El vicepresidente de producto de Google, Robby Stein, respondió recientemente a la pregunta de qué debería pensar la gente en términos de OEA/GEO. Proporcionó una respuesta de varias partes que comenzó con cómo la IA de Google crea respuestas y terminó con orientación sobre lo que los creadores deberían considerar.
Fundamentos de la búsqueda de IA de Google
La pregunta que se hizo fue sobre AEO/GEO, que el presentador del podcast caracterizó como la evolución del SEO. La respuesta de Robby Stein de Google sugirió pensar en el contexto de las respuestas de IA.
Esta es la pregunta que se hizo:
“¿Cuál es su opinión sobre todo este aumento de OEA, GEO, que es una especie de evolución del SEO?
Supongo que tu respuesta será simplemente crear cosas increíbles y no preocuparte por eso, pero ya sabes, hay toda una habilidad para aparecer en estas respuestas. ¿Pensamientos sobre lo que la gente debería pensar aquí?
Stein comenzó su respuesta describiendo los fundamentos de cómo funciona la búsqueda con IA de Google:
“Claro. Quiero decir, puedo darte un poco de información sobre cómo funcionan estas cosas, porque creo que eso ayuda a la gente a entender qué hacer”.
Cuando nuestra IA construye una respuesta, en realidad lo está intentando, hace algo llamado distribución de consultas, donde el modelo utiliza la búsqueda de Google como herramienta para realizar otras consultas.
Entonces tal vez estés preguntando sobre zapatos específicos. Agregará y anexará todas estas otras consultas, como quizás docenas de consultas, y comenzará a buscar básicamente en segundo plano. Y realizará solicitudes a nuestro tipo de datos de backend. Entonces, si necesita información en tiempo real, la hará.
Y entonces, al final del día, en realidad algo está buscando. No es una persona, pero se están realizando búsquedas”.
Robby Stein muestra que la IA de Google todavía depende de la recuperación de los motores de búsqueda convencionales, sólo que está escalada y automatizada. El sistema realiza docenas de búsquedas de antecedentes y evalúa las mismas señales de calidad que guían las clasificaciones de búsqueda ordinarias.
Eso significa que la “optimización del motor de respuesta” es básicamente lo mismo que el SEO porque los factores subyacentes de indexación, clasificación y calidad inherentes a los principios tradicionales del SEO todavía se aplican a las consultas que la propia IA emite como parte del proceso de distribución de consultas.
Para los SEO, la idea es que la visibilidad de las respuestas de IA depende menos de jugar con un nuevo algoritmo y más de producir contenido que satisfaga la intención tan completamente que las búsquedas automáticas de Google lo traten como la mejor respuesta posible. Como verá más adelante en este artículo, la originalidad también influye.
Papel de las señales de búsqueda tradicionales
Una parte interesante de esta discusión se centra en los tipos de señales de calidad que Google describe en sus Directrices para evaluadores de calidad. Stein habla, por ejemplo, de la originalidad del contenido.
Esto es lo que dijo:
“Y luego cada búsqueda se combina con el contenido. Entonces, si para una búsqueda determinada, su página web está diseñada para ser extremadamente útil.
Y luego puedes buscar las pautas de evaluación humana de Google y leer… ¿qué hace que una información sea excelente? Esto es algo que Google ha estudiado más que nadie.
Y es como:
- ¿Satisface la intención del usuario de lo que intenta obtener?
- ¿Tienes fuentes?
- ¿Citas tu información?
- ¿Es original o repite cosas que se han repetido 500 veces?
Y existen estas mejores prácticas que creo que todavía se aplican en gran medida porque, en última instancia, todo se reducirá a que una IA investigue y encuentre información.
Y muchas de las señales centrales, ¿es esta una buena información para la pregunta?, siguen siendo válidas. Siguen siendo extremadamente válidos y extremadamente útiles. Y eso producirá una respuesta en la que es más probable que aparezcas en esas experiencias ahora”.
Aunque Stein describe los resultados de la búsqueda con IA, su respuesta muestra que la búsqueda con IA de Google todavía valora los mismos factores de calidad subyacentes que se encuentran en la búsqueda tradicional. La originalidad, las citas de fuentes y la intención satisfactoria siguen siendo la base de lo que hace que la información sea “buena” desde el punto de vista de Google. La IA ha cambiado la interfaz de búsqueda y ha fomentado consultas más complejas, pero los factores de clasificación siguen siendo las mismas señales reconocibles relacionadas con la experiencia y la autoridad.
Más información sobre cómo funciona la búsqueda con IA de Google
El presentador del podcast, Lenny, siguió con otra pregunta sobre cómo la búsqueda con IA de Google podría seguir un enfoque diferente al estrictamente de un chatbot.
Él preguntó:
“Es interesante su punto sobre cómo funciona en las búsquedas. Cuando lo usa, es como buscar en mil páginas o algo así. ¿Es simplemente una mecánica central diferente a cómo funcionan otros chatbots populares porque los demás no buscan en un montón de sitios web como usted les pregunta?”.
Stein respondió con más detalles sobre cómo funciona la búsqueda con IA, yendo más allá de la distribución de consultas, identificando los factores que utiliza para mostrar las que consideran las mejores respuestas. Por ejemplo, menciona la memoria paramétrica. La memoria paramétrica es el conocimiento que tiene una IA como parte de su entrenamiento. Es esencialmente el conocimiento almacenado dentro del modelo y no obtenido de fuentes externas.
