Durante las últimas dos décadas, el SEO se ha centrado en la visibilidad lineal. Su sitio web se clasifica para más palabras clave en posiciones más altas, lo que, a su vez, genera más clics y ha sido evaluado mediante oportunidades totales en la búsqueda (MSV) y comparaciones de clasificación con sus competidores.
Este modelo funcionó bien porque la búsqueda operaba dentro de una realidad compartida, e incluso con la personalización “ligera” que estaba haciendo Google, había una página de resultados de búsqueda reconocible y en su mayoría replicable. Estos puntos de referencia para el éxito eran universalmente conocidos, repetibles, escalables y comprensibles cuando se compraban servicios de SEO.
El último cambio de Google hacia la inteligencia personal está avanzando aún más en un cambio que hemos estado viendo en los últimos años con la creciente accesibilidad y adopción de la IA. Incluso antes de la inteligencia personal, hemos visto que los resultados producidos por todos los LLM varían mucho entre los usuarios y rara vez son repetibles. Esto es más que simplemente tener una interfaz de IA superpuesta a la búsqueda, sino que es un cambio de los resultados de búsqueda compartidos dentro de una realidad compartida a la búsqueda personal como predeterminada.
Esto hace que la búsqueda tal como la conocemos pase de ser una “búsqueda personalizada” a estar basada en los hábitos del usuario, consciente de la memoria y moldeada por la huella digital, las preferencias y las experiencias generales de los usuarios.
Para los usuarios, esto está dando forma a la forma en que las personas buscan y alejándose de la noción de «búsqueme información» para «búsqueme una solución». A medida que la búsqueda/IA se vuelve más conversacional, los viajes se vuelven más multimodales, menos lineales y los usuarios tienen acceso a más información que nunca, estamos evolucionando de la cola larga a la cola infinita.
De cola larga a cola infinita
Durante las últimas dos décadas, la forma en que hablamos de búsqueda se ha centrado en palabras clave, dividiéndolas típicamente en consultas de cola corta y de cola larga, donde una búsqueda de cola corta podría ser algo así como «vacaciones baratas» y una consulta de cola larga sería más específica, como «vacaciones baratas para familias en Europa». Cuando la búsqueda por voz comenzó a ganar terreno, vimos un cambio hacia búsquedas basadas en preguntas que llevaron a toda una economía de SEO construida en torno a contenido centrado en preguntas y descubrimiento basado en información en la parte superior del embudo.
Cola corta > Cola larga > Cola infinita
Ese modelo tenía sentido cuando la mayoría de las búsquedas se realizaban en un solo lugar (la barra de búsqueda), pero hoy en día, ese ya no es el caso porque la gente busca a través de Google, TikTok, Instagram, plataformas sociales y LLM. Esto significa que la búsqueda se ha vuelto multimodal y multiplataforma, extendiéndose más allá de las consultas escritas hacia voz, imágenes, video e indicaciones de conversación, creando viajes de usuario que son fragmentados, impredecibles y lejos de los caminos limpios y lineales que una vez trazamos, y en lo que estamos entrando ahora es lo que yo llamo la cola infinita.
En la era de las palabras clave, los usuarios operaban dentro de límites claros y trataban de elegir las palabras correctas porque entendían que el sistema dependía de esas palabras. Mientras tanto, las herramientas de investigación de palabras clave reflejaban un conjunto finito y mensurable de frases, lo que hacía que el universo de términos de búsqueda pareciera vasto pero, en última instancia, contable, algo que podíamos cuantificar y modelar. Esta es precisamente la base sobre la que se construyó la industria del SEO.
La búsqueda con IA cambia esta dinámica al eliminar muchas de esas limitaciones y llevarnos a interacciones de lenguaje natural, resultados de medios mixtos y refinamiento conversacional. Las personas ya no se sienten presionadas a comprimir su intención en frases cuidadosamente diseñadas y, en cambio, pueden expresar lo que quieren de la forma que les parezca natural. Esto se alinea con los principios de la teoría de la búsqueda de información que describe a los usuarios como cazadores que se mueven entre áreas mientras sopesan constantemente el esfuerzo versus la recompensa. Cuando la fricción disminuye, la exploración aumenta y la IA reduce esa fricción drásticamente, lo que permite a los usuarios buscar matices sin el mismo costo cognitivo.
