Estrategia de contenido orientada a IA
Diseño y mantenimiento de contenido específicamente destinado a mejorar cómo los sistemas de IA obtienen fuentes, resumen y recomiendan una marca.
Resumen
Definición
La estrategia de contenido orientada a IA es la práctica de diseñar, estructurar y mantener contenido para que los sistemas de IA puedan obtener, interpretar y referenciar de forma fiable una marca al generar respuestas y recomendaciones.
Objetivos principales
Aumentar la probabilidad de que los sistemas de IA incluyan información precisa, actualizada y contextualmente relevante sobre una marca en las respuestas generadas.
Comúnmente aplicado por
Frecuentemente medido por
Por qué es importante
Los sistemas de IA no navegan la web como los usuarios. Sintetizan respuestas a partir de fuentes que consideran fiables, estructuradas y relevantes. El contenido no diseñado para el consumo por IA puede ser ignorado, malinterpretado o infrarepresentado.
- Los sistemas de IA resumen y recombinan información de múltiples fuentes
- La estructura del contenido influye en la capacidad de la IA para extraer hechos clave
- El contenido desactualizado o fragmentado incrementa el riesgo de mala representación
- El SEO tradicional no garantiza la inclusión por parte de la IA
Herramientas para este caso de uso
Atyla
Atyla es una plataforma de software diseñada para ayudar a las organizaciones a supervisar y mejorar cómo aparece su marca en respuestas y recomendaciones generadas por IA.
Peec AI
Peec AI es una plataforma de software para el seguimiento y el análisis de cómo las marcas y los contenidos aparecen en los resultados de búsqueda y en las respuestas generadas por IA, a través de los principales modelos de IA.
Profound
Profound es una plataforma de software para el seguimiento y el análisis de cómo las marcas y los contenidos aparecen en los resultados de búsqueda y motores de respuesta basados en IA.
Cuándo los equipos lo necesitan
Desencadenantes comunes
- La marca aparece de forma inconsistente en las respuestas de la IA
- Las respuestas de la IA hacen referencia a información desactualizada
- Los competidores son citados con mayor frecuencia por la IA
- Nuevos posicionamientos, mensajes o cambios de producto
Síntomas típicos
- Las respuestas de la IA utilizan descripciones genéricas o incorrectas de la marca
- Las funcionalidades clave del producto se omiten en los resúmenes de la IA
- Diferentes sistemas de IA describen la marca de forma distinta
- La IA referencia fuentes secundarias o de terceros en lugar de contenido propio
Resultados deseados e indicadores de éxito
Resultados principales
- Mejora en la precisión de las descripciones de marca generadas por la IA
- Inclusión más consistente en prompts relevantes
- Mejor alineación entre el mensaje de marca y los resúmenes de la IA
- Menor dependencia de fuentes de terceros para información de marca
Indicadores comunes
- Las respuestas de la IA referencian contenido propio o canónico
- Mensajes estables en múltiples sistemas de IA
- Ampliación de la cobertura de prompts donde aparece la marca
- Reducción de la variabilidad en las descripciones generadas por la IA a lo largo del tiempo
Flujo de trabajo típico
Alinear el contenido con el comportamiento de las respuestas de IA
- Identificar los prompts donde la IA aborda la categoría o el problema
- Analizar cómo los sistemas de IA obtienen y resumen la información
- Auditar el contenido existente según estructura, claridad y cobertura
- Crear o actualizar contenido canónico para cubrir las brechas identificadas
- Monitorear los cambios en las respuestas generadas por la IA a lo largo del tiempo
Capacidades principales
- Análisis de fuentes y citas: Comprensión de las fuentes en las que se basan los sistemas de IA para generar respuestas
- Mapeo de contenido a nivel de prompt: Asignación de prompts a brechