La evolución de la búsqueda y su impacto en el SEO

La tecnología de búsqueda ha evolucionado drásticamente en los últimos años.

«Deja de hablar de palabras clave, empieza a hablar de preguntas», dije en una reunión.

Lo que comenzó como una simple concordancia de palabras clave se ha transformado en un complejo sistema impulsado por IA, lo que tiene un impacto significativo en la forma en que abordamos el marketing digital y el SEO.

En esta serie de dos partes, exploro la evolución de la búsqueda orgánica y paga, analizo su impacto en su estrategia de SEO y comparto cómo su organización de atención médica puede navegar estos cambios para mejorar la visibilidad en línea y seguir siendo competitiva.

Primero, repasemos la evolución de la búsqueda y su impacto en el SEO.

Primera ola: búsqueda centrada en palabras clave

¿Recuerdas cuando escribiste una consulta simple en Google y obtuviste resultados que coincidían con las palabras exactas que usaste?

Esos fueron los primeros días de la búsqueda y se llama acertadamente «coincidencia exacta». Se basó en la concordancia básica de palabras clave para clasificar los sitios web, lo que provocó una pandemia de tácticas de SEO de construcción de enlaces y relleno de palabras clave que ahora se consideran de «sombrero negro» o poco éticas.

Las actualizaciones de los algoritmos Panda y Penguin de Google ayudaron a tomar medidas drásticas y penalizar las páginas demasiado optimizadas que utilizaban estas prácticas. A medida que las empresas se aclimataron a estos cambios, una empresa de seguros, por ejemplo, podría haber tenido una página para «seguros de automóvil» y otra para «seguros de automóvil» para asegurarse de no perder tráfico: búsqueda.

A medida que la tecnología de búsqueda ha avanzado, los anunciantes han adquirido la capacidad de llegar a un público más amplio mediante métodos de orientación más flexibles:

• Coincidencia de frase
  Este enfoque es más flexible que la concordancia exacta y permite a los motores de búsqueda mostrar anuncios pagados que contienen la esencia de su palabra clave, equilibrando alcance y relevancia.
• juego amplio
  Este tipo de concordancia devuelve resultados pagos que incluyen resultados de concordancia de frase y sus términos relacionados. Este es el tipo de concordancia predeterminado en Google Ads, lo que ayuda a que sus anuncios lleguen a un público más amplio sin requerir una lista extensa de palabras clave.
  
• DSA y Pmáx
  Los anuncios de búsqueda dinámica (DSA) y rendimiento máximo (Pmax) son tipos de concordancia avanzada que priorizan sus anuncios en función de qué tan bien coinciden con una consulta. Estos tipos de campañas aprovechan el aprendizaje automático y la automatización para generar titulares, optimizar el rendimiento y asignar presupuesto en múltiples canales.

Esta evolución refleja una tendencia más amplia hacia la comprensión de la intención y el comportamiento del usuario en lugar de simplemente hacer coincidir palabras clave.

The Rising Tide: Algoritmos de búsqueda avanzada

Con la actualización de Hummingbird de Google, los motores de búsqueda comenzaron a comprender el significado y el contexto de las consultas (no solo palabras individuales) utilizando entidades y gráficos de conocimiento.

Las entidades ayudan a resolver ambigüedades de búsqueda proporcionando contexto y gráficos de conocimiento para organizar los datos en relaciones fácticas. Estas estrategias ayudan a los motores de búsqueda a comprender la intención de búsqueda, lo que genera resultados de búsqueda más precisos y relevantes.

La palabra «banco» puede tener varios significados y funciones. Puedo bancar una esquina, caminar por la orilla de un río o llevar mi dinero a un banco. Las entidades nos permiten ver el término, comprender qué términos están relacionados con él y el contexto en el que se utiliza, eliminando la ambigüedad y, por lo tanto, resultados de búsqueda irrelevantes.

Otro ejemplo son las personas que hacen preguntas directas en la búsqueda, lo que coincide con el auge de la búsqueda por voz. Un ejemplo proporcionado en el análisis de nuestros colegas SEO en ese momento fue: «¿Quién es el hombre más rico del mundo?», que, a modo de pregunta, se divide en varias partes. «Quién» espera una persona como resultado, mientras que «el hombre más rico» es propiedad de esa persona.

Otro conjunto de ejemplos incluye al POTUS, Presidente de los Estados Unidos, Presidente [Name]y Comandante en Jefe, todos los cuales se refieren al mismo cargo y titular del cargo. Google y Bing reconocen que estas consultas pertenecen a la misma «entidad»: una cosa, no una cadena.

