La IA se ha convertido en una de las fuerzas más transformadoras y disruptivas en la industria del advertising and marketing en mucho tiempo, probablemente la de mayor impacto desde la adopción masiva de Web.
Seguirá evolucionando y cambiar la búsqueda como práctica en los años venideros.
Mientras las marcas están trabajando en la adopción de la IA A nivel organizacional, los beneficios y aplicaciones para la mayoría de los departamentos dentro de la empresa son claros para el nivel C.
Cuando se trata de search engine optimization, las oportunidades y amenazas son menos claras.
Como industria, todavía estamos deliberando cómo clasificamos ChatGPT (y otras grandes herramientas de modelos de lenguaje). ¿Son motores de búsqueda o motores de descubrimiento?
Si no tenemos definiciones claras de lo que está sucediendo en la industria, no podemos esperar que nuestras partes interesadas de nivel C lo entiendan, y esto puede generar incertidumbre.
Hay suficientes titulares sobre la IA en varias publicaciones importantes que la percepción y las capacidades de aplicación de la IA pueden variar mucho según su campo de visión.
Para explicar y comunicar mejor cuán preocupados (o emocionados) deben estar sus partes interesadas de la alta dirección con el impacto de la IA en su programa de search engine optimization, debe poder hacerlo identificable.
Esto a menudo se cut back al impacto potencial en el tráfico del sitio internet (todos los canales) y al impacto medible en las conversiones (y el ROI/CPA derivado de canales específicos). Pero también incluye cómo afecta a tu audiencia.
Adopción de IA en su audiencia
Antes, analizamos cómo evaluar sus oportunidades y amenazas de search engine optimization con IA. Una parte clave de esto es comprender cómo sus mercados objetivo perciben la IA, sus planes para adoptarla en su vida diaria y qué oportunidades tiene la IA para entrar en sus vidas sin problemas.
Dependiendo de sus mercados objetivo, encontrará que las tasas de adopción activa de IA difieren.
La adopción de cualquier tecnología nueva depende de su capacidad para proporcionar valor, ya sea mejorando la experiencia del usuario o resolviendo una inutilidad. Para ello, tiene que alcanzar ARC:
- Accesibilidad.
- Fiabilidad.
- Costo.
Sólo logrando estas tres cosas y al mismo tiempo proporcionando valor podrá una nueva tecnología lograr una adopción masiva en el mercado.
Diferentes grupos demográficos están adoptando la IA a diferentes ritmos.
Al observar las encuestas e informes de consumidores, vemos Generación Z y Gen Alpha adopta la IA y utiliza activamente plataformas distintas a Google como el primer puerto de escala para descubrir información y contenido.
Esto está respaldado por una publicación de datos reciente de Ofcom (Informe Nación en línea 2024), que identificó que las personas de entre 18 y 24 años son las que más adoptan tecnologías de IA.
Se informa que 1 de cada 4 (27%) usa ChatGPT al menos mensualmente, y 1 de cada 3 de este segmento de edad lo usa.
Otro dato destacable de este informe es que los hombres tienen más probabilidades de adoptar la IA: el 50% afirma usando herramientas de inteligencia syntheticen comparación con sólo el 33% de las mujeres.
Las tasas de adopción no cuentan la historia completa.
Hilos alcanzados 100 millones de usuarios en menos de una semanapero los problemas de calidad han visto la demanda y los usuarios activos diarios (DAU) caer sustancialmente.
Un issue clave en esto ha sido Capacidades del algoritmo de subprocesos devolver contenido satisfactorio y relevante a los usuarios, y este mismo desafío enfrentan herramientas LLM como ChatGPT.
El Informe Ofcom On-line Nation 2024 encontró que solo 1 de cada 5 (18%) de los adultos encontró que la información en ChatGPT period confiable, pero esta cifra aumentó al 33% entre los adultos jóvenes.
Adopción pasiva de IA
ChatGPT y las otras herramientas LLM se incluyen bajo el lema de adopción activa de IA. El uso de estas herramientas es una adopción consciente de la IA, ya que no inicias sesión accidentalmente en Claude o Perplexity.
En mi opinión, el mayor “ablandamiento” del mercado masivo y la normalización de las herramientas LLM y la IA en la corriente principal provendrá de los puntos de contacto pasivos de la IA a los que está sujeto nuestro público objetivo.
Estos incluyen cosas como:
- la apariencia de Descripciones generales de la IA de Google y Bing Generative Search que aparece con frecuencia como parte del uso rutinario de Web.
- Indicaciones adicionales para utilizar herramientas de IA como pruebas virtuales.
- Los fabricantes de teléfonos promueven funciones impulsadas por inteligencia synthetic como Gemini y Circle Search como puntos de venta únicos (PVU) de productos.
- La integración de la Inteligencia de Apple.
- El DJ con IA de Spotify.
