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    Google AI: El juez duda, la actualización de spam golpea el contenido de IA

    Esta semana, el mundo del SEO está en ebullición: un juez cuestiona el monopolio de Google sobre el contenido para IA, una actualización de spam socava las publicaciones automatizadas y una antigua disputa sobre la geolocalización resurge con nueva fuerza. Analicemos qué significa esto para su caché, especialmente en el contexto de Google AI.

    Batallas judiciales: Google AI y el uso “injusto” del contenido

    Un juez federal ha cuestionado la práctica de Google de utilizar contenido web para sus revisiones de IA, calificándola de “extremadamente injusta”. Esto pone en peligro el modelo actual de “tráfico a cambio de contenido”.

    Detalles del caso Penske Media contra Google

    • En una audiencia sobre el caso antimonopolio de Penske Media, el juez Amit Mehta cuestionó si las revisiones de IA de Google pueden considerarse una “mejora del producto”.
    • El CEO de Digital Content Next, Jason Kint, citó al juez, quien calificó la situación de “realmente injusta” y señaló que la mejora se desarrolla “a expensas de los editores”.
    • El juez Mehta aún no ha dictaminado sobre la moción de Google para desestimar la demanda.

    “Los editores no controlan cómo Google usa su contenido”, señaló Kint, enfatizando que negarse a la indexación de Google no es una opción realista para los editores que dependen del tráfico de búsqueda.

    Actualización de spam de Google: un golpe a las publicaciones de IA

    Aunque Google no ha declarado oficialmente que se dirija al contenido generado por IA en la actualización de spam de agosto, los informes de los propietarios de sitios web indican problemas con las publicaciones automatizadas. ¿Vale la pena el contenido de IA barato tales riesgos?

    Primeras observaciones y conclusiones

    • Roger Montti recopiló ejemplos en los que los sitios completamente automatizados perdieron visibilidad, mientras que los recursos que utilizan IA con edición humana sufrieron menos.
    • Estos son todavía informes anecdóticos, no una confirmación oficial de cambios en los algoritmos de Google.
    • Google lanzó el sistema S-CTS para detectar el abuso sintético coordinado en plataformas de video, pero esto no está relacionado con la Búsqueda de Google.
    • El mero hecho de la autoría de IA no es la razón de la caída de posiciones. La política de Google se refiere al contenido a gran escala creado para manipular las clasificaciones, independientemente del autor.

El consultor de SEO Takuma Oka advierte que su muestra es pequeña y las conclusiones no son definitivas. Lo importante no es la IA en sí, sino el método y el propósito de la producción en masa.

SEO vs. GEO: lo que dice John Mueller

John Mueller de Google se pronunció nuevamente sobre la discusión “SEO vs. GEO”, aclarando que no hay requisitos especiales para las respuestas generativas de IA en la búsqueda. Es decir, la prueba de hipótesis barata no significa que se puedan olvidar los principios básicos.

Matices para las respuestas de IA

  • Mueller afirmó que Google no ve nada especial que deba hacerse para las respuestas generativas de IA en la búsqueda.
  • Esto se aplica a la Búsqueda de Google, no a ChatGPT, Perplexity u otros sistemas de IA.
  • Si ya está optimizando un sitio para Google, Mueller no ofrece una nueva lista de verificación técnica para las revisiones de IA.

Dan Akedju resumió: “Los fundamentos son los mismos. El nivel de extracción es diferente”. Este es un punto clave: el CPM rentable solo lo es cuando se tienen en cuenta las características de la plataforma.

Recomendaciones de IA: la marca es recomendada, pero se citan a otros

Nuevos datos muestran que la recomendación de una marca en una respuesta de IA no garantiza un enlace directo a su sitio. Esto afecta el ROI y requiere una revisión de las métricas.

Análisis de Shero Commerce

  • Shero Commerce analizó 1.851 citas en Google AI Mode, ChatGPT y Perplexity.
  • Las páginas propiedad de marcas obtuvieron solo el 2,8% de las citas.
  • Cuando se recomendaba una marca por su nombre, su propia página obtenía una cita solo en el 31% de los casos. A menudo se citaban recursos de terceros.

