Revolucionando el SEO con la experiencia generativa de búsqueda de Google

Profundiza en los entresijos de Google SGE y el potencial de la IA en SEO Descubra las limitaciones y beneficios de modelos como GPT, Bard y Bing AI para la creación de contenido.

La llegada de la Experiencia Generativa de Búsqueda (SGE) de Google está revolucionando la búsqueda en línea, marcando el comienzo de una nueva era de contextualización e intuición en el descubrimiento de información.

Este avance tecnológico está cambiando fundamentalmente las estrategias de SEO, lo que requiere que los profesionales adopten un nuevo enfoque para la creación de contenido.

El impacto en los usuarios es igualmente significativo, ya que la IA facilita enormemente el acceso a los resultados de búsqueda.

Este artículo propone un enfoque de mapeo temático avanzado para maximizar la efectividad de estas tecnologías en SEO.

También analiza el conocimiento de grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT de OpenAI, Bard de Google y Bing AI de Microsoft, destacando sus limitaciones y potencial en la creación de contenido SEO.

La llegada de Google SGE

Google SGE marca un cambio revolucionario en la búsqueda online Esta innovación hace que Google adopte un enfoque más contextual e intuitivo para la recuperación de información.

Este desarrollo tiene un impacto significativo en cómo los profesionales de SEO deben pensar y planificar sus estrategias de contenido.

La experiencia del usuario también está cambiando, ya que los resultados de búsqueda guiados por IA son más fáciles de encontrar.

Se puede acceder rápidamente a las respuestas sin tener que examinar varias pestañas y páginas.

Comprender cómo funciona esta IA y extraer su conocimiento mediante nuevos métodos es fundamental para posicionarse de forma eficaz y comprender sus limitaciones.

Comprensión de los modelos de lenguajes grandes (LLM)

Los LLM como GPT, Bard y Bing AI son herramientas poderosas con impresionantes capacidades de generación y comprensión del lenguaje natural.

Sin embargo, estos modelos tienen limitaciones, particularmente cuando se trata de comprender contextos específicos y actualizar información.

El personal del proyecto SEO debe comprender estas limitaciones para maximizar la eficiencia de la creación de contenido.

Hay dos tipos de conocimiento: el que proviene de los datos utilizados para la capacitación y el que está en el índice del buscador y se utiliza como parte de las respuestas.

Para ilustrar esto, me gustaría mostrarles cómo podemos mapear este conocimiento.

Importancia del mapeo temático

El mapeo temático es una herramienta crítica en SEO que organiza y estructura el contenido de una manera lógica e intuitiva.

Garantiza que se cubran todas las facetas de un tema, aumentando la relevancia y la calidad del contenido. El uso de un LLM para mapeo temático ofrece ventajas únicas para generar nuevas ideas y perspectivas.

Estructurar un mapa temático

El mapeo de temas es la práctica de agrupar ideas y temas relacionados en grupos para facilitar la creación de contenido coherente y completo.

Este enfoque no sólo ayuda a organizar las ideas de forma lógica, sino también a identificar lagunas en el contenido existente.

Arquitectura del mapa temático

Elección de tema y palabras clave

Elija un tema especializado e identifique las palabras clave relevantes Puede comenzar con el LLM de su elección, pero prefiero un enfoque.

La primera es utilizar la IA de Google, como PaLM 2, si dominas bien las herramientas de Google (para tu información, he organizado un curso de formación sobre Data Marketing Labs).

Aquí hay un mensaje muy simplificado para que las ontologías estén presentes en ChatGPT:

• Dame una lista en una tabla de las ontologías en torno a «TU CONCEPTO».

Lluvia de ideas

Para cada expresión, le pedirá al LLM que realice una lluvia de ideas creando varios pasajes relacionados con la expresión.

A menudo me preguntan por qué hago varios pasajes. La respuesta es simplemente porque, dependiendo del umbral de creatividad y de las respuestas del índice de Google, el LLM puede tener respuestas ligeramente diferentes, y esto permite incluir el campo de posibilidades.

Aquí hay una imagen en la que estoy usando PaLM 2 para generar temas que la IA conoce perfectamente y que son buscados por los usuarios de la web. Cuantos más temas solicite, mejor será la cobertura de su tema. PaLM 2

Extracción

A continuación, puede extraer todas las entidades mencionadas en relación con un concepto.

Al principio usaba bibliotecas de Python, pero ahora puedes usar un LLM porque la tarea es muy sencilla.

Al final, todo se almacena en una matriz y puedes contar la cantidad de veces que aparece un concepto. Me gustaría explicar esta parte con más detalle.

En esta imagen podéis ver que para cada uno de los temas anteriores, estoy haciendo cinco generaciones para intentar recuperar la mayor cantidad de elementos relevantes posibles, que me ayudarán a generar el mapa mental.

Para cada texto generado, uso PaLM 2 para extraer los términos importantes y todo se almacena en una tabla.

Como puede ver, cada paso se lleva a cabo en Google Colab, que proporciona tablas listas para usar y facilita la clasificación de sus datos con unos pocos clics. Google Colab

A continuación, puede crear el mapa temático a partir de este mensaje.

Aquí hay un posible resultado:

**Step 1: Topical Map Creation**

**Topic:** Bike

**Nouns/Predicates:**

**1. Bike Types**
– Peloton bike
– Electric bike
– Mountain bike
– Road bike

**2. Bike Components**
– Sound bike boy bell
– Bike clips
– Bike pedals
– Road bike pedals

**3. Bike Activities**
– Run walk bike regularly
– Human fully aware bike

**4. Bike Accessories**
– Mountain bike tires

**5. Bike Safety**

**Step 2: Semantic Graph**

| Subtopic 1 | Subtopic 2 | Semantic Connection |
|—|—|—|
| Peloton bike | Electric bike | Both are types of bikes that are powered by electricity. |
| Electric bike | Sound bike boy bell | Both are components that can be added to a bike. |
| Sound bike boy bell | Human fully aware bike | Both are related to the safety of the rider. |
| Human fully aware bike | Run walk bike regularly | Both are related to the physical activity of riding a bike. |
| Run walk bike regularly | Mountain bike tires | Both are related to the terrain that a bike can be ridden on. |
| Mountain bike tires | Road bike pedals | Both are components that can be added to a bike. |
| Road bike pedals | Bike clips | Both are components that can be added to a bike. |

**Step 3: Mind Map**

**Topic:** Bike

**Subcategories:**

1. Bike Types
– Peloton bike
– Electric bike
– Mountain bike
– Road bike
– BMX bike

2. Bike Components
– Sound bike boy bell
– Bike clips
– Bike pedals
– Road bike pedals
– Bike seat

3. Bike Activities
– Run walk bike regularly
– Human fully aware bike
– Bike racing
– Bike touring
– Bike commuting

4. Bike Accessories
– Mountain bike tires
– Bike helmet
– Bike lights
– Bike pump
– Bike rack

5. Bike Safety
– Bike brakes
– Bike reflectors
– Bike locks
– Bike insurance
– Bike maintenance

6. Bike Brands
– Specialized
– Trek
– Giant
– Cannondale
– Scott

7. Bike Shops
– REI
– Performance Bike
– Dick’s Sporting Goods
– Walmart
– Target

8. Bike Events
– Tour de France
– Giro d’Italia
– Vuelta a España
– Tour of California
– USA Cycling National Championships

9. Bike Clubs
– The League of American Bicyclists
– Sierra Club
– National Bike Club
– Adventure Cycling Association
– Bikers Against Child Abuse

10. Bike Advocacy
– People for Bikes
– Rails-to-Trails Conservancy
– Bike Walk Alliance
– National Center for Safe Routes to School
– International Bicycle Fund

