Las búsquedas tradicionales se enfrentan a la nueva era del “Search”: marcas y la importancia de datos precisos para conquistar la confianza de los consumidores.

De los motores de búsqueda tradicionales, hasta el ascenso de las redes sociales y la inteligencia artificial, el mundo de las búsquedas está experimentando una transformación sin precedentes, donde los datos estructurados se posicionan como la clave del éxito en la nueva era de las marcas.

El mundo del «search» ha cambiado profundamente desde los primeros días de Internet, y los usuarios han saltado de los motores de búsquedas a las capacidades de la IA para solucionar sus preguntas. Por ejemplo, OpenAI anunció el «SearchGPT», un prototipo de buscador basado en la inteligencia artificial, mientras que gigantes como Google o Bing están presentando nuevas soluciones para anunciantes basadas en la IA. Tal y como señalan desde AdWeek, la actual fragmentación de las búsquedas es parte del ciclo natural de la adopción de nuevas tecnologías en el «customer journey», que ahora combina modelos de lenguaje, agentes de IA, y nuevos modelos de búsqueda.

Por lo tanto, el reto para las marcas es mantener una presencia consistente, precisa y atractiva en sus puntos de contacto digital con los consumidores, una realidad donde apostar por el dato es fundamental. «Ya no se trata solo de que Google te descubra, sino de garantizar que la información de tu marca sea precisa, esté actualizada y sea atractiva, ya sea que un consumidor la encuentre a través de un motor de búsqueda tradicional, una experiencia de búsqueda impulsada por IA , un asistente de IA o cualquier otra plataforma de búsqueda emergente», señalan desde el medio.

La nueva realidad de las búsquedas

A medida que las búsquedas se fragmentan, y las herramientas evolucionan de la mano de la IA, los profesionales del marketing deben prepararse para enfrentar un panorama digital cambiante. Estas son 5 claves para entender el nuevo panorama del marketing digital y la forma en la que medimos el éxito.

1) Adiós a las métricas tradicionales

Las métricas tradicionales han cambiado, y la metodología aplicada por los profesionales del sector hasta la fecha necesita de una revisión completa. Por ejemplo, el enfoque en las palabras clave y el SEO quedará obsoleto ante los sistemas de búsqueda de la IA. «Los sistemas de búsqueda impulsados por la IA que a menudo no cuentan con el respaldo de los anuncios tradicionales, hacen que la segmentación por palabras clave sea menos efectiva», explican desde el medio.

2) Redefinir las experiencias en los ‘sites’

A medida que queda atrás el dominio de las búsquedas tradicionales, crece la importancia de conseguir interacción en las propiedades digitales de cada marca. Y es que cada una de las interacciones en los ‘sites’ de un anunciante es clave dentro del viaje del consumidor, a quienes será necesario brindar experiencias a la altura de los asistentes de IA que usan en su día a día. Por lo tanto, es importante ir más allá de las estructuras clásicas en una web y desarrollar soluciones conversacionales que ayuden a los usuarios a encontrar la información que necesitan de forma rápida y sencilla.

3) La importancia de la privacidad

La meteórica popularidad de la IA ha despertado el debate de la importancia de las regulaciones en materia de privacidad de datos, por lo que es necesario promover medidas que protejan las interacciones de los consumidores con los sistemas de IA, garantizando su privacidad en el proceso.

En este sentido, las marcas necesitan un nuevo enfoque para la recopilación y el uso de datos, centrándose en convertir sus interacciones en una relación significativa y basada en la confianza y el consentimiento claro.

4) El factor confianza

Ante el auge de la IA como un buscador, las marcas que puedan establecerse como fuentes de información fiables y precisas tendrán una ventaja significativa en una era donde las interacciones de los consumidores están mediadas por la IA.

5) Adaptarse a la búsqueda conversacional 

Las estrategias de contenido tendrán que evolucionar para responder a preguntas complejas, en lugar de ofrecer ‘feedback’ a través de palabras clave. Es necesario contar con una comprensión de la intención del usuario y la capacidad de brindar información contextualmente relevante. Si bien esta transición es un desafío, también ofrece oportunidades para que las marcas se conecten con sus audiencias de formas más significativas e impactantes.

Gráficos de conocimiento: la clave del éxito

Ante esta realidad, un gráfico de conocimiento se convierte en una clave para triunfar en el mundo de los nuevos buscadores, que gracias a su capacidad de proporcionar contexto entre diferentes piezas de información, permite que los sistemas de IA comprendan y utilicen los datos de una marca de forma eficaz. Pero, ¿en qué consisten estas estructuras?

Los gráficos de conocimiento conforman conjuntos de datos que representan información, donde los nodos representan entidades (como personas, lugares, conceptos, etc.) y los enlaces entre los nodos representan relaciones entre estas entidades. Estos gráficos son fundamentales en áreas como la inteligencia artificial, la búsqueda semántica, el análisis de datos y el aprendizaje automático.

La implementación de un gráfico de conocimiento implica identificar las entidades clave relevantes para un negocio, definir sus atributos y relaciones, y administrar estos datos estructurados en un sistema que los mantenga actualizados y accesibles, para que las plataformas de búsqueda e IA puedan aprovecharlos. Estos sirven así como una fuente estructurada y completa de información precisa de la marca en la que los sistemas de IA pueden confiar para fundamentar sus respuestas.

Por lo tanto, son una herramienta poderosa para organizar, analizar y aprovechar la información de manera más eficiente y efectiva, ayudando a sistemas complejos a entender mejor las relaciones y contextos en los datos que manejan.

Colaboración: www.marketingdirecto.com