La IA para SEO es la aplicación de herramientas de inteligencia artificial con el objetivo de obtener relevancia en los motores de búsqueda.
Los algoritmos impulsados por IA ayudan de distintas formas a los especialistas en SEO. Permite a los profesionales del marketing digital utilizar los datos de manera más eficiente para crear contenido relevante y optimizado, mejorar la visibilidad de sus sitios web, atraer y retener a los visitantes y aumentar la conversión y en definitiva, las ventas.
¿Cómo utilizar la IA para SEO?
Las herramientas de inteligencia artificial permiten identificar palabras clave relevantes para tu sitio web. Igualmente, puede servir para realizar un análisis de la competencia. También puede servir para reducir sensiblemente el trabajo manual relacionado con los contenidos, mejorando así la experiencia de usuario.
Algo a tener muy presente cuando hablamos de cómo utilizar la IA para SEO son las búsquedas por voz. Este tipo de búsquedas son cada vez más comunes y dentro de ellas, las preguntas son la forma de consulta más frecuente. Es en este contexto donde aparece la Inteligencia Artificial, la cual analiza grandes cantidades de datos de voz para mejorar la capacidad del motor de búsqueda para reconocer y entender mejor el lenguaje natural con el propósito de dar mejores respuestas a las preguntas que formulan.
Ventajas de la IA para SEO
- Permite analizar grandes cantidades de datos, lo que redunda en sitios web más optimizados.
- Permite recopilar información sobre el comportamiento de los usuarios, lo que permite personalizar su experiencia en nuestra página.
- La IA para SEO permite ahorrar mucho tiempo en la generación de contenido.
- Con los prompts adecuados, la IA para SEO mejorará la calidad del contenido, lo que incrementará los ratios de conversión.
¿Qué dice Google sobre la IA para SEO?
Recientemente, Google dio a conocer su postura oficial con respecto al contenido creado con IA.
En su exposición, responsables de Google destacaron que lo más importante es la calidad del contenido y no la forma cómo ha sido creado.
El propósito del sistema de clasificación de Google es priorizar el contenido original de alta calidad, que cumpla con el E-E-A-T: Destreza (Expertise), Experiencia (Experience), Autoridad (Authoritativeness) y Fiabilidad (Trustworthiness).
No obstante, Google ha actualizado sus políticas relacionadas con el SPAM y ha incluido la IA, no expresamente, pero sí con la frase: “Texto generado mediante procesos automatizados sin tener en cuenta la calidad ni la experiencia de usuario”.
No obstante, mientras el contenido generado sea de calidad y aporte valor al usuario, no existe problema ni será considerado SPAM.
¿Cómo evalúa Google la calidad de los contenidos?
Gracias a la optimización de sus sistemas de aprendizaje automatizados, los buscadores ofrecerán cada vez mejores respuestas a nuestras consultas. Para ello, Google utilizó inteligencia artificial para desarrollar herramientas como RankBrain o BERT, entre otras.
¿Qué es RankBrain?
RankBrain es un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado para mejorar los resultados de búsqueda. Funciona utilizando inteligencia artificial con el propósito de comprender el significado detrás de las consultas de búsqueda y ofrecer resultados relevantes incluso para consultas ambiguas o poco comunes.
RankBrain analiza una gran variedad de factores, incluyendo palabras clave, contexto de la consulta, ubicación geográfica y comportamiento del usuario para determinar qué resultados son más relevantes. Utiliza el aprendizaje automático para mejorar continuamente su comprensión y capacidad de proporcionar resultados de búsqueda precisos y útiles.
Una de las características principales de RankBrain es su capacidad para interpretar el contexto y el significado de las palabras clave en lugar de simplemente hacer coincidir palabras clave exactas. Esto permite que el algoritmo proporcione resultados más relevantes, incluso cuando la consulta del usuario no se ajusta exactamente a los términos utilizados en una página web.
¿Qué es BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de lenguaje basado en redes neuronales desarrollado por Google. Su objetivo principal es comprender el contexto y el significado de las palabras en una oración para mejorar los resultados de búsqueda y el procesamiento del lenguaje natural.
BERT utiliza una arquitectura de red neuronal que permite capturar las relaciones de dependencia entre las palabras en una oración. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales que procesan las palabras en una oración de manera secuencial, BERT utiliza un enfoque bidireccional, lo que significa que considera tanto las palabras anteriores como las posteriores a una palabra en particular al asignar un significado a esa palabra.
El proceso de entrenamiento de BERT implica la exposición del modelo a grandes cantidades de texto en varios idiomas para aprender patrones y relaciones entre las palabras. Durante este proceso, BERT aprende a predecir palabras ocultas en una oración basándose en el contexto que lo rodea.
Una vez entrenado, BERT se puede utilizar en diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la clasificación de texto, el etiquetado de entidades y la generación de resúmenes. Al comprender mejor el contexto y el significado de las palabras en una oración, BERT mejora la precisión y la relevancia de los resultados de búsqueda, así como la comprensión de las consultas de búsqueda y la generación de respuestas más precisas en aplicaciones de chatbots y asistentes virtuales.
