Cuando Google lanzó Search Generative Experience (SGE) en 2023 en modo beta en algunos países (Europa no estaba incluida) trataba de explorar cómo los grandes modelos de lenguaje (LLMs) cambiarían la manera en que buscamos información online. Jugadores como Bing, de Microsoft, que integró ChatGPT o la startup de búsqueda online Perplexity (que sigue ganando adeptos y notoriedad), tenían poco que perder y todo por ganar. Algunos analistas llegaron a anticipar una debacle potencial para el rey de las búsquedas online.

Pero los meses pasan y no parece fácil destronar al rey. El aumento de los ingresos publicitarios de Google Search contribuyó a aumentar los beneficios de Google en casi un 60% en el primer trimestre del año. Y aunque la cuota del buscador ha perdido algunos puntos en el último, el pasado mes de junio ha vuelto a ganarla. Este repunte coincide con la introducción de AI Overview (rebautizado desde SGE), el sistema de búsqueda soportada por Gemini, el LLM de Google. Y que a pesar de un arranque un poco accidentado, puede ayudar al buscador a mantener su posición dominante.

Desde Good Rebels, hemos publicado un estudio con investigación propia para arrojar luz sobre el impacto transformador de la IA en las experiencias de búsqueda. Es el segundo en tres meses, es lo que tiene la transformación digital 😅. Desde entradas multimodales mejoradas hasta salidas enriquecidas generadas por IA, la dinámica de la búsqueda experimenta un cambio significativo, influyendo tanto en el comportamiento del usuario como en las estrategias que tendrán que abordar las marcas.

Puedes consultar el estudio completo aquí (PDF, sin registro).

En el informe se abordan varios temas. Se explica la evolución, el nuevo modelo, la integración con Google Shopping. Pero también hemos hecho una encuesta para entender las preferencias del usuario y hemos simulado casos de uso para diferentes industrias. Se mencionan también los intentos para manipular LLMs e incrementar visibilidad de productos. Algo que inquieta a los buscadores ya, como demuestra el hecho de que esta misma semana se anunciaba que la adición de contenido a páginas web que busque lo que se ha denominado “prompt injection” va en contra de las directrices de Bing.

En el apartado de conclusiones, se ofrecen recomendaciones para las marcas. Estas son algunas de las implicaciones para las marcas que se recogen en el informe:

Posicionamiento en resultados generativos: Se deben adaptar las estrategias de SEO para asegurar la visibilidad en los resultados generados por IA. Esto implica optimizar el contenido no solo para palabras clave tradicionales, sino también para interacciones generativas, asegurando que la información presentada sea relevante y de alta calidad. Para aparecer en las respuestas generativas y snippets destacados es importante generar un contenido relevante (autoridad y confianza) y bien referenciado, que los modelos fundacionales de IA consideren nuevo y valioso para los usuarios.
Medición: Dado que los resultados generativos pueden no proporcionar datos de volumen de búsqueda tradicionales, las marcas deben centrarse en medir impresiones y la frecuencia con la que aparecen en respuestas generativas. Herramientas como SEMrush ya están incorporando estas métricas.
Publicidad Integrada: La integración de productos en las respuestas generativas, alimentada por el Shopping Graph de Google, representa una oportunidad para que las marcas presenten sus productos de manera más atractiva y visual, compitiendo directamente con marketplaces como Amazon y Alibaba.
SEO Local y Resultados Orgánicos: A pesar de la evolución hacia resultados generativos, sigue siendo crucial mantener un buen posicionamiento en SEO local y en resultados orgánicos. En muchos casos, los usuarios siguen prefiriendo los resultados tradicionales, especialmente en búsquedas transaccionales.
Interacción del Usuario: Las tendencias muestran que los términos de búsqueda se están alargando, lo que indica una preferencia por consultas más detalladas y naturales. Las marcas deben considerar esta tendencia al crear contenido que responda de manera efectiva a estas consultas más complejas.

Te recomiendo también el webinar que Ugo Smith, Head of Search and Performance de Good Rebels y coordinador del estudio, realizó esta semana. En él encontrarás reflexiones adicionales sobre las implicaciones técnicas del temblor de tierra al que estamos asistiendo.

Todo cambio ofrece una oportunidad. La clave podría estar no sólo en adaptarse, sino en adelantarse. Las marcas que entiendan el impacto de la búsqueda con soporte de IA generativa no solo tendrán más oportunidades de sobrevivir, sino que pueden ganar algunos pasos de ventaja. Frente a turbulencias semejantes, es necesario seguir de cerca la evolución y adoptar medidas que proporcionen aprendizaje y una potencial distancia que puede llegar a convertirse en una ventaja apreciable. A raíz de una atrevida predicción de Gartner, profundizábamos hace unos meses en Rebel Intel sobre el cambio en los hábitos de búsqueda de los usuarios y las implicaciones de startups como Perplexity para los creadores de contenido.

Ahora, Google responde con AI Overview, y las cosas vuelven a cambiar. Te recomiendo que no dejes de leer -y reenviar- el informe completo con algunas claves para abordar uno de los cambios más profundos en la historia de la búsqueda online.

