Ya no es innovador decir que el search engine marketing El paisaje está evolucionando. Pero esta vez, el cambio es elementary.
Estamos entrando en una period en la que la búsqueda ya no se trata solo de palabras clave sino de comprensión. En el núcleo de este cambio está el search engine marketing basado en vectores.
La optimización de los vectores brinda a los sitios net una gran ventaja en los motores de búsqueda y la presencia en la net basic.
Como AI y modelos de idiomas grandes (LLMS) continúan dando forma a las experiencias digitales, los sitios net que se adaptan temprano se mantendrán a la vanguardia de la competencia.
¿Qué son los vectores?
Los vectores son una forma matemática para que la IA entienda y organice información más allá del texto.
En lugar de confiar en coincidencias de palabras clave exactas, los motores de búsqueda ahora usan incrustaciones de vectores, una técnica que mapea palabras, frases e incluso imágenes en un espacio multidimensional en función de su significado y relaciones.
Piénselo de esta manera: si una imagen vale más que mil palabras, los vectores son cómo la IA traduce esas palabras en patrones que puede analizar.
Para SEOS, una analogía útil es que los vectores son para AI lo que datos estructurados es para buscar motores, una forma de proporcionar un contexto y significado más profundos.
Cómo los vectores cambian la búsqueda
Al aprovechar relaciones semánticas, incrustacionesy redes neuronalesLa búsqueda basada en vectores permite a la IA interpretar la intención en lugar de solo las palabras clave.
Esto significa que los motores de búsqueda pueden surgir resultados relevantes incluso cuando una consulta no contiene las palabras exactas de una página net.
Por ejemplo, una búsqueda de “¿Qué computadora portátil es mejor para los juegos?” Puede devolver los resultados optimizados para las “computadoras portátiles de alto rendimiento” porque la IA comprende el enlace conceptual.
Más importante aún, los vectores ayudan a la IA a interpretar el contenido que no está basado en texto, lo que incluye:
- Frases coloquiales (por ejemplo, “mordida la bala” vs. “tomar una decisión difícil”)
- Imágenes y contenido visible.
- Movies y seminarios net de forma corta.
- Consultas de búsqueda de voz y lenguaje de conversación.
Este cambio ha pasado años en la creación.
Google se ha movido hacia la búsqueda basada en vectores durante más de una década, comenzando con el Actualización de Hummingbird en 2013, que priorizó la comprensión del contenido sobre una coincidencia de palabras clave easy.
Podrías recordar Cerebro de rangoEl primer algoritmo de AI de Google de 2015, que allanó el camino para Bert, MAMÁy la búsqueda mejorada de Bing de Microsoft, todo lo cual se basa en datos vectorizados para interpretar la intención del usuario con mayor precisión.
En esencia, la búsqueda basada en vectores representa un cambio elementary: el search engine marketing ya no se trata de optimizar las palabras exactas sino para el significado, las relaciones y la relevancia.
A medida que AI continúa evolucionando, los sitios net que se adaptan a este enfoque tendrán una ventaja significativa.
Cavar más profundamente: Optimización de IA: cómo optimizar su contenido para la búsqueda de IA y los agentes
Cómo los vectores afectan su estrategia de search engine marketing
Entonces, ¿qué significa esto para search engine marketing?
Si “Content material Is King” ha sido el mantra durante la última década, entonces “el contenido es emperador” podría ser la nueva realidad.
Un rey gobierna sobre un reino, pero un emperador gobierna a muchos.
Del mismo modo, hacer que su contenido sea legible para la IA no solo mejora la visibilidad del motor de búsqueda.
Hace que su sitio net se pueda descubrir en una gama más amplia de herramientas basadas en IA que generan respuestas a las consultas de los usuarios.
Hablando prácticamente, hay algunas formas clave en que los search engine marketing deberían ajustar su enfoque para mantener a los sitios net preparados para el futuro. Aquí hay tres estrategias para comenzar.
Desde la estrategia de contenido y la investigación de palabras clave hasta el modelado de temas semánticos
El volumen de búsqueda y la dificultad de las palabras clave seguirán siendo métricas clave por ahora.