**Paso 1: Creación de mapas temáticos**

**Tema:** Bicicleta

**Sustantivos/Predicados:**

**1 Tipos de bicicletas**– Bicicleta de pelotón– Bicicleta eléctrica– Bicicleta de montaña– Bicicleta de carretera

**2 Componentes de bicicleta**– Sonido de timbre para bicicleta– Clips para bicicleta– Pedales de bicicleta– Pedales de bicicleta de carretera

**3 Actividades en bicicleta**– Correr, caminar, andar en bicicleta con regularidad– Andar en bicicleta con plena conciencia humana

**4 Accesorios para bicicletas**– Neumáticos para bicicletas de montaña

**5 Seguridad en bicicleta**

**Paso 2: Gráfico semántico**

| || || || || || || |

**Paso 3: Mapa mental**

**Tema:** Bicicleta

**Subcategorías:**

1 Tipos de bicicletas – Bicicleta de pelotón – Bicicleta eléctrica – Bicicleta de montaña – Bicicleta de carretera – Bicicleta BMX

2 Componentes de bicicleta– Timbre de bicicleta con sonido– Clips para bicicleta– Pedales de bicicleta– Pedales de bicicleta de carretera– Asiento de bicicleta

3 Actividades en bicicleta: correr, caminar, andar en bicicleta con regularidad, bicicleta con plena conciencia humana, carreras en bicicleta, recorridos en bicicleta, desplazamientos en bicicleta

4 Accesorios para bicicletas– Neumáticos para bicicletas de montaña– Casco para bicicletas– Luces para bicicletas– Bomba para bicicletas– Portabicicletas

5 Seguridad para bicicletas– Frenos para bicicletas– Reflectores para bicicletas– Candados para bicicletas– Seguro para bicicletas– Mantenimiento de bicicletas

6 Marcas de bicicletas– Especializadas– Trek– Giant– Cannondale– Scott

7 Tiendas de bicicletas– REI– Bicicletas de alto rendimiento– Dick’s Sporting Goods– Walmart– Target

8 Eventos de bicicleta – Tour de Francia – Giro de Italia – Vuelta a España – Tour de California – Campeonato Nacional de Ciclismo de EE. UU.

9 Clubes de bicicletas– Liga de ciclistas estadounidenses– Sierra Club– Club nacional de bicicletas– Asociación de ciclismo de aventura– Ciclistas contra el abuso infantil

10 Defensa de las bicicletas– People for Bikes– Rails-to-Trails Conservancy– Bike Walk Alliance– Centro Nacional para Rutas Seguras a la Escuela– Fondo Internacional para Bicicletas

Visualización

Puedes visualizar todo utilizando herramientas de mapas mentales y los resultados son muy instructivos.

Para una fácil visualización, hay un asistente gratuito en ChatGPT llamado AI Diagrams.

Te invito a buscarlo, y luego podrás solicitar la generación de tu mapa mental a partir de la tabla de los pasos anteriores.

Ahora me gustaría sugerir algunas acciones avanzadas para anticiparnos a Google SGE.

Estrategias avanzadas para Google SGE

• Utilice PaLM 2 de Google para comprobar que el mapa cubra todos los aspectos de su tema.
• Integre el mapa en su proceso de redacción e investigación de contenidos.
• Convierta cada subtema en una página web, publicación de blog u otra forma de contenido y vincúlelos para crear una red de contenido interconectada.

Esta metodología proporciona una forma sólida de comprender el papel de la IA generativa en los motores de búsqueda y optimizar las funciones de búsqueda de IA generativa.

Está enriquecido con ejemplos y explicaciones detallados y se centra no solo en la optimización del tema sino también en priorizar la calidad del contenido y apuntar a intenciones de búsqueda específicas.

La intervención humana sigue siendo fundamental para la intención de búsqueda y la calidad del contenido.

La combinación de un escritor experto y la IA puede mejorar la optimización del contenido, utilizando herramientas para maximizar la eficiencia y relevancia de su ecosistema.

Con la llegada de la IA generativa, cualquier profesional de SEO puede crear su propia herramienta.

Más recursos:

Imagen de portada: Summit Art Creations/Shutterstock

Leer el articulo original en Search Engine Journal.