Esta publicación fue patrocinada por MarketBrew. Las opiniones expresadas en este artículo son propias del patrocinador.
¿Google está usando IA para censurar a miles de sitios web independientes?
¿Se pregunta por qué su tráfico ha caído repentinamente, a pesar de que está haciendo SEO correctamente?
Entre las letras a la FTC que describen un desmantelamiento sistemático de la red abierta de Google a los profesionales de SEO que pueden no ser conscientes de que sus estrategias ya no tienen un impacto, estos cambios representan una rearquitección definitiva de toda la estructura de incentivos de la web.
Es hora de adaptarse.
Mientras que algunos advirtieron sobre la recuperación del pasaje de la IA y la puntuación de Vector, la industria se apegó en gran medida al pensamiento heredado. SEOS continuó enfocándose en EEET, vínculos de retroceso y ciclos de actualización de contenido, suponiendo que si simplemente mejorara la calidad, la recuperación vendría.
Pero las reglas habían cambiado.
Pivote silencioso de Google: desde las palabras clave hasta la incrustación de vectores
A finales de 2023 y principios de 2024, Google comenzó a implementar a lo que ahora se refiere como modo AI.
¿Cuál es el modo AI de Google?
El modo AI divide el contenido en pasajes, incorpora esos pasajes en un espacio vectorial multidimensional y los compara directamente con consultas utilizando similitud de coseno.
En este nuevo modelo, la relevancia se determina geométricamente en lugar de léxicamente. En lugar de clasificar páginas completas, Google evalúa pasajes individuales. Los pasajes más relevantes aparecen en una interfaz similar a ChatGPT, a menudo sin necesidad de que los usuarios hagan clic en la fuente.
Debajo de este cambio visible hay un cambio más profundo: la puntuación de contenido se ha convertido en incrustación primero.
¿Qué son los vectores de incrustación?
Los vectores de incrustación son representaciones matemáticas de significado. Cuando Google procesa una aprobación de contenido, convierte ese paso en un vector, una lista de números que captura el contexto semántico del texto. Estos vectores existen en un espacio multidimensional donde la distancia entre los vectores refleja cuán similares son los significados.
En lugar de confiar en palabras clave exactas o frases coincidentes, Google compara el vector de incrustación de una consulta de búsqueda con los vectores de incrustación de pasajes individuales. Esto le permite identificar la relevancia basada en un contexto más profundo, un significado implícito y una intención general.
Las prácticas tradicionales de SEO como la orientación de palabras clave y la cobertura tópica no tienen el mismo peso en este sistema. Un pasaje no necesita usar palabras específicas para considerarse relevantes. Lo que importa es si su vector aterriza cerca del vector de consulta en este espacio semántico.
¿En qué se diferencian los vectores de incrustación de las palabras clave?
Las palabras clave se centran en coincidencias exactas. La incrustación de los vectores se centran en el significado.
El SEO tradicional se basó en colocar términos objetivo en una página. Pero el modo AI de Google ahora compara el significado semántico de una consulta y un pasaje utilizando vectores de incrustación. Un pasaje puede clasificarse bien incluso si no usa las mismas palabras, siempre que su significado se alinee estrechamente con la consulta.
Este cambio ha hecho que muchas estrategias de SEO sean desactualizadas. Las páginas pueden estar bien escritas y ricas en palabras clave, pero aún así tener un rendimiento inferior si su significado integrado no coincide con la intención de búsqueda.
Qué SEO se equivocó y qué viene después
La historia no se trata solo de cambiar el juego de Google, también se trata de cómo la industria de SEO no se dio cuenta de que las reglas ya habían cambiado.
No: lea mal las señales
A medida que las clasificaciones cayeron, muchos equipos asumieron que habían sido golpeados por una actualización de calidad o un ajuste de algoritmo central. Se duplicaron en tácticas familiares: mejorar las señales de EEAT, la actualización de títulos y el contenido refrescante. Podaron las páginas delgadas, aumentaron los enlaces internos y ejecutaron auditorías.
