Una explicación simplificada de cómo Google clasifica el contenido es que se basa en la comprensión de las consultas de búsqueda y las páginas web, además de una serie de señales de clasificación externas. Con el modo AI, ese es solo el punto de partida para clasificar sitios web. Incluso las palabras clave están empezando a desaparecer, reemplazadas por consultas cada vez más complejas e incluso imágenes. ¿Cómo se optimiza para eso? Los siguientes son pasos que se pueden tomar para ayudar a responder esa pregunta.
Las preguntas latentes son un cambio profundo en el SEO
La palabra “latente” significa algo que existe pero que no se puede ver. Cuando un usuario realiza una consulta compleja, el LLM no solo debe comprender la consulta, sino también trazar preguntas de seguimiento que un usuario podría hacer como parte de un viaje de información sobre el tema. Las preguntas que componen las preguntas de seguimiento son preguntas latentes. Prácticamente todas las consultas contienen preguntas latentes.
Patente de obtención de información de Google
La cuestión de las consultas latentes plantea un nuevo problema para el SEO: ¿cómo se optimiza para preguntas desconocidas? Optimizar para la búsqueda de IA significa optimizar para toda la gama de preguntas relacionadas con la consulta inicial o principal.
Pero incluso el concepto de consulta principal está desapareciendo porque los usuarios ahora hacen consultas complejas que exigen respuestas complejas. Esta es precisamente la razón por la que puede resultar útil para fines de SEO de IA optimizar no solo para una consulta sino también para las necesidades de información inmediatas del usuario.
¿Cómo entiende Google la necesidad de información oculta en la consulta de un usuario? La respuesta se encuentra en la patente de obtención de información de Google. Esa patente trata de clasificar una página web que es relevante para una consulta y luego clasificar otras páginas web que tienen contenido diferente pero relacionado.
Identificar las preguntas latentes (ocultas)
Una forma de ver los resultados de búsqueda de la IA es dividirlos en las preguntas que la IA responde satisfactoriamente, para identificar las preguntas ocultas que se distribuyen en abanico.
Por ejemplo, si le preguntas al Modo AI de Google cómo hacer masa para pizza, el Modo AI generará una receta de masa para pizza. La respuesta se sintetiza a partir de múltiples consultas.
Hay una manera de extraer las preguntas ocultas (latentes) mediante el uso de un Mensaje de respuesta a preguntas inversas, que mostraré a continuación.
A continuación se muestra un ejemplo de una consulta inicial y las preguntas adicionales de consulta que están involucradas:
Consulta inicial: ¿Cómo hacer masa para pizza?
Preguntas sobre distribución de consultas:
- ¿Qué ingredientes se necesitan para hacer masa de pizza?
- ¿Cuánta masa de pizza rinde esta receta?
- ¿Qué indica que la levadura está activa?
- ¿Cuánto tiempo se debe amasar la masa a mano?
- ¿Cuánto tiempo se debe amasar la masa con una batidora?
- ¿Cuánto tiempo debe subir la masa durante la primera fermentación?
- ¿Cómo se puede desarrollar un sabor más complejo en la masa?
- ¿Cuál debe ser la temperatura del horno para hornear la pizza?
- ¿Cuánto tiempo debe hornearse la pizza?
Preguntas y respuestas reales del modo IA
Estas son algunas de las preguntas de consultas ocultas acompañadas de las respuestas que generó el modo AI de Google.
Pregunta: ¿Qué ingredientes se necesitan para hacer masa de pizza?
Respuesta: “1 y 1/3 tazas de agua tibia (alrededor de 105-110°F o 40-43°C); 1 cucharada de azúcar granulada (o miel); 1 paquete de levadura activa seca o instantánea (2 1/4 cucharaditas); 3 1/2 a 4 tazas de harina para todo uso o pan, y más para espolvorear; 2 cucharadas de aceite de oliva virgen extra, y más para engrasar; 1 cucharadita de sal”.
Pregunta: ¿Cuánta masa de pizza rinde esta receta?
Respuesta: “Esta receta produce suficiente masa para dos pizzas de 10 a 12 pulgadas”.
Pregunta: ¿Qué indica que la levadura está activa?
Respuesta: “Cubra y déjelo reposar durante unos 5 a 10 minutos, hasta que la mezcla esté espumosa y burbujeante. Esto indica que la levadura está activa”.
Captura de pantalla de la respuesta real del modo AI
Mensaje de respuesta a preguntas inversas
Puede utilizar el mensaje de respuesta a preguntas inversas para identificar las preguntas subyacentes en cualquier respuesta del modo AI. Incluso puede utilizar un mensaje similar pero más preciso para analizar su propio contenido e identificar qué preguntas responde el documento. Es una buena manera de comprobar si su contenido responde o no a las preguntas que desea que responda.
Solicitud para extraer preguntas del modo AI
Aquí está el mensaje que se debe utilizar para extraer las preguntas ocultas dentro de una respuesta en modo AI:
Analice el documento y extraiga una lista de preguntas que se respondan directa y completamente con oraciones completas en el texto. Solo incluya preguntas si el documento contiene una oración completa u oraciones que la respondan claramente. No incluya ninguna pregunta que se responda sólo de forma parcial, implícita o por inferencia.