Sin embargo, las herramientas de IA pueden proporcionar concepts más profundas, como Identificar las entidades y temas Google Associates con el contenido de sus competidores.
- En lugar de simplemente verificar el volumen de palabras clave, analice las páginas de alto rango utilizando herramientas NLP para ver cómo estructuran sus temas.
- Ajuste sus informes de contenido para cubrir temas relacionados semánticamente, no solo una palabra clave/variaciones de esa palabra clave.
Desde la optimización de contenido hasta la coincidencia de intenciones y el search engine marketing semántico
El search engine marketing tradicional prioriza las palabras clave de coincidencia exactas y sus variaciones, mientras que la optimización impulsada por la IA se centra en alinearse con la intención de búsqueda.
Esto significa que querrás:
- Ejecute su contenido a través de la API NLP de Google para ver qué temas/entidades detectan y comparan con competidores que pueden clasificarse mejor que usted.
- Optimice el contenido existente no solo para agregar palabras clave, sino también para agregar contexto faltante y responder consultas de usuarios relacionadas, utilizando también una cuenta también informa.
Desde SERP y predicciones de clasificación hasta pronósticos de rendimiento basados en IA
Tradicionalmente, los cambios en el sitio requerían semanas o meses para evaluar el impacto de la clasificación.
Ahora, la IA puede predecir el rendimiento utilizando el análisis vectorial, dándole otro punto de datos para la toma de decisiones más inteligentes.
- Antes de publicar, las herramientas de inteligencia synthetic pagada como ClearScope o MarketMuse pueden obtener su contenido contra páginas de alto rendimiento. (Para proyectos más pequeños, herramientas gratuitas como Google Cloud NLP Demo ofrecen concepts similares).
- Use una herramienta pagada como el análisis SERP de Surferseo o el plan gratuito de Outraining.io para priorizar las actualizaciones de contenido en función de su probabilidad de clasificar.
Cómo los vectores no Cambiar la estrategia de search engine marketing
No estamos reinventando la rueda. AI todavía se basa en muchos de los mismos principios que el search engine marketing tradicional.
Incluso si no está listo para integrar completamente las estrategias basadas en vectores, aún puede optimizar su sitio con ellas en mente.
El gran contenido importa por encima de todo
El contenido integral y centrado en la intención sigue siendo esencial tanto para los usuarios como para la IA, y su importancia solo crecerá.
Si aún no lo has hecho estructurado sus páginas alrededor de la intención del usuarioahora es el momento.
- Escriba en lenguaje pure, centrándose en responder a las consultas de los usuarios.
- Asegúrese de que sus páginas pasen la hoja en blanco de prueba de papel (es decir, proporcionan un valor único por su cuenta).
- Incluya sinónimos, frases relacionadas y diferentes formas en que los usuarios pueden expresar preguntas.
El search engine marketing técnico le da a IA la hoja de ruta que necesita
Los motores de búsqueda, y los modelos de IA detrás de ellos, aún confían en señales claras para comprender y clasificar el contenido de manera efectiva.
Es lógico razonar que el uso de muchas de estas señales seguirá siendo consistente, al menos por ahora.
- Usar datos estructurados Dar a los motores de búsqueda y a AIS más contexto sobre el contenido que están analizando.
- Elabore una estrategia de enlace interno que tenga sentido para la persona promedio y demuestre fuertes conexiones semánticas entre sus páginas.
Cavar más profundamente: Optimización de la búsqueda de IA: por qué se aplican los principios de search engine marketing clásicos
¿Qué sigue?
A medida que los motores de búsqueda dependen cada vez más de AI y LLM, el search engine marketing se está alejando de un único enfoque en las palabras clave y hacia el concepto de significado más amplio y más intrincado.
Los sistemas de IA interpretan el significado a través de vectores, aprovechando las relaciones semánticas, las integridades y las redes neuronales.
Puede prepararse para este cambio optimizando para la búsqueda basada en vectores centrándose en la intención del usuario, la profundidad del contenido y las conexiones semánticas.
La IA puede ser la nueva frontera, pero aquellos que adoptan el cambio temprano tienen la mayor oportunidad de impulsar la innovación y dar forma al futuro.
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