Nuestro equipo ha estado debatiendo cómo optimizar para ChatGPT, pero me di cuenta de que podríamos estar mezclando dos cosas diferentes.
La confusión:
El ChatGPT regular utiliza datos de entrenamiento con una fecha límite (alrededor de abril de 2024 para GPT-4o). ChatGPT Search obtiene resultados web en vivo y muestra citas.
Lo que intento entender:
Nuestra situación actual:
Optimizamos mucho contenido para la “citabilidad con IA”: formato estructurado, completo y con respuestas al inicio. Pero no tengo idea si esto ayuda con el ChatGPT de datos de entrenamiento, el ChatGPT de búsqueda en vivo, o ambos.
Si alguien ha reflexionado realmente sobre esta distinción, agradecería mucho sus ideas.
Esta es una distinción realmente importante que la mayoría de los marketers pasan por alto. Déjame desglosarlo:
La diferencia fundamental:
| Aspecto | ChatGPT regular | ChatGPT Search |
|---|---|---|
| Fuente de datos | Datos de entrenamiento (límite ~abril 2024) | Búsqueda web en vivo vía Bing |
| Precisión | ~12% tasa de alucinaciones | ~76% precisión factual |
| Citas | No hay fuentes visibles | Citas de fuentes clicables |
| Actualidad del contenido | Meses/años de antigüedad | En tiempo real |
| Objetivo de optimización | Estar en datos de entrenamiento | Ser descubrible vía búsqueda |
Idea clave para marketers:
Para ChatGPT regular - tu contenido debe haber sido lo suficientemente destacado como para estar incluido en los datos de entrenamiento Y estar asociado a las entidades y temas correctos. Esto es retroactivo y, en gran parte, fuera de tu control.
Para ChatGPT Search - tu contenido solo necesita posicionar/ser descubrible vía búsqueda de Bing. Esto sí lo puedes optimizar activamente usando SEO tradicional + estructura amigable para IA.
Implicación estratégica:
Enfoca tus esfuerzos de optimización en ChatGPT Search porque:
Entonces, para ChatGPT Search, ¿la estrategia de optimización es básicamente la misma que el SEO tradicional ya que usa Bing?
¿O hay factores específicos de ChatGPT en cómo selecciona qué resultados citar?
Es similar al SEO pero no idéntico. Esto es lo que he observado:
Lo que es similar al SEO tradicional:
Lo que es diferente para ChatGPT Search:
Relevancia de la respuesta sobre la posición - ChatGPT Search no toma solo el resultado #1. Evalúa qué contenido responde mejor la pregunta específica.
Estructura fácil de sintetizar - El contenido que puede ser fácilmente extraído y citado funciona mejor. Secciones claras, respuestas directas, listas con viñetas.
Importan las alianzas con publishers - ChatGPT tiene acuerdos con AP, Reuters, Financial Times, etc. El contenido de estas fuentes tiene prioridad para ciertas consultas.
Soporte de elementos interactivos - ChatGPT Search muestra mapas, clima, acciones, etc. Si tu contenido tiene datos estructurados para esto, ayuda.
En resumen:
Un buen SEO es necesario pero no suficiente. Necesitas contenido que sea TANTO descubrible (SEO) COMO fácil de sintetizar y citar por ChatGPT (estructura amigable para IA).
Aquí está mi marco para optimizar para ambas versiones de ChatGPT:
Checklist de optimización de contenido que sirve para ambos:
Estructura (ayuda a ambos):
Actualidad (crítico para ChatGPT Search):
Autoridad (ayuda a ambos, de forma diferente):
Precisión (reduce el riesgo de alucinaciones):
La realidad práctica:
La mayoría de lo que harías para optimizar para ChatGPT Search también ayuda con el ChatGPT regular (el contenido podría alimentar futuros datos de entrenamiento). Pero ChatGPT Search es donde ves resultados más rápidos, porque los cambios pueden impactar la visibilidad en días, no en ciclos de actualización de modelos.
Agregando una perspectiva de datos tras rastrear miles de citas en ChatGPT:
Patrones de citas que hemos observado en ChatGPT Search:
Concentración en publishers - Unas pocas fuentes dominan. En nuestro rastreo, Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes y LinkedIn capturan más del 20% de las citas para muchos tipos de consultas.
