En julio de 2024, ChatGPT tenía aproximadamente 2.900 millones de visitas mensuales, en comparación con los 130.100 millones de Google, los 13.200 millones de Facebook, los 4.100 millones de X y los 3.200 millones de Amazon.

Si bien las visitas mensuales de ChatGPT pueden parecer insignificantes en comparación, ha creado una sólida base de usuarios en meses y probablemente seguirá dominando a medida que la búsqueda por IA gane popularidad.

De manera similar, estamos viendo que estos importantes motores de búsqueda y plataformas de redes sociales incorporan IA generativa en la experiencia del usuario.

¿Qué significa esto para sus clientes y prospectos? Los consumidores pueden utilizar plataformas nuevas y existentes para interactuar con su contenido en un estilo de conversación más natural.

Pueden hacer preguntas, desarrollar ideas y obtener respuestas sin salir de la interfaz.

Entonces, ¿cómo pueden las marcas mantener su visibilidad en estas plataformas y controlar cómo se entiende su contenido frente a la IA generativa? La respuesta se reduce a tres cosas:

• Invertir en excelente contenido.
• Desarrollar un gráfico de conocimiento del contenido.
• Tener una mentalidad de crecimiento.

Juntos, estos tres pilares garantizarán que las personas y las máquinas comprendan su marca y su contenido, lo que permitirá a su equipo prosperar en este nuevo mundo de búsqueda de IA generativa.

Empecemos por el contenido.

Invertir en contenido excelente

Durante los últimos dos años, hemos visto a Google poner un gran énfasis en “contenido útil, confiable y centrado en las personas”.

Esto significa crear contenido útil y confiable que se centre principalmente en las necesidades de su audiencia, no en los motores de búsqueda.

Si bien esto parece lógico, es un gran cambio con respecto a la antigua forma de desarrollar contenido de sitios web para motores de búsqueda.

Su contenido debe buscar brindar una respuesta integral a las preguntas de su audiencia, abordar cualquier información adicional que puedan necesitar y demostrar la experiencia o conocimientos de primera mano de su marca en el tema.

Me encanta cómo el contenido centrado en las personas nos devuelve al contenido como servicio. Su contenido responde preguntas, ayuda a tomar decisiones, orienta a las personas en la dirección correcta y las deleita.

Para que las marcas prosperen en esta nueva era de la IA, deben seguir invirtiendo en contenido excelente. Esto requiere que su equipo se tome el tiempo para comprender a su audiencia y sus necesidades cambiantes, encontrar brechas en su estrategia de contenido actual e iterar sobre el contenido existente para continuar deleitando a su audiencia.

Además de invertir y hacer evolucionar el contenido de su sitio web para deleitar a su audiencia, también debe asegurarse de que los motores de búsqueda, la inteligencia artificial y otras máquinas puedan comprender fácilmente su contenido e inferir respuestas a partir de sus datos.

Puede hacerlo implementando un marcado de esquema avanzado en su sitio para desarrollar un gráfico de conocimiento del contenido.

Desarrollar un gráfico de conocimiento de contenido

A principios de este año, Gartner publicó su investigación sobre las 30 tecnologías emergentes que guiarán sus decisiones comerciales en 2024.

Identificó la IA generativa y los gráficos de conocimiento como dos tecnologías emergentes en las que las organizaciones deberían comenzar a invertir para estar listas para utilizarlas cuando maduren. Si bien la IA generativa ha ganado gran popularidad gracias a su potencial de productividad, los gráficos de conocimiento siguen siendo menos conocidos.

Un gráfico de conocimiento es una colección de relaciones entre cosas definidas utilizando un vocabulario estandarizado, a partir del cual se pueden obtener nuevos conocimientos mediante inferencias.

De hecho, Google y Microsoft han estado utilizando gráficos de conocimiento para generar paneles de conocimiento e inferir respuestas en búsquedas desde 2010.

