📊 SEO: Innovación en Inteligencia Artificial (Parte 2)
Más aprendizajes del análisis de +546.000 AI Overviews, de Google
SEO: Innovación en Inteligencia Artificial (Parte 2)
Por: Kevin Indig, que ha pasado 10 años como operador y líder en empresas de rápido crecimiento como Shopify, G2 y Atlassian. Desde mediados de 2022, ha sido asesor independiente de empresas emergentes de hipercrecimiento como Meta, Reddit, Ramp, Bounce, Snapchat, Dropbox, Toast y Nextdoor. Escribe Growth Memo, una newsletter para personas interesadas en la intersección entre marketing y estrategia empresarial.
La parte 1 está aquí:
Tras mi primer análisis de más de 546 000 resúmenes de IA, profundicé en tres preguntas:
¿Cómo se relacionan los datos de rastreo comunes y los resúmenes de IA?
¿Cómo cambia la intención del usuario los resúmenes de IA?
¿Cómo se distribuyen las 20 primeras posiciones para los dominios que se clasifican en la búsqueda orgánica y se citan en los AIO?
¿Cómo se relacionan los datos de rastreo comunes y los resúmenes de IA?
La inclusión en Common Crawl no afecta a la visibilidad de los AIO tanto como el tráfico orgánico puro.
Common Crawl, una organización sin ánimo de lucro que rastrea la web y proporciona los datos de forma gratuita, es la mayor fuente de datos para el entrenamiento de IA generativa. Algunos sitios, como Blogspot, aportan muchas más páginas que otros, lo que plantea la cuestión de si eso les da una ventaja en las respuestas de LLM.
Resultado: Me pregunté si los sitios que proporcionan más páginas que otros también tendrían más visibilidad en los resúmenes de IA. Resultó que no era así. Comparé los 500 dominios principales por contribución de páginas en Common Crawl con los 30 000 dominios principales de mi conjunto de datos y encontré una correlación débil de 0,179. La razón es que Google probablemente no se basa en Common Crawl para entrenar e informar a los resúmenes de IA, sino en su propio índice.
A continuación, analicé la relación entre los 3000 dominios principales por tráfico orgánico de Semrush y los 30 000 dominios principales de mi conjunto de datos y encontré una fuerte relación de 0,714. En otras palabras, los dominios que reciben mucho tráfico orgánico tienen muchas probabilidades de ser muy visibles en AI Overviews. AIO parece recompensar cada vez más lo que funciona en la búsqueda orgánica, pero algunos criterios siguen siendo muy distintos.
Es importante señalar que algunos sitios distorsionan la relación. Al filtrar Wikipedia y Youtube, la relación se reduce a una correlación de 0,485, que sigue siendo fuerte, pero inferior a la de los dos gigantes. La correlación no cambia cuando se eliminan los sitios más grandes, lo que refuerza la idea de que hacer cosas que funcionan en la búsqueda orgánica tiene un gran impacto en los resúmenes de IA.
Como escribí en mi anterior publicación:
Una posición más alta en los resultados de búsqueda sin duda aumenta las posibilidades de ser visible en las AIO, pero no es, ni mucho menos, el único factor.
Como resultado, las empresas pueden excluir el bot de Common Crawl en robots.txt si no quieren aparecer en conjuntos de datos públicos (y en IA genérica como Chat GPT) y seguir siendo muy visibles en las vistas generales de IA de Google.
¿Cómo cambia la intención del usuario las descripciones generales de IA?
La intención del usuario da forma al contenido y la estructura de las AIO.
En mi análisis anterior, llegué a la conclusión de que la coincidencia exacta de la consulta apenas importa:
Los datos muestran que solo el 6 % de las AIO contienen la consulta de búsqueda.
Esa cifra es ligeramente superior en SGE, con un 7 %, y inferior en las AIO en vivo, con un 5,1 %. Como resultado, satisfacer la intención del usuario en el contenido es mucho más importante de lo que podríamos haber supuesto. Esto no debería sorprendernos, ya que la intención del usuario ha sido un requisito clave para el posicionamiento SEO durante muchos años, pero ver los datos es impactante.
