Desde el cambio de milenio, los especialistas en marketing han dominado la ciencia de la optimización de motores de búsqueda.
Aprendimos las «reglas» de clasificación, el arte del vínculo de retroceso y el ritmo del algoritmo. Pero, el suelo se ha desplazado a la optimización generativa del motor (GEO).
La era de los 10 enlaces azules está dando paso a la edad de la respuesta sintetizada única, entregada por grandes modelos de idiomas (LLM) que actúan como socios conversacionales.
El nuevo desafío no se trata de clasificar; Se trata de razonamiento. ¿Cómo nos aseguramos de que nuestra marca no se mencione solo, sino que se entiende con precisión y representa favorablemente el fantasma en la máquina?
Esta pregunta ha encendido una nueva carrera armamentista, generando un ecosistema diverso de herramientas basadas en diferentes filosofías. Incluso las palabras para describir estas herramientas son parte de la batalla: «Geo», «GSE», «Aio», «Aiseo», solo más «SEO». La lista de abreviaturas continúa creciendo.
Pero, detrás de las herramientas, están surgiendo diferentes filosofías y enfoques. Comprender estas filosofías es el primer paso para pasar de una postura de monitoreo reactiva a una estrategia proactiva de influencia.
Escuela de Pensamiento 1: La evolución de la espía: monitoreo de visibilidad basado en la intensidad
El enfoque más intuitivo para muchos profesionales de SEO es una evolución de lo que ya sabemos: el seguimiento.
Esta categoría de herramientas esencialmente «escucha» en LLM al probarlas sistemáticamente con un gran volumen de indicaciones para ver lo que dicen.
Esta escuela tiene tres ramas principales:
Los codificadores de vibrantes
No es difícil, en estos días, crear un programa que simplemente ejecute un mensaje para usted y almacene la respuesta. Hay innumerables guerreros de teclado de fin de semana con ofrendas.
Para algunos, esto puede ser todo lo que necesita, pero la preocupación sería que estas herramientas no tienen una oferta defendible. Si todos pueden hacerlo, ¿cómo evitas que todos construyan los suyos?
Los rastreadores de mención financiados por VC
Herramientas como PEEC.AI, TryProfund y muchos más se centran en medir la «parte de la voz» de una marca dentro de las conversaciones de IA.
Rastrean con qué frecuencia se cita una marca en respuesta a consultas específicas, a menudo proporcionando un puntaje de visibilidad basado en porcentaje contra los competidores.
TryProfund agrega otra capa analizando cientos de millones de interacciones de usuario-AI, intentando mapear las preguntas que las personas están haciendo, no solo las respuestas que reciben.
Este enfoque proporciona datos valiosos sobre la conciencia y la presencia de la marca en los casos de uso del mundo real.
El género de los titulares
Los principales jugadores en SEO – SEMRUSH, AHREFS, SEOCLARITY, Director – están aumentando rápidamente sus plataformas existentes. Están integrando el seguimiento de AI en sus paneles familiares y centrados en las palabras clave.
Con características como el radar de marca de AHREFS o el kit de herramientas de IA de Semrush, permiten a los especialistas en marketing rastrear la visibilidad o las menciones de su marca para sus palabras clave objetivo, pero ahora en entornos como las descripciones de IA de Google, ChatGPT o perplejidad.
Esta es una extensión lógica y poderosa de sus ofertas actuales, lo que permite a los equipos administrar el SEO y lo que muchos llaman Optimización generativa de motores (GEO) desde un solo centro.
El valor central aquí es observacional. Responde a la pregunta: «¿Se nos habla?» Sin embargo, es menos efectivo para responder «¿por qué?» o «¿Cómo cambiamos la conversación?».
También he hecho algunas matemáticas sobre cuántas consultas, una base de datos podría necesitar poder tener suficiente volumen rápido para ser estadísticamente útil y (con la ayuda de Claude) se le ocurrió un requisito de la base de datos de 1-5 mil millones de respuestas indicadas.
Esto, si es posible, ciertamente tendrá implicaciones de costos que ya se reflejan en las ofertas.
Escuela de Pensamiento 2: Dominar el alma digital – Análisis de conocimiento fundamental
Un enfoque más radical postula que el seguimiento de salidas es como tratar de predecir el clima mirando por la ventana. Para tener realmente un efecto, debe comprender los sistemas atmosféricos subyacentes.
