El lanzamiento de ChatGPT desgastó la industria de la búsqueda, y los últimos años han visto más y más integración de IA en las páginas de resultados del motor de búsqueda.
En un intento por mantenerse al día con las LLM, Google lanzó descripciones de IA y las pestañas de modo AI acaban de anunciar.
La expectativa es que los SERP se mezclarán con una interfaz de modelo de idioma grande (LLM), y la naturaleza de cómo la búsqueda de los usuarios se adaptará a las conversaciones y viajes.
Sin embargo, hay un problema en torno a las alucinaciones de IA y la información errónea dentro de la descripción general de LLM y Google AI generó resultados, y parece ser ignorado en gran medida, no solo por Google sino también por los editores de noticias que afecta.
Más preocupante es que los usuarios desconocen o se preparan para aceptar el costo de la información errónea por conveniencia.
Barry Adams es la autoridad en SEO editorial y trabaja con los títulos líderes de noticias de noticias en todo el mundo a través de Polemic Digital. Barry también fundó la cumbre de SEO de News & Editorial junto con John Shehata.
Leí una publicación de LinkedIn de Barry donde dijo:
“Los LLM son increíblemente tontos. No hay nada inteligente en los LLM. Son predictores avanzados de palabras, y usarlos para cualquier propósito que requiera una base en los hechos verificables, como las consultas de búsqueda, es fundamentalmente incorrecto.
Pero a la gente no parece importarle. A Google no parece importarle. Y a la industria tecnológica seguramente no le importa, están cegadas deliberadamente por signos de dólar.
No creo que los medios más amplios informen suficientemente sobre las inexactitudes inherentes de LLM. Los editores están ansiosos por decir que la IA generativa podría ser una amenaza existencial para publicar en la web, sin embargo, no señalan constantemente la mayor debilidad de Genai “.
La publicación me llevó a hablar con él con más detalle sobre las alucinaciones de LLM, su impacto en la publicación y lo que la industria necesita comprender sobre las limitaciones de la IA.
Puede ver la entrevista completa con Barry en el miho a continuación, o continuar leyendo el resumen del artículo.
https://www.youtube.com/watch?v=ACLYI_NAF2E
¿Por qué los LLM son tan malos citando fuentes?
Le pedí a Barry que explicara por qué LLMS lucha con una atribución de fuente precisa y una confiabilidad objetiva.
Barry respondió: “Es porque no saben nada. No hay inteligencia. Creo que llamarlos AIS es la etiqueta incorrecta. No son inteligentes de ninguna manera. Son máquinas de probabilidad. No tienen ninguna facultad de razonamiento tal como la entendemos”.
Explicó que los LLM operan regurgitando las respuestas basadas en los datos de capacitación y luego intentando racionalizar sus respuestas a través de esfuerzos de base y vincular las citas.
Incluso con una cuidadosa incitación a usar solo fuentes verificadas, estos sistemas mantienen una alta probabilidad de alucinar referencias.
“Son solo un mensaje de texto predictivo de su teléfono, con esteroides, y simplemente inventarán las cosas y se las presentarán con mucha confianza porque eso es justo lo que hacen. Esa es toda la naturaleza de la tecnología”, enfatizó Barry.
Esta presentación segura de información potencialmente falsa representa un problema fundamental con cómo se implementan estos sistemas en escenarios para los que no son adecuados.
¿Estamos creando una espiral de información errónea de IA?
Compartí con Barry mis preocupaciones sobre una espiral de información errónea de IA donde el contenido de IA hace referencia cada vez más a otro contenido de IA, potencialmente perdiendo la fuente de hechos y la verdad por completo.
La perspectiva de Barry era pesimista, “No creo que a la gente se preocupe tanto por la verdad como creemos que deberían. Creo que las personas aceptarán información presentada si es útil y si se ajusta con sus creencias preexistentes”.
“A la gente realmente no le importa la verdad. A ellos les importa la conveniencia”.
Argumentó que los últimos 15 años de redes sociales han demostrado que las personas priorizan la confirmación de sus creencias sobre la precisión objetiva.
Los LLM facilitan este proceso incluso más que las redes sociales al proporcionar respuestas convenientes sin requerir un pensamiento o verificación crítica.
“La verdadera amenaza es cómo la IA está reemplazando la verdad con la conveniencia”, observó Barry, señalando que el abrazo de IA de Google representa un claro paso lejos de la superficie de la información objetiva para proporcionar lo que los usuarios quieren escuchar.
Barry advirtió que estamos entrando en una espiral en la que “las sociedades enteras vivirán en realidades paralelas y se burlaremos del otro lado como una noticia falsa y simplemente no reales”.
¿Por qué los principales medios de comunicación no gritan las limitaciones de AI?
Le pregunté a Barry por qué los principales medios de comunicación no son más vocales sobre las debilidades de la IA, especialmente dado que los editores podrían salvarse influyendo en la percepción pública de las limitaciones de la Generación AI.
Barry identificó varios factores: “Google es una fuerza tan poderosa para impulsar el tráfico y los ingresos a los editores que muchos editores tienen miedo de escribir demasiado críticamente sobre Google porque sienten que podría haber repercusiones”.