- La integración de Meta AI en su conjunto de productos.
Estos puntos de contacto no invasivos, con el tiempo, suavizarán las actitudes hacia la IA y generarán confianza, lo que conducirá a una mayor adopción en otros lugares.
Esto significa que debemos comprender dónde pasan su tiempo nuestros usuarios y la posible exposición a interacciones pasivas de IA.
Para hacer esto, necesitamos comprender qué canales tienen un uso de términos superior al promedio, y esto nos ayuda a identificar en qué plataformas nuestra audiencia está sobreindexada.
Por ejemplo, el tema del “delineador de ojos” está sobreíndice en Fb e Instagram y bajo índice en Reddit y LinkedIn, que tiene los mismos patrones de indexación de canales que “Adidas Samba”.
Comprender con qué canales interactúa activamente su audiencia también ayuda a la aceptación de otros especialistas en advertising and marketing internos y agencias que manejan los canales que no son de search engine optimization, y se acerca a una estrategia de comunicaciones integradas colaborativas.
Esta es una gran oportunidad para conseguir la aceptación de otras partes interesadas en el advertising and marketing, pero si sus métricas de éxito están vinculadas a métricas como el tráfico orgánico directamente atribuible, esto es una amenaza.
Adaptarse a los usuarios de origen AI
La IA presenta oportunidades, pero también eleva el listón del rendimiento del canal.
Como se mencionó anteriormente en el artículo, esto significa una mejor comprensión de su producto y qué canales son los más adecuados, además de visibilidad en la búsqueda orgánica.
Una forma de hacer esto, además de los datos de herramientas de terceros, es utilizar la Modelo Kano. El modelo Kano es un marco utilizado tradicionalmente para categorizar y priorizar las necesidades de los clientes y puede aplicarse de manera efectiva para evaluar y mejorar la adecuación del canal de producto en el advertising and marketing.
Para que el producto de advertising and marketing se ajuste al canal, piense en el canal (por ejemplo, correo electrónico, redes sociales, search engine optimization, anuncios pagos) como una “característica” y decide qué tan bien satisface las expectativas del usuario.
Para adaptarnos y llegar a nuestro público objetivo a medida que adoptan herramientas de IA o funciones de productos de IA en herramientas existentes, nosotros, como especialistas en advertising and marketing, debemos:
- Cambio de canales amplios a canales basados en intenciones: centrarse en canales que se alineen con la intención del cliente, ya que la IA mejora su capacidad para satisfacer las necesidades de los consumidores en tiempo actual.
- Adopte plataformas nativas de IA: Plataformas como ChatGPT o motores de descubrimiento impulsados por IA requieren nuevas estrategias para ofrecer contenido conversacional, conciso y centrado en los beneficios.
Monitoreo del tráfico de IA
Otra parte clave de comunicar su exposición a los LLM y los chatbots de IA es el seguimiento preciso del tráfico de IA a su sitio internet.
Esto también informa sus estrategias de advertising and marketing y su adaptación para atender los cambios en los comportamientos de los usuarios dentro de su público objetivo.
El tráfico de los LLM se puede monitorear fácilmente a través de Google Analytics 4 Explora informes o a través de Google Looker Studio.
El método para segmentar los datos depende del objetivo, quién necesita acceso a los datos y con qué profundidad.
Seguimiento del tráfico de LLM a través de Looker Studio. Imagen del autor, diciembre de 2024.Los informes GA4 Discover son eficaces para actualizaciones rutinarias, como informes mensuales, y brindan a los clientes acceso directo a los datos a través de sus cuentas de Google Analytics.
Looker Studio ofrece dos enfoques distintos. El primero se centra en informes detallados y específicos del cliente que rastrean datos granulares, como páginas de destino y eventos desencadenados por el tráfico de LLM, adaptados a las necesidades individuales.
El segundo es un panel de descripción normal rápida, que está menos personalizado pero permite una navegación sencilla a través de las cuentas GA4, lo que lo hace útil para análisis y monitoreo advert hoc.
Los especialistas en advertising and marketing deben adaptarse y alinearse
La IA está transformando el advertising and marketing y ofreciendo nuevas oportunidades y desafíos en todos los canales de advertising and marketing. Para adaptarse, los especialistas en advertising and marketing deben alinear las estrategias con los comportamientos cambiantes de los usuarios y comunicar claramente el impacto de la IA en el tráfico, las conversiones y la participación de la audiencia a la alta dirección y a las partes interesadas del negocio en normal.
Al centrarse en una comunicación clara, mediciones y visualizaciones simples, y en la adaptación estratégica de las tecnologías de IA a los procesos existentes, las marcas pueden navegar con éxito y aprovechar las oportunidades que presenta la IA mientras transforman y preparan la función de advertising and marketing para el futuro.
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Imagen de portada: wenich_mit/Shutterstock