Modelos de IA generativa: cómo ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews están cambiando la visibilidad

Los modelos generativos generan una respuesta propia y formulada a partir de una consulta, en lugar de limitarse a remitir a enlaces, como hace un motor de búsqueda clásico. Para las empresas, esto cambia radicalmente las reglas del juego en materia de visibilidad y convierte la optimización de motores generativos en una nueva disciplina imprescindible.

Contenidos

¿Qué son los modelos de IA generativa?

Comparativa entre ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews

Importancia para la optimización generativa de motores de búsqueda

Entender bien los modelos generativos

Entender bien los modelos generativos: malentendidos habituales

Cómo preparar contenidos para modelos generativos: paso a paso

¿Qué son los modelos de IA generativa?

Los modelos generativos son sistemas de inteligencia artificial que se han entrenado a partir de enormes cantidades de texto y que, a partir de ellas, formulan respuestas nuevas y coherentes, en lugar de limitarse a enumerar documentos ya existentes. Detectan patrones en el lenguaje y, a partir de ellos, deducen las probabilidades de cuál es la palabra que tiene más sentido a continuación.

Es importante comprender lo siguiente: un modelo generativo no inventa datos a propósito, pero puede equivocarse. La información de fuentes clara y formulada de forma inequívoca se reproduce con mucha más fiabilidad que las afirmaciones vagas.

Algunos ejemplos conocidos son los sistemas de chat como ChatGPT, los motores de respuestas como Perplexity y las resúmenes de Google AI integrados directamente en el buscador. Los tres recurren además a contenidos web para responder a preguntas de actualidad y, al hacerlo, citan fuentes seleccionadas. Estos modelos se entrenan en varias etapas: En primer lugar, aprenden patrones lingüísticos generales a partir de una base de textos muy amplia; a continuación, se les entrena específicamente para formular respuestas útiles, fiables y comprensibles. Este segundo paso es decisivo para determinar cómo gestiona un modelo la información incierta o contradictoria.

Formular respuestas propias y nuevas
Entrenado con enormes cantidades de texto
Acceder a la web para estar al día

Solicita un análisis del potencial de la IA para tu empresa

Solicitar información ahora

Comparativa entre ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews

Los tres sistemas se diferencian claramente en cuanto a su uso y al tratamiento de las fuentes. ChatGPT responde a las preguntas basándose principalmente en los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento y solo recurre a búsquedas en la web cuando es necesario. Perplexity se ha concebido desde el principio como un motor de respuestas con listas de fuentes visibles. Los resúmenes de Google AI aparecen directamente encima de los resultados de búsqueda clásicos y dan prioridad a los contenidos que ya tienen un buen posicionamiento.

Para las empresas es importante tener en cuenta que estos sistemas difieren considerablemente en cuanto a su actualidad: algunos acceden a la web en tiempo real con cada consulta, mientras que otros se basan principalmente en un conjunto de conocimientos «congelado» en un momento determinado y solo lo actualizan de forma gradual. Por lo tanto, quien apueste por contenidos actuales, como precios, disponibilidad o eventos, debería saber qué sistema utiliza realmente su propio público objetivo.

ChatGPT: conocimientos más búsqueda puntual en la web
Perplexity: motor de respuestas con lista de fuentes
Resúmenes sobre IA: directamente en la búsqueda de Google
Todos prefieren fuentes claramente estructuradas

Importancia para la optimización generativa de motores de búsqueda

Dado que los modelos generativos solo citan unas pocas fuentes por respuesta, surge una nueva competencia por la visibilidad dentro de la propia respuesta de la IA. Se da preferencia a los contenidos que responden a las preguntas de forma precisa, estructurada y con definiciones claras. Para las empresas, esto significa que la optimización on-page clásica ya no es suficiente por sí sola; además, es fundamental contar con una estructura de texto clara para obtener respuestas legibles por máquinas.

Además de la estructura del texto en sí, la accesibilidad técnica también es importante: los contenidos que los rastreadores pueden leer de forma fiable, sin que la información importante quede oculta tras interacciones como clics o formularios, son captados y reproducidos correctamente con mucha más frecuencia por los sistemas generativos.

Pocas fuentes por respuesta de IA
Se valoran las respuestas precisas y estructuradas
Las definiciones claras aumentan las posibilidades de ser citado
El SEO on-page sigue siendo un requisito básico

Concertar una reunión estratégica con nuestro equipo

Solicitar información ahora

Entender bien los modelos generativos

A pesar de toda la atención que han suscitado, los modelos generativos aún no han sustituido por completo a la búsqueda clásica, sino que la complementan con un nivel adicional. Muchos usuarios alternan deliberadamente, en función de su consulta, entre un buscador clásico y un sistema de chat, dependiendo de si necesitan una respuesta rápida y directa o varias fuentes para comparar. Para las empresas, esto significa gestionar ambas formas de visibilidad en paralelo, en lugar de centrarse en una sola de ellas.

Complementan la búsqueda clásica, no la sustituyen
Los usuarios cambian en función de la solicitud
Gestionar ambas formas de visibilidad de forma paralela
La accesibilidad técnica sigue siendo un requisito imprescindible

Entender bien los modelos generativos: malentendidos habituales

Un error muy extendido es pensar que los modelos generativos buscan contenidos en Internet directamente, como lo haría un motor de búsqueda clásico. De hecho, muchos sistemas combinan el conocimiento adquirido durante el entrenamiento con búsquedas puntuales y específicas en la web, lo que significa que no todas las consultas incluyen automáticamente contenidos web actuales. Quien no lo sepa, se sorprenderá al recibir respuestas desactualizadas o incompletas.

El origen de los modelos también suele confundirse: no todos los sistemas que parecen un producto independiente proceden de la empresa del mismo nombre. El artículo sobre OpenAI, uno de los proveedores más conocidos detrás de ChatGPT, ofrece más información al respecto.

No todas las consultas utilizan la búsqueda web en tiempo real
Los conocimientos sobre entrenamiento pueden quedar obsoletos
No confundas el fabricante con el nombre del modelo
Comprobar previamente el origen de un sistema

Cómo preparar contenidos para modelos generativos: paso a paso

Quien desee adaptar contenidos específicamente para sistemas generativos, lo mejor es que comience con una auditoría de contenidos de las páginas existentes, con el fin de identificar qué contenidos ya están claramente estructurados y cuáles deben revisarse. A continuación, hay que revisar cada sección para convertirla en respuestas precisas y completas a preguntas concretas.

Por último, conviene realizar una comprobación técnica para ver si los rastreadores pueden acceder a estos contenidos antes de continuar con el trabajo de creación de contenidos en otras páginas.