El aprendizaje automático está volviéndose cada vez más prevalente en el panorama del SEO, se espera que sea una industria de $209.91 mil millones para el 2029. Y con motores de búsqueda como Google utilizando aprendizaje automático y tecnología de inteligencia artificial para mejorar la experiencia de búsqueda en línea, los especialistas en marketing digital deberán prestar atención a cómo cambia la funcionalidad de los motores de búsqueda para mantenerse visibles. Obtenga más información sobre el impacto del aprendizaje automático en la búsqueda y cómo ajustar su estrategia de SEO a continuación.
¿Cómo utiliza Google el aprendizaje automático?
Google ha sido pionero en el aprendizaje automático durante años, y sus contribuciones más recientes son dos herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés): Multitask Unified Model (MUM) y Language Model for Dialogue Applications (LaMDA). Los NLP son un subcampo de la inteligencia artificial y funcionan para hacer que la comunicación basada en el aprendizaje automático sea más usable para los humanos, que es uno de los objetivos principales de Google con MUM y LaMDA. Pero, ¿cómo funcionan cada uno de estos NLP y cuál es su impacto en la búsqueda?
¿Qué es MUM?
MUM es un NLP desarrollado por Google para suceder a su herramienta Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), más conocida como BERT. Al igual que BERT, MUM comprende y genera lenguaje, y es capaz de comprender y responder a consultas complejas de motores de búsqueda con múltiples modos de información, desde imágenes hasta texto y más.
Dicho esto, MUM es 1,000 veces más potente que BERT y tiene un énfasis adicional en mejorar la experiencia del usuario. Teóricamente, esto significa que un buscador podría ingresar una foto de un tipo específico de tela, y MUM podría responder con información como el nombre de la tela, sus características, para qué se usa comúnmente, dónde comprarla y más.
¿Qué es LaMDA?
Desarrollado para ayudar a Google a funcionar de manera más intuitiva, LaMDA es un NLP que redefine las búsquedas como conversaciones. A diferencia de un chatbot tradicional programado con respuestas predefinidas, LaMDA comprende la intención del usuario y puede proporcionar información en consecuencia. Utiliza el aprendizaje profundo para comunicar lo que ha aprendido de los resultados del motor de búsqueda de una manera más parecida a la humana. Para lograr esto, examina una gran cantidad de fuentes y presenta información sintetizada y relevante al buscador. Aunque aún no se encuentra en uso, LaMDA representa la trayectoria del SEO hacia la inteligencia artificial.
¿Cómo impacta el aprendizaje automático en la búsqueda?
Si bien muchos avances en el aprendizaje automático aún no se utilizan para el público en general, como es el caso de MUM y LaMDA, su efecto en la funcionalidad de los motores de búsqueda cambiará la forma en que buscamos en línea, así como la forma en que pensamos en las estrategias y tácticas de optimización para motores de búsqueda. Estos son algunos de los cambios que podemos esperar ver en la búsqueda de Google en los próximos años.
Un cambio en el comportamiento de búsqueda de los usuarios
Las páginas de resultados de búsqueda (SERPs) de Google cambian constantemente, y a medida que la tecnología de aprendizaje automático continúa priorizando experiencias de búsqueda intuitivas y similares a las humanas, es probable que el comportamiento de búsqueda de los usuarios se adapte en respuesta.
Lo principal que va a cambiar [como resultado del aprendizaje automático] es lo que se ofrece en la pantalla. Pronto, las personas podrán enviar búsquedas en Google como mensajes de chat utilizando tecnología de inteligencia artificial como LaMDA, o usar una imagen o un fragmento de audio para completar una búsqueda con MUM. Un cambio que ya está ocurriendo es un aumento en la búsqueda por voz, con un 72% de los consumidores estadounidenses utilizando la búsqueda por voz a través de asistentes digitales como Siri y Alexa.
Resultados de búsqueda más intuitivos y complejos
Los NLP, como MUM, tienen como objetivo ayudar a Google a acortar el recorrido del usuario en su búsqueda, al tiempo que ofrecen mejores resultados de búsqueda. Una forma en que lo hacen es extrayendo e indexando información relevante directamente de una fuente al responder a una consulta de búsqueda, como con Google Passages Ranking. Esto ayuda a los buscadores a encontrar resultados más específicos, potencialmente sin necesidad de hacer clic en un sitio web.
El aprendizaje automático está llevando [SEO] hacia la búsqueda sin clics. Desde la perspectiva de un motor de búsqueda, una búsqueda sin clics a menudo significa que la información proporcionada en la página de resultados fue lo suficientemente compleja y completa como para satisfacer de inmediato la intención del buscador.
Reordenamiento de los factores de clasificación de Google
Aunque los conceptos básicos de SEO, como tener contenido autoritario, una buena experiencia de usuario y una construcción de enlaces de calidad, seguirán siendo factores de clasificación importantes para Google, el aprendizaje automático más complejo probablemente traerá cambios en las prioridades de clasificación de Google.
