Cómo la IA y la PNL impactan en el marketing de contenidos y el SEO
Publicado: 2022-08-12A lo largo de los años, los algoritmos de búsqueda han evolucionado constantemente y se han vuelto más inteligentes. Lo que funcionó para los sitios web hace diez o quince años ya no funciona.
El marketing de contenidos para SEO también ha evolucionado. Si ha observado cómo han cambiado las búsquedas de Google y el SEO, no puedo culparlo por compararlo con un juego de policías y ladrones.
Si bien las iteraciones antiguas del algoritmo de búsqueda de Google eran fáciles de manipular incluso con contenido deficiente, la aparición del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial (AI) ha hecho que sea imperativo que los especialistas en marketing de contenido produzcan contenido que sea significativo, informativo y relevante para sus audiencias.
Los profesionales de marketing digital estudian constantemente la relación entre la calidad del contenido y las clasificaciones de búsqueda, luego aplican lo que han aprendido a su contenido. Es posible que se haya preguntado qué hace que un artículo se clasifique en las búsquedas de hoy.
Pero antes de que aprendamos cómo los especialistas en marketing digital aplican IA y NLP a sus campañas, debemos comprender qué significan ambos conceptos y cómo afectan el SEO.
¿Qué son la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural?
La inteligencia artificial se refiere a las computadoras o programas informáticos que están diseñados para aprender nuevos conceptos y resolver problemas.
Una computadora programada con IA toma grandes cantidades de datos, los analiza para generar información útil y desarrolla la capacidad de predecir o detectar patrones en función de su análisis.
Por otro lado, el procesamiento del lenguaje natural permite que las computadoras descompongan el habla o el lenguaje humano para que las computadoras puedan entenderlo y manipularlo.
Las aplicaciones y los motores de búsqueda utilizan datos para reconocer palabras y patrones de lenguaje específicos y brindar información más precisa y relevante en respuesta a las consultas de los usuarios humanos.
La PNL realiza tres tareas principales: reconocer texto, comprender el texto y generar texto.
AI y NLP juegan un papel en la determinación de cómo la experiencia del usuario impacta en el SEO. Supongamos que un sitio ofrece información útil que es fácil de entender.
En ese caso, los algoritmos de búsqueda priorizan ese contenido sobre páginas que ofrecen contenido similar presentado de una manera que no es comprensible o valiosa para un usuario.
Las actualizaciones de BERT y SMITH
En 2019, Google lanzó las Representaciones de codificador bidireccional de Transformers o algoritmo BERT. Este nuevo algoritmo permite que las computadoras reconozcan y entiendan el lenguaje humano usando NLP.
Según Google, el algoritmo BERT puede descubrir efectivamente contextos de palabras y secuencias en cadenas de búsqueda y relacionarlos con resultados más cercanos a la búsqueda del usuario.
BERT también permite que el motor de búsqueda de Google genere fragmentos destacados para cualquier búsqueda relevante.
Google argumentaría que la calidad de los resultados de búsqueda ha mejorado dramáticamente desde la actualización. Los usuarios obtienen mejores resultados de búsqueda que coinciden con sus intenciones de búsqueda. 
SMITH se describe en un artículo de Google Research publicado en abril de 2020 y actualizado en octubre de 2020; sin embargo, todavía no parece ser parte del algoritmo.
Puede analizar palabras en profundidad para encontrar el significado deseado en lugar de centrarse en el significado textual de cada palabra.
A diferencia de BERT, que experimenta una disminución en la calidad de la indexación cuando se trata de contenido de formato largo, SMITH funciona mejor con bloques de texto más largos.
SMITH no fue diseñado para reemplazar BERT por completo. En cambio, se basa en lo que BERT ha logrado hasta ahora.
¿Cómo impactan la IA y la PNL en el marketing de contenidos y el SEO?
La integración continua de AI y NLP en los algoritmos de búsqueda continuará afectando las prácticas de marketing de contenido y SEO.
BERT y SMITH, en particular, cambiarán la forma en que los especialistas en marketing digital estructuran y optimizan su contenido. Veamos cinco formas en que la IA y la PNL continúan cambiando el marketing de contenidos y el SEO.
1. Resultados de búsqueda personalizados
La inteligencia predictiva está cobrando mayor importancia en el contexto del SEO. Las funciones de inteligencia predictiva de Google, como Google Trends, pueden ofrecer mejores predicciones basadas en palabras clave y frases de búsqueda populares.
Puede utilizar la inteligencia predictiva para encontrar las palabras clave más buscadas en su nicho y descubrir cómo los usuarios tienden a expresar sus cadenas de búsqueda.
La inteligencia predictiva también ayuda a Google con sugerencias de contenido basadas en búsquedas anteriores. Puede ver esto en acción cuando busca una frase en Google y el motor de búsqueda intenta completar su consulta. 
Por ejemplo, si alguien busca "Mark Zuckerberg" y luego "patrimonio neto" de forma consecutiva, el algoritmo de Google lo interpretará como una consulta sobre el patrimonio neto de Mark Zuckerberg.
La inteligencia predictiva es especialmente útil para las búsquedas por voz, en las que es poco probable que los usuarios utilicen las mismas palabras clave más de dos veces seguidas.
La inteligencia predictiva se utiliza para otros servicios de Google. Por ejemplo, hay muchas extensiones de Gmail que utilizan análisis predictivos.
2. Frecuencia de término-Frecuencia de documento inversa
Google utiliza un tipo de análisis textual llamado Frecuencia de término-Frecuencia de documento inversa para la clasificación de páginas.