A medida que el costo del refinamiento/esfuerzo adicional del usuario se acerca a cero, los usuarios asumen que el modelo los interpretará correctamente y, por lo tanto, experimentarán más libremente. A medida que la personalización se profundiza, la fricción se reduce aún más. La IA descarga simultáneamente el esfuerzo cognitivo del usuario al formular respuestas, estructurar comparaciones y reunir información de múltiples fuentes para que los usuarios ya no necesiten abrir varias pestañas, leer varios artículos y comparar opciones manualmente, ya que el sistema puede sintetizar y resumir en su nombre.
Investigación de palabras clave para The Infinite Tail
Si el espacio de consulta es efectivamente infinito, la investigación de palabras clave no puede seguir siendo un proceso de creación de una lista fija e intentar clasificar cada término individualmente.
La investigación de palabras clave tradicional suponía un conjunto de demanda relativamente estable. Identificó los términos principales, los expandió a los de cola larga, atendió las preguntas frecuentes, los agrupó en grupos y mapeó el contenido en consecuencia. El éxito significó aumentar la cobertura en ese universo mensurable.
Con la cola infinita, en lugar de optimizar para un conjunto predefinido de palabras clave, optimizamos para expandir y satisfacer la intención.
Las consultas de distribución son las expansiones que genera un sistema de inteligencia artificial a medida que explora variaciones adyacentes, ángulos de comparación, limitaciones y factores de decisión en torno a una tarea. Una pregunta sencilla sobre “playas tranquilas en noviembre” puede diversificar rápidamente en temas como niveles de multitud, rutas de vuelo, opciones de comida, seguridad, transitabilidad para peatones y límites presupuestarios. No es necesario que su contenido se clasifique para cada frase individual, pero sí debe respaldar completamente el espacio de decisión más amplio que rodea la tarea.
Las consultas de conexión a tierra sirven como capa de validación del sistema. Estas comprobaciones se basan en fuentes confiables, datos estructurados, revisiones y señales de corroboración para reducir las alucinaciones y el riesgo. Si su marca no está firmemente cimentada a través de señales de entidad claras, una cobertura temática profunda, información estructurada y validación externa creíble, es menos probable que sea elegida cuando el sistema necesita justificar su respuesta.
La investigación de palabras clave ahora se expande en dos direcciones distintas.
En primer lugar, pasa de lo extractivo a lo exploratorio y, en lugar de simplemente recopilar frases, examinamos cómo se dividen las tareas, cómo se desarrollan los viajes de los usuarios paso a paso y dónde se ramifica naturalmente la intención. Mapeamos problemas y casos de uso reales, los problemas que los usuarios intentan resolver, no solo términos de búsqueda que utilizan como vehículos para ir de A (el problema) a B (la solución).
También se vuelve mucho más limitado a nivel de marca. En un modelo de clasificación probabilístico, la autoridad tiende a agruparse en torno a categorías claramente definidas. Un modelo de clasificación probabilístico es aquel que estima la probabilidad de que un contenido satisfaga una intención inferida específica, en lugar de asignarle una posición fija para una sola palabra clave.
Tratar de clasificar todo, incluso las cosas más vagamente relacionadas, en la búsqueda del tráfico, debilita sus señales. La cobertura amplia y desenfocada erosiona su posición dentro de cualquier grupo de intención única. Entonces, la medida estratégica es ir más estrecha, no más amplia.
Luego debe definir la categoría en la que desea que sea la opción predeterminada y luego crear una cobertura densa e interconectada en torno a casos de uso del mundo real dentro de ese espacio. Fortalezca la claridad de la entidad, las señales de confianza y el refuerzo del comportamiento para que los mecanismos de conexión a tierra lo reconozcan constantemente como una autoridad confiable, y aquí es donde la construcción de su marca comienza a agravarse en la búsqueda con IA.
En términos prácticos, esto significa dejar de preguntar cuántas palabras clave puede clasificar y, en cambio, centrarse en qué tan completamente resuelve una clase definida de problemas y qué tan consistentemente el sistema asocia su marca con ese espacio de solución. Luego comercializas como el infierno ante tu audiencia y obtienes influencia en la próxima ola de búsqueda personalizada.
En la cola infinita, el crecimiento del tráfico ya no proviene de capturar pequeñas variaciones de palabras clave. Proviene de aumentar la probabilidad de que su marca sea seleccionada a través de innumerables caminos de distribución dentro de un dominio de experiencia claramente definido.
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Imagen de portada: Roman Samborskyi/Shutterstock