También señaló que muchos periodistas no entienden genuinamente cómo funcionan los sistemas de IA. Los periodistas tecnológicos que entienden los problemas a veces plantean preguntas, pero los reporteros generales para los principales periódicos a menudo carecen del conocimiento para analizar las afirmaciones de IA correctamente.
Barry señaló la promesa de Google de que las descripciones de IA enviarían más tráfico a los editores como ejemplo: “Resulta que, no, eso es exactamente lo contrario de lo que está sucediendo, que todos con dos células cerebrales vieron a una milla de distancia”.
¿Cómo explicamos la reducción del tráfico a los editores de noticias?
Noté una investigación que muestra que los usuarios hacen clic en las fuentes para verificar las salidas de IA, y que Google no muestra descripción general de la IA en las principales noticias. Sin embargo, el tráfico a los editores de noticias continúa disminuyendo en general.
Barry explicó que esto implica múltiples factores:
“La gente hace clic en las fuentes. La gente verifica las citas, pero no en la misma medida que antes. Chatgpt y Gemini le darán una respuesta. La gente hará clic en dos o tres enlaces para verificar.
Anteriormente, los usuarios que realizan su propia investigación harían clic de 30 a 40 enlaces y los leerían en detalle. Ahora pueden verificar las respuestas de AI con solo unos pocos clics.
Además, si bien los editores de noticias se ven menos afectados por las descripciones de la IA, han perdido el tráfico en el contenido del explicador, las historias de fondo y las piezas de análisis que ahora maneja ahora con un mínimo de clics a las fuentes “.
Barry enfatizó que Google ha estado disminuyendo el tráfico de editores durante años a través de actualizaciones de algoritmos y esfuerzos para mantener a los usuarios dentro del ecosistema de Google.
“Google es la puerta de enlace informativa de Monopoly en la web. Por lo tanto, puede decir: ‘Oh, no dependa de Google’, pero debe estar donde están sus usuarios y no puede tener un negocio de publicación viable sin confiar en gran medida en el tráfico de Google”.
¿Qué deben hacer los editores para sobrevivir?
Le pedí a Barry sus recomendaciones sobre la optimización de la inclusión de LLM y cómo sobrevivir a la introducción de los resultados de búsqueda generados por IA.
Barry aconsejó a los editores que acepten que el tráfico de búsqueda disminuirá mientras se enfoca en construir una identidad de marca más fuerte.
“Creo que los editores deben tener más confianza sobre lo que son y específicamente lo que no son”.
Destacó el Financial Times como un modelo ejemplar porque “nadie tiene dudas sobre qué es el Financial Times y para qué tipo de informes se están registrando”.
Esta claridad permite una fuerte conversión de suscripción porque los lectores entienden el valor específico que están recibiendo.
Barry enfatizó la importancia de desarrollar el poder de la marca que hace que los usuarios busquen específicamente publicaciones particulares: “Creo que muchos editores intentan ser todo para todos y, por lo tanto, no son nada para nadie. Necesitas tener una voz de marca fuerte”.
Utilizó el ejemplo del Daily Mail que tiene éxito a través de una identidad de marca consistente, con usuarios que buscan específicamente la marca con búsquedas tópicas como “Meghan Markle Daily Mail” o “Prince Harry Daily Mail”.
El objetivo es crear relaciones directas que eviten a los intermediarios a través de aplicaciones, boletines y visitas directas al sitio web.
El imperativo de identidad de marca
Barry enfatizó que los editores que cubren temas similares con contenido intercambiable enfrentan amenazas existenciales.
Trabaja con editores donde “todos informan las mismas cosas con las mismas capturas de pantalla y las mismas fotos y prácticamente el mismo contenido”.
Tales publicaciones se vuelven vulnerables porque los lectores no pierden nada al sustituir una fuente por otra. El éxito requiere desarrollar propuestas de valor únicas que hagan que el público busque específicamente publicaciones particulares.
“Debe tener una identidad de marca muy fuerte como editor. Y si no la tiene, probablemente no existirá en los próximos cinco a diez años”, concluyó Barry.
Barry aconsejó a los editores de noticias que se centraran en el desarrollo de la marca, los modelos de suscripción y la creación de ecosistemas de contenido que no dependen por completo de Google. Eso puede significar menos clics, pero un compromiso más significativo y de mayor calidad.
Avanzar
La opinión de Barry y la realidad de los cambios que AI está forzando son verdades duras.
La industria requiere un reconocimiento honesto de las limitaciones de IA, la construcción de marcas estratégicas y la aceptación de que el tráfico de búsqueda fácil no volverá.
Los editores tienen dos opciones: continuar persiguiendo el tráfico de búsqueda decreciente con el mismo contenido que todos los demás están produciendo, o invierten en relaciones directas de audiencia que proporcionan bases sostenibles para el periodismo de calidad.
Gracias a Barry Adams por ofrecer sus ideas y ser mi invitado en mi humilde opinión.
Más recursos:
Imagen destacada: Shelley Walsh/Search Engine Journal
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