Volatilidad - Los patrones de cita cambian drásticamente. Vimos a Reddit pasar del 60% de las citas a menos del 10% en semanas por cambios en el algoritmo de ChatGPT.
Ventaja del contenido fresco - Para consultas sensibles al tiempo, el contenido publicado recientemente supera por mucho al contenido evergreen.
Lo que esto significa para la estrategia:
La realidad del monitoreo:
Usa Am I Cited o herramientas similares para rastrear dónde te citan. Las citas en ChatGPT Search son medibles: puedes ver cuándo y para qué consultas te citan. Las menciones en ChatGPT regular son más difíciles de rastrear, pero están surgiendo herramientas.
Aquí la pregunta práctica con la que he estado lidiando:
¿Cuál versión de ChatGPT importa más para B2B?
Nuestra hipótesis:
Nuestro testeo:
Hicimos 50 preguntas típicas de compradores y rastreamos qué versión usaba ChatGPT.
Resultados:
La implicación:
Para B2B, donde los compradores hacen preguntas de comparación y evaluación, ChatGPT Search probablemente es más relevante que el ChatGPT regular. Esto significa que nuestros fundamentos de SEO (posicionar en Bing, contenido fresco, información clara de producto) importan mucho.
Perspectiva de redacción técnica sobre estructura de contenido:
La diferencia de alucinación es real y afecta tu contenido:
ChatGPT regular: 12% de alucinaciones significa que inventa hechos con bastante frecuencia. Tu contenido puede ser “mencionado” aunque ChatGPT invente cosas sobre ti.
ChatGPT Search: 76% de precisión porque fundamenta las respuestas en fuentes reales. Si te cita, está citando tu contenido real.
Qué significa esto:
Para ChatGPT Search, la precisión de tu contenido importa más. Si tienes información errónea en tu sitio, ChatGPT Search podría citarla, difundiendo el error con tu nombre.
Checklist de higiene de contenido:
Cuanto más limpio esté tu contenido, con más confianza te citará ChatGPT Search Y más precisas serán esas citas.
Déjame abordar la pregunta de medición:
Cómo rastrear el tráfico de ChatGPT Search:
ChatGPT Search envía tráfico con información de referencia, así que PUEDES rastrearlo en analytics (a diferencia del ChatGPT regular que solo influye en búsquedas de marca).
En GA4, busca:
Lo que aprendimos de nuestros datos:
El reto de la atribución:
La influencia del ChatGPT regular es invisible en analytics. Alguien investiga en ChatGPT y luego busca tu marca en Google. Eso aparece como búsqueda orgánica de marca, no ChatGPT.
ChatGPT Search es más transparente: puedes ver el tráfico de referencia directo.
Recomendación de medición:
Rastrea ambos:
Perspectiva empresarial sobre asignación de recursos:
Nuestro enfoque:
Dividimos nuestra optimización de IA en dos flujos de trabajo:
Workstream 1: ChatGPT Search (SEO+)
Workstream 2: Influencia en datos de entrenamiento (Marca/PR)
Por qué favorecemos ChatGPT Search:
La limitación de los datos de entrenamiento:
No podemos ingresar retroactivamente en los datos de entrenamiento de GPT-4. Pero SÍ podemos influir en futuros datos de entrenamiento construyendo autoridad ahora. Así que el trabajo de PR/marca tiene valor a largo plazo aunque el impacto a corto plazo sea difícil de medir.
Esto ha sido increíblemente clarificador. Aquí mi síntesis:
Diferencias clave que me llevo:
Implicaciones prácticas:
Lo que voy a implementar:
El insight estratégico:
Tratábamos la “optimización para ChatGPT” como una sola cosa. En realidad, son dos objetivos de optimización distintos, con tácticas, cronogramas y métodos de medición diferentes.
Es hora de dejar de mezclarlos y optimizar cada uno como corresponde.
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Rastrea cómo aparece tu marca en las respuestas tanto de ChatGPT como de ChatGPT Search. Entiende la diferencia entre la visibilidad en datos de entrenamiento y las citas en búsquedas en vivo.
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