Durante más de una década, EAT (experiencia, autoridad y confiabilidad) ha jugado un papel en las clasificaciones de búsqueda, introducida por primera vez en las pautas de la calidad de búsqueda de Google en 2014.

Pero con el surgimiento del contenido generado por IA y las respuestas sintetizadas con IA, EEET (ahora incluida la experiencia) ya no es una buena idea. Se ha convertido en el factor definitorio para determinar qué fuentes los resultados de búsqueda impulsados ​​por la IA consideran lo suficientemente autorizado como para citar e incluir en sus narraciones y respuestas sintetizadas.

Las descripción general de la IA y otras características de búsqueda generadas por la IA no solo favorecen los sitios que “se alinean con los principios de EEAT”, favorecen a los expertos reconocidos.

Para ser citado en respuestas impulsadas por la IA, una marca necesita demostrar una experiencia innegable y establecerse como la autoridad en su campo.

Esto significa producir constantemente una investigación original, proporcionar información del mundo real y obtener reconocimiento de toda la industria (o más amplio).

En este artículo, exploraremos cómo EEAT determina la visibilidad en la búsqueda impulsada por la IA y las respuestas generadas por la IA, lo que los desafían a las marcas enfrentan para mantener la credibilidad y las estrategias para garantizar que los modelos de IA y los motores de búsqueda confíen en su contenido como una fuente confiable.

La intersección de las respuestas generadas por EEEAT y AI

El aumento de los resultados de búsqueda generados por IA presenta oportunidades y desafíos para las marcas.

Características propulsadas por la IA como las descripciones de IA de Google, las integraciones de búsqueda de chatgpt y la IA de perplejidad están sintetizando respuestas en lugar de simplemente devolver los enlaces azules tradicionales.

Esto significa que aparecer en respuestas impulsadas por la IA requiere algo más que un buen SEO, requiere autoridad respaldada por EEAT.

Consideraciones clave para garantizar la visibilidad en las funciones de búsqueda de IA:

• Experiencia: Los modelos de IA favorecen el contenido respaldado por el conocimiento de primera mano. Las marcas que demuestran experiencia en el mundo real a través de estudios de casos, investigación original y experiencia práctica tienen una mayor probabilidad de ser citados.
• Pericia: Las respuestas generadas por IA prefieren fuentes con experiencia clara de la materia. El autor Bylines, las credenciales y las contribuciones de expertos indican confiabilidad a la búsqueda impulsada por la IA.
• Autoridad: Las descripciones de IA y las respuestas generadas por LLM priorizan a las marcas que poseen su gráfico de conocimiento, están ampliamente referenciadas y son líderes reconocidos en su industria.
• Integridad: El contenido generado por IA es aceptable de usar (en el sentido de que no es inherentemente “malo” o penalizado), sino que debe ser de hecho preciso y verificable. El contenido respaldado por fuentes confiables, citas y autoría transparente tiene más probabilidades de surgir en las características de búsqueda generadas por IA.

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Descripción general de la IA y EEAT: lo que revela la última investigación de Google

La publicación reciente de Google sobre vistas generales de IA y el modo AI destaca cómo las experiencias de búsqueda generadas por IA están evolucionando y subraya la importancia de la EEAT en la configuración de las respuestas impulsadas por la IA.

Aquí hay conclusiones clave que refuerzan el papel de EEAT:

Google integra EEAT en descripción general de la IA

• Las descripciones de la IA aprovechan los sistemas de clasificación y el gráfico de conocimiento de Google para determinar qué fuentes son más autorizadas. (Sugerencia: ¡Asegúrese de que su gráfico de conocimiento exista y sea preciso!)
• Las señales de EEET influyen directamente en la que se producen las descripciones de los sitios web de IA, reforzando la necesidad de que las marcas se establezcan como autoridades líderes.

Las fuentes de alta calidad son un requisito

• Las descripciones de IA corroboran resúmenes generados por IA con contenido de alto rango, (teóricamente) garantizar que la información sea confiable.
• Para su dinero o sus consultas de vida (YMYL), el bar de confiabilidad es aún mayor, enfatizando la importancia del contenido impulsado por expertos. (Es por eso que son necesarias las biografías del autor con CVS, otras credenciales y prueba de experiencia).

Las descripciones de la IA aumentan el compromiso con el contenido de alta calidad

• Google informa que los usuarios que interactúan con las descripciones de IA visitan una mayor diversidad de sitios web y que los clics de las descripciones de IA son de mayor calidad.
• Esto presenta una oportunidad para las marcas con fuertes señales de EEAT para atraer a los visitantes comprometidos que confían en los resultados curados por IA (pero haga clic para verificar).

Los controles de seguridad manuales y algorítmicos refuerzan la importancia de EEA-T

• Los evaluadores de calidad de búsqueda de Google, las pruebas adversas y los sistemas de verificación de hechos aseguran que las descripciones de IA prioricen información confiable.
• Las marcas que carecen de credenciales de EEAT (específicamente gráficos de conocimiento y otros indicadores clave de que su marca se considera autorizada) pueden tener dificultades para aparecer en experiencias de búsqueda generadas por IA.

