La transición de los motores de búsqueda tradicionales a los motores generativos está en marcha, pero muchos de estos sitios no están siendo rastreados correctamente en los análisis de tráfico. No es tu culpa, es de ellos.

Al revisar nuestro filtro LLM en AHREFS Web Analytics, noté que faltaban algunos motores generativos comunes en la lista. A pesar de estar en nuestros filtros, no estamos recibiendo datos de tráfico de estos sitios.

Este problema de tráfico invisible proviene de sistemas que eliminan el valor del referente. Inicialmente lo noté con el modo AI de Google, pero es un problema común entre los motores generativos.

Es probable que sea un error por parte de ellos, pero en algunos casos puede ser intencional. Algunas de estas herramientas posiblemente buscan aumentar su participación en el mercado y cometen errores, mientras que otras no quieren que se pueda medir el tráfico de sus sistemas. Google ha afirmado que los clics de búsqueda de IA son de mayor calidad, pero no hay forma de verificarlo.

Si tienes un sitio web que envía tráfico a otros sitios, es importante que se rastree correctamente. En el caso de los motores generativos, es crucial que estos bots de IA envíen esa información para cumplir con su contrato social, donde proporcionan tráfico a los sitios web y estos últimos permiten que los bots los rastreen y recopilen datos.

El mismo sentimiento se aplica a la atribución. Si los motores generativos desean ganar cuota de mercado, deben estar presentes en los informes de las empresas. Hasta ahora, muchos no lo están haciendo de manera efectiva.

Al revisar el valor del referente en la consola de herramientas de desarrollo de Chrome, noté que algunos motores generativos envían referencias, otros no las envían en absoluto y otros solo las envían para ciertas cosas. Es importante tener en cuenta estas diferencias al analizar el tráfico.

En resumen, es fundamental que los motores generativos mejoren su rastreo y envío de referencias para agregar valor a los propietarios de sitios web y asegurar su presencia en los informes de las empresas. El superior tenía un referente, mientras que el otro 2 no lo tenían. En el modo de investigación profunda, los enlaces en el contenido fueron atribuidos correctamente, pero las fuentes al final fueron marcadas como NoreFerrer. Al observar los encabezados HTTP, a veces se puede encontrar un encabezado de política de referencia que especifica qué información se pasa en el referente. Puede utilizar la barra de herramientas AHREFS SEO para ver esta información yendo a la pestaña Headers HTTP.

En el caso de ChatGPT, se estableció un valor de referencia-política de "origen estricto-origen-when-cross". En este caso, la rebaja de https a http soltaría el referente y los enlaces a páginas que usen HTTP no se atribuirían correctamente. La mayoría de los enlaces contextuales y citados dentro de Géminis tenían el referente, excepto en la sección "Investigación de sitios web" en modo de investigación profunda, que fueron marcados como NoreFerrer.

El nuevo modo AI en Google Search, impulsado por Gemini, no pasaba el referente, lo cual fue confirmado como un error por John Mueller de Google. En un artículo anterior, se mencionó que el tráfico de IA podría estar siendo subestimado, y se mencionó cómo el copilot desapareció temporalmente del sistema de seguimiento de análisis y luego regresó.

En cuanto a Microsoft Copilot, sus referentes desaparecieron durante un tiempo, lo que sugiere que los enlaces podrían haber sido marcados como NoreFerrer en ese período. En general, se observó que los enlaces de Copilot en Windows no aprobaban el referente.

En la web de perplejidad, su sitio web enviaba referentes, pero su aplicación de escritorio no lo hacía. Claude parecía tener el referente en todos los enlaces probados, mientras que Grok no lo pasaba en absoluto en ninguna de sus versiones. Mistral aprobaba el referente en todos los casos verificados.

En conclusión, los problemas de atribución no son exclusivos de los motores generativos, y es importante asegurarse de que todos los enlaces estén enviando los datos correctamente para garantizar una adecuada atribución del tráfico. La atribución se está volviendo más difícil cada año, por lo que es crucial verificar constantemente la correcta transmisión de datos a través de los enlaces. Si tiene preguntas adicionales, no dude en contactarme en LinkedIn o X.

Descubre el fascinante mundo de la inteligencia artificial

¿Alguna vez te has preguntado cómo es posible que una máquina pueda aprender, razonar y tomar decisiones por sí misma? La respuesta se encuentra en el sorprendente universo de la inteligencia artificial. Acompáñanos a explorar sus aplicaciones, beneficios y desafíos en este apasionante artículo.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

La **inteligencia artificial** se ha convertido en una herramienta fundamental en diversos sectores, como la medicina, la industria automotriz y la banca. Algunas de sus aplicaciones más destacadas son:

– **Reconocimiento facial**: Utilizado en sistemas de seguridad y en redes sociales para identificar personas.
– **Asistentes virtuales**: Como Siri o Alexa, que ayudan a realizar tareas cotidianas a través de comandos de voz.
– **Vehículos autónomos**: Coches que pueden conducirse por sí mismos gracias a algoritmos de **inteligencia artificial**.

Beneficios de la inteligencia artificial

La **inteligencia artificial** ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y ha traído consigo una serie de beneficios, como:

– **Eficiencia**: Permite automatizar procesos y tareas repetitivas, ahorrando tiempo y recursos.
– **Personalización**: Ayuda a ofrecer a los usuarios experiencias más personalizadas y adaptadas a sus necesidades.
– **Predicciones precisas**: A través del análisis de datos, puede predecir comportamientos y tendencias con gran precisión.

Desafíos de la inteligencia artificial

A pesar de sus numerosas ventajas, la **inteligencia artificial** también enfrenta desafíos importantes que deben ser abordados, como:

– **B sesgos algorítmicos**: Los algoritmos pueden contener sesgos que perpetúan discriminaciones existentes en la sociedad.
– **Privacidad y seguridad**: El uso de datos personales plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información.
– **Impacto en el empleo**: La automatización de tareas puede llevar a la pérdida de empleos en ciertos sectores.

En conclusión, la **inteligencia artificial** es una tecnología fascinante que está transformando nuestra realidad de manera profunda. Con un uso responsable y ético, podemos aprovechar al máximo sus beneficios y superar los desafíos que se presentan en el camino hacia un futuro más inteligente y automatizado. ¡No te quedes atrás y únete a esta revolución tecnológica! Optimiza la siguiente nota:

«El día de hoy, se realizó una reunión de trabajo en la que se discutieron diversos temas relacionados con la estrategia de marketing de la empresa. Durante la reunión, se acordaron nuevas acciones para mejorar la visibilidad de la marca en el mercado y se establecieron metas claras para el próximo trimestre. Además, se analizaron los resultados de las últimas campañas publicitarias y se identificaron áreas de oportunidad para optimizar el retorno de inversión. En resumen, la reunión fue muy productiva y promete resultados positivos para el crecimiento de la empresa».

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