La influencia de Google en el proceso de compra
En el entorno digital actual, el papel de Google en el proceso de compra es más complejo de lo que parece. Muchas veces, un comprador ya ha tomado una decisión importante antes de llegar a Google. Esto puede involucrar el uso de asistentes de inteligencia artificial (IA) que recomiendan proveedores o soluciones específicas. En este contexto, Google puede recibir el crédito final por la compra, aunque no haya sido el único influyente.
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Este fenómeno plantea preguntas sobre la atribución del valor en el proceso de compra. ¿Cómo podemos medir el impacto real de Google cuando la decisión del comprador se forma antes de la búsqueda? Es crucial entender el papel que juegan los asistentes de IA y otras herramientas digitales en este proceso, y cómo pueden influir en las decisiones de compra sin generar una visita directa al sitio web.
La importancia de la atribución en el marketing digital
La atribución es un aspecto fundamental del marketing digital que busca asignar crédito a los diferentes canales que contribuyen a una conversión. En el caso de Google, la atribución puede ser complicada debido al papel que juegan los asistentes de IA y otros factores externos. Marie Haynes, en su análisis, señala que las sesiones de ChatGPT representan una pequeña fracción de las sesiones orgánicas de Google, pero aún así pueden influir significativamente en el proceso de compra.
Es vital para los especialistas en marketing entender cómo estos factores interactúan y cómo pueden ajustar sus estrategias para maximizar la visibilidad y la influencia de sus marcas en este entorno cambiante. La atribución precisa no solo ayuda a medir el éxito de las campañas, sino que también guía las decisiones futuras en el marketing digital.
SEO y GEO: diferencias y similitudes
El SEO tradicional se centra en hacer que los sitios web sean visibles y accesibles en los motores de búsqueda. Sin embargo, con la introducción de la inteligencia artificial y los asistentes digitales, ha surgido el concepto de GEO (Optimización de Experiencia de Generación). Aunque ambos comparten el objetivo de mejorar la visibilidad, GEO se enfoca en cómo los modelos de IA aprenden y utilizan la información sobre una marca.
La optimización para GEO implica influir en el aprendizaje de los modelos de IA para que representen mejor a una empresa en las búsquedas y respuestas. Esto se logra a través de la gestión de la memoria paramétrica y el uso de técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG), que combina información aprendida y recuperada. Esta distinción es crucial para entender cómo las marcas pueden posicionarse mejor en un entorno donde la IA juega un papel cada vez más importante.
El impacto de la memoria en las búsquedas
La memoria de un modelo de lenguaje puede influir significativamente en el inicio de las búsquedas. Google utiliza el concepto de “query fan-out” para emitir búsquedas relacionadas a través de subtemas y fuentes de datos. Esto significa que las asociaciones aprendidas por el modelo pueden dirigir el enfoque inicial de una búsqueda.
Un estudio sobre las citaciones de IA mostró que las marcas recomendadas sin búsqueda aparecieron en las consultas generadas en un 67% de los casos. Este hallazgo destaca la importancia de influir en la memoria de los modelos de IA para mejorar la visibilidad de la marca. Aunque no revela todo el conocimiento del modelo, proporciona una visión valiosa sobre cómo las marcas pueden ser percibidas en un entorno digital.
Conclusión: adaptarse al cambio en el marketing digital
El papel de Google en el proceso de compra y la creciente influencia de la IA requieren que los especialistas en marketing digital adapten sus estrategias. Entender la interacción entre SEO y GEO, y cómo la memoria de los modelos de IA puede influir en las búsquedas, es esencial para maximizar la visibilidad y el impacto de una marca.
Mientras el entorno digital continúa evolucionando, las empresas deben estar preparadas para ajustar sus enfoques y aprovechar las nuevas oportunidades que ofrecen las tecnologías emergentes. Esto no solo implica optimizar para los motores de búsqueda, sino también para los asistentes de IA que cada vez juegan un papel más importante en las decisiones de los consumidores.
