El auge de la IA SEO: cómo la ciencia de datos está revolucionando nuestra visibilidad orgánica

El panorama del marketing se está volviendo cada vez más competitivo. Mientras que en el pasado era mucho más difícil para las pequeñas empresas con presupuestos modestos ganar visibilidad en línea, desde entonces la tecnología ha evolucionado para causar algunos niveles de interrupción del status quo. Uno de los últimos complementos al nuevo panorama de marketing competitivo es AI SEO.

Las conversaciones sobre el aprendizaje automático y la ciencia de datos están cobrando impulso, y se dedica más información a cómo esta tecnología puede cambiar los enfoques de marketing de las marcas. Tales avances son vitales para el marketing digital y el SEO y pueden revolucionar la forma en que los especialistas en marketing estructuran sus campañas.

El poder del big data y la ciencia de datos brinda a las empresas oportunidades sin precedentes para tomar decisiones informadas. Mientras que en el pasado, el marketing se basaba en detectar tendencias en desarrollo, los datos permiten a los especialistas en marketing anticipar los desarrollos del mercado y alinear su marca con las audiencias utilizando los mensajes correctos.

La ciencia de datos tiene el poder de ayudar a las empresas a poseer niveles de control significativamente mejorados sobre los complejos algoritmos de SEO que clasifican de manera efectiva los sitios web en las páginas de resultados de los motores de búsqueda en función de la relevancia y la autoridad percibida.

Desbloqueando los secretos de las SERP

SEO tiene una historia llena de secretos. Esto se debe fundamentalmente a dos factores clave. En primer lugar, la falta de claridad debido a la falta de voluntad de los motores de búsqueda para compartir su fórmula sobre cómo funciona el algoritmo. Naturalmente, esto se debe en gran parte a la complejidad de dichos algoritmos y la rapidez con la que evolucionan.

En segundo lugar, una comprensión integral de SEO probablemente requiera que un usuario tenga una gran cantidad de herramientas de terceros para proporcionar información sobre los sitios web y el rendimiento de sus competidores.

Hasta hace poco, practicar AI SEO implicaba un pensamiento más lineal. Por ejemplo, los conocimientos rudimentarios podrían mostrar que un sitio web posee menos enlaces que sus competidores, por lo que se diseñaría una estrategia de SEO para obtener más backlinks. Si bien una estrategia de este tipo podría funcionar en mercados menos competitivos, es importante ser algo matizado en el marketing moderno.

El contenido es la piedra angular del SEO, las palabras clave ayudan a que los sitios web sean más visibles de manera orgánica. Esto ayuda a establecer un aire de confianza más natural entre los visitantes y las marcas. La implementación de la ciencia de datos ayuda a los especialistas en marketing a estudiar el impacto de su contenido y comprender dónde se pueden generar las mejores impresiones.

Los modelos de datos pueden proporcionar información sobre dónde podrían surgir oportunidades. Estos pueden venir con una probabilidad basada en porcentajes de las mejoras encontradas al realizar cambios discretos en los enfoques de SEO de IA, ya sea que implique cambiar el enfoque de los metadatos o revisar por completo una estrategia multimedia. Una vez implementados dichos cambios, los datos pueden ser consultados nuevamente y medidos en consecuencia. Esto funciona de maravilla al eliminar el nivel de conjeturas que podría llevar a que los competidores superen a las empresas.

SEO predictivo

La belleza de la ciencia de datos es que impulsa las decisiones tomadas por la IA y los programas de aprendizaje automático. Cuantos más datos estén disponibles, mejor será el control que tendrán los especialistas en marketing y los propietarios de negocios sobre su rendimiento de SEO.

La ciencia de datos no solo puede conducir a programas de inteligencia artificial y aprendizaje automático que sean más automatizados y eficientes, sino que también puede ayudar a crear algoritmos predictivos que tienen la capacidad de planificar el rendimiento de ciertas técnicas de SEO de inteligencia artificial.

(Ilustrando cómo los datos pueden anticipar con precisión el impacto de las palabras clave preseleccionadas. Imagen: Search Engine Journal)

Visualizada y producida por Mark Edmonson, hay una lista muy filtrada de 226 palabras clave específicas, reducidas de un grupo original de alrededor de 21 000. Los objetivos de ingresos establecidos luego ordenan la lista.

El gráfico se creó para proporcionar información precisa sobre los niveles de ingresos que obtendría la empresa si se ubicara en el número 1 en las páginas de resultados de Google para una variedad de palabras clave. En este caso, los datos muestran la posición actual de la empresa y sus posibles ingresos, con concesiones hechas para un posible margen de error.

Dicha información basada en datos puede ayudarlo a obtener una mayor comprensión de las palabras clave que serían más valiosas para su empresa o sus clientes. Significativamente, esta aplicación de datos ayuda a eliminar el peligro de las conjeturas en SEO.

Inteligencia artificial y visibilidad de conducción de datos

La Inteligencia Artificial existe en el SEO desde hace algún tiempo. Google confía mucho en AI SEO para devolver con precisión los resultados correctos para sus innumerables consultas en un momento dado. Para procesar las búsquedas, Google se basa en una combinación de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mostrar los resultados que tienen la mejor oportunidad de satisfacer la consulta que se está realizando.

Google ha tenido bastante éxito en la identificación del tipo de consulta, ya sea una "intención de compra" o una búsqueda básica "informativa".

Para un especialista en marketing, anticipar cómo crear una estrategia de SEO de IA que atraiga a los extensos algoritmos de IA de los motores de búsqueda puede ser una tarea abrumadora. Aún así, con el surgimiento de la ciencia de datos y varias herramientas, cada vez es más fácil para los sitios web atraer estas configuraciones misteriosas e identificar exactamente qué y en qué escala las personas usan términos de búsqueda específicos.