Calcular la intención exacta (dominante) de los usuarios para las 546 000 consultas sería extremadamente complejo, por lo que me centré en las abstracciones comunes: informativa, local y transaccional. Las abstracciones son menos útiles a la hora de optimizar el contenido, pero están bien cuando se analizan datos agregados.
Agrupé:
Consultas informativas en torno a palabras interrogativas como «qué», «por qué», «cuándo», etc.
Las consultas transaccionales en torno a términos como «comprar», «descargar», «pedir», etc.
Las consultas locales en torno a «cerca», «cerca de» o «cerca de mí».
Resultado: Las diferencias en la intención de los usuarios se reflejan en la forma y la función. La longitud media (número de palabras) es casi igual en todas las intenciones, excepto en las locales, lo cual tiene sentido, ya que los usuarios quieren una lista de ubicaciones en lugar de texto. Del mismo modo, las AIO de compras suelen ser listas de productos con un poco de contexto, a menos que se trate de preguntas relacionadas con las compras.
Las consultas locales tienen la mayor cantidad de coincidencias exactas entre la consulta y la respuesta, mientras que las consultas informativas tienen la menor. Comprender y satisfacer la intención del usuario en las preguntas es más difícil, pero también más importante para ser visible en las AIO que, por ejemplo, en los fragmentos destacados.
¿Cómo se distribuyen las 20 primeras posiciones orgánicas?
En mi último análisis, descubrí que casi el 60 % de las URL que aparecen en AIO y en los resultados de búsqueda orgánicos se clasifican fuera de las 20 primeras posiciones. Para este memo, he desglosado las 20 primeras posiciones para comprender si las AIO son más propensas a citar URL en posiciones más altas o no.
Resultado: resulta que el 40 % de las URL en AIO se clasifican en las posiciones 11-20, y solo la mitad (21,9 %) se clasifican entre las tres primeras. La mayoría (60 %) de las URL citadas en AIO siguen apareciendo en la primera página de resultados orgánicos, lo que refuerza la idea de que una clasificación orgánica más alta tiende a conducir a una mayor probabilidad de ser citado en AIO. Sin embargo, los datos también muestran que es prácticamente imposible estar presente en AIO con un ranking orgánico más bajo.
Donde se clasifican los 20 dominios principales que son visibles en AIO y en los resultados de búsqueda
Escenarios
Trabajaré con mis clientes para adaptarme a la intención del usuario de AIO, proporcionar información única y personalizar el formato.
Veo opciones para el progreso de AI Overview que seguiré y validaré con datos en los próximos meses y años.
Opción 1: los AIO dependen más de los resultados orgánicos mejor posicionados y satisfacen más la intención informativa antes de que los usuarios tengan que hacer clic en los sitios web. La mayoría de los clics que llegan a los sitios provendrían de usuarios que están considerando o tienen la intención de comprar.
Opción 2: los AIO siguen proporcionando respuestas a partir de resultados diversificados y dejan una pequeña posibilidad de que los usuarios sigan haciendo clic en los resultados mejor posicionados, aunque en cantidades mucho menores.
¿Por qué escenario apuestas?
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Qué obtienen los lectores de Growth Memo:
Marcos: cómo abordar las decisiones estratégicas sobre el crecimiento orgánico, por ejemplo, cómo evaluar el verdadero potencial comercial del SEO para diferentes tipos de empresas.
Modelos mentales: patrones y principios que Kevin ha reconocido en diferentes empresas y situaciones.
Herramientas de decisión: enfoques para tomar mejores decisiones estratégicas sobre el crecimiento orgánico, como la asignación de recursos, el tiempo o la evaluación de riesgos.
Datos: estadísticas, estudios de casos y números que explican y grafican las tendencias que los responsables de la toma de decisiones necesitan conocer.
Escenarios reales: escenarios anónimos del trabajo del asesor de Kevin para destacar el proceso de pensamiento estratégico y los marcos en acción.
Notas: