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Los grupos de publicidad y las nuevas empresas tecnológicas han estado corriendo para encontrar formas de ayudar a las marcas a aumentar su probabilidad de surgir en los resultados de los chatbots de inteligencia artificial, marcando una nueva era de «optimización de motores de búsqueda».
Empresas como Profund y Brandtech han desarrollado software para monitorear la frecuencia con la que las marcas fueron aparecidas por servicios a impulsores de IA como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthrope y la función de descripción general de Google.
Marcas como FinTech Company Ramp, Jobs Search Site De hecho y el fabricante de whisky escocés de Pernod Ricard, Chivas Brothers, han adoptado el software. Esperan llegar a millones de usuarios que usan regularmente productos de IA generativos como un nuevo método para buscar información en línea, un cambio que plantea una amenaza a largo plazo para el negocio principal de Google.
«Esto se trata mucho más que solo para que su sitio web se indexe en sus resultados. Se trata de reconocer los modelos de idiomas grandes como el influenciador final», dijo Jack Smyth, socio del grupo de tecnología de marketing Brandtech, que ha creado su propia interfaz para las marcas.
Estas nuevas herramientas pueden predecir el sentimiento de un modelo de IA hacia las empresas alimentando una serie de indicaciones de texto a los chatbots y analizando los resultados. La tecnología se utiliza para crear una clasificación de marcas, lo que permite a las agencias asesorar sobre la mejor manera de garantizar que los modelos mencionen.
Los movimientos se producen cuando los anunciantes enfrentan presión del creciente uso de la IA para crear y apuntar a su marketing. Meta y Google han estado desarrollando herramientas de autoservicio para ejecutar campañas publicitarias directamente a las marcas, en una amenaza potencial para el trabajo de agencias y compradores de medios.
Algunas agencias están detectando la oportunidad de ofrecer nuevos servicios a las marcas a medida que la IA se vuelve más frecuente y la llamada optimización de motores de búsqueda se vuelve menos relevante.
La investigación de la consultoría Bain descubrió que el 80 por ciento de los consumidores ahora dependen de los resultados escritos por IA para al menos el 40 por ciento de sus búsquedas, lo que reduce el tráfico web orgánico hasta en un 25 por ciento. Alrededor del 60 por ciento de las búsquedas ahora terminan sin que los usuarios hagan clic en otro sitio web, según su investigación.
Sin embargo, el jueves, la empresa matriz de Google Alphabet anunció que su negocio de búsqueda y publicidad central creció casi un 10 por ciento a $ 50.7 mil millones en el primer trimestre del año.
Los fuertes resultados proporcionaron una tranquilidad a los inversores preocupados por el creciente chatbots de IA de AI de popularidad como Elon Musk’s Grok, al tiempo que está en alerta con evidencia de que las respuestas de los propios resúmenes de chatbot y IA de Gemini de Google están canibalizando su negocio de búsqueda al reducir la cantidad de clics de los usuarios en los anuncios.
Aún así, las agencias están corriendo para ayudar a los clientes corporativos que intentan aparecer dentro de los resultados generados por AI Services.
Brandtech ha creado un producto de ‘acción del modelo’ que cobra a las marcas para ver un análisis similar y ofrece orientación sobre cómo ajustar el texto del sitio web y los activos de imagen para servir mejor a la búsqueda de IA.
Profound, que recaudó $ 3.5mn en fondos iniciales en agosto dirigido por Khosla Ventures, ofrece una plataforma de análisis de datos que permite a las marcas rastrear consultas comunes relacionadas con su industria y comprender su desempeño en las búsquedas de IA.
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«La búsqueda tradicional ha sido uno de los mayores monopolios en la historia de Internet», dijo James Cadwallader, cofundador de Profound. «Y por primera vez, parece que las paredes del castillo se están agrietando. Este es un momento de transmisión CDS para transmitir».
El software requiere una comprensión de cómo los modelos individuales de la superficie de la superficie. ChatGPT, por ejemplo, utiliza una búsqueda web tradicional y luego evalúa las diferentes fuentes de qué información es más relevante para el usuario, incluida la evaluación de la credibilidad y la autoridad del sitio web.
Adam Fry, líder de búsqueda de chatgpt de OpenAi, dijo que los usuarios están siendo más matizados y precisos en las preguntas que hacen, como «¿Puedes encontrar un restaurante tranquilo para una familia de cinco en Nueva York», en lugar de «restaurantes en Nueva York».
«Lo realmente nuevo aquí es que tienes una capa de modelo de Chatgpt, una capa de inteligencia por encima de la búsqueda tradicional», dijo Fry.
Mientras tanto, la perplejidad, un motor de búsqueda impulsado por la IA, actualmente está pilotando «preguntas» patrocinadas como un seguimiento sugerido después de una consulta de usuario.
«Los LLM comprenden más contenido y pueden ser más matizados. Pueden encontrar contradicciones o encontrar si la información es engañosa … por lo que es un proceso mucho más completo que revisar los enlaces», dijo Denis Yarats, cofundador de perplejidad. «Es mucho más difícil ser un objetivo del SEO porque el único tipo de estrategia verdadera es ser lo más relevante posible y proporcionar un buen contenido».
Visualización de datos de Janina Conboye
