Los datos son el alma de la búsqueda.

La notable evolución de la IA y la introducción de la IA generativa se han basado en datos.

Sin embargo, el éxito de cualquier innovación, producto o avance tecnológico se reduce a la calidad de esos datos. Utilizar los datos correctos es esencial a la hora de conectar la IA generativa, la búsqueda y el marketing de contenidos.

Los datos se están disparando y el IDC proyecta que el tamaño de los datos globales alcanzará los 175 zettabytes para 2025.

Esto es el doble de la cantidad producida el año pasado, lo que indica una tendencia de crecimiento significativa. ¡De hecho predigo más!

Para adaptarse a este auge de los datos, los profesionales que utilizan la IA generativa deben evaluar sus fuentes de datos e identificar las funcionalidades más valiosas para el futuro.

Pobres vs. Datos de calidad

El impacto perjudicial de los datos deficientes en las empresas es innegable.

Los datos de mala calidad son la causa fundamental de las interrupciones operativas, los conocimientos inexactos y la mala toma de decisiones.

Según un informe de Gartner de 2021, las organizaciones sufren un coste anual medio de 12,9 millones de dólares debido a la mala calidad de los datos.

En el pasado, los esfuerzos por la calidad de los datos se centraban principalmente en datos estructurados en bases de datos relacionales.

Sin embargo, los especialistas en marketing ahora enfrentan nuevos desafíos con el auge de los sistemas de big data, la computación en la nube y los tipos de datos no estructurados como texto y datos de sensores. La gestión de la calidad de los datos en los sistemas de la nube se ha vuelto esencial.

En el marketing de contenidos y de búsqueda, los datos nunca han sido tan importantes. Sin embargo, el 57% de los especialistas en marketing malinterpretan los datos, lo que provoca errores costosos.

Esto puede resultar de esos datos a través de fuentes de datos dispares y los problemas relacionados con el procesamiento de grandes conjuntos de datos a escala.

¿Qué son los datos de calidad?

Los datos de calidad combinan factores cruciales como precisión, conectividad, integridad y confiabilidad.

La precisión de los datos que utiliza define el éxito en la búsqueda: es esencial garantizar que los departamentos ejecutivos, de contenido, digitales, de productos, de marketing y de ventas estén equipados con información precisa.

Los datos confiables están impulsando decisiones de búsqueda cada vez más inteligentes que impactan el desempeño empresarial.

Además, la gestión de datos de calidad juega un papel central a la hora de conectar los puntos entre el SEO y el rendimiento del marketing de contenidos.

Además de la precisión, varias otras dimensiones contribuyen a una buena calidad de los datos, entre ellas:

• Lo completo: Los conjuntos de datos deben contener todos los elementos de datos necesarios.
• Consistencia: Los valores de datos entre diferentes sistemas o conjuntos de datos no deberían entrar en conflicto.
• Unicidad: Se deben evitar registros de datos duplicados en bases de datos y almacenes de datos.
• Oportunidad: Los datos deben actualizarse periódicamente para permanecer actualizados y fácilmente disponibles.
• Validez: Los datos deben contener los valores esperados y seguir la estructura adecuada.
• Conformidad: Los datos deben cumplir con los formatos estandarizados establecidos por su organización.

Al cumplir con estos factores, los conjuntos de datos se vuelven confiables y dignos de confianza y se alinean con los esfuerzos de gobernanza de datos para garantizar un uso consistente y efectivo de los datos en todas las organizaciones.

Datos, búsqueda e IA generativa

Una combinación de humanos y máquinas crea un campo de batalla de marketing de contenidos y datos donde la calidad y la conectividad son cruciales para el éxito.

La adopción de herramientas de inteligencia artificial, aplicaciones de aprendizaje automático, transmisión de datos en tiempo real y canales de datos complejos ha complicado aún más el proceso de calidad de los datos.

El cumplimiento de las leyes de protección y privacidad de datos, como GDPR y CCPA, ha aumentado la demanda de datos precisos y consistentes.

Si bien el volumen de datos globales crece exponencialmente, al mismo tiempo el SEO está cambiando a medida que las demandas de los consumidores continúan evolucionando, y los motores de búsqueda se adaptan a estos cambios creando nuevas experiencias y experimentando con la integración de la IA en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP). .

Como resultado, los especialistas en marketing deben reconsiderar cuidadosamente su enfoque de los datos, el SEO técnico y los resultados de la IA generativa.

Entradas de datos y salidas de IA generativa

La calidad de los resultados de la IA generativa depende de la calidad y la conectividad de los datos que la alimentan.

Muchos de ustedes habrán experimentado esto, especialmente en los primeros días de la IA generativa y ChatGPT, Bing AI y Google Bard.

Es por eso que vemos cada vez más ingeniería y ajuste rápidos de datos a partir de modelos de lenguaje grandes (LLM).

La IA generativa, junto con herramientas como ChatGPT y Google Search Generative Experiences (SGE), ha sido objeto de mucha discusión.

La IA generativa basada en análisis de datos de calidad ya está ahorrando tiempo y eficiencia a los profesionales de SEO.

Imagen del autor, agosto de 2023.

La IA generativa puede ayudar a los especialistas en SEO y marketing de contenidos a completar tareas repetitivas a un ritmo más rápido y con precisión.