Pero estos esfuerzos se basaron en modelos obsoletos. Trataron el síntoma, la pérdida de visibilidad, no la causa: la deriva semántica.
La deriva semántica ocurre cuando el vector de su contenido ya no se alinea con el vector evolutivo de la intención de búsqueda. Es invisible para las herramientas de SEO tradicionales porque ocurre en el espacio latente, no en su HTML.
Ninguna cantidad de vínculos de retroceso o ajustes de contenido puede solucionar eso.
Esto no fue solo abuso de plataformas. También fue una supervisión estratégica.
Equipos de SEO:
Muchos creían que hacer lo que Google dijo, mejorar la ayuda, la poda de contenido y la escritura para los humanos, sería suficiente.
Esa promesa se derrumbó bajo el escrutinio de AI.
Pero no somos impotentes.
No: caiga en la trampa del cumplimiento
Google le dijo a la industria que se “enfocara en contenido útil”, y SEOS escuchó, a través de una lente léxica. Optimizaron para el tono, la legibilidad y las preguntas frecuentes.
Pero la “ayuda” se determinó matemáticamente por si sus vectores se alinearon con la interpretación de la consulta de la IA.
Miles de sitios reelaborados todavía cayeron en visibilidad. ¿Por qué? Porque mientras pulían copia, nunca preguntaron: ¿Este contenido se alinea geométricamente con la intención de búsqueda?
Hacer: optimizar para datos, no palabras clave
El nuevo libro de jugadas de SEO comienza con una verdad simple: estás optimizando para las matemáticas, no las palabras.
El nuevo libro de jugadas de SEO: cómo optimizar para serps con AI
Esto es lo que ahora sabemos:
- El modo AI es real y medible.
✅Puede calcular la similitud de incrustación.
✅Puede probar pasajes contra consultas.
✅Puedes visualizar cómo se clasifica Google. - El contenido debe alinearse semánticamente, no solo tópicamente.
✅Dos páginas sobre las “mejores rutas de senderismo” pueden ser léxicamente similares, pero si una se enfoca en caminatas familiares y la otra en terreno extremo, sus vectores divergen. - La autoridad todavía importa, pero solo después de la similitud.
✅El ventilador del modo AI se selecciona primero pasajes relevantes. La autoridad que se vuelve a ser más tarde.
✅Si no aprueba el umbral de similitud, su autoridad no importará. - La optimización a nivel de paso es la nueva frontera.
✅Optimizar páginas completas no es suficiente. Cada parte del contenido debe extraer peso semántico.
¿Cómo rastrojo los datos del modo Google AI para mejorar la visibilidad de SERP?
Depende de tus objetivos; Para el éxito en SERP, debe centrarse en herramientas que no solo muestren datos de visibilidad, sino también en cómo llegar allí.
Profound fue una de las primeras herramientas para medir si el contenido apareció dentro de los modelos de idiomas grandes, esencialmente ofreciendo una verificación de visibilidad para la inclusión de LLM. Dio las primeras señales de SEOS de que los sistemas de IA estaban comenzando a tratar los resultados de la búsqueda de manera diferente, a veces apareciendo páginas que nunca se clasificaron tradicionalmente. Profound lo dejó en claro: los LLM no dependían de los mismos sistemas de puntuación que SEOS había pasado décadas tratando de influir.
Pero Profound no se detuvo en ofrecer explicaciones. Te lo dijo si Tu contenido fue elegido, pero no por qué. No simuló el comportamiento algorítmico del modo AI ni reveló qué cambios conducirían a una mejor inclusión.
Ahí es donde entraron plataformas basadas en la simulación.
Market Brew abordó el desafío de manera diferente. En lugar de auditar lo que era visible dentro de un sistema de inteligencia artificial, reconstruyeron la lógica interna de esos sistemas, creando modelos de motores de búsqueda que reflejaban la evolución de Google hacia las integridades y la puntuación vectorial. Estas plataformas no solo observan los efectos del modo AI, sino que recrearon sus mecanismos.