Aleida Solís enfatizó: “Su marca puede ser recomendada en la respuesta… mientras que la cita (y el clic) va a una revista o un marketplace”. Esto significa que el costo de la singularización de un video o el precio de generar 100 videos de IA deben amortizarse no solo con menciones, sino también con enlaces directos.

ChatGPT y Reddit: una dinámica de citación compleja

Los datos de Promptwatch mostraron una fuerte caída en la proporción de citas de Reddit en ChatGPT a mediados de agosto, sin embargo, nuevas pruebas demuestran que Reddit todavía juega un papel importante en el proceso de extracción de información.

Google AI: Судья сомневается, спам-апдейт бьет по AI-контенту — illustration 2

Variabilidad del comportamiento de ChatGPT

  • En una consulta, ChatGPT buscó información específicamente en r/whatnotapp: de 71 páginas extraídas, 48 eran hilos de Reddit, y 6 de las 8 citas finales fueron para el subreddit.
  • Cuatro días antes, Suganthan Mohanadasan descubrió que ChatGPT extrajo 84 hilos de Reddit para otra consulta, pero no citó ninguno.

Mohanadasan resumió: “Las citas de Reddit no fueron simplemente ‘desactivadas’. Parecen depender de la consulta”. Esto demuestra que la comparación de precios de diferentes fuentes y su citabilidad es un proceso dinámico y requiere un monitoreo constante.

Conclusión: Visibilidad vs. Valor – Nuevas Métricas

Esta semana quedó claro que la visibilidad y el valor real están empezando a divergir. Los editores comparten información, pero no siempre obtienen tráfico. Las marcas reciben recomendaciones, pero los enlaces van a otros. Reddit puede ser una fuente de datos para la IA, pero no figurar en las citas finales. La “visibilidad de la IA” se está convirtiendo en un concepto demasiado amplio, que requiere métricas más precisas para evaluar el ROI.

Es importante no solo ser indexado, sino también obtener una mención, una cita, un clic y, en última instancia, una conversión. Cuánto dinero generará cada rublo gastado, esa es la pregunta principal. Revise sus estrategias y métricas para no desperdiciar su presupuesto.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el uso “injusto” del contenido de Google AI?

El juez Amit Mehta opinó que Google, al utilizar el contenido de los editores para sus revisiones de IA sin una compensación o control adecuados por parte de los editores, crea una ventaja injusta, ya que los editores no pueden negarse a la indexación de Google sin perder tráfico.

¿La actualización de spam de Google realmente apunta al contenido generado por IA?

Google no lo ha confirmado oficialmente. Sin embargo, según los informes de los propietarios de sitios web, los recursos que utilizan la generación de contenido totalmente automatizada perdieron visibilidad. Al mismo tiempo, los sitios donde el contenido de IA fue revisado por humanos sufrieron menos. El enfoque está en el contenido a gran escala creado para manipular las clasificaciones, independientemente del método de generación.

¿Qué aconseja John Mueller sobre el SEO para las respuestas de IA?

Mueller afirma que no existen requisitos especiales para las respuestas generativas de IA en la Búsqueda de Google. Si ya está optimizando su sitio para Google, no se necesitan listas de verificación técnicas adicionales para las revisiones de IA. Sin embargo, es importante recordar que los diferentes sistemas de IA extraen y seleccionan las fuentes de manera diferente.

¿Por qué una marca puede ser recomendada por IA, pero el enlace va a otro sitio?

Un estudio de Shero Commerce mostró que los sistemas de IA a menudo recomiendan marcas por su nombre, pero citan recursos de terceros (por ejemplo, revistas o mercados) en lugar de las páginas oficiales de la marca. Esto significa que la visibilidad de la marca no siempre se convierte en clics directos y tráfico a su recurso.

¿Cómo ha cambiado el comportamiento de ChatGPT con respecto a la citación de Reddit?

