El posicionamiento de una marca en Google sí influye en las respuestas de ChatGPT
Un estudio de Seer Interactive reveló que las empresas que mejor trabajan el SEO orgánico tienen más probabilidades de ser mencionadas en los modelos de lenguaje basados en LLM. En el entorno digital actual, este tema ha adquirido una relevancia estratégica, ya que impacta directamente en el rendimiento, la percepción y los resultados reales del negocio. Este artículo profundiza en sus implicancias, aplicaciones prácticas y valor a largo plazo, ofreciendo una mirada más completa sobre cómo influye en escenarios reales. Comprender estas dimensiones permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, fortalecer su presencia digital y lograr resultados más consistentes y sostenibles.
La relación entre las clasificaciones de búsqueda en Google y las menciones en modelos de lenguaje como ChatGPT (basados en LLM, por sus siglas en inglés) está transformando la forma en que las marcas abordan el SEO y el marketing digital.
Un análisis de Seer Interactive reveló que las empresas mejor posicionadas en los resultados de búsqueda tienen una probabilidad significativamente mayor de ser incluidas en las respuestas de estas herramientas de IA. Sin embargo, no es solo el SEO clásico lo que impulsa estas menciones, sino también otros factores como las estrategias de contenido y las relaciones públicas.
Este enfoque más amplio sugiere que, para destacar en las respuestas generadas por IA, las marcas necesitan optimizar su presencia en los buscadores y su relevancia como fuente confiable. La combinación de SEO tradicional, contenido de alta calidad y estrategias de branding efectivas puede maximizar las oportunidades en este nuevo entorno digital.
La influencia de Google en las menciones de los modelos LLM
El estudio de Seer Interactive destaca que las clasificaciones de búsqueda son un factor determinante en las menciones que realizan los modelos de lenguaje. Los datos muestran que las marcas presentes en la primera página de Google tienen más probabilidades de aparecer en las respuestas generadas por herramientas como ChatGPT. Esta relación puede explicarse por cómo estos modelos entrenan sus algoritmos, basándose en información accesible y relevante de fuentes destacadas.
Si bien motores de búsqueda, como Bing, también influyen en las respuestas generadas por IA, Google sigue liderando en términos del impacto en las menciones. Esta idea refuerza la necesidad de optimizar la estructura y redacción de contenidos pensando en este buscador, aunque con un enfoque actualizado que priorice no sólo las palabras clave, sino también el contexto y la calidad de la información.
Factores como los backlinks y la variedad de contenido multimedia no mostraron una influencia significativa en las menciones dentro de los modelos de lenguaje.
Más allá del SEO clásico: factores adicionales
Si bien el posicionamiento en los motores de búsqueda es crucial, el informe destaca factores que también influyen:
Relaciones públicas y branding: la visibilidad de una marca en medios de comunicación y redes sociales aumenta su relevancia para los modelos de lenguaje.
Contenido estructurado: crear contenido bien organizado y que responda directamente a las preguntas de los usuarios mejora las probabilidades de ser mencionado.
Presencia en múltiples plataformas: tener información consistente y accesible en diferentes formatos y canales (como blogs, vídeos y redes sociales) refuerza la confiabilidad de la marca.
Además, las empresas deben considerar cómo sus datos estructurados (rich snippets, FAQs, etc.) son utilizados por los buscadores para proporcionar respuestas directas, algo que los modelos LLM suelen integrar en sus generadores.
Metodología
Para realizar el informe se recopilaron más de 300.000 palabras clave relacionadas con los sectores de finanzas y SaaS, utilizando tanto fuentes orgánicas como pagas. Los términos seleccionados se analizaron en Google y Bing para identificar sus clasificaciones y datos en las páginas de resultados (SERP). A partir de ahí, se extrajeron casi 600.000 preguntas de las secciones «People Also Ask» (PAA), que se redujeron a 10.000 consultas relevantes, seleccionadas como representativas de preguntas reales de los usuarios.
Estas preguntas se procesaron a través de la API GPT-4 de OpenAI, enfocándose en aquellas que naturalmente generarían menciones de marcas (por ejemplo, «¿Cuál es el mejor CRM para pequeñas empresas?»). Finalmente, se analizaron las respuestas para extraer y contar las menciones de marcas, evaluando su frecuencia y relevancia en el conjunto de datos.