
Estas fiestas, en lugar de buscar en Google, es probable que más estadounidenses recurran a grandes modelos de lenguaje (LLM) para encontrar regalos, ofertas y rebajas. Según un reciente informe sobre compras de Adobe, los minoristas podrían ver un aumento de hasta el 520% en el tráfico de chatbots y motores de búsqueda de IA este año en comparación con 2024. OpenAI ya se está moviendo para aprovechar esta tendencia: La semana pasada, el fabricante de ChatGPT anunció una importante asociación con Walmart que permitirá a los usuarios comprar productos directamente dentro de la ventana de chat.
A medida que la gente empieza a confiar en los chatbots para descubrir nuevos productos, los minoristas tienen que replantearse su enfoque del marketing online. Durante décadas, las empresas trataron de jugar con los resultados de búsqueda de Google mediante el uso de estrategias conocidas colectivamente como optimización de motores de búsqueda, o SEO. Ahora, para que los robots de inteligencia artificial se fijen en ellas, cada vez más marcas recurren a la “optimización de motores generativos” (GEO, por sus siglas en inglés). Según un estudio de mercado, se espera que esta industria artesanal alcance un valor de casi 850 millones de dólares este año.
En muchos sentidos, GEO no es tanto un nuevo invento como la siguiente fase de SEO. De hecho, muchos consultores de GEO proceden del mundo del SEO. Es probable que al menos algunas de sus antiguas estrategias sigan siendo válidas, ya que el objetivo principal sigue siendo el mismo: anticiparse a las preguntas que hará la gente y asegurarse de que su contenido aparezca en las respuestas. Pero cada vez hay más pruebas de que los chatbots ofrecen información distinta de la que ofrecen los motores de búsqueda.
Imri Marcus, director ejecutivo de la empresa GEO Brandlight, calcula que solía haber una superposición del 70% entre los principales enlaces de Google y las fuentes citadas por las herramientas de IA. Ahora, dice, esa correlación ha caído por debajo del 20%.
Los motores de búsqueda suelen favorecer la
extensión
No obstante, Marcus explica que los chatbots tienden a favorecer la información presentada en formatos simples y estructurados, como listas con viñetas y páginas de preguntas frecuentes: “Un FAQ puede responder a cien preguntas diferentes en lugar de un artículo que se limita a decir lo genial que es toda tu marca. Esencialmente das cien opciones diferentes para que los motores de IA elijan”.
Las cosas que la gente pregunta a los chatbots son a menudo muy específicas, por lo que es útil para las empresas publicar información extremadamente granular. “Nadie va a ChatGPT y pregunta: ‘¿General Motors es una buena empresa? En cambio, preguntan si el Chevy Silverado o el Chevy Blazer tienen más autonomía. “Escribir contenidos más específicos dará mejores resultados, porque las preguntas son mucho más concretas”.
Estos conocimientos están ayudando a perfeccionar las estrategias de marketing de los clientes de Brandlight, entre los que se encuentran LG, Estée Lauder y Aetna. “Los modelos consumen las cosas de forma diferente. Queremos asegurarnos de que la información del producto, las fuentes autorizadas que utilizamos, son todas las cosas que están alimentando al modelo”, explica Brian Franz, director de tecnología, datos y análisis de Estée Lauder Companies. Al preguntarle si alguna vez consideraría asociarse con OpenAI para permitir que la gente compre productos de Estée Lauder dentro de la ventana de chat, Franz no duda: “Por supuesto”.
La desesperación por ser “el elegido”
Al menos por el momento, las marcas están más preocupadas por la concienciación de los consumidores que por convertir directamente las menciones del chatbot en ventas. Se trata de asegurarse de que cuando la gente pregunte a ChatGPT “¿Qué debo ponerme en la piel después de una quemadura solar?” aparezca su producto, incluso si es poco probable que alguien haga clic inmediatamente y lo compre. “Ahora mismo, en esta fase de aprendizaje tan temprana en la que parece que casi va a explotar, no creo que queramos fijarnos en el retorno de la inversión (ROI) de un contenido concreto que hayamos creado”, argumenta Franz.
Para crear todo este nuevo contenido optimizado para la IA, las empresas están recurriendo a la propia IA. “Al principio, la gente especulaba con que los motores generativos no se entrenarían en contenidos de IA. Pero no es así”, concluye Marcus.
Artículo publicado originalmente en WIRED. Adaptado por Alondra Flores.