Muchos artículos de investigación, incluido el artículo Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap, explican que los gráficos de conocimiento “pueden mejorar los LLM al proporcionar conocimiento externo para la inferencia y la interpretabilidad”. De ahí que se reduzca el riesgo de alucinaciones en los LLM.

Los gráficos de conocimiento de contenido, similares a un gráfico de conocimiento, son colecciones de relaciones entre entidades en su sitio web. Muchas organizaciones de marketing digital han invertido en crear gráficos de conocimiento de contenido para sus datos web mediante la implementación de marcado de esquema avanzado (también conocido como datos estructurados).

El marcado de esquema, también conocido como datos estructurados, son datos legibles por máquina que ayudan a los motores de búsqueda a comprender el contenido de una página y mostrarlo como un resultado enriquecido en la página de resultados del motor de búsqueda. Sin embargo, el valor del marcado de esquema va más allá.

El contenido de su sitio web está lleno de entidades sobre su negocio, por ejemplo, su ubicación, sus empleados, sus productos, etc.

Cuando describe las entidades en su página y define su relación con otras entidades en su negocio y cosas en el mundo usando el marcado de esquema, efectivamente ha creado un gráfico de conocimiento de contenido.

Su gráfico de conocimiento de contenido, lleno de datos objetivos basados ​​en el contenido de su sitio web, puede ayudar a la IA y a los motores de búsqueda a inferir cosas sobre su marca y brindar a los usuarios respuestas precisas a sus consultas.

También puede ayudar a su equipo de contenido a identificar áreas donde falta contenido o donde podría mejorarse, respaldando así su estrategia de contenido.

Tener una mentalidad de crecimiento

El tercer pilar para prosperar en este nuevo mundo de IA y búsqueda es la mentalidad de su equipo.

La industria del marketing está experimentando una velocidad de cambio sin precedentes, impulsada por la IA.

A medida que la tecnología de IA se vuelve exponencialmente más poderosa, aquellos que no mantengan el ritmo tendrán que ponerse al día y potencialmente perder frente a la competencia.

Por lo tanto, los equipos que quieran prosperar deben mantener su sombrero de aprendizaje puesto en todo momento y estar preparados para adaptarse y adoptar la innovación.

Además, es necesario eliminar los silos dentro de las organizaciones.

Tomemos como ejemplo las dos capacidades que mencioné anteriormente: marcado de esquema y gráficos de conocimiento de contenido. Su éxito depende del trabajo multifuncional en marketing, SEO, TI, digital y soporte.

Juntos, estos equipos deberán probar algo nuevo, medir lo que puedan, ver si genera los resultados deseados por el negocio y luego repetir lo que han aprendido.

En Schema App, decimos que estamos “ganando o aprendiendo”, y esto es lo que considero tener una mentalidad de crecimiento.

En el artículo de Harvard Business Review, Qué significa realmente tener una mentalidad de crecimiento, la autora Carol Dweck definió tener una mentalidad de crecimiento como:

“[individuals] que creen que sus talentos pueden desarrollarse (a través del trabajo duro, buenas estrategias y el aporte de otros)… se preocupan menos por verse inteligentes y ponen más energía en aprender”.

Las organizaciones que adoptan plenamente la mentalidad de crecimiento también ven una mayor colaboración e innovación.

En resumen

A medida que el mundo de la IA y la búsqueda continúa evolucionando, hay cosas que puede hacer ahora, como invertir en contenido y desarrollar un gráfico de conocimiento del contenido para controlar cómo la IA y los motores de búsqueda entienden su marca y su contenido.

Sin embargo, fomentar la colaboración y la innovación dentro de su equipo es la clave para prosperar en este mundo en constante cambio de la inteligencia artificial y la búsqueda.

Cuando su equipo adopte una mentalidad de crecimiento, sin importar los cambios que afecten la búsqueda, el contenido o la IA, estará listo.

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