Las futuras innovaciones de búsqueda de IA recompensarán las señales de EEAT

• El modo experimental de IA de Google en la búsqueda amplía las respuestas generadas por IA utilizando datos multimodales y corroboración en tiempo real con fuentes autorizadas.
• Las marcas con experiencia verificada, citas estructuradas y reconocimiento generalizado tendrán una ventaja en la búsqueda impulsada por la IA.

Esto refuerza la necesidad de que las marcas establezcan de manera proactiva la autoridad EEAT para mantener la visibilidad en las características de búsqueda impulsadas por la IA.

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Desafíos para aplicar EEAT a la búsqueda generada por IA

A pesar de sus beneficios, la búsqueda impulsada por IA presenta varios desafíos para las marcas que intentan mantener la visibilidad:

1. AI prioriza a las autoridades reconocidas: Simplemente optimizar para EEET no es suficiente. Las marcas deben convertirse en la fuente de confianza a la que los motores de búsqueda de IA hacen referencia constantemente.

Es fácil optimizar o alinear con EEET en principio, pero mucho más difícil de lograr en realidad porque algunos de los requisitos simplemente no están bajo su control.

2. Potencial de información errónea: Los resultados de búsqueda generados por IA pueden fabricar estadísticas, citar fuentes erróneas o crear narraciones engañosas. Las marcas deben monitorear activamente las menciones generadas por la IA para obtener precisión.

3. Contenido duplicado y poco original: La IA a menudo extrae de bases de conocimiento ampliamente citadas, lo que significa marcas que no producen ideas originales y el riesgo de investigación se ignora.

4. Sesgo y filtrado algorítmico: Los modelos de búsqueda de IA priorizan fuentes ampliamente referenciadas, que pueden desventajas de marcas emergentes. Superar esto requiere asociaciones estratégicas, citas y un amplio compromiso de la industria.

La tendencia de AI a estar “confidentemente equivocada”

Un estudio de marzo de 2025 realizado por la revisión del periodismo de Columbia encontró que las herramientas de búsqueda con AI con frecuencia proporcionan respuestas incorrectas con “confianza alarmante”.

El estudio probó ocho principales motores de búsqueda de IA y descubrió que los chatbots colectivamente proporcionaban respuestas inexactas más del 60% del tiempo, casi siempre sin reconocer la incertidumbre.

Hallazgo más interesante: los modelos de IA premium eran aún más propensos a respuestas confidentemente incorrectas que sus homólogos gratuitos, contradiciendo la suposición de que los servicios de IA pagados son más confiables.

ChatGPT, en particular, solo indicó incertidumbre en sus respuestas incorrectas el 7,5% del tiempo. Lo que significa que el 92.5% de las veces estaba mal, estaba seguro de que era correcto.

Si la tasa de éxito de ChatGPT al indicar la incertidumbre fuera un promedio de bateo, sería .075.

John Vukovich, conocido por registrar el promedio de bateo de MLB más bajo (para los que no son Pitchers con más de 500 en Bats), tenía una carrera de carrera de .161, que aún es 100% mejor que la capacidad de Chatgpt para reconocer que podría no ser correcta.

Los resultados en este informe solo subrayan la necesidad de una supervisión humana cuidadosa y atenta al producir contenido y gestión de reputación activa para garantizar la precisión en los entornos de búsqueda generados por AI.

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Estrategias para fortalecer la EEAT en la búsqueda impulsada por la IA

Para garantizar la visibilidad en los resultados de búsqueda generados por IA, las marcas deben priorizar el establecimiento de la verdadera autoridad, no solo la optimización del contenido.

1. Poseer y optimizar su gráfico de conocimiento

• Asegúrese de que el gráfico de conocimiento de Google represente con precisión su marca.
• Reclamar su entidad en la búsqueda de Google y establecer un marcado de esquema para la credibilidad.

2. Demuestre experiencia en el mundo real

• Publicar investigación original, estudios de casos e ideas expertas.
• Participe en entrevistas con los medios, contribuciones de invitados y compromisos.

3. Conviértase en la principal fuente de ideas de la industria

4. Monitorear e influir en los resultados de búsqueda de IA

• Rastree activamente cómo las respuestas generadas por IA representan su marca.
• Interactúe con los modelos de búsqueda de IA a través de bucles de retroalimentación y correcciones.

5. Aproveche el liderazgo de pensamiento más allá de su sitio web

• Aparecer en plataformas autorizadas, podcasts y medios de comunicación.
• Participe en la investigación revisada por pares y las colaboraciones de la industria.

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Convertirse en la fuente AI no puede ignorar

EEET es la clave para la visibilidad en la búsqueda impulsada por la IA, pero no se trata solo de optimización.

Las marcas deben convertirse en las fuentes expertas que los modelos de IA confían en, referencia y citar.

Aquellos que invierten en credibilidad, experiencia y autoridad del mundo real sobrevivirán en paisajes de búsqueda con IA, y aquellos que no se desvanecerán en irrelevancia.

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