Los datos muestran que la citación de Reddit en ChatGPT se ha vuelto más compleja y depende de la consulta específica. En algunos casos, Reddit se utiliza y cita activamente, en otros, se extraen muchos datos, pero no hay citas. Esto indica la naturaleza dinámica de los algoritmos y la necesidad de un análisis constante de las fuentes que los sistemas de IA prefieren para temas específicos.

  • Cómo hacer 100 únicos de uno: análisis de las fuentes de las respuestas de IA

    Cómo hacer 100 únicos de uno: análisis de las fuentes de las respuestas de IA

    En un mundo donde el evitar la prohibición en la publicidad y la reutilización de contenido se han convertido en estrategias clave, comprender de dónde obtiene la información la IA es fundamental. Analizamos 107 millones de respuestas de IA para identificar las principales fuentes de citas en diferentes industrias y comprender cómo esto afecta las recomendaciones en ChatGPT, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews.

    El ADN del vídeo: de qué “une” la IA las respuestas

    Cada respuesta de IA es una especie de “ADN de vídeo”, ensamblada a partir de un pequeño conjunto de fuentes. Estas fuentes no son estáticas; cambian según la industria. Para que la IA recomiende tu marca, necesitas saber de dónde obtiene la información en tu mercado.

    Clasificamos las fuentes en tres grupos principales: comunidades y contenido generado por el usuario (UGC), marcas y minoristas, y materiales editoriales y de referencia independientes. Esto proporciona una imagen clara de dónde darán sus frutos tus esfuerzos.

    • Comunidades y UGC: contenido creado por personas en el espacio público (Reddit, YouTube, foros).
    • Marca, minorista y fuentes propias: plataformas comerciales controladas por la empresa o el vendedor (sitios web, listados en mercados, Amazon).
    • Fuentes editoriales y de referencia independientes: recursos de terceros sin interés en la venta (prensa, Wikipedia, directorios B2B).

    Casi la mitad de todas las citas principales en las tres industrias provienen de comunidades y contenido generado por el usuario. Esto sugiere que si tu marca no está presente en estas discusiones, estás perdiendo la mitad de las fuentes potenciales a las que recurre la IA.

    Matriz de fuentes: en qué se diferencia la TI de los bienes de consumo

    Lo más interesante comienza donde las industrias dejan de ser similares. Aquí reside la clave para la escalabilidad del contenido y la singularización del vídeo.

    TI y soluciones: el poder de las opiniones independientes

    En el ámbito de la TI y los servicios, tu página de inicio no desempeñará un papel decisivo. Aquí se valora la confirmación de terceros. Las fuentes propias de la marca representan solo el 2% de las citas, mientras que los materiales editoriales y de referencia independientes alcanzan el 47%.

    “Cuando la IA recomienda un proveedor de software, no se lo cree a ciegas. Busca confirmación externa”, señalan los expertos de Trendos.

    La mayor parte de esto lo constituyen directorios B2B como Clutch, G2, GoodFirms, Gartner, SourceForge y Slashdot. Es importante reclamar y completar sus perfiles en estas plataformas, especialmente en G2, Clutch y Gartner. Las reseñas actualizadas en estos directorios son citadas directamente por la IA. También vale la pena buscar publicaciones en medios especializados (PCMag, TechRadar).

    Servicios de comunicación: la voz del público y las enciclopedias

    El sector de los servicios de comunicación está fuertemente orientado al público. El UGC lidera con un 51%, las fuentes editoriales independientes con un 40%, y la marca y el comercio minorista con solo un 10%. Reddit es la fuente principal en tres de cada cuatro motores, y Wikipedia lidera en uno.

    Para una marca de telecomunicaciones o medios, casi todo lo que importa es la reputación ganada, la cobertura de prensa y una presencia enciclopédica confiable, no el contenido publicado en sus propios recursos. La gestión adecuada de una página de Wikipedia es crítica aquí.

    Bienes de consumo: su tienda es su cita

    Los bienes de consumo son la excepción. Aquí, la marca, el comercio minorista y las fuentes propias ocupan casi todo el espacio restante (46%), después del UGC, mientras que los materiales editoriales independientes prácticamente desaparecen (4%).

