El sesgo en la búsqueda no siempre es negativo. Es fácil enmarcarlo como algo siniestro, pero aparece un sesgo por razones estructurales, razones de comportamiento y, a veces, como una elección deliberada. La verdadera tarea para los especialistas en marketing y los comunicadores es reconocer cuándo está sucediendo, y qué significa eso para la visibilidad, la percepción y el control.
Dos piezas recientes me hicieron pensar más profundamente sobre esto. El primero es la exploración de la tasa de selección de Dejan (SR), que destaca cómo los sistemas de IA favorecen ciertas fuentes sobre otras. El segundo es el próximo libro «Brands on the Bolet» de Bill Hartzer, que presenta el concepto de marca no neutral en el mercado polarizado actual. En conjunto, estos muestran cómo el sesgo no solo se hornea en algoritmos; También es inevitable en cómo las marcas son interpretadas por el público.
Tasa de selección y sesgo primario
Tasa de selección Se puede considerar como el porcentaje de veces que se elige una fuente fuera de las opciones disponibles (selecciones ÷ Opciones × 100). No es un estándar formal, sino una forma útil de ilustrar el sesgo primario en la recuperación de la IA. Dejan señala que cuando se le hace una pregunta a un sistema de IA, a menudo se extrae de múltiples fuentes de conexión a tierra. Pero no todas las fuentes se seleccionan por igual. Con el tiempo, algunos son recogidos una y otra vez, mientras que otros apenas aparecen.
Ese es un sesgo principal en el trabajo.
Para los especialistas en marketing, la implicación es clara: si su contenido rara vez se elige como fuente de base, es efectivamente invisible dentro del ecosistema de producción de esa IA. Si se selecciona con frecuencia, obtienes autoridad y visibilidad. High SR se convierte en una señal de auto-refuerzo.
Esto no es solo teórico. Herramientas como la perplejidad, el copiloto de Bing y la superficie de Géminis en las respuestas y sus fuentes. La cita frecuente mejora la visibilidad y la autoridad percibida de su marca. Los investigadores incluso acuñaron un término sobre cómo este bucle de retroalimentación puede bloquear el dominio: aullido neural. En un LLM, ciertas entradas altamente ponderadas pueden arraigarse, creando patrones de respuesta que son resistentes a la corrección, incluso cuando se introducen nuevos datos de entrenamiento o indicaciones en vivo.
Este concepto no es nuevo. En la búsqueda tradicional, las páginas de mayor rango ganan más clics. Esos clics devuelven las señales de compromiso al sistema, lo que puede ayudar a mantener la posición de clasificación. Es el mismo ciclo de retroalimentación, solo a través de una lente diferente. SR no crea sesgo; Lo revela, y si usted se beneficia depende de qué tan bien haya estructurado su presencia para recuperarse en primer lugar.
Marca y la realidad de la interpretación
Marcas en la boleta electoral Enmarca esto como marca no neutral: las empresas no pueden evitar ser interpretadas. Cada decisión, grande o pequeña, se lee como una señal. Eso es un sesgo a nivel de percepción.
Vemos esto constantemente. Cuando Nike presentó a Colin Kaepernick, algunas personas se duplicaron en la lealtad, mientras que otras cortaron públicamente los lazos. Cuando Bud Light se asoció con un influencer trans, Backlash dominó las noticias nacionales. Las disputas de Disney con los políticos de Florida sobre la política cultural se convirtieron en una historia de identidad corporativa durante la noche.
Ninguno de estos fue solo «campañas de marketing». Cada uno fue leído como una postura cultural. Incluso las decisiones que parecen operativas (en qué plataformas anuncia, qué patrocinios acepta, qué proveedores elige) se interpretan como señales de alineación.
La neutralidad ya no aterriza como neutral, lo que significa que los equipos de relaciones públicas y de marketing deben planificar la interpretación como parte de su realidad cotidiana.
Sesgo dirigido como una lente útil
Los especialistas en marketing ya practican la exclusión deliberada a través de la orientación y el posicionamiento de ICP. Decides a quién quieres llegar y, por extensión, a quién no. Eso no es nuevo.
