad de clics salientes en el escritorio, la tasa de clics cae a sitios web externos por dos tercios, en dispositivos móviles por casi la mitad.
Trust del usuario y diferencias demográficas
Los usuarios jóvenes en particular y aquellos con alta afinidad digital tienen más probabilidades de confiar en la IA. Los usuarios entre las edades de 25 y 34 respuestas de IA aceptan en la mitad de todas las consultas de búsqueda como información final. Los usuarios móviles se desplazan más profundamente (54 por ciento) que los usuarios de escritorio (29 por ciento), mientras que los usuarios mayores continúan prefiriendo los enlaces azules clásicos.
Consecuencias para los operadores y editores del sitio web
El cambio para responder máquinas tiene consecuencias de largo alcance para todo el ecosistema web, especialmente para los operadores y editores de sitios web.
Pérdida y dependencia del tráfico
A través de la búsqueda de clic cero, los sitios web pierden tráfico masivo. El panorama de búsqueda cambiado conduce a una concentración aún más fuerte de poder entre los operadores de plataformas como Google y Meta, y Apple, en perspectiva. Los editores están particularmente afectados, cuyo modelo de negocio depende de las personas que llamen directamente a su sitio web.
Nuevas métricas para el éxito
En el contexto de este desarrollo, se deben desarrollar nuevos indicadores de éxito. El estudio sobre las descripción general de la IA de Google recomienda medir la visibilidad en lugar de los clics. Se vuelve crucial con qué frecuencia y cuán prominentemente aparece una marca en las respuestas generadas por IA. Las métricas como la cita o la "parte de la voz" se vuelven más importantes que las posiciones clásicas en la clasificación.
Efectos diferenciados dependiendo de la industria
Los efectos de las máquinas de respuesta de IA varían según la industria y el tema. En el caso de las búsquedas con el riesgo personal, ya que los usuarios de salud o finanzas muestran significativamente más escepticismo en comparación con las respuestas generadas por IA y los pergaminos más profundos o están buscando fuentes adicionales. Sin embargo, en el caso de preguntas o definiciones simples, las respuestas de IA se aceptan con mayor frecuencia sin más investigaciones.
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Las perspectivas futuras: estrategias en un nuevo mundo de búsqueda
A pesar de todos los desafíos, el cambio de máquinas de búsqueda a respuesta también ofrece oportunidades. Sin embargo, los operadores de sitios web y los fabricantes de contenido deben adaptar sus estrategias.
De SEO a GEO (optimización generativa de motores)
La optimización de las máquinas de respuesta de IA podría convertirse en una nueva disciplina que va más allá del SEO clásico. Esto ya no se trata solo de renunciar a los resultados de búsqueda, sino que se cita en respuestas generadas por IA como una fuente confiable.
Centrarse en la calidad y la confiabilidad
El estudio de UX en las descripciones de Google AI muestra que los usuarios primero verifican al seleccionar la fuente si una fuente es confiable solo si la información se ajusta a la intención de búsqueda. En el 58 por ciento de los casos con marcas conocidas o dominios .gov/.Edu, se hicieron clic primero. El establecimiento como marca confiable es, por lo tanto, aún más importante.
Ganancia de contenido multimodal en importancia
Cuando se trata de preguntas de bricolaje, muchos usuarios omiten deliberadamente respuestas generadas por IA para ver videos con demostraciones prácticas. La duración promedio de la estadía en los videos (37 s) supera la de las respuestas de IA (31 s). Esto subraya la importancia creciente del contenido multimedia.
Una nueva era de adquisición de información
El cambio de las búsquedas a las máquinas de respuesta marca una agitación fundamental en la forma en que buscamos información en Internet y lo consumimos. Si bien este desarrollo promete respuestas más rápidas y directas a los usuarios, presenta a los operadores de sitios web y fabricantes de contenido con nuevos desafíos.
El futuro de la búsqueda web estará formado por un equilibrio entre la eficiencia de las respuestas generadas por IA y la necesidad de información confiable y más profunda. La competencia entre los grandes actores como Google, Microsoft y OpenAai continuará promoviendo este desarrollo.
Para los operadores de sitios web y los fabricantes de contenido, esto significa un replanteamiento en sus estrategias: lejos de la optimización pura para la clasificación de motores de búsqueda para establecer como una fuente confiable para los sistemas de IA. La calidad, la confiabilidad y el contenido multimodal serán factores decisivos en esta nueva era de adquisición de información digital.
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Konrad Wolfenstein
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