Al mejorar la forma en que las empresas buscan documentos (y todo lo demás en Internet), las empresas están utilizando IA generativa para realizar investigaciones de mercado, encontrar perspectivas de ventas, analizar ventas y redactar hojas de ruta de productos. Las agencias de publicidad y las empresas de medios ya utilizan la búsqueda para investigar campañas, empresas y personas.

Hay algunas razones por las que Perplexity se acerca a la empresa como parte de su estrategia general de usuario. En una entrevista con Digiday, el director comercial, Dmitry Shevelenko, dijo que la estrategia no solo es un buen generador de ingresos, sino también un canal de crecimiento al permitir que las personas prueben Perplexity en el trabajo mientras encuentran valor fuera del trabajo. Sin embargo, Perplexity prioriza no quedarse estancado por el SEO basado en anuncios.

“El modelo de negocio de Google no es darte respuestas, sino hacer que hagas clic en tantos enlaces como sea posible”, dijo Shevelenko. “Y la razón por la que pueden ofrecerlo de forma gratuita es porque monetizan sus datos y su atención”.

Eso no significa que Perplexity esté evitando los anuncios por completo. Si bien no existe un cronograma establecido, Shevelenko dijo que probablemente no será durante “al menos uno o dos trimestres” como muy pronto. Cuando los agregue, dijo, los anuncios no aparecerán encima de las respuestas y no permitirán a los anunciantes sesgar los resultados de búsqueda pagando por las ubicaciones. En cambio, podrían aparecer en las “preguntas relacionadas”, dijo Shevelenko, señalando que el 40% de todas las consultas de los usuarios de Perplexity tienen una pregunta de seguimiento.

Los seguimientos podrían ser una “área rica para que las marcas puedan orientar al consumidor en su dirección”, dijo Shevelenko, y agregó que a veces lo más importante para las marcas y los usuarios es hacer la pregunta correcta.

“Digamos que estás investigando un producto y obtienes una respuesta al respecto”, dijo Shevelenko. “Luego, en las preguntas de seguimiento, obviamente deje claro que está patrocinado, pero habrá una pregunta sobre productos de marcas específicas y sus características. Y que la respuesta sería exactamente la misma que si simplemente hubieras hecho esa pregunta de forma orgánica”.

La medición de anuncios también puede verse diferente para Perplexity. Shevelenko dijo que no cree que los primeros productos publicitarios de la compañía se centren en métricas tradicionales como el valor del rendimiento o la generación de demanda. En cambio, podrían centrarse en impulsar acciones futuras en lugar de acciones inmediatas.

“Hacerle una pregunta a alguien no necesariamente conduce a una acción inmediata”, dijo. “Se trata de impulsar la consideración. Y, irónicamente, cada vez que nuestras empresas publicitarias primero [begin]no será directamente competitivo con [Google] AdWords porque no intentamos generar conversiones a través de una acción específica”.

Como ya habrá aprendido cualquiera que juegue en el espacio de la IA generativa, obtener respuestas consistentemente precisas a partir de modelos de lenguaje grandes es un desafío serio, especialmente con conjuntos de documentos más grandes y documentos más largos. Y al igual que con la búsqueda tradicional, saber qué enlaces y documentos son más confiables y valiosos que otros es una tarea complicada. Eso también es algo que los gigantes de las búsquedas como Google y Microsoft, así como empresas emergentes como Brave, todavía están tratando de resolver.

“La razón por la que no es un desafío trivial es que es muy difícil clasificar las señales de los datos internos frente a los datos web”, dijo Shevelenko. “Hay muchas señales. Por ejemplo, con qué frecuencia se visita un sitio, con qué frecuencia se actualiza y cómo lo indexan otros. Cuando clasificamos las fuentes que responden a una consulta, encontramos muchas señales útiles. Eso es lo que conduce a una buena calidad de respuesta”.

Desarrollar la búsqueda empresarial utilizando LLM es mucho más difícil que simplemente conectar otra plataforma. Kian Katanforoosh, cofundador de Workera, que ayuda a mejorar las capacidades de las empresas con capacidades de IA, dijo que las empresas necesitan tres pilares: al desarrollar su enfoque hacia la IA: estrategia, tecnología y una fuerza laboral capacitada en IA. Sin embargo, dijo que la tercera pata de ese taburete es a menudo donde ocurren fallas riesgosas.

“Las incógnitas desconocidas son un gran problema”, dijo Katanforoosh. “Como la gente que piensa que sabe pero no sabe, o la gente que no se da cuenta de que sabe mucho pero sabe [more than they realize].”

Perplexity es sólo una de varias empresas que persiguen el mercado empresarial de IA generativa. La semana pasada, Snowflake anunció un nuevo modelo de IA de código abierto en el Ártico para clientes empresariales. Otros que también anunciaron nuevas funciones para sus plataformas incluyen Cohere y Snorkel AI. Los LLM de Snowflake se crean utilizando tecnología derivada de Neeva, que la empresa de datos en la nube adquirió hace un año. Al igual que Perplexity, Neeva también había tratado de competir con Google creando un mejor producto de búsqueda para los usuarios cotidianos, sin anuncios y también centrado en la privacidad.

Los expertos en SEO dicen que competir en búsquedas requiere tener un foso de datos que la mayoría de las empresas no tienen, aparte de Google, Microsoft y Apple. Sin embargo, algunos dicen que Perplexity podría tener éxito si se concentrara primero en la empresa.

Ethan Smith, cofundador de la agencia de SEO Graphite, dijo que Perplexity podría ganar si creara una verdadera aplicación a la investigación empresarial, algo así como ResearchGate o Google Scholar. Otra forma podría ser asociarse con una empresa que tenga muchos datos de propiedad exclusiva, como Google, Apple o Microsoft.

“Todos tendrán acceso a los mismos algoritmos”, dijo Smith. “Lo que importará son los datos de capacitación, y los datos de capacitación serían los resultados. Entonces, quien tenga más datos de resultados y un mejor circuito de retroalimentación, ganará independientemente de cuál sea el algoritmo”.

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