Pero cuando ve esas opciones a través de la lente de sesgo, agudiza el punto: el posicionamiento es un sesgo con intención. No está oculto. No es accidental. Es un estrechamiento deliberado de enfoque.
Ahí es donde entra la idea del sesgo dirigido. Puedes pensar que es otra forma de describir la orientación o el posicionamiento del mercado de ICP. No es una doctrina, solo una lente. El valor de nombrarlo de esta manera es que conecta lo que los especialistas en marketing ya hacen con la conversación más amplia sobre cómo la búsqueda y los sistemas de IA codifican el sesgo.
El sesgo no se limita a la marca o la IA. Hemos sabido durante años que las clasificaciones de búsqueda pueden dar forma al comportamiento.
Un estudio PLoS de 2024 mostró que simplemente alterar el orden de los resultados puede cambiar las opiniones hasta en un 30%. Las personas confían más en los resultados de mayor clasificación, incluso cuando la información subyacente es la misma.
Las burbujas de filtro amplifican este efecto. Al adaptar los resultados basados en la historia, los motores de búsqueda refuerzan las vistas existentes y limitan la exposición a alternativas.
Más allá de esos sesgos de comportamiento se encuentran los estructurales. Los motores de búsqueda recompensan la frescura, lo que significa que los sitios se arrastran y se actualizan con más frecuencia a menudo ganan una ventaja en la visibilidad, especialmente para consultas sensibles al tiempo. Dominios de nivel superior de país (CCTLD) como .FR o .jp puede indicar relevancia regional, dándoles preferencia en las búsquedas localizadas. Y luego está popularidad y sesgo de marca: las marcas establecidas o de confianza a menudo son favorecidas en las clasificaciones, incluso cuando su contenido no es necesariamente más fuerte, lo que dificulta que los competidores más pequeños o más nuevos se rompan.
Para los profesionales de marketing y relaciones públicas, la lección es la misma: sesgo de entrada (qué datos están disponibles sobre usted) y el sesgo de procesos (cómo los sistemas se clasifican y lo presentan) dan directamente lo que el público cree que es verdad.
Sesgo en salidas LLM
Los modelos de lenguaje grande introducen nuevas capas de sesgo.
Los datos de entrenamiento rara vez están equilibrados. Algunos grupos, voces o perspectivas pueden estar sobrerrepresentadas, mientras que otros faltan. Eso da forma a las respuestas que ofrecen estos sistemas. El diseño rápido agrega otra capa: el sesgo de confirmación y el sesgo de disponibilidad pueden arrastrarse dependiendo de cómo se haga la pregunta.
Investigaciones recientes muestran cuán desordenado puede ser esto.
- Los investigadores del MIT encontraron que incluso la orden de los documentos alimentados en un LLM puede cambiar el resultado.
- Un documento natural de 2024 catalogó los diferentes tipos de sesgo que aparecen en LLMS, desde brechas de representación hasta marco cultural.
- Un estudio de PNAS confirmó que incluso después del ajuste de la equidad, los sesgos implícitos aún persisten.
- Livescience informó que los chatbots más nuevos tienden a simplificar demasiado los estudios científicos, pasando por alto los detalles críticos.
Estos no son hallazgos marginales. Muestran que el sesgo en la IA no es un caso de borde; Es el valor predeterminado. Para los especialistas en marketing y los comunicadores, el punto no es dominar la ciencia; Es para entender que las salidas pueden tergiversarlo si no está dando forma a lo que se extrae en primer lugar.
Arrancando los hilos
Tasa de selección nos muestra sesgo en el trabajo dentro de los sistemas de recuperación de IA. La marca nos muestra cómo funciona el sesgo en el mercado de la percepción. El sesgo dirigido es una forma de conectar esas realidades, recordándonos que no todo el sesgo es accidental. A veces se elige.
La clave no es fingir que el sesgo no existe; Por supuesto, lo hace. Es para reconocer si le está sucediendo pasivamente, o si lo está aplicando activa y estratégicamente. Tanto los especialistas en marketing como los especialistas en relaciones públicas tienen un papel aquí: uno en la construcción de activos recuperables, el otro en la configuración de la resiliencia narrativa. (PD: Una IA realmente no puede reemplazar a un humano por este trabajo).
