Una correlación entre los rankings de Google y las menciones en ChatGPT

Estudios recientes de Seer Interactive destacaron una conexión intrigante entre los rankings de búsqueda de Google y las menciones de marcas en las respuestas generadas por la IA de ChatGPT. La agencia de marketing digital Seer Interactive publicó hallazgos que ilustran esta correlación. Esta revelación refuerza el panorama en constante evolución de la optimización para motores de búsqueda (SEO) y la optimización para motores generativos (GEO), y apunta a la necesidad de que las marcas se adapten a nuevos paradigmas digitales.

La investigación revela en qué se diferencia la optimización para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de las prácticas tradicionales de SEO, aunque ambas buscan mejorar el descubrimiento de contenido. A medida que los profesionales del marketing buscan posicionar sus marcas de forma destacada en los espacios digitales, comprender estas correlaciones se vuelve esencial. El análisis realizado por Seer Interactive sirve como guía estratégica para los avances en marketing digital.

Principales hallazgos del estudio

Seer Interactive analizó más de 10.000 preguntas de los sectores de finanzas y SaaS, utilizando la API de GPT-4 de OpenAI. El objetivo era determinar qué consultas daban lugar a menciones de marcas. Entre los principales hallazgos:

• Se encontró una fuerte correlación de 0,65 entre las marcas posicionadas en la primera página de Google y las menciones en modelos de lenguaje como ChatGPT.
• Los rankings de búsqueda de Bing también mostraron un impacto, aunque menor, con una correlación de entre 0,5 y 0,6.
• El papel de los backlinks fue menos significativo de lo esperado, con un impacto débil o neutro en las menciones en LLM.
• Los contenidos multimodales tampoco tuvieron una influencia relevante en las menciones de los modelos generativos.

Aunque es significativa, esta correlación no implica necesariamente causalidad. El estudio sugiere que los buenos rankings en Google contribuyen a la visibilidad en LLM, pero esto forma parte de un conjunto más amplio de factores, como las estrategias de relaciones públicas, las alianzas digitales y las mejoras on-page.

Implicaciones más amplias

Las implicaciones de este estudio van más allá de los ajustes puntuales de SEO. Apuntan a la necesidad de un enfoque holístico del marketing digital, que integre estrategias de GEO con prácticas tradicionales de SEO. Esto incluye:

• Optimizar diversos formatos de contenido, como artículos extensos, videos e imágenes interactivas.
• Aprovechar las alianzas digitales para aumentar la visibilidad de la marca en múltiples plataformas.

Estas prácticas amplían el alcance de las marcas y las hacen más visibles tanto en los motores de búsqueda convencionales como en las plataformas basadas en IA generativa.

Perspectivas

Para los profesionales del marketing y la tecnología, el estudio ofrece perspectivas prácticas, entre ellas:

1. Adaptar las estrategias de SEO: Incorporar tendencias emergentes en la optimización para LLM, y garantizar una presencia sólida en los motores de búsqueda tradicionales y generativos.
2. Priorizar el contenido de alta calidad: Crear materiales alineados con los estándares actuales de SEO y los algoritmos de LLM, ampliando su relevancia y alcance.
3. Comprender las dinámicas de visibilidad en LLM: Esta perspectiva permite a las marcas mantener una ventaja competitiva y ajustar su presencia digital con precisión y anticipación.

El estudio de Seer Interactive destaca una intersección dinámica entre los motores de búsqueda tradicionales y las plataformas modernas basadas en IA, e invita a los profesionales a explorar y adaptar sus prácticas.

06 datos importantes sobre la correlación entre el ranking de Google y ChatGPT

1. Herramienta de monitoreo propia:
   • Seer Interactive desarrolló una herramienta exclusiva para monitorear menciones en LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño), que permite realizar pruebas a gran escala y combinar datos de diversas fuentes para identificar patrones entre las menciones y los factores externos.
2. Uso de las preguntas "People Also Ask" como indicadores indirectos:
   • Las preguntas de la función "People Also Ask" (PAA) de Google y Bing se utilizaron como indicadores indirectos de consultas reales de los usuarios. Esto incluyó más de 600 mil preguntas, de las cuales se filtraron 10 mil por ser relevantes para el análisis.
3. El desafío de la clave de unión:
   • Fue necesario crear una clave de unión para correlacionar dominios y menciones de marcas en las respuestas de los LLM. Esto puso de manifiesto una dificultad específica: los LLM mencionan productos directamente, pero no siempre los asocian con la marca principal.
4. Filtrado del «ruido»:
   • Se excluyeron sitios web de foros, agregadores y redes sociales porque, aunque pueden aparecer en las búsquedas orgánicas, rara vez ofrecen respuestas orientadas a soluciones en los LLM. La eliminación de estos sitios dio lugar a correlaciones más fuertes entre los rankings y las menciones de marcas en los LLM.
5. Menor impacto del contenido multimodal y los backlinks:
   • Los backlinks y el contenido multimodal (como videos e imágenes) tuvieron un impacto menor o neutro en las menciones en LLM, en contra de las expectativas habituales de SEO.
6. Categorías de sitios orientados a soluciones:
   • Los sitios orientados a soluciones, como los proveedores de SaaS, presentaron correlaciones significativamente más fuertes con las menciones en LLM que las categorías más genéricas o centradas en debates.

Reflexiones

Los avances en las tecnologías de IA y los motores de búsqueda marcan el inicio de una nueva era de innovación y transformación en los ecosistemas digitales. Comprender las correlaciones entre el SEO tradicional y la IA generativa va mucho más allá de realizar ajustes puntuales: exige un enfoque estratégico que conecte las iniciativas de relaciones públicas, la optimización on-page y las alianzas tecnológicas.

Este estudio inicial es solo el punto de partida. Aún queda mucho por explorar, por ejemplo:

• El impacto de las alianzas estratégicas con organizaciones como OpenAI y de las iniciativas de relaciones públicas en el aumento de las menciones en respuestas de IA.
• El papel de las políticas de citación y las estrategias específicas de contenido en la visibilidad de marca.
• La influencia de las actualizaciones en tiempo real, evaluando cómo afectan a las respuestas generadas por la IA.

A medida que se vayan refinando estas correlaciones, será posible implementar cambios específicos y medir su impacto en las menciones de marca generadas por modelos de lenguaje. Este proceso de aprendizaje continuo permitirá a los profesionales dar forma activa al futuro de la visibilidad digital y potenciar el alcance de las marcas en múltiples plataformas.

El desafío ahora es identificar qué factores probar a continuación y cómo pueden contribuir a maximizar la presencia digital. Queremos seguir explorando, aprendiendo y ampliando los límites de la visibilidad en IA.

Este contenido se elaboró a partir del artículo de Search Engine Land.