    Los motores de IA difieren: Gemini se enfoca en Amazon y sitios de proveedores especializados, mientras que Google AI Overviews pone a YouTube y Reddit en primer lugar. Si vende productos físicos, el trabajo principal se centra en sus propias plataformas. La auditoría de los listados en los mercados, incluidos los títulos, la descripción, las características y las reseñas, es clave. Sirven como citas para la IA.

    Cómo hacer 100 únicos de uno: análisis de las fuentes de respuestas de IA — illustration 2

    Es necesario llenar los vacíos en las reseñas: las reseñas estructuradas y actualizadas en sus páginas de productos y en Amazon aportan más que cualquier artículo de blog. También es importante desarrollar la presencia en YouTube y Reddit, de donde la IA también extrae información.

    Reddit: la clave universal para las respuestas de IA

    Los valores promedio ocultan las diferencias en el comportamiento de cada motor, pero Reddit sigue siendo un líder constante. Se encuentra entre las tres principales fuentes de citas para cada una de las tres industrias y es la fuente más citada en más de la mitad de los casos.

    Si desea cambiar una cosa después de leer este artículo, que sea Reddit. Investigue cómo se presenta su marca en los subreddits relevantes. El spam aquí es contraproducente; el objetivo es comprender lo que la gente ya dice sobre usted en los temas que cita la IA. Esto le ayudará a crear variaciones de creatividades y adaptar el contenido para evitar el baneo.

    Conclusión: no adivine, observe

    Las marcas que ganan en la búsqueda de IA no adivinan lo que leen los motores. Observan cada motor, cada pregunta y trabajan en las fuentes antes de que se escriba la respuesta. Para generar variantes para pruebas A/B y adaptarse a TikTok, Shorts, Reels, este enfoque es indispensable. Recuerde que la singularización para evitar la prohibición requiere una comprensión profunda del “ADN de video” del contenido.

    Pregúntese: ¿vale la pena encargar o grabar algo nuevo, o se puede reempaquetar eficazmente el contenido existente? La respuesta está en estar donde la IA lo busca. Comience con una auditoría de las fuentes de citación para su industria ahora mismo.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué es el “repropósito de contenido” en términos sencillos?

    El repropósito de contenido es el proceso de transformar contenido existente en nuevos formatos o para nuevas plataformas. Por ejemplo, convertir un seminario web en 50 clips cortos para redes sociales (TikTok, Shorts, Reels).

    ¿Cómo hacer 100 videos únicos de uno solo?

    Para crear muchos videos únicos a partir de uno, se puede utilizar el cambio de fondo y timbre, la superposición de diferentes efectos, la adición de texto, subtítulos, así como el cambio de estructura y edición. Esto permite engañar a los algoritmos antiplagio y obtener un paquete de singularización.

    ¿Vale la pena encargar o grabar un video nuevo para evitar la prohibición en la publicidad?

    A menudo, la reelaboración de videos para publicidad y su singularización son más baratas y rápidas que crear uno nuevo desde cero. Si el material original es de calidad, la multiplicación de contenido a través del repropósito puede ser una estrategia más efectiva para evitar la prohibición en la publicidad.

    ¿Qué son las comunidades y el contenido generado por el usuario (UGC)?

    UGC es cualquier contenido creado por los usuarios, no por las marcas. Los ejemplos incluyen publicaciones en Reddit, videos en YouTube, comentarios en foros y reseñas en páginas de productos. La IA utiliza activamente estas fuentes para formar respuestas.

    ¿Cómo determina la IA qué fuentes citar?

    Los motores de IA utilizan algoritmos complejos para determinar la relevancia, autoridad y actualidad de las fuentes. Analizan cómo se discute el contenido en las comunidades, quién lo publica (expertos independientes o marcas) y qué tan bien se ajusta a la consulta del usuario. Esto es similar a cómo los algoritmos “dividen” la información en componentes para luego “unirla” en una nueva respuesta.