Herramientas como Keywords Explorer de Ahrefs brindan información decente sobre términos de búsqueda específicos, incluida la dificultad de la palabra clave, el volumen de búsqueda y las preguntas relacionadas con la consulta.

Si ya ha desarrollado una gran confianza en el rendimiento de la IA, la tecnología ya influye en cómo se interpreta y clasifica su contenido en las páginas del motor de búsqueda de Google. Esto, a su vez, tiene un impacto significativo en su marca y cuán reconocible es en línea.

Naturalmente, la dependencia de Google de los algoritmos de inteligencia artificial solo aumentará en los próximos años. Con la llegada de más asistentes activados por voz como Google Home y Amazon Echo, la necesidad de palabras clave superiores solo ha aumentado.

Las consultas de voz favorecen fuertemente solo el resultado superior en las páginas de resultados de Google y, de repente, los especialistas en marketing se enfrentan al desafío de obtener una clasificación alta no solo para las palabras clave, sino también para las palabras de moda verbales.

Según WordStream, al 52 % de los propietarios de altavoces activados por voz les gustaría recibir información sobre ofertas, ventas y promociones de las marcas.

(Imagen: WordStream)

Hoy en día, es imperativo que todos los especialistas en marketing consideren las búsquedas por voz dentro de sus estrategias de SEO. Esto significa que el desarrollo de la ciencia de datos y la IA no solo es algo que las empresas deben adoptar, sino también adaptarse.

Optimización basada en datos

El buen SEO está impulsado por una investigación exhaustiva de palabras clave acompañada de una construcción de enlaces de calidad. Sin embargo, es extremadamente difícil para los especialistas en marketing identificar por sí solos qué palabras clave clasificar y, al mismo tiempo, analizar la calidad del tráfico entrante.

La calidad del tráfico juega un papel importante en la determinación de su valor. Desafortunadamente, herramientas como Google Analytics no necesariamente pueden identificar la calidad del tráfico. Bueno, al menos no es tan sencillo.

En tales casos, uso Finteza, que identifica y asigna automáticamente el tráfico en categorías como "Tráfico limpio", "Red TOR", "Tráfico de bots", "Atacantes" y más.

Es de uso gratuito y permite a los especialistas en marketing determinar si el tráfico realmente vale la pena.

Por otro lado, las herramientas de inteligencia artificial como MarketMuse pueden ayudar a profundizar en los grandes datos para ofrecer información inteligente sobre el tipo de contenido que puede atraer mayores volúmenes de tráfico de grupos de palabras clave específicas. Estas herramientas utilizan IA para extraer ciertos temas de los datos de búsqueda, lo que ayuda a los especialistas en marketing a identificar los sitios mejor clasificados y verificar cómo han consolidado su posición en la parte superior en función de cualquier consulta.

La creación de contenido para obtener una clasificación alta en los resultados de búsqueda es un asunto en el que la inteligencia artificial y la ciencia de datos pueden ayudar. Aún así, la tecnología inteligente también puede ayudar a los usuarios a optimizar su contenido preexistente para obtener clasificaciones de búsqueda más altas para las consultas. Existe una gama de herramientas de inteligencia artificial premium que pueden rastrear publicaciones y generar sugerencias sobre cómo se pueden mejorar los metadatos, las palabras clave y otras métricas para obtener un mejor rendimiento de la página.

Fundamentalmente, la creciente accesibilidad de la IA y la ciencia de datos ha ayudado a eliminar los casos de error humano que pueden socavar las tareas de descubrimiento manual de temas e investigación de palabras clave. Debido a la gran cantidad de datos que los especialistas en marketing tienen que analizar para detectar tendencias y formular campañas, la necesidad de automatizar este aspecto del SEO es evidente.

Localidad automatizada

Aparte de la optimización de palabras clave, también es vital que su empresa aparezca con precisión en los resultados de búsqueda basados ​​en la ubicación. Esto es especialmente importante si está buscando optimizar un negocio que depende en gran medida de los consumidores locales y depende de las compras en la tienda.

Afortunadamente, existen muchas plataformas impulsadas por IA, Yext es una de ellas, que monitorea activamente la precisión de la información localizada de su empresa en una variedad de motores de búsqueda y asistentes de voz. Cuando la precisión geográfica es esencial, la IA está disponible para aprovechar grandes volúmenes de datos para garantizar que todo funcione como debería.

Inteligencia para superar a los competidores

A medida que el mercado digital se congestiona cada vez más con competidores que compiten por los mismos niveles de exposición, la IA y la ciencia de datos tienen la capacidad de intervenir y ayudar a las empresas más pequeñas a pensar mejor que sus competidores más ricos.

Esto es importante para garantizar la sostenibilidad a largo plazo de las empresas más pequeñas en un panorama posterior a la COVID-19. Con la posibilidad de que se avecine una recesión, la inteligencia puede ayudar a las empresas a ser ágiles para detectar las palabras clave más valiosas por las que competir y las formas más rentables de adaptarse a los asistentes de voz y los algoritmos basados ​​en la ubicación.

Con más empresas luchando por aumentar su visibilidad en línea, los propietarios de negocios y los especialistas en marketing pueden encontrar beneficios significativos al utilizar tanto la IA como la ciencia de datos para pensar mejor y, posteriormente, superar a sus rivales.

Sobre el Autor

Dmytro es el fundador y director ejecutivo de Solvid, una agencia creativa de creación de contenido de formato largo con sede en Londres. Fundador de Pridicto, un software de pronóstico de tráfico de sitios web basado en IA. El trabajo de Dmytro ha aparecido en Shopify, Entrepreneur, IBM y Campaign Monitor.