Con TF-IDF, Google AI puede encontrar la importancia de una palabra o frase en un documento o blog. TF-IDF permite a Google realizar búsquedas más profundas y encontrar contenido relevante sin depender únicamente de las palabras clave.
Con TF-IDF, un resultado de búsqueda puede llevarlo directamente al punto más relevante de un artículo.
Una de las mayores innovaciones en torno a la IA y la PNL para los creadores de contenido es el surgimiento de herramientas como Clearscope, Frase y Surfer. Estas herramientas intentan aplicar ingeniería inversa a las clasificaciones de búsqueda utilizando TF-IDF y otras señales de clasificación.
Las herramientas hacen lo siguiente:
● Analizar la longitud del contenido que aparece en las primeras páginas de las SERP.
● Identificar las frases relevantes más comunes utilizadas en esos artículos.
Luego, las herramientas proporcionan una lista de palabras clave para incluir en el artículo, con qué frecuencia incluir las frases, encabezados sugeridos para el contenido y más. A continuación se muestra un ejemplo de Frase utilizando el término de búsqueda "SEO técnico". 
Puede ver cómo este es un gran avance con respecto a las herramientas anteriores que le pedían que identificara una palabra clave y luego sugerían cuántas veces incluir estas frases en el artículo.
Si bien este tipo de tecnología está en sus inicios, se está convirtiendo en una parte estándar del conjunto de herramientas de SEO para profesionales.
3. Aumento de la búsqueda por voz
La búsqueda por voz es cada vez más importante en algunos sectores. Como creador de contenido, debe considerar cómo la búsqueda por voz podría afectar su negocio.
Los profesionales de SEO ahora necesitan explorar cómo la búsqueda por voz usa frases y palabras clave y cómo impactan en los resultados del motor de búsqueda. Comprender el mecanismo de la búsqueda por voz y su propósito puede ayudarlo a llegar a un público más amplio.
También le permite ofrecer contenido informativo que puede obtener una mejor clasificación de la página y brindar la información que los usuarios desean.
La búsqueda por voz probablemente impactará inicialmente a los desarrolladores de aplicaciones más que a las personas que ejecutan sitios web. Solo considere los tipos de comandos de voz que proporciona a una herramienta como Alexa.
A menudo se basan en ciertas acciones. Por ejemplo, puede pedirle a Alexa que encienda o apague una luz o solicitar una canción específica.
4. Análisis de sentimiento
Analizar el sentimiento detrás de cualquier servicio o marca puede ayudar a que el marketing de contenidos sea más significativo y efectivo. El análisis ayuda a los especialistas en marketing a descubrir las opiniones de los consumidores y generar contenido que responda a ellas.
El uso de IA puede ayudarlo a comprender las emociones que se esconden en el contenido generado por el usuario y los comentarios de productos. Este proceso consta de los siguientes pasos:
Descubra dónde los consumidores comparten su opinión sobre su marca, incluidas las plataformas de redes sociales, los sitios de reseñas o las plataformas de comercio electrónico.
Con AI y NLP, puede recopilar datos de estas plataformas para comprender lo que quieren los consumidores y cómo piensan sobre su marca o productos. Esto le permite comercializar contenido de mejores maneras para atraer a su público objetivo.
También puede usar IA y NLP para averiguar el sentimiento y el tono de la audiencia mediante la identificación de estructuras de lenguaje y oraciones que sirven como marcadores emocionales.
Debería ser capaz de distinguir entre un cliente que estaba realmente satisfecho con su compra y uno que no lo está.
Con el análisis de sentimientos, usted hace que sus consumidores y público objetivo formen parte del marketing de su marca y recopila datos valiosos de ellos.
5. Intención del usuario
Los algoritmos de búsqueda también están comenzando a incorporar la intención del usuario en la forma en que clasifican el contenido. NLP utiliza palabras clave para obtener más información sobre la intención del usuario, ya sea informativa, de navegación o transaccional.
Si se utiliza una búsqueda para encontrar información, la intención del usuario es informativa. Si un usuario busca con una palabra clave porque quiere ir a un sitio específico, se vuelve navegacional.
La intención de búsqueda transaccional es más común durante las compras en línea, donde un usuario usa palabras clave para encontrar el artículo deseado en línea.
Comprender la intención del usuario le permite encontrar las palabras clave correctas y ver cómo las personas usan las palabras clave. Esto puede ayudarlo a encontrar la mejor manera posible de optimizar el contenido para que llegue a su público objetivo.
Resumiendo
El algoritmo de búsqueda de Google está en constante evolución. Con la introducción de la actualización BERT y el trabajo de investigación sobre SMITH, Google afirma que la IA y la PNL serán componentes clave de su algoritmo, especialmente porque sus usuarios exigen resultados de búsqueda que imiten las respuestas humanas a las preguntas.
Sin embargo, la IA y la PNL no se limitan únicamente a las búsquedas realizadas a través de la plataforma de Google. Los especialistas en marketing digital deben tener en cuenta la presencia de ambas tecnologías cuando crean contenido.
Por ejemplo, ya no será suficiente crear un buen contenido basado en texto si una empresa quiere ocupar un lugar destacado en las búsquedas de Google.
Cómo utilizará Google la IA y la PNL dentro de uno o cinco años sigue siendo un misterio. Pero una cosa es segura: Google y otros motores de búsqueda deberán mantenerse al día con las últimas tecnologías de IA y NLP para continuar generando resultados de búsqueda que los usuarios encontrarán útiles y prácticos.