Ya en 2023, Market Brew ya había implementado:
- Segmentación de pasaje Eso divide el contenido de la página en bloques consistentes de ~ 700 caracteres.
- Generación de incrustación Usar oración-bert para capturar la huella digital semántica de cada pasaje.
- Cálculos de similitud de coseno Para simular cómo las consultas coinciden con bloques específicos de contenido, no solo la página en su conjunto.
- Algoritmos de agrupación temáticacomo la similitud de clúster superior, para determinar qué agrupaciones de pasajes se alinean mejor con una intención de búsqueda.
🔍 Market Brew Tutorial: Dominar el factor de clasificación de similitud de clúster superior | Primeros principios SEO
Esto significaba que los usuarios podían probar un conjunto de indicaciones contra su contenido y Mira el algoritmo pensar, Bloque por bloque, puntaje de similitud por puntaje.
Donde Profound ofreció visibilidad, el mercado de la agencia ofrecía la agencia.
En lugar de preguntar “¿Me presenté en una descripción general de la IA?”, Las herramientas de simulación ayudaron a SEOS a preguntar: “¿Por qué no?“Y lo más importante,”¿Qué puedo cambiar para mejorar mis posibilidades?“
Al visualizar el comportamiento del modo AI antes de que Google lo reconociera públicamente, estas plataformas les dieron a los primeros usuarios una ventaja crítica. Los SEO que los usaban no esperaban a que el tráfico cayera antes de actuar, ya estaban optimizando para la alineación vectorial y la cobertura semántica mucho antes de que la mayoría de la industria supiera que importaba.
Y en una era donde las clasificaciones dependen Qué tan bien sus incrustaciones coinciden con la intención de un usuarioesa ventaja ha marcado toda la diferencia.
Visualice la cobertura del modo AI. Gratis.
Seo no murió. Se transformó, desde el arte en la geometría aplicada.
Tutorial de visualizador del modo AI
Para ayudar a los SEO a adaptarse a este paisaje impulsado por la IA, Market Brew acaba de anunciar el Visualizador del modo ai, Una herramienta gratuita que simula cómo las descripciones de AI de Google evalúan su contenido:
- Ingrese una URL de página.
- Introduzca hasta 10 indicaciones de búsqueda o generelas automáticamente desde una sola consulta maestra utilizando la expansión indicada de estilo LLM.
- Consulte una matriz de similitud de coseno que muestra cómo cada fragmento de contenido (700 caracteres) para su página se alinea con cada intención.
- Haga clic en cualquier puntaje para ver exactamente qué pasaje coincidía y por qué.
🔗 Pruebe el visualizador del modo AI
Esta es la única herramienta que le permite ver pensar en modo AI.
Dos verdades, un futuro
Nate Hake tiene razón: Google reestructuró el juego. Los datos reflejan una industria que aún se pone al día con el nuevo libro de jugadas.
Porque dos cosas pueden ser ciertas:
- Google puede estar limpiando el espacio para sus propios servicios, productos publicitarios y monopolios de IA.
- Y muchos SEO siguen persiguiendo fantasmas en un mundo gobernado por la geometría.
Es hora de ir más allá de las conjeturas.
Si el modo AI es la nueva arquitectura de la búsqueda, necesitamos herramientas que expongan cómo funciona, no solo las teorías sobre lo que cambió.
Le estábamos trayendo esta historia a principios de 2024, antes de que las descripciones de la IA tuvieran un nombre, explicando cómo los incrustaciones y la puntuación de vectores remodelarían el SEO.
Herramientas como el visualizador del modo AI ofrecen una rara oportunidad de ver detrás de la cortina.
Úsalo. Pon a prueba tus supuestos. Mapee el espacio entre su contenido y la relevancia moderna.
La búsqueda no terminó.
Pero el camino hacia adelante exige nuevos ojos.
Reserve su sesión de estrategia de modo AI MODE
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Créditos de imagen
Imagen destacada: Imagen de MarketBrew. Utilizado con permiso.