Más del 98% de nuestros clientes están ahorrando un tiempo valioso al crear títulos y descripciones de SEO utilizando BrightEdge Copilot (Divulgación: mi empresa).

Sin embargo, el valor de los datos de calidad que alimentan la IA generativa también va más allá del ahorro de tiempo.

Al utilizar datos de calidad, los especialistas en marketing pueden mejorar su comprensión de la intención del consumidor y de la conversación (la clave para los resultados generativos de IA en SERPS) y comprender los conjuntos de datos incorporando datos externos de clasificación de la industria, lo que en última instancia reduce los tiempos de procesamiento.

Además, la IA generativa puede crear conjuntos de datos sintéticos y de entrenamiento para respaldar un mayor desarrollo de la IA y los modelos de aprendizaje automático.

Sin embargo, esta evolución requiere que los especialistas en marketing ajusten su enfoque de los datos y garanticen;

• Calidad y conectividad de datos: Los resultados de la IA son tan buenos como las entradas. Asegúrese de que las fuentes que utiliza estén completas y combinen datos históricos y en tiempo real. Evite múltiples fuentes de datos dispares que brinden una imagen incompleta de su comportamiento como consumidor para evitar GIGO – Garbage In, Garbage Out.
• Integración en la estrategia de datos empresariales: La IA generativa debe considerarse una parte integral de la estrategia de datos. Garantice su inclusión desde el principio y alinéelo con sus objetivos más amplios de marketing empresarial.
• Abordaje proactivo del desafío: Aborde de manera proactiva los desafíos de seguridad, sesgo y precisión específicos de la IA generativa. Evaluar y mitigar estos riesgos es esencial para una implementación exitosa y futuros problemas de cumplimiento.
• Centrándose en los componentes del ciclo analítico: La adopción inicial de la IA generativa debe apuntar a componentes específicos de sus campañas de marketing y casos de uso específicos. Probar los resultados continuamente para garantizar que las aplicaciones funcionen y garantizar el éxito, especialmente cuando los resultados se producen a escala.
• Priorizar el impacto empresarial: Priorice los programas que generen un impacto comercial mensurable en sus campañas. Asegúrese de que todas las tecnologías que utilice estén probadas y comprobadas, y que las innovaciones en IA generativa estén validadas y respaldadas por conjuntos de datos fundamentales de alta fidelidad y calidad.

Avanzando con los datos en SEO

Al observar cómo la IA impacta el SEO, es bueno considerar que cada página web tiene visitantes humanos y máquinas: personas que buscan contenido relevante que responda a sus preguntas y necesidades y arañas de motores de búsqueda o robots que analizan contenido técnico.

El procesamiento de datos se ha vuelto indispensable para evaluar el contenido del sitio e informar las estrategias digitales.

Los especialistas en marketing de SEO ahora están inundados de adiciones incrementales de datos que pueden resultar abrumadores de descifrar. Tenemos la suerte de que la IA y la automatización en SEO no son nuevas, y las tecnologías automatizadas pueden reducir los esfuerzos de datos manuales y mejorar la toma de decisiones comerciales, como;

• Recopilar y estructurar big data para generar insights más pequeños, más valiosos y procesables.
• Mejorar tareas como clasificación, etiquetado y limpieza de datos.
• Investigación en línea, auditoría de sitios y modelado de intenciones.
• Descubrir información valiosa sobre cómo los consumidores interactúan con los motores de búsqueda.

Esto también ayuda a los especialistas en marketing que carecen de los títulos o la experiencia necesarios en ciencia de datos a hacerlo de forma eficaz.

Los especialistas en marketing que aprovechan los datos correctamente pueden adaptarse a las cambiantes expectativas de los consumidores, mantenerse al día con los cambios de búsqueda granulares y cumplir con los estándares de Google.

Utilizar una combinación de conocimiento único y datos de alta fidelidad (propiedad) es crucial para seguir siendo competitivo y garantizar que las aplicaciones de IA tengan éxito sobre bases de datos sólidas.

Los especialistas en marketing pueden aprovechar el poder de los datos para extraer información significativa del ruido.

Por ejemplo, los especialistas en marketing minorista pueden descubrir el problema del contenido duplicado, mientras que los especialistas en marketing bancario pueden centrarse en contenido conciso. Las mejores prácticas personalizadas y la resolución de problemas específicos de la industria brindan a los especialistas en marketing una ventaja competitiva.

Todo esto ayuda a crear experiencias de búsqueda mejores y más rápidas.

Imagen creada por el autor, septiembre de 2023.

Conclusión

Muchos profesionales de SEO todavía no aprovechan plenamente el valor de los datos debido a su abrumadora complejidad. Sin embargo, con la ayuda de IA avanzada, estos conocimientos ocultos pueden descubrirse y comprenderse.

Al aprovechar el poder de las tecnologías que dan prioridad a la IA, los especialistas en marketing pueden optimizar su contenido para lograr el máximo impacto en múltiples canales digitales, adaptándose a las tecnologías cambiantes y al comportamiento del consumidor.

A medida que las organizaciones avanzan con sus estrategias de IA generativa, es vital recordar que el éxito de las aplicaciones depende de los datos que las alimentan.

Asegúrese de que la calidad y los datos conectivos sean fundamentales para su hoja de ruta de IA. Sin él, el éxito será limitado.

Más recursos:

Imagen de portada: 3rdtimeluckystudio/Shutterstock