La tentación de adoptar ciegamente cada nueva herramienta de IA o de dejarse llevar por las promesas de resultados instantáneos puede llevar a inversiones ineficaces y a una pérdida de foco en los objetivos estratégicos del negocio.
Por ello, en lugar de centrarnos en una herramienta específica que podría quedar obsoleta rápidamente o en tácticas superficiales que no ofrecen un valor real, proponemos un enfoque fundamentalmente diferente: crear un framework propio para implementar la inteligencia artificial en tu negocio. En Bring, como agencia de Growth, trabajamos en ello de manera recurrente.
Fase 1: Identificación de Oportunidades y Definición de Objetivos Claros
Lo primero que hay que tener en cuenta a la hora de implementar una nueva tecnología es la aplicación. Hay una brecha enorme entre crear un framework para aplicar Inteligencia artificial con objetivos operativos y hacerlo con objetivos de marketing.
La primera hace uso de IAs para obtener un apalancamiento y mejorar métricas de negocio; margen, facturación, productividad, etc. La segunda hace uso de las inteligencias artificiales para mejorar la captación o la conversión de usuarios.
Si usamos las IA con objetivos operativos hay un abanico enorme de posibilidades dependiendo del mercado, por ejemplo; una IA para detectar productos defectuosos, para predecir la tasa de devolución, para predecir cuando nuestra maquinaria necesitará mantenimiento, para la detección de fraudes y así miles de posibilidades.
En el campo del marketing, hay un objetivo que destaca por encima del resto. Mejorar la captación de tráfico. No son pocos los negocios que se sustentan de una elaborada estrategia de contenidos que nutre su embudo de ventas.
Si tenemos en cuenta que el interés de los contenidos informacionales corre el riesgo de desaparecer por las sintaxis que ofrece Chat GPT, Gemini, Perplexity o cualquier otra IA, podría ser interesante centrar nuestra atención y objetivos en crear o transformar nuestro contenido enfocandonos en lo que las IAs usan en sus sintaxis.
Una de las tendencias más claras que se puede notar en este sentido es la creación de contenidos como este, que en lugar de buscar ofrecer información directa, sin más, dote al lector de herramientas para adaptar la información y sobre todo para generar un pensamiento crítico sobre el resto de contenidos y fuentes. Este tipo de contenidos se denominan Critical Thinking Content y parece claro que en un futuro próximo cualquiera que quiera obtener la atención de los LLMs o cualquier IA, tendrá que dotar a su contenido de características propias de un contenido CTC (Contenido para el Desarrollo del Pensamiento Crítico).
Fase 2: Selección y Evaluación de Herramientas de IA
Una vez tenemos claro nuestro objetivo, el camino parece mucho más despejado. Ahora podemos desechar todas esas herramientas que no están pensadas para obtener lo que queremos obtener de las IAs.
Criterios de Selección
Si seguimos el ejemplo anterior y buscamos herramientas que nos ayuden a mejorar la captación de tráfico hacia nuestro sitio web por medio de los LLMs, tenemos a las tradicionales herramientas SEO como alternativas más fiables.
Por ejemplo, Semrush AI Toolkit es un conjunto de herramientas dentro de la plataforma Semrush diseñado específicamente para analizar y optimizar la visibilidad de una marca en el contexto de las búsquedas impulsadas por Inteligencia Artificial (IA), como las que realizan los Large Language Models (LLMs) como ChatGPT, Gemini o Perplexity AI.
La recomendación por tanto es estudiar las características y funcionalidades que ofrecen estas plataformas y plantearlas como deseadas en el análisis comparativo que hagamos para la elección.
Esto nos permitirá huir de herramientas poco fiables que prometen aportar métricas sin haber demostrado la consistencia en el uso de los datos.
Enfoque en la Prueba Piloto
La democratización de las IAs tiene características propias de cualquier tendencia emergente que exista. Proliferan decenas de empresas que se suman al carro de la creación de SAAS para intentar obtener su parte del pastel.
