Si dirige un negocio particular, conoce la carrera: una nueva revisión de cinco estrellas cae y está en una prueba social. ¿Pero una mala crítica? Puede parecer que cualquiera etiquetó con graffiti su tienda con “Evite a toda costa”. Esa revisión de una fortuna te mantendrá despierto por la indeterminación.
En las últimas dos décadas, hemos pasado de suceder por las páginas amarillas para escanear los mapas de Google a adivinar resúmenes con IA. En el paisaje de búsqueda de hoy, estamos navegando por un embrollo de acrónimos más allá de SEO, de Geo (optimización generativa de motores) AEO (Respuesta de optimización de motores) al LLMO emergente (optimización del maniquí de idioma sobresaliente). En el fondo, todo esto sigue siendo SEO construido para máquinas que sintetizan información, no solo páginas de rango.
Hoy, revisiones locales Ya no son un beneficio secundario: son una parte central de su táctica universal de SEO y visibilidad particular. Trabajan de la mano con otras señales locales, como su Perfil comercial de Google (GBP)otras citas locales (todas las cuales deben ser precisas y actualizadas), revisiones y más. En un entorno de búsqueda impulsado por la IA, toda su presencia en fila se convierte en datos para que las máquinas evalúen, incluida su reputación en fila y prueba social.
Este cambio significa que ya no estamos tratando de clasificar un sitio web o listados locales; En cambio, asimismo estamos alimentando modelos de formación espontáneo que sintetizan información de sus revisiones, su sitio, listados de terceros, redes sociales y más. Estos sistemas no solo se arrastran e indexan como motores de búsqueda. Asimismo generan respuestas al predecir los patrones de idioma basados en lo que han trillado en la web, incluidas sus reseñas. Generan respuestas basadas en tendencias, sentimientoy contexto. Lo que la concurrencia dice sobre su negocio y cómo lo dice, importa más que nunca.