El 60% de las búsquedas en Google ahora finalizan sin hacer clic en ningún contenido
La sesión también cubrió dónde pertenece el ser humano en un flujo de trabajo asistido por IA y cómo la experimentación y la personalización se combinan en un ciclo de responsabilidad para el rendimiento del contenido.
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Por qué su contenido de IA se parece al de todos los demás
Su asistente de redacción de IA actúa como el mejor hombre que dice sí, y sus propias suposiciones alimentan el circuito. Esa es la explicación de Dillon de por qué la copia asistida por IA de cada marca converge en el mismo resultado.
“Nuestros prejuicios cuando escribimos contenido usando robots terminan devorando el contenido que producimos”, dijo. “Terminamos en este ciclo de crear contenido que creemos que es bueno pero que en realidad no hace lo que creemos que hace”.
La copia que regresa confirma lo que ya creía o refleja el blog de cada competidor en los datos de capacitación de la herramienta. Ambos resultados fallan al lector.
El contrapeso de Dillon es el gusto, y llevó la definición más allá del cliché: discernimiento e intuición, además de la asunción de riesgos para hacer una afirmación que ninguna herramienta de IA ofrecería voluntariamente, basándose en lo que realmente sabes sobre tu mercado.
La sesión trazó exactamente dónde entra el ser humano en el flujo de trabajo asistido por IA, entre la IA como capa de investigación y contexto y la copia que se envía.
¿Cómo se responsabiliza al contenido de los resultados comerciales?
Dillon realiza las mismas cuatro preguntas en cada texto de marketing B2B antes de enviarlo.
La primera es si la copia produce los resultados esperados. Los otros tres cubren para quién es el contenido, cómo identificar a esas personas y cómo escala la información.
“Si no tenemos datos que demuestren que nuestro contenido es bueno, entonces realmente no podemos pensar en la manera de ampliarlo o hacerlo más efectivo”, afirmó.
La experimentación y la personalización son dos mitades de la misma moneda en este modelo. La forma en que los dos se combinan en un sistema, en lugar de una serie de pruebas únicas, es donde la grabación profundiza.
El tutorial completo diagrama el ciclo de rendición de cuentas y las dimensiones del experimento más allá de la variante A frente a la variante B.
Elemento de acción: antes de encargar el siguiente lote de contenido de IA, compárelo con las cuatro preguntas de responsabilidad de Dillon.
¿Qué señales de personalización funcionan sin complicar demasiado su pila?
Las señales que tu pila ya recopila. El diagnóstico de Dillon de por qué la personalización B2B no ha dado buenos resultados durante años: los equipos abordan programas que son demasiado ambiciosos y luego se estancan en la complejidad.
Dispuso tres niveles de señales, comenzando por el más simple: visitantes nuevos versus visitantes recurrentes. Un visitante nuevo y un visitante recurrente tienen intenciones diferentes, y ofrecerles la misma copia principal desperdicia la distinción.
El segundo y tercer nivel utilizan las señales que generan hoy sus campañas publicitarias y su programa de fidelización. Dillon calificó el manejo actual de uno de ellos como “una oportunidad perdida”; la grabación nombra qué señales usar y dónde vale la pena cada una.
La demostración del seminario web muestra cómo estas experiencias diferenciadas se crean y entregan dentro de Contentful. Míralo a pedido.
¿Google penaliza el contenido de IA? Qué cambia el cambio de clic cero
La detección es un problema que no hay que resolver, argumentó Dillon: si Google puede identificar el contenido de IA importa menos que lo que suceda con los clics.
Los clientes de Contentful ya están informando de una caída en el tráfico orgánico a medida que los resúmenes de IA absorben clics.
La respuesta práctica es competir por la capa de respuesta de IA. GEO y AEO determinan si el resumen de IA en la parte superior de la página de resultados refleja su marca.
Su conclusión atravesó el debate entre humanos y robots: un tipo de contenido funciona simultáneamente en los resúmenes de IA y en la conversión en la página. Lo que requiere ese contenido y las herramientas que Contentful acaba de enviar para ello está en la sesión.
La grabación cubre cómo abordar GEO y AEO sin dividir su estrategia de contenido en dos.
Preguntas y respuestas: las preguntas más útiles del seminario web
P: Después de la actualización de spam de Google, ¿Google eliminará el contenido escrito por IA?
Espere que la identificación del contenido de IA sea cada vez más difícil; Dillon lo llamó una pelea que “Google no ganará”. Su guía desvía la energía de evadir la detección por completo, hacia un objetivo diferente que, según él, importa más a medida que crece la búsqueda sin clic. Explica hacia dónde redirigir ese esfuerzo en la sesión.
Respondido por Gabriel. Obtenga el contexto completo; Míralo a pedido, ahora.
P: ¿Cómo piensa críticamente el sesgo inherente al contenido de IA?
El sesgo entra por dos lugares. Lo inyectas a través de indicaciones y contexto, lo que produce “el resultado que deseas, pero tal vez no el resultado que sería más efectivo”. También vive en los propios datos de entrenamiento. La mitigación de Dillon comienza antes de que generes algo; recorre la secuencia en su respuesta completa.
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P: ¿Qué hace cuando el liderazgo quiere contenido masivo de IA sin comprender el control de calidad?
Hacer que los líderes rindan cuentas del desempeño que esperan. “Muéstreles a través de datos que puede crear mejor contenido que impulse los resultados comerciales que desea creando menos pero mejores contenidos”. Dillon también admitió un punto en relación con el argumento del volumen, y esa concesión determina la forma en que se presenta el caso.
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P: ¿Las páginas de servicios de SEO necesitan una voz única o puede escribirlas la IA?
Dillon separa la voz de la eficacia. “No creo que las páginas de servicios o de precios deban tener mucho carácter para ser efectivas”. Pero incluso las páginas memorizadas sirven a los visitantes con objetivos diferentes, y su respuesta completa traza la línea en la que las páginas merecen más que la cobertura de IA.
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La grabación bajo demanda incluye el recorrido completo del circuito de responsabilidad, la demostración en vivo de cómo crear experiencias diferenciadas en Contentful, la perspectiva de campo de John Graham de los equipos que trabajan en estos flujos de trabajo y los folletos de la sesión.
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