Por un lado, es posible que veamos clasificaciones más altas para características en la página con componentes visuales, ya que el aprendizaje automático facilita que Google explore e indexe elementos que no son de texto. Esta tendencia ya se ha observado en los últimos años, con el contenido web que incluye imágenes o videos que reciben un 94% más de vistas que el contenido sin ellos. La inclusión de más activos en la página hará que elementos técnicos de SEO, como la velocidad de la página y la arquitectura del sitio web, sean aún más valiosos como factores de clasificación de Google.
Además, a medida que los NLP hacen que Google sea más capaz de comprender el contexto, es posible que el gigante de los motores de búsqueda otorgue mayor énfasis a las características de SERP como «También se pregunta», «Grafo de conocimiento» y fragmentos destacados, donde los usuarios pueden encontrar respuestas sin necesidad de hacer clic.
Reducción de las barreras del idioma
Una forma importante en que el aprendizaje automático impactará en el SEO es la eventual eliminación de las barreras del idioma. Con NLP como MUM, que ha sido entrenado en hasta 75 idiomas, los buscadores tienen acceso a un volumen mucho mayor de información. Y los NLP van mucho más allá de simplemente traducir contenido: MUM puede extraer y sintetizar contenido de fuentes en francés, japonés, español y docenas de otros idiomas, y luego presentarlo a un buscador en su propio idioma nativo.
Esto no solo amplía enormemente el horizonte de la información a la que pueden acceder los buscadores, sino que también brinda resultados de búsqueda más precisos. Por ejemplo, una receta de un plato tradicional brasileño que se ha extraído y traducido de un sitio web en portugués probablemente sea más precisa y útil para el buscador que la información de un blog de viajes escrita en inglés.
Opciones de búsqueda multimodales
Para facilitar las consultas complejas, MUM puede utilizar y comprender información multimodal, como texto, audio, imágenes, videos y más. Esto abre un nuevo mundo de potencial de búsqueda.
Por ejemplo, ya es posible ingresar una imagen como consulta de búsqueda, pero el aprendizaje automático traerá formas aún más complejas de buscar en la web al ofrecer búsqueda multimodal. En otras palabras, es posible que pueda buscar con una imagen y texto simultáneamente al subir una foto de zapatillas para correr junto con una pregunta escrita sobre si son adecuadas para determinado sendero de senderismo.
¿Cómo adaptar tu estrategia de SEO para el aprendizaje automático?
Con tantos cambios en la industria del SEO como resultado del aprendizaje automático, ¿cómo deben responder los especialistas en marketing? el aprendizaje automático hace que el buen SEO sea aún más importante que antes. Con eso en mente, hay algunas cosas que los profesionales de SEO pueden hacer para planificar con anticipación.
Prioriza la experiencia del usuario
El enfoque principal de Google con el aprendizaje automático es mejorar la experiencia de búsqueda para los usuarios, lo que significa que la priorización continua de una buena experiencia de usuario marcará una gran diferencia en tus resultados de SEO. Además de cumplir con las métricas recomendadas de Core Web Vitals, asegúrate de que tu sitio web también cumpla con los estándares de accesibilidad (ADA), sea compatible con dispositivos móviles y tenga una interfaz de usuario sólida. Estas y otras mejores prácticas técnicas de SEO pueden mejorar la experiencia general del usuario en tu sitio web y darle una ventaja competitiva en los SERPs.
Optimiza el contenido para la búsqueda por voz
LaMDA permitirá a los usuarios buscar a través de conversaciones verbales, llevando la búsqueda por voz a un nuevo nivel. Para prepararte para este próximo cambio en la búsqueda, los especialistas en SEO deben asegurarse de que sus sitios web estén optimizados para la búsqueda por voz. Una táctica simple que se puede emplear ahora es incluir preguntas frecuentes (FAQ) en el contenido del sitio web y utilizar el marcado de esquema de preguntas frecuentes. Este tipo de contenido en formato de pregunta-respuesta puede ser lo primero que LaMDA extraiga para responder a las consultas de los usuarios en el futuro.
Crea contenido de calidad y autoritario
Si bien la optimización de palabras clave seguirá siendo una parte importante del marketing de contenido de SEO, las herramientas de aprendizaje automático también buscarán información teniendo en cuenta la sintaxis, el contexto y el comportamiento humano. Esto significa que el SEO basado en entidades, que se basa en la conexión semántica de ideas, será cada vez más importante. «Debes escribir para el usuario, no para los motores de búsqueda», dice Allen. Recuerda que MUM, LaMDA y otras tecnologías de inteligencia artificial buscan brindar a los usuarios la información más precisa y autorizada posible, lo que significa que el contenido de tu sitio web debe demostrar experiencia, conocimiento, autoridad y confiabilidad (E-C-A-C).