Stein explicó:
“Sí, esto es algo que hemos hecho exclusivamente para nuestra IA. Obviamente tiene la capacidad de usar memoria paramétrica, pensamiento, razonamiento y todas las cosas que hace un modelo.
Pero una de las cosas que lo hace único es diseñarlo específicamente para tareas informativas, es que queremos que sea el mejor en necesidades informativas. De eso se trata Google.
- Entonces, ¿cómo encuentra información?
- ¿Cómo sabe si la información es correcta?
- ¿Cómo comprueba su funcionamiento?
Todas estas son cosas que incorporamos al modelo. Y así hay un acceso único a Google. Obviamente, es parte de la búsqueda de Google.
Entonces, son las señales de búsqueda de Google, todo, desde spam, como qué contenido podría ser spam y probablemente no queremos usarlo en una respuesta, hasta el final, esta es la información más autorizada y útil.
Vamos a vincularlo y vamos a explicar, oye, de acuerdo con este sitio web, revisa esa información y probablemente irás a verla tú mismo.
Así es como pensamos en diseñar esto”.
La explicación de Stein deja claro que la búsqueda con IA de Google no está diseñada para imitar el estilo conversacional de los chatbots generales, sino para reforzar el objetivo principal de la empresa de ofrecer información confiable, autorizada y útil.
La búsqueda con IA de Google hace esto confiando en señales de la Búsqueda de Google, como la detección de spam y la utilidad; el sistema basa sus respuestas generadas por IA en el mismo marco de evaluación y clasificación inherente a la clasificación de búsqueda normal.
Este enfoque posiciona a AI Search menos como una versión independiente de la búsqueda y más como una extensión de la infraestructura de recuperación de información de Google, donde el razonamiento y la clasificación trabajan juntos para generar respuestas objetivamente precisas.
Consejos para creadores
En un momento, Stein reconoce que los creadores quieren saber qué hacer con la búsqueda de IA. Básicamente, da consejos para pensar en las preguntas que hace la gente. En los viejos tiempos, eso significaba pensar en las palabras clave que utilizan los buscadores. Explica que ese ya no es el caso porque ahora la gente utiliza consultas conversacionales largas.
Él explicó:
“Creo que lo único que le daría un consejo sería pensar para qué usa la gente la IA.
Mencioné esto como un momento de expansión… que la gente está haciendo muchas más preguntas ahora, particularmente en torno a cosas como consejos o cómo hacerlo, o necesidades más complejas versus cosas tal vez más simples.
Entonces, si fuera un creador, estaría pensando: ¿para qué tipo de contenido alguien usa la IA? Y entonces, ¿cómo podría mi contenido ser el mejor para ese conjunto de necesidades ahora?
Y creo que es una forma realmente tangible de pensarlo”.
El consejo de Stein no añade nada nuevo, pero sí replantea los conceptos básicos del SEO para la era de la búsqueda con IA. En lugar de optimizar palabras clave aisladas, los creadores deberían considerar anticipar la intención más completa y el viaje informativo inherentes a las preguntas conversacionales. Eso significa estructurar el contenido para satisfacer directamente necesidades de información complejas, especialmente consultas basadas en consejos o “cómo hacerlo” que los usuarios plantean cada vez más a los sistemas de inteligencia artificial en lugar de la búsqueda tradicional de palabras clave.
Comidas para llevar
- La IA es la búsqueda que todavía se basa en señales de SEO tradicionales
La búsqueda con IA de Google se basa en los mismos principios básicos de clasificación que la búsqueda tradicional: satisfacción de la intención, originalidad y cita de fuentes. - Cómo funciona la distribución de consultas
AI Search realiza docenas de búsquedas en segundo plano por consulta, utilizando la Búsqueda de Google como herramienta para obtener datos en tiempo real y evaluar señales de calidad. - Integración de Memoria Paramétrica y Señales de Búsqueda
El modelo combina conocimiento almacenado (memoria paramétrica) con datos en vivo de la Búsqueda de Google, combinando razonamiento con sistemas de clasificación para garantizar la precisión de los hechos. - La búsqueda con IA de Google es como una extensión de la búsqueda tradicional
AI Search no es un chatbot; es un sistema de razonamiento basado en búsquedas que refuerza el modelo de confianza informativa de Google en lugar de reemplazarlo. - Orientación para creadores en la era de la búsqueda por IA
Optimizar para IA significa comprender la intención del usuario detrás de consultas largas y conversacionales, centrándose en consejos y estilos de contenido que satisfagan directamente necesidades de información complejas.
La búsqueda con IA de Google se basa en los mismos cimientos que han definido durante mucho tiempo la búsqueda tradicional, utilizando señales de recuperación, clasificación y calidad para mostrar información que demuestre originalidad y confiabilidad. Al combinar señales de búsqueda en vivo con el conocimiento almacenado del propio modelo, Google ha creado un sistema que explica la información y cita los sitios web que la proporcionaron. Para los creadores, esto significa que el éxito ahora depende de producir contenido que aborde completamente las preguntas complejas y conversacionales que las personas plantean a los sistemas de inteligencia artificial.
Mire el segmento del podcast que comienza aproximadamente en el minuto 15:30:
Imagen destacada de Shutterstock/PST Vector
