SGE SEO ¿QUÉ ES Y COMO FUNCIONA?

Son respuestas autogeneradas por el motor de busqueda Google. Estas respuesta autogeneradas, combinan distintas fuentes o paginas web que ya han sido creadas por un humano. Y forman parte del ecosistema de Google en las Serps.

SEARCH GENERATIVE EXPERIENCE O SGE LA REVOLUCIÓN DEL SEO LLEGA A LAS SERPS

search generative experience SGE

En el mundo en constante evolución de la tecnología y la inteligencia artificial, Google ha anunciado una emocionante incorporación a su conjunto de herramientas de búsqueda: Search Generative Response (SGE, por sus siglas en inglés).

Esta nueva característica, impulsada por la IA y apodada internamente como Magi, promete revolucionar la forma en que los usuarios interactúan con los resultados de búsqueda, brindando respuestas generadas por IA en la parte superior de las listas de resultados.

Puede ser que el SEO evolucione a la Optimización de Respuestas Generativas GRO (Generative Response Optimitation)

Pero, ¿cómo funciona exactamente esta nueva función y qué implica para la experiencia de búsqueda en línea?

Profundicemos en la nueva experiencia generativa de búsqueda de google y sus implicaciones para los usuarios y editores.

Tabla de contenidos

¿QUÉ ES LA SGE O BÚSQUEDA GENERATIVA DE GOOGLE?

La SGE, o Experiencia Generativa de Búsqueda de Google es la nueva forma que tiene el buscador de mostrar resultados autogenerados por la inteligencia artificial. Y que sin lugar a dudas va a marcar un antes y un despues para todos.

¿CÓMO PUEDO UTILIZA LA EXPERIENCIA GENERATIVA?

AUN NO ESTA LISTA PARA TODO EL MUNDO

Sin embargo, a pesar de la emoción generalizada, es importante destacar que, por el momento, el acceso a esta nueva función es algo restringido. Google ha establecido un enfoque gradual para implementar la SGE, y los usuarios interesados no podrán acceder a ella de inmediato. En lugar de eso, aquellos que estén ansiosos por explorar la nueva experiencia generativa de búsqueda deberán unirse a una lista de espera a través de Google Labs. (usuarios de estados unidos)

¿POR QUÉ AUN NO PODEMOS UTILIZARLA?

Este proceso, aunque un tanto desafiante para los más impacientes, se debe a la naturaleza experimental de la SGE. Al estar en una etapa temprana de desarrollo y despliegue, Google está adoptando un enfoque prudente para garantizar que la funcionalidad esté optimizada antes de abrir el acceso a un público más amplio. Esto significa que, incluso después de unirse a la lista de espera, los usuarios podrían enfrentar una espera de semanas antes de poder experimentar directamente la SGE.

Si bien esta espera puede resultar frustrante para algunos, tiene su lógica. Google está comprometido a ofrecer una experiencia de búsqueda de alta calidad y precisa, y esto implica pulir y perfeccionar la SGE antes de su lanzamiento generalizado. La lista de espera en Google Labs permite a la compañía recopilar comentarios valiosos de usuarios tempranos, lo que a su vez contribuirá a la mejora continua y la optimización de la función.

Es importante entender que esta lista de espera no es una barrera permanente. Google Labs está utilizando esta estrategia para controlar el flujo de usuarios y garantizar que la SGE cumpla con los estándares de calidad y funcionalidad de Google. Por lo tanto, si bien la espera puede ser un desafío, también es una oportunidad para los usuarios que buscan ser parte de esta innovación desde sus primeras etapas y contribuir a su evolución.

¿CÓMO FUNCIONA LA BÚSQUEDA DE EXPERIENCIA GENERATIVA SGE?

LA INTERFAZ Y FUNCIONAMIENTO DE LA SGE:

La nueva experiencia generativa de búsqueda de google presenta una interfaz innovadora que coloca respuestas generadas por IA en la cima de los resultados de búsqueda.