Para cada pregunta, asegúrese de que sea una reformulación clara y concisa de la información exacta presente. Esta es una tarea de generación de preguntas inversa: utilice únicamente el contenido que ya está presente en el documento.
Para cada pregunta, incluya también las oraciones exactas del documento que la responden. Genere únicamente preguntas que tengan una respuesta completa y directa en forma de oración u oraciones completas en el documento.
Análisis de respuesta inversa a preguntas para contenido web
El mensaje descrito anteriormente se puede utilizar para extraer las preguntas que son respondidas por su propio contenido o el de un competidor. Pero no diferenciará entre las consultas de búsqueda principales para las que el documento es relevante y otras preguntas que son auxiliares al tema principal.
Para realizar un análisis de respuesta a preguntas inversas con su propio contenido, pruebe esta variante más precisa del mensaje:
Analice el documento y extraiga una lista de preguntas que son fundamentales para el tema central del documento y que se responden directa y completamente con oraciones completas en el texto.
Solo incluya preguntas si el documento contiene una oración completa u oraciones contiguas que la respondan claramente. No incluya ninguna pregunta que se responda sólo de forma parcial, implícita o por inferencia. Lo más importante es excluir cualquier pregunta sobre anécdotas de apoyo, comentarios personales o información general que no sea el tema principal del documento.
Para cada pregunta, asegúrese de que sea una reformulación clara y concisa de la información exacta presente. Esta es una tarea de generación de preguntas inversa: utilice únicamente el contenido que ya está presente en el documento.
Para cada pregunta, incluya también las oraciones exactas del documento que la responden. Genere únicamente preguntas que tengan una respuesta completa y directa en forma de oración u oraciones completas en el documento.
El mensaje anterior tiene como objetivo emular cómo un LLM o un sistema de recuperación de información podría extraer las preguntas centrales que responde un documento web, ignorando las partes del documento que no son centrales para su propósito informativo, como los comentarios tangenciales que no contribuyen directamente al tema o propósito principal del documento.
Cultivar ser mencionado en otros sitios
Algo que se está volviendo cada vez más evidente es que la búsqueda por IA tiende a clasificar a las empresas cuyos sitios web son recomendados por otros sitios. La investigación realizada por Ahrefs encontró una fuerte correlación entre los sitios que aparecen en AI Overviews y las menciones de marca.
Según Ahrefs:
“Así que analizamos estos factores que se correlacionan con la cantidad de veces que una marca aparece en resúmenes de IA, probamos toneladas de cosas diferentes y, con diferencia, la correlación más fuerte, muy, muy fuerte, casi 0,67, fueron las menciones de marca en la web.
Entonces, si su marca se menciona en muchos lugares diferentes de la web, eso se correlaciona mucho con que su marca también se mencione en muchas conversaciones sobre IA “.
Leer: Los datos muestran que las menciones de marca aumentan las clasificaciones de búsqueda mediante IA
Este hallazgo sugiere fuertemente que la visibilidad en la búsqueda por IA puede depender menos de los vínculos de retroceso y más de la frecuencia con la que se habla de una marca en la web. Los modelos de IA parecen aprender qué marcas se recomiendan en función de la frecuencia con la que se mencionan esos sitios en otros sitios, incluidos sitios como Reddit.
Era de clasificación posterior a las palabras clave
Estamos en una era posterior al ranking de palabras clave. La búsqueda orgánica de Google ya utilizaba inteligencia artificial y un sistema central de actualidad para comprender mejor las consultas y el tema del que trataban las páginas web. La gran diferencia ahora es que el modo AI de Google ha permitido a los usuarios realizar búsquedas con consultas conversacionales largas y complejas que no necesariamente son respondidas por páginas web que se centran en ser relevantes para las palabras clave en lugar de lo que la gente realmente busca.
Escribir sobre temas
Escribir sobre temas parece un enfoque sencillo, pero lo que significa depende del contexto del tema.
Qué “escritura del tema”propone es que en lugar de escribir sobre la palabra clave Blue Widget, el escritor debe escribir sobre el tema de Blue Widget.
La antigua forma de SEO era pensar en Blue Widget y todas las frases de palabras clave asociadas a Blue Widget:
Frases de palabras clave asociadas
- Cómo hacer widgets azules
- Widgets azules baratos
- Los mejores widgets azules
Imágenes y vídeos
La forma actual de escribir es pensar en términos de respuestas y utilidad. Por ejemplo, ¿las imágenes de un sitio de viajes comunican de qué se trata un destino? ¿Se detendrá algún lector en la foto? En el sitio de un producto, ¿las imágenes comunican información útil que ayudará al consumidor a determinar si algo le quedará bien y cómo se vería en él?
Las imágenes y los videos, si son útiles y responden preguntas, podrían volverse cada vez más importantes a medida que los usuarios comiencen a buscar con imágenes y esperen cada vez más ver más videos en los resultados de búsqueda, tanto cortos como largos.
Leer:
Imagen destacada de Shutterstock/Nithid