Entonces, ¿qué debes hacer con esto?
Comprender dónde se expone el sesgo
En la búsqueda, el sesgo se revela a través de estudios, auditorías y pruebas de SEO. En AI, los investigadores que sondean las salidas con indicaciones estructuradas. En la marca, se revela en la reacción del cliente. La clave es saber que el sesgo siempre se muestra en algún lugar, y si no lo está buscando, le faltan señales críticas sobre cómo está siendo percibido o recuperado.
Reconocer quién esconde el sesgo
Los proveedores de motores de búsqueda y LLM no siempre revelan cómo se ponderan las selecciones. Las empresas a menudo reclaman neutralidad incluso cuando sus elecciones dicen lo contrario. Ocultar el sesgo no hace que desaparezca; Hace que sea más difícil abordar y crea más riesgo cuando eventualmente aparece. Si no eres transparente sobre tu postura, alguien más puede definirla por ti.
Tratar el sesgo como claridad
No necesita enmarcar su posicionamiento como «nuestro sesgo dirigido». Pero debe reconocer que cuando elige un ICP, mensajes artesanales u optimiza el contenido para la recuperación de IA, está tomando decisiones deliberadas sobre la inclusión y la exclusión. Claridad significa aceptar esas opciones, medir su impacto y poseer la dirección que ha establecido. Esa es la diferencia entre que el sesgo te moldea a ti y a tu sesgo de moldeo.
Aplicar disciplina a su huella de IA
Así como da forma al posicionamiento de marca con intención, debe decidir cómo desea aparecer en los sistemas de inteligencia artificial. Eso significa publicar contenido de manera recuperable, estructurada con marcadores de confianza y alineados con su postura deseada. Si no gestiona esto activamente, AI seguirá tomando decisiones sobre usted; Simplemente no serán opciones que controles.
Un peligro final a considerar
El sesgo no es realmente un villano. El sesgo oculto es.
En los motores de búsqueda, en los sistemas de IA y en el mercado, el sesgo es el valor predeterminado. El error no lo tiene. El error es dejar que forme resultados sin darse cuenta de que está allí. Puede definir su sesgo con intención o dejarlo al azar. Una ruta te da control. El otro deja su marca y negocio a merced de cómo otros deciden interpretarlo.
Y aquí hay un pensamiento que se me ocurrió mientras trabajaba en esto: ¿qué pasaría si el sesgo en sí podría convertirse en un vector de ataque? Estoy seguro de que esta no es una idea nueva, pero de todos modos caminemos por ella. Imagine a un competidor sembrar suficiente contenido para enmarcar su empresa en cierta luz, de modo que cuando un LLM comprime esas entradas en una respuesta, su versión de usted es lo que aparece. Ni siquiera necesitarían nombrarte directamente. Solo descrita lo suficientemente bien como para que el sistema haga la conexión. Tampoco es necesario cruzar ninguna línea legal aquí, ya que las LLM de hoy son realmente buenas para adivinar una marca cuando solo describe su logotipo o un rasgo bien conocido en el lenguaje común.
La parte inquietante es cuán plausible se siente. Los LLM no revisan los hechos en el sentido tradicional; Comprimen patrones de los datos disponibles para ellos. Si los patrones están sesgados porque alguien ha estado formando deliberadamente la narrativa, las salidas pueden reflejar ese sesgo. En efecto, la «versión» de su marca de su competencia podría convertirse en la descripción de «Valor predeterminada» que los usuarios ven cuando le preguntan al sistema sobre usted.
Ahora imagine que esto sucede a escala. Una campaña Whisper en línea no necesita tendencia para tener un impacto. Solo necesita existir en suficientes lugares, en suficientes variaciones, para que un modelo de IA lo trate como consenso. Una vez que se hornea en respuestas, los usuarios pueden tener dificultades para encontrar su lado de la historia.
No sé si ese es un riesgo real a corto plazo o simplemente un experimento de pensamiento en el borde, pero vale la pena preguntar: ¿estaría preparado si alguien intentara redefinir su negocio de esa manera?
Más recursos:
Esta publicación fue publicada originalmente en Duane Forrester Decodes.
Imagen destacada: colagery/shutterstock