Puedes consultar el estudio completo aquí (PDF, sin registro).

El próximo domingo, volvemos a tu buzón.

Fernando.

Enlaces de interés para el profesional MCX.

Os hemos escuchado 😁 Menos lecturas seleccionadas esta semana y menos foco en MCX. Más análisis y reflexión, y menos actualidad. Veremos la próxima semana :)

Los robotaxis (flotas de vehículos sin conductor en ciudad) no afrontan los mismos riesgos que un vehículo autónomo particular. Su territorio de circulación puede ser limitado y se pueden retirar fácilmente de la circulación en condiciones climáticas adversas. El despliegue se está acelerando (en USA y China, sobre todo) y es muy posible que en la próxima década, estén pululando en muchas ciudades grandes del mundo. Lo cual podría conllevar un incremento de tráfico considerable, en contra del transporte público. Un artículo con muchas y buenas reflexiones necesarias al respecto. LINK
El trabajo de un responsable de producto (digital) está repleto de tareas que podrían ser automatizadas por LLMs. Pero saber distinguir en qué son buenos y en qué no, es tarea compleja. Un autor especializado en “prompt engineering” (su libro, recién publicado) ha realizado una prueba y le ha pedido a varias personas que evalúen el resultado con algunos resultados sorprendentes. La respuesta de la IA superó a la humana en dos de cada tres tareas. Entre el 70% y el 80% de la gente adivinó cuál era la respuesta de la IA, pero aun así muchos la prefirieron. Hay margen de mejora: con pequeños cambios en la pregunta se obtuvieron mejores resultados. LINK
Un comic creado entero con Stable Diffusion. A los que gusten de detalles técnicos, mucho uso de ControlNet para la consistencia en la ropa. Photoshop para los bocadillos. En los comentarios, varias críticas a la poca expresividad de los personajes. LINK
Los LLMs son ya multimodales y se abren nuevos casos de uso. Los agentes IA aún están en pañales, pero progresan adecuadamente. Y se está trabajando mucho y duro para crear nuevas arquitecturas tecnológicas que superen las limitaciones actuales de los LLMs. Entraremos en profundidad sobre esto la próxima semana, mientras tanto, un artículo que apunta a lo que está por llegar. LINK
Una clasificación, pelín técnica, del espectro de autonomía de los agentes IA, al estilo conducción autónoma L1 a L5. Curiosamente, parece que OpenAI también ha definido 5 niveles hacia la IA general. Una lectura útil para profundizar y entender mejor qué es un agente y las diferencias con los asistentes, de las que hablábamos en el informe del Foro IA. LINK
“Millones de personas han probado ChatGPT, pero la mayoría no ha vuelto. Todas las grandes empresas han hecho un piloto, pero muchas menos están en fase de despliegue.” Aunque parte de esto se trate sólo de cuestión de tiempo, el punto de vista de Benedict Evans es que los LLM podrían ser una trampa: porque parecen “productos” pero no lo son. Su tesis es que tendremos que pasar por la lenta y aburrida búsqueda del ajuste producto-mercado (product-market fit). Soy fan de la visión estratégica en la industria tecnológica que despliega Evans. Pero cuando se pone pesado con un concepto, puede resultar cargante. Y creo que por su propia experiencia, está insistiendo en un punto que puede no ser relevante para la sociedad, aunque sí lo sea para responsables de producto e inversores. Da igual que lleguemos a usar ChatGPT como producto autónomo o que los LLMs se integren en miles de interfaces humano-máquina. Posiblemente ocurrirán esos y muchos más escenarios. Creo que estamos mirando al dedo que apunta a la luna. El motor es la revolución. Y se encuentre bajó el capó en un vehículo particular o en un camión de transporte, seguirá teniendo implicaciones sociales sin precedente. BEN EVANS
Uizard, una de las startups más reconocidas para la creación de wireframes de interfaz digital de usuario, se ha integrado en Miro. Y una buena reflexión de Mia Blume sobre por qué el anuncio que ha hecho Figma con sus nuevas funcionalidades de IA no cambia sustancialmente el rumbo que se inició hace un par de años. Ya sea en modo híbrido o integrado en herramientas existentes, la IA generativa está cambiando (y lo hará aún más) radicalmente el trabajo de los diseñadores de interacción. UIZARD, REFLECTIONS
Ben’s Bites tiene muchos tutoriales básicos o más avanzados para usar herramientas IA. Algunos son de pago y otros de acceso gratuito. En este se enseña a usar la IA de photoshop para retocar imágenes en masa y para que puedan convertir mejor en tiendas de eCommerce. LINK
¿Por qué hablar con nuestros clientes, si podemos simularlos? Hemos hablado mucho ya de investigación de mercado en Rebel Intel. Aunque el artículo es de pago, profundiza bastante en la investigación de audiencias mediante LLMs. EVERY
La IA abre una nueva era para la investigación científica. Una entrevista al Dr. Bradley Love, creador de BrainGPT, una herramienta que puede predecir los resultados de estudios neurocientíficos mejor que expertos humanos. YOUTUBE
“Mi primer viaje a Noruega, con la IA de guía.” NYT
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AI Overview y el futuro de la búsqueda…