Marcas en las páginas citadas por ChatGPT reciben pocas menciones
La visibilidad de las marcas en ChatGPT En un reciente análisis realizado por Graphite, se descubrió que las marcas que rara vez son mencionadas por ChatGPT sin utilizar resultados de búsqueda...
La visibilidad de las marcas en ChatGPT
En un reciente análisis realizado por Graphite, se descubrió que las marcas que rara vez son mencionadas por ChatGPT sin utilizar resultados de búsqueda también tienden a ser poco nombradas incluso cuando se realizan búsquedas. Este hallazgo es significativo para las estrategias de marketing digital, ya que sugiere que las marcas deben prestar atención no solo a las citas, sino también a cómo los modelos de IA son entrenados para reconocerlas.
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Graphite, una agencia especializada en optimización para motores de búsqueda, argumenta que la optimización del conocimiento paramétrico (PKO) es crucial para mejorar la visibilidad de una marca. Esto implica trabajar en lo que los modelos de IA aprenden durante su entrenamiento, lo cual podría tener un impacto significativo en cómo se mencionan las marcas en respuestas generadas por IA.
La importancia del entrenamiento de modelos de IA
El entrenamiento de los modelos de IA es un aspecto clave para determinar cómo una marca es percibida y mencionada en entornos digitales. Según el estudio de Graphite, la visibilidad de una marca en las respuestas de ChatGPT puede estar influenciada por lo que el modelo ha aprendido previamente. Esto resalta la importancia de asegurar que los datos de entrenamiento incluyan menciones relevantes de la marca.
Por ejemplo, si una marca está bien representada en las páginas que ChatGPT consulta, es más probable que sea mencionada en las respuestas. Sin embargo, si el modelo no ha sido entrenado adecuadamente para reconocer la marca, su presencia en las consultas de búsqueda no será suficiente para aumentar su visibilidad.
Citas y consultas de búsqueda en ChatGPT
Graphite también analizó las consultas de búsqueda generadas por ChatGPT antes de proporcionar respuestas. En estos “fan-out queries”, se observó que aproximadamente el 59.6% contenían una marca, lo que aumenta la probabilidad de que las páginas que mencionan esa marca sean recuperadas. Sin embargo, esto no garantiza que la marca sea mencionada en la respuesta final.
Este fenómeno fue corroborado por un estudio de Suganthan Mohanadasan, quien encontró que en conversaciones con ChatGPT, las consultas de búsqueda iniciales a menudo incluían nombres de marcas que no habían sido mencionadas por el usuario. Esto sugiere que el modelo tiene un mecanismo para identificar y priorizar ciertas marcas durante su proceso de búsqueda.
Aumento en el uso de citas
Entre las semanas de análisis de Graphite, se observó un aumento notable en el porcentaje de respuestas de ChatGPT que incluían citas, pasando del 56.6% al 88.5%. Este incremento indica un uso más frecuente de búsquedas para generar respuestas, lo que podría reflejar un cambio en cómo el modelo prioriza la información.
Sin embargo, es importante notar que una cita no necesariamente indica que se haya realizado una búsqueda. En algunos casos, ChatGPT puede añadir enlaces en línea sin mostrar evidencia de haber buscado activamente la información, lo que complica la evaluación de su proceso de generación de respuestas.
Control de datos de entrenamiento y cortes de conocimiento
Para evaluar cómo los modelos de IA manejan la información, Graphite utilizó fechas de publicación y cortes de conocimiento reportados por los proveedores de IA. Este enfoque permitió analizar la brecha entre el entrenamiento del modelo y su lanzamiento, proporcionando una visión más clara de cómo los datos de entrenamiento afectan las capacidades del modelo.
Comprender estas dinámicas es vital para las marcas que buscan mejorar su visibilidad en plataformas impulsadas por IA. Al ajustar sus estrategias para influir en los datos de entrenamiento y las citas, las marcas pueden aumentar su presencia y reconocimiento en el mundo digital.
Conclusión
El estudio de Graphite sobre la visibilidad de las marcas en ChatGPT ofrece valiosas lecciones para el marketing digital. Las marcas deben considerar tanto la optimización de citas como el entrenamiento de modelos de IA para mejorar su visibilidad. A medida que la tecnología avanza, adaptarse a estas nuevas dinámicas será crucial para mantener una presencia competitiva en el mercado.