Estas respuestas son claramente etiquetadas como «IA generativa experimental», lo que ayuda a los usuarios a distinguir entre contenido generado por máquina y contenido tradicional. Cuando un usuario realiza una consulta, Google muestra una respuesta generada por IA encima de la lista de resultados tradicionales.

Esta respuesta está enmarcada y podría estar acompañada de una indicación de los sitios web utilizados para generarla. Los usuarios pueden hacer clic en estos sitios para obtener más información detallada o realizar preguntas adicionales.

Si un usuario desea obtener respuestas más profundas, puede hacer clic en un botón de alternar en la esquina superior derecha de la respuesta generada por IA. Esto revela respuestas adicionales generadas por la IA, brindando una visión más completa del tema en cuestión.

Google también presenta imágenes junto a los enlaces de los sitios web, permitiendo a los usuarios hacer clic directamente en el contenido de su interés. Además, el color del cuadro de respuesta cambia para reflejar la intención de la consulta.

¿DONDE SE APLICA LA SGE? APLICACIONES EN DIFERENTES VERTICALES:

La SGE de Google no se limita a resultados de búsqueda tradicionales. También se extiende a verticales específicos, como los resultados de Google Shopping. La IA generativa es capaz de manejar vastas cantidades de información, como los 35 mil millones de listados de productos de Google Shopping Graph. Esta ingente cantidad de datos, que se actualizan a un ritmo de 1.8 mil millones de actualizaciones por hora, exige una rápida capacidad de adaptación por parte de la IA para proporcionar respuestas precisas y actuales.

CONVERSACIONES Y CONTEXTO:

Un aspecto intrigante de la SGE es su capacidad para mantener conversaciones contextuales con los usuarios. Esto permite a los usuarios realizar preguntas de seguimiento o proporcionar detalles adicionales en una ventana llamada «Solicitar un seguimiento». La IA generativa utiliza el contexto de preguntas anteriores para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Esto es particularmente útil para preguntas complejas o en evolución, ya que la IA puede comprender la intención detrás de las consultas anteriores y proporcionar respuestas perinentes

¿QUÉ TECNOLOGIA UTILIZA GOOGLE PARA LA SGE? Y COMO IMPACTA EN EL SEO

La SGE de Google se basa en una variedad de modelos de lenguaje de IA, como MUM y PaLM2. Estos modelos fueron entrenados específicamente para tareas de búsqueda, incluida la identificación de resultados web de alta calidad para respaldar la información presentada en las respuestas generadas por la IA.

Google ha implementado medidas de seguridad y calidad para garantizar la precisión y la fiabilidad de las respuestas generadas por la IA. La compañía se esfuerza por evitar la propagación de información falsa o inexacta, especialmente en áreas sensibles como salud y finanzas (YmYl). Además, Google se abstiene de generar respuestas para consultas que puedan tener un impacto potencialmente perjudicial o engañoso

CITAS Y ENLACES EN LA SEARCH GENERATIVE EXPERIENCE

A diferencia de experiencias anteriores, donde la falta de enlaces a editores fue una preocupación, la SGE de Google muestra una mayor conexión con los editores. Las respuestas generadas por la IA no solo incluyen sitios web específicos, sino que también resaltan los sitios web involucrados en la generación de la respuesta. Aunque Google no cita directamente una página en particular, la IA sintetiza información de múltiples fuentes confiables para ofrecer respuestas informadas.

¿CÓMO ENFOCA GOOGLE LA IA GENERATIVA EN SUS SERPS?

Google está adoptando un enfoque estratégico de cinco puntos para incorporar la inteligencia artificial generativa en la experiencia de búsqueda, considerando diversos aspectos clave:

1. Necesidades de información: simplificación y fluidez en la búsqueda

Google tiene como objetivo agilizar la búsqueda en línea al reducir los pasos necesarios para que los usuarios encuentren la información que buscan. Esto implica diseñar una experiencia más fluida y sin obstáculos, lo que permite a los buscadores acceder a respuestas de manera más rápida y eficiente.

