TL;DR: Aunque la mayoría de los equipos de marketing siguen centrados en la investigación tradicional de palabras clave, están optimizando para un mundo que está desapareciendo rápidamente. Para triunfar en la nueva era de las búsquedas impulsadas por IA, las empresas deben pasar a la "Investigación de consultas", la disciplina que consiste en comprender y optimizar las complejas preguntas conversacionales que los usuarios reales hacen a los asistentes de IA. Esta guía esboza el marco estratégico para descubrir estas consultas y crear contenido "nativo" que garantice que su marca se convierta en la autoridad citada.
Soy James, CEO de Mercury Technology Solutions.
Durante más de una década, la investigación de palabras clave ha sido la base indiscutible de la estrategia digital. Pero hoy le escribo para decirle que estos cimientos se están resquebrajando. Mientras tu equipo sigue celebrando un primer puesto para una palabra clave de dos palabras, tus futuros clientes están haciendo a un sofisticado asistente de IA una pregunta de 15 palabras que determinará su próxima compra.
Si usted no es visible en la respuesta a esa pregunta, su clasificación por palabras clave es irrelevante.
Bienvenidos al nuevo paradigma. Para seguir siendo visibles, debemos evolucionar de una mentalidad que da prioridad a las palabras clave a una estrategia que dé prioridad a las consultas.
El cambio de paradigma: Por qué la investigación de consultas triunfa sobre la investigación de palabras clave
La diferencia fundamental entre los modelos antiguos y nuevos es cómo procesan la información los sistemas:
- Los motores de búsqueda se diseñaron para comparar palabras clave exactas con una lista de documentos.
- Los modelos de lenguaje amplio (LLM) están diseñados para interpretar la intención, simular rutas de decisión y resumir conclusiones.
Esto significa que las palabras clave son objetivos pasivos, mientras que las consultas son indicaciones activas orientadas a la toma de decisiones. Cuando optimizamos para la IA, no sólo optimizamos el contenido, sino también el comportamiento de respuesta del LLM.
Los LLM analizan estas consultas a través de tres lentes: el escenario contextual, las marcas o herramientas específicas implicadas (entidades) y un mapa comparativo de quién resuelve mejor el problema. Los textos SEO genéricos y repletos de palabras clave no superan esta prueba porque no están diseñados para ayudar a una IA a tomar una decisión.
Un marco de 4 pasos para dominar la investigación de consultas
Esta nueva realidad requiere una nueva metodología. En Mercury, este es el proceso de cuatro pasos que constituye el núcleo de nuestra estrategia GAIO (Generative AI Optimization).
Paso 1: Descubrir consultas "nativas de la IA
El primer paso es olvidarse de las herramientas tradicionales de investigación de palabras clave. Ahrefs y Semrush son excelentes para comprender la búsqueda tradicional, pero no pueden revelar las complejas consultas conversacionales que los usuarios escriben en los chatbots de IA.
En su lugar, debe ir a donde viven estas consultas:
- ChatGPT & Perplejidad: Fíjate en sus sugerencias o "top" y, sobre todo, en las preguntas de seguimiento que sugieren.
- Plataformas comunitarias: Busca en Reddit frases como "prompt for [your goal]" para ver cómo usuarios reales intentan resolver problemas.
- Comentarios de YouTube: Busca las preguntas "¿Cómo puedo...?" y "¿Cuál es mejor...?" en las secciones de comentarios de los vídeos relevantes.
- Hilos en redes sociales: Supervise los debates en X (Twitter) y LinkedIn donde los usuarios comparten sus conversaciones reales sobre ChatGPT.
Este proceso de "búsqueda en todas partes" es un principio básico de nuestra filosofía SEVO (Search Everywhere Optimization) de Mercury. Así es como construimos una comprensión profunda y real de la verdadera intención de un cliente.
Paso 2: Cree su "Archivo de consulta GEO"
A medida que descubra estas consultas, debe crear un "archivo de barrido" estratégico que se convierta en la base de su estrategia de contenidos. Este archivo debe organizarse en torno a tres tipos de consultas de alta intención:
- Consultas comparativas: "X frente a Y", "Mejor alternativa a [Competidor] para [escenario]"
- Consultas de credibilidad: "¿Es [su marca] una empresa legítima?", "¿Quién es el equipo que está detrás de [su herramienta]?", "¿Tiene [su empresa] la certificación SOC2?"
- Consultas de coincidencia de valores: "Necesito una herramienta de IA que no almacene mis datos", "Busco una agencia de marketing que evite el contenido generado por IA"
Si su contenido no ofrece respuestas directas y explícitas a este tipo exacto de consultas, será invisible para los usuarios que se encuentran en las fases finales de su proceso de toma de decisiones.
Paso 3: Diseñar contenido "nativo" de la consulta
Con el archivo de consultas en la mano, el siguiente paso es crear contenidos diseñados específicamente para responder a estas preguntas.
- Comience con la intención exacta del usuario: Comience con el problema o la pregunta.
- Responde con un claro punto de vista de marca: No seas genérico. Exponga su opinión y justifíquela.
- Incluya factores clave de decisión: Mencione explícitamente el precio, los casos de uso y su ventaja competitiva única.
- Refuerce la coherencia: Reutilice sus principales propuestas de valor y frases en su blog, documentos de ayuda y páginas de destino para generar confianza en el LLM.
Paso 4: Entrenar la memoria del modelo
El último paso es crear un bucle de retroalimentación. Al publicar constantemente contenido en estos formatos "nativos" y animar a tu comunidad a hacer preguntas relevantes, estás entrenando activamente al modelo de IA para que recuerde y reutilice tu marca como una fuente autorizada.
El enfoque Mercury: Integración de estrategia y tecnología
Esto no es sólo una teoría; es el corazón operativo de nuestro servicio GAIO.
- Nuestros equipos de SEVO utilizan una monitorización avanzada para descubrir estas consultas nativas de IA en todo el ecosistema digital.
- A continuación, esta inteligencia informa nuestra estrategia de contenidos, en la que nuestros expertos humanos utilizan Mercury Muses AI como un potente copiloto para ayudar a redactar estos activos de contenido "prompt-native" a escala.
- Estos activos se despliegan en nuestros Sistema de gestión de contenidos (CMS) Mercurycuya arquitectura garantiza la perfecta estructura técnica y claridad semántica que requieren los modelos de IA.
Conclusión: Deja de perseguir palabras clave y empieza a responder preguntas
La optimización generativa de motores (GEO) no es sólo SEO con un nuevo nombre. Es un cambio fundamental en la estrategia que requiere descubrir nuevas formas de intención del usuario y crear contenidos en formatos totalmente nuevos.
Al pasar de una estrategia de palabras clave a una estrategia de consultas, deja de esperar que le encuentren y empieza a diseñar los resultados que desea. Empiezas a entrenar a la IA para que reconozca tu marca como la respuesta definitiva, asegurando tu visibilidad y autoridad en la nueva era de las búsquedas.