Es importante que, después de haber elegido una herramienta, hagamos un onboarding basado en pruebas piloto y el uso de las versiones de prueba. Si adquirimos una licencia anual o lifetime, nos costará demasiado abandonar la herramienta o explorar el uso de otras que vayan surgiendo.
Por tanto, el enfoque es centrarnos en una o dos características e ir poniéndolas en uso de forma controlada.
Establecimiento de Métricas de Éxito para la Prueba
Al hilo de lo explicado anteriormente, en un entorno VUCA o hiper VUCA es preferible establecer métricas simples y fáciles de controlar que, aún no siendo las más determinantes para nuestro objetivo, nos permitan hacer un buen seguimiento de la implantación de las herramientas.
Es incluso recomendable crear métricas nuevas que aun no existiendo previamente nos den la información necesaria sobre el éxito del proyecto.
Por ejemplo:
Índice de Coherencia Neuronal (ICN)
El ICN nos permite cuantificar el grado de alineación entre los conceptos clave que identificamos como relevantes para los LLMs y la forma en que los LLMs realmente procesan la información en nuestro nicho. Al medir la coherencia neuronal, podemos evaluar la efectividad de nuestro análisis y ajustar nuestra estrategia de contenido y estructura de datos para maximizar la relevancia de nuestra marca en las interacciones con IA.
Este indicador se alinea con nuestro objetivo de «Decodificar la inteligencia de la IA para optimizar la relevancia de la marca». Un alto ICN indica que estamos logrando comprender y adaptarnos a la forma en que los LLMs procesan la información, lo que se traduce en una mayor probabilidad de que nos reconozcan como una fuente de información confiable y líder en el sector.
Índice de Eficacia del Prompt (IEP)
El IEP nos permite cuantificar la capacidad de nuestros prompts para obtener respuestas precisas, relevantes y coherentes de los LLMs. Un prompt eficaz es fundamental para influir en las recomendaciones de los LLMs y asegurar que nuestra marca sea presentada como la solución integral desde las etapas iniciales de planificación.
Este indicador se alinea con nuestro objetivo de «Decodificar la inteligencia de la IA para optimizar la relevancia de la marca». Un alto IEP indica que estamos logrando comprender cómo los LLMs interpretan y responden a los prompts, lo que nos permite optimizar nuestras estrategias de contenido y posicionamiento.
Estos son dos ejemplos de índices que hemos usado para la implantación de una estrategia de contenidos en un proyecto digital de gran escala.
Fase 3: Implementación y Experimentación Controlada
Exceptuando negocios de nueva creación que hayan nacido en la era de las IAs, el resto de proyectos deberían tener una estrategia diferente a la usada con IAs, por tanto es de vital importancia no abandonar la antigua estrategia sin habernos asegurado de haber hecho una correcta implementación de la nueva.
Para ello nos basamos en tres puntos:
Diseño de Experimentos
Sugerimos la creación de grupos de control y grupos de prueba para comparar el rendimiento con y sin la aplicación de la IA.
Por ejemplo, una línea de contenidos enfocada a obtener tráfico desde los LLMs que pueda ser comparada en igualdad de condiciones con otra enfocada a la captación de tráfico desde los motores tradicionales.
Documentación Detallada
Una de las principales razones por las que el framework recomienda implementar estrategias de forma bien limitada es para poder profundizar en los registros y todos los datos que nos ofrezcan.
Para ello, hay que insistir en la importancia de registrar los procesos, los resultados y las observaciones durante la experimentación.
Iteración y Ajuste
Fomentar la flexibilidad para adaptar la estrategia y probar diferentes enfoques según los resultados iniciales es una característica de cualquier área experimental.
Al igual que hacemos en nuestros experimentos CRO es importante estar abierto a cambiar la línea original si obtenemos insights valiosos en el proceso.
Fase 4: Medición, Análisis y Aprendizaje
Este suele ser el punto crítico de la implantación de un nuevo framework. Si no realizamos una correcta recopilación y análisis de los datos de poco nos habrá servido el proceso realizado hasta ahora, por tanto es esencial:
Recopilación de Datos
Asegurar la correcta recopilación de las métricas definidas en la Fase 2. Si hemos elegido bien nuestras herramientas y definido con criterio (minimalista) nuestros indicadores, la recopilación de datos será una fase satisfactoria.
