¿Qué significa la optimización generativa de la IA (GAIO)? ¿Por qué los profesionales del marketing y de la comunicación deberían saberlo?
La Optimización Generativa por Inteligencia Artificial (GAIO) es una nueva disciplina de marketing, todavía en gran medida hipotética, similar a la Optimización para Motores de Búsqueda (SEO). En Hotwire, hasta ahora hemos llamado a esta disciplina “optimización para chatbots”, pero en el futuro la llamaremos GAIO, siguiendo el ejemplo del experto alemán en SEO Philipp Kloeckner.
El GAIO gira en torno a la cuestión de cómo pueden garantizar las empresas que su marca y sus productos figuren de forma destacada en los grandes modelos lingüísticos (LLM) de uso generalizado, como ChatGPT, Bing Chat y Google Gemini. Es importante saberlo, ya que estos modelos podrían influir en muchas decisiones de compra en el futuro, y probablemente ya lo están haciendo con una frecuencia cada vez mayor. Por ejemplo, ¿sabías que si preguntas al chat de Bing cuál es la mejor tostadora para la cocina de una residencia de estudiantes, la IA te recomendará un electrodoméstico de la marca Philips? Si te haces pasar por el director general de una empresa emergente y pides ayuda para elegir el software ERP adecuado, la IA te sugerirá que pruebes SAP Business One. ¿Cómo se formulan estas recomendaciones?
Las menciones de marca sustituyen a los backlinks
Bing Chat siempre tiene en cuenta el contexto proporcionado por el usuario. Por ejemplo, sugerirá un portátil diferente en función de si te presentas como jugador o como diseñador gráfico. La IA cita fuentes secundarias como medios especializados, blogs o sitios de comparación para apoyar sus recomendaciones. Curiosamente, las páginas de los fabricantes, en cambio, casi nunca se utilizan como fuente.
Esto da un vuelco a las reglas establecidas de la optimización de los motores de búsqueda. De hecho, en una búsqueda web tradicional, los backlinks sigue siendo uno de los principales criterios de relevancia.
Quien consiga reunir el mayor número de enlaces de alta calidad ocupará una posición más alta en los resultados de búsqueda. Sin embargo, cuando la búsqueda se realiza a través de un chatbot, la situación es diferente: la atención ya no se centra en los backlinks, sino en las menciones de marca. En concreto, esto significa que ya no se trata de quién enlaza a mi sitio web, sino de dónde se me menciona y qué se dice de mí (una gran noticia para las relaciones públicas). Como resultado, el propio sitio web pierde importancia, ya que los usuarios de los motores de búsqueda son redirigidos a él con menos frecuencia.
Llevar la teoría a la práctica
Al principio de este artículo, GAIO se describía como una disciplina de marketing «hipotética»; quizá también esté justificado hablar de una disciplina «emergente». Hay que superar dos obstáculos: en primer lugar, tenemos que convencer a una masa crítica de usuarios de las ventajas de la búsqueda por chat. En segundo lugar, tenemos que determinar cómo será la caja de herramientas de GAIO.
Para atraer y retener a un número suficiente de usuarios, los modelos de inteligencia artificial deben mejorar considerablemente, sobre todo cuando se trata de recomendaciones de productos y preguntas relacionadas con ellos. Mientras que Bing Chat ya es capaz de ofrecer recomendaciones basadas en el contexto e incluso justificadas de forma comprensible, Google Gemini actualmente sólo proporciona breves listas de productos sin justificaciones ni citas de fuentes, por lo que no ofrece ningún valor añadido al usuario. ChatGPT, por su parte, ofrece abundantes consejos y contexto, pero se niega a recomendar productos o marcas concretas.
La caja de herramientas GAIO
¿Cómo funcionará el LLM en el futuro? El problema más inmediato para las empresas es, sin duda, la falta de visibilidad: en la actualidad, no saben ni con qué frecuencia ni en qué contexto se mencionan sus productos y marcas en las respuestas del LLM.
¿Qué preguntas se hacen y con qué frecuencia? ¿Contienen las respuestas información obsoleta o inexacta? ¿En qué contextos se recomiendan determinados productos y cuáles son las fuentes de estas recomendaciones?
¿Se menciona más a menudo a los competidores? Para responder a estas preguntas, se necesitan nuevas herramientas, que deberían funcionar de forma similar a herramientas SEO populares como SEMrush o Sistrix.
Una vez establecida esta visibilidad, los futuros especialistas en GAIO deben aprender a comprender qué factores influyen en la presencia de una empresa en las respuestas LLM. Se trata de los parámetros conocidos en el ámbito de la optimización de motores de búsqueda como «factores de clasificación». Hasta ahora, el chat de Bing ha sido la principal fuente de información sobre cómo se formulan las respuestas, ya que remite a fuentes que se encuentran debajo de sus respuestas. En el caso de ChatGPT, se conocen los datos de entrenamiento en los que se basa el modelo y su ponderación, lo que constituye un buen punto de partida para futuras investigaciones.
Una vez que comprendemos estas variables, podemos intentar influir en ellas. Es entonces cuando comienza la verdadera optimización. Una táctica relativamente sencilla podría consistir en evaluar sistemáticamente las páginas web que los LLM utilizan habitualmente como fuentes para determinadas categorías de productos. Las marcas podrían entonces intentar colocar sus propios productos y mensajes en estas páginas.
Para poder entender si estas medidas marcan realmente la diferencia, es necesario medir su éxito. Hasta ahora no se han cumplido todos los requisitos previos, ya que los proveedores de LLM aún no facilitan información ni estadísticas. Sin embargo, esto debería cambiar en breve: Microsoft pretende dar el primer paso integrando los informes de Bing Chat en sus Herramientas para webmasters de Google. Además, Bing Chat se identificará específicamente en los datos de referencia para que los propietarios de sitios web puedan saber cuántos visitantes dirige el chatbot a sus sitios. A partir de ahí, será posible extraer las primeras conclusiones y comprender mejor la relevancia de la IA generativa en el recorrido del cliente.
¿Es GAIO hipotético?
¿Es GAIO algo más que un pensamiento hipotético? Sí, siempre que veamos un número creciente de usuarios que emplean la IA generativa para la búsqueda de productos. Si es así, cada vez más marcas empezarán a preguntarse cómo pueden aumentar sus probabilidades de aparecer en las respuestas LLM más populares. Pero, como ocurre con la mayoría de los canales digitales de rápido crecimiento, prevalece la ventaja del pionero. Así que puede merecer la pena comprometerse con LLM desde el principio.
Artículo escrito originalmente por Sven Winnefeld, Strategy Director en Hotwire Alemania.