Esto es lo que vimos como resultado:

• colapso sinónimo
  En lugar de simplemente buscar coincidencias exactas de palabras clave, las entidades permiten que los motores de búsqueda reconozcan sinónimos y términos relacionados (por ejemplo, seguro de automóvil y seguro de automóvil), ampliando el alcance de su contenido.
• Word2Vec y Word incrustados
  Estas técnicas han transformado el funcionamiento de los motores de búsqueda alejándose de los métodos tradicionales de concordancia de palabras clave, como BM25 (Best Matching 25). En lugar de limitarse a mirar palabras individuales, los motores de búsqueda ahora las ven como parte de una conversación más amplia, casi como una red de ideas conectadas. Esto ayuda a los motores de búsqueda a comprender cómo se relacionan las palabras y los conceptos, lo que genera resultados más relevantes y significativos.

Este cambio (de la búsqueda basada en palabras clave a la búsqueda semántica o basada en el idioma) enfatiza el contenido de alta calidad, la experiencia del usuario y la autoridad, lo que significa que los resultados de la búsqueda son más relevantes y están alineados con la intención del usuario. La gente hacía preguntas de una manera más humana, con preguntas más directas, incluso en cadena: «¿Quién es el presidente de los Estados Unidos?» seguido de «¿Quién es su esposa?» seguido de «¿Dónde fuiste a la universidad?» etcétera.

The Swell: Dominio móvil y búsqueda visual y de voz

A medida que la tecnología de búsqueda avanzó y más usuarios realizaron búsquedas sobre la marcha, los motores de búsqueda dieron prioridad a los sitios web optimizados para dispositivos móviles y se adaptaron para manejar más que solo consultas escritas. Esto es lo que cambió:

• Búsqueda por voz
  Las entidades y la búsqueda semántica permiten a los motores de búsqueda comprender el lenguaje hablado y reconocer tipos de preguntas (incluso cuando se pronuncian de forma natural) sin necesidad de palabras clave exactas. Este cambio hace que la búsqueda sea más intuitiva y conversacional. Como resultado, la gente empezó a hacer preguntas como: «Hola Google, ¿cuál es la temperatura interna mínima para un pavo?».
• búsqueda visual
  Herramientas como Google Lens permiten a los motores de búsqueda analizar e interpretar imágenes, identificar objetos y proporcionar información relevante sobre ellos. La búsqueda por imagen, el círculo para buscar y la búsqueda de videos están cerca.

En resumen, la búsqueda visual y por voz ha cambiado fundamentalmente la forma en que las personas interactúan con los motores de búsqueda. De ahí surgen nuevas formas de consultar información independientemente del medio, que responden a la singularidad del contexto del buscador y que exigen una experiencia personalizada.

The Surge: IA y personalización

Las respuestas generadas por IA ahora dominan las páginas de resultados del motor de búsqueda (SERP) de Google, y aplicaciones como Google Discover hacen que la búsqueda sea una experiencia completamente personalizada.

Google descubre

Google Discover se basa menos en sus consultas «actuales» sino en su historial de búsqueda anterior, temas que suele leer, fuentes de noticias e intereses generales. Era casi como si Google dijera: “Aquí encontramos esto para usted. Ni siquiera tuviste que mirar.» Juntos, envían un fuerte y claro llamado a la acción a los estrategas de contenido y SEO: “Dejen de hablar de palabras clave; empieza a hablar de las preguntas.»

A diferencia de las consultas tradicionales, Google Discover selecciona contenido basándose en el historial de búsqueda móvil y el comportamiento en línea, ofreciendo a las empresas una oportunidad única de interactuar con pacientes potenciales antes de que busquen activamente productos y servicios.

Descripciones generales de la IA de Google

Para seguir siendo relevante y visible, debe concentrarse en crear contenido útil de alta calidad, no contenido que solo optimizado para motores de búsqueda.

Su contenido debe ser fácil de encontrar, claro, identificable y humano para resonar en su público objetivo.

Las nuevas descripciones generales impulsadas por IA de Google se basan en este sentimiento al priorizar contenido útil y bien elaborado (aunque hubo algunos errores notables).

Tecnologías como MuM (modelo unificado multitarea), PaLM (modelo de lenguaje Pathways) y grandes modelos de lenguaje como Gemini (anteriormente Bard) ayudan a los motores de búsqueda a procesar y comprender diferentes tipos de información, ya sea contenido con texto, imágenes, audio o videos. todo basado en una sola pregunta para fomentar la recuperación de información.

Las descripciones generales de IA también pueden personalizar los resultados analizando el comportamiento del usuario, el historial de búsqueda y las preferencias. Esto significa que los motores de búsqueda ahora pueden manejar consultas más complejas y basadas en consultas que nunca, brindando a sus usuarios acceso a resultados de búsqueda más precisos, relevantes y útiles basados ​​en sus últimas interacciones.

Lo que esto significa para su negocio