Esta filosofía no se preocupa por la producción de ningún mensaje único, sino con el «conocimiento» interno de la LLM sobre una marca y su relación con el mundo en general.
Las herramientas geográficas en esta categoría, especialmente Waikay.io y, cada vez más, conductor, operan en este nivel más profundo. Trabajan para mapear la comprensión de las entidades y conceptos de LLM.
Como experto en metodología de Waikay, puedo detallar el proceso, que proporciona el «puente claro» de análisis a acción:
1. Comienza con un tema, no con una palabra clave
El análisis comienza con un concepto comercial amplio, como «almacenamiento en la nube para empresas» o «viajes de lujo sostenibles».
2. Mapeo del gráfico de conocimiento
Waikay utiliza su propio gráfico de conocimiento patentado y los algoritmos de reconocimiento de entidad (NER) (NER) para comprender primero el universo de las entidades relacionadas con ese tema.
¿Cuáles son las características clave, las marcas competidoras, las personas influyentes y los conceptos centrales que definen este espacio?
3. Auditar el cerebro de la LLM
Usando llamadas de API controladas, luego consulta el LLM descubrir no solo lo que dice, sino lo que sabe.
¿El LLM asocia su marca con las características más importantes de ese tema? ¿Entiende su posición en relación con los competidores? ¿Al albergue imprecisiones fácticas o confunde su marca con otra?
4. Generar un plan de acción
La salida no es un tablero de menciones; Es una hoja de ruta estratégica.
Por ejemplo, el análisis podría revelar: «La LLM entiende que la marca de nuestra competencia es para» clientes empresariales «, pero ve nuestra marca como» para pequeñas empresas «, lo cual es incorrecto».
El «puente claro» es la estrategia resultante: desarrollar y promover contenido (comunicados de prensa, documentación técnica, estudios de casos) que forja explícita y autoridad la asociación de entidades entre su marca y «clientes empresariales».
Este enfoque tiene como objetivo actualizar permanentemente el conocimiento central de la LLM, lo que hace que la representación de marca positiva y precisa sea un resultado natural en un número casi infinito de indicaciones futuras, en lugar de solo las que se están rastreando.
La división intelectual: matices y críticas necesarias
Una visión no sesgada requiere reconocer las compensaciones. Ninguno de los enfoques es una bala de plata.
El método basado en el aviso, para todos sus datos, es inherentemente reactivo. Puede tener ganas de jugar un juego de «Whack-A-Mole», donde constantemente persigue los resultados de un sistema cuya lógica interna sigue siendo un misterio.
La gran escala de posibles indicaciones significa que nunca puede tener una imagen completa.
Por el contrario, el enfoque fundamental no está exento de críticas válidas:
- El problema de la caja negra: Cuando los datos patentados no son públicos, la precisión y la metodología no están fácilmente abiertas al escrutinio de terceros. Los clientes deben confiar en que la definición de la herramienta del espacio de entidad de un tema es correcta e integral.
- El enigma de la «sala limpia»: Este enfoque utiliza principalmente API para su análisis. Esto tiene la ventaja significativa de eliminar los sesgos de personalización que experimenta un usuario registrado, proporcionando un vistazo al conocimiento «base» de la LLM. Sin embargo, también puede ser una debilidad. Puede perder el enfoque en el contexto específico de un público objetivo, cuyo historial de conversación y los datos de los usuarios pueden conducir a diferentes salidas de IA altamente personalizadas.
Conclusión: El viaje de monitoreo a dominio
La aparición de estas herramientas generativas de optimización de motores indica una maduración crítica en nuestra industria.
Nos estamos moviendo más allá de la simple pregunta de «¿Nos mencionó la IA?» a la pregunta mucho más sofisticada y estratégica de «¿Nos entiende la IA?»
Elegir una herramienta es menos importante que comprender la filosofía en la que está comprando.
Una estrategia de monitoreo reactiva puede ser suficiente para algunos, pero una estrategia proactiva de dar forma al conocimiento central de la LLM es donde se forjará la ventaja competitiva duradera.
El objetivo final no es simplemente rastrear la reflexión de su marca en la producción de la IA, sino convertirse en una parte indispensable del alma digital de la IA.
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