Si por el contrario, en nuestro afán de aportar complejidad y profundidad al estudio hemos elegido métricas fuera de nuestro alcance o difíciles de registrar esta fase de recopilación nos devolverá imperativamente al punto 2.
Análisis de Resultados
Es el momento de evaluar si la herramienta de IA ha logrado el objetivo establecido y analizar las razones detrás de los resultados (éxito o fracaso).
En cualquier caso, al tratarse de framework bien estructurado podemos repetirlo modificando la herramienta si hemos seguido las recomendaciones del punto 2 en el que hablamos de la importancia de la prueba piloto o la versión freemium.
Extracción de Aprendizajes Clave
Identificar qué funcionó bien, qué no funcionó y qué se podría mejorar en futuras experimentaciones es lo más importante. Si has trabajado con otras disciplinas como el posicionamiento web (SEO) o el PPC, te será mucho más fácil determinar si tus experimentos fueron exitosos.
Fase 5: Escalabilidad e Integración (Opcional)
Después de haber desarrollado un framework personalizado para la implementación de IA en tu Negocio, llega el momento de implantarlo a gran escala y sistematizarlo.
Evaluación de la Escalabilidad
Si la experimentación fue exitosa, analizar la viabilidad de implementar el enfoque a la IA a mayor escala dentro de la estrategia de marketing es el siguiente paso. Posiblemente, además, hayamos tenido tiempo para realizar esa transición o adecuación entre esta y las técnicas SEO tradicionales.
Integración con el Flujo de Trabajo Existente
En nuestro caso, una estrategia efectiva requiere adaptar el contenido existente o crear nuevo contenido que esté optimizado para ser referenciado por los LLMs. Esto podría implicar la creación de respuestas concisas a preguntas frecuentes, la generación de contenido informativo de alta calidad y la estructuración de la información de manera clara y accesible para las IA.
Conclusión: Abrazando la Mentalidad de Experimentación Continua
En definitiva, la inteligencia artificial en el marketing digital y clásico es un territorio dinámico y en constante transformación. Mantenerse a la vanguardia exige una mentalidad de experimentación continua, probando nuevas aproximaciones y analizando los resultados con rigor. Nosotros, por la propia naturaleza del entorno en el que trabajamos, experimentamos y probamos nuevas formas de posicionamiento como GEO y SEO.
Os animo a adoptar una actitud de aprendizaje constante en este fascinante campo. Compartir vuestros propios hallazgos, éxitos y desafíos enriquecerá a toda la comunidad y nos permitirá avanzar juntos en la comprensión y la aplicación efectiva de la IA en nuestros negocios.
En este artículo hemos puesto el foco en crear un Framework basado en:
- Perdurabilidad: El framework se centra en el proceso de aprendizaje y adaptación, no en herramientas específicas que pueden quedar obsoletas.
- Valor Educativo: Empodera a los lectores para que tomen decisiones informadas y desarrollen sus propias estrategias de IA. Espero poder profundizar pronto en los pilares de los contenidos Critical Thinking Content y su importancia en esta nueva era de las IA
- Evita el Clickbait: Se centra en la metodología y el rigor en la experimentación, en lugar de promesas vacías o soluciones rápidas.
- Relevancia para Diferentes Niveles: Es útil tanto para aquellos que están empezando a explorar la IA como para aquellos que ya tienen experiencia pero buscan un enfoque más estructurado.
- Genera Conversaciones Profundas: Fomenta el debate sobre las mejores prácticas y los resultados reales de la aplicación de la IA.
Somos una agencia SEO especializada y comprometida con los resultados, puedes consultar nuestros casos de éxito y contactarnos para ver las posibilidades de disparar tu crecimiento a través de una estrategia en las plataformas de inteligencia artificial. Tener un sitio web posicionado y con buenas técnicas para este tipo de herramientas puede ser fundamental para que tu proyecto triunfe y logre beneficios.
Me encanta desgranar los proyectos para poder quedarme con lo verdaderamente importante y así poder ofrecer soluciones reales.