2. Calidad de la información: precisión y nivel de respuestas generadas por ia

La calidad de las respuestas es primordial. Google se esfuerza por garantizar que la información proporcionada por la IA sea precisa y confiable. Especialmente en temas críticos como salud y finanzas, Google busca mantener un alto estándar de exactitud para que los usuarios confíen en las respuestas generadas por la IA

3. Restricciones de seguridad: precisión y certeza en respuestas generativas

La seguridad es una preocupación clave. Google evalúa si las respuestas generadas por la IA deben presentarse en primera persona, buscando establecer un sentido de autoridad y veracidad. Además, Google considera cómo lograr que las respuestas fluidas sean altamente precisas, a pesar de las limitaciones potenciales en la verificación de todas las respuestas.

4. Ecosistema: reconocimiento de fuentes y profundización en el contenido

Google tiene como objetivo fomentar un ecosistema saludable y de reconocimiento mutuo entre los buscadores y las fuentes de contenido. Esto implica dirigir el tráfico a las fuentes originales y diseñar la experiencia de búsqueda para motivar a los usuarios a explorar más profundamente los recursos relevantes.

5. Anuncios: relevancia y presentación de anuncios en la experiencia generativa

La integración de anuncios en la experiencia generativa de búsqueda es una consideración importante. Google explora cómo los anuncios pueden ser pertinentes y brindar información valiosa al usuario. La compañía busca la manera óptima de presentar los anuncios en esta nueva experiencia para no interrumpir la búsqueda y agregar valor a los usuarios.

LA EVOLUCION DEL SEO AL GRO: NAVEGANDO HACIA EL GENERATIVE RESPONSE OPTIMIZATION

A medida que el mundo digital continúa evolucionando, también lo hacen las formas en que interactuamos con la información en línea. Uno de los cambios más significativos que estamos presenciando es la transformación del SEO (Search Engine Optimization) en GRO (Generative Response Optimization). El SEO, que ha sido el pilar fundamental para asegurar que los sitios web sean fácilmente descubiertos por los motores de búsqueda, está dando paso a un enfoque más sofisticado y dinámico centrado en la optimización de respuestas generativas.

En el mundo del SEO tradicional, los expertos se han esforzado por comprender los algoritmos de los motores de búsqueda y adaptar sus estrategias para clasificar en los resultados de búsqueda. Sin embargo, la llegada de la Experiencia Generativa de Búsqueda (SGE) de Google ha introducido un giro intrigante en esta narrativa. Ahora, en lugar de simplemente optimizar contenido para aparecer en los resultados, los profesionales del marketing y la tecnología deben abordar cómo sus contenidos son interpretados y utilizados por la inteligencia artificial para generar respuestas a preguntas específicas.

Este cambio de paradigma da lugar a un nuevo conjunto de desafíos y oportunidades. En el GRO, la optimización no solo se trata de palabras clave y estructura de sitio; se trata de diseñar contenido que sea fácilmente comprensible por la IA y que se preste a la generación de respuestas precisas y relevantes. Los expertos en GRO deben considerar cómo estructurar la información de manera clara, cómo incorporar datos confiables y cómo asegurarse de que el contenido sea valioso tanto para los usuarios como para las IA generativas.

Además, con la evolución hacia el GRO, los especialistas no solo se enfrentarán a la tarea de optimizar contenido para la SGE, sino que también tendrán la oportunidad de aprovechar la tecnología para diseñar sus propias IA generativas. Esta transformación abre las puertas a la creación de asistentes virtuales y chatbots que pueden generar respuestas a las preguntas de los usuarios de manera eficiente y personalizada.

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Autor: <br> Adrián Gonzalez
Autor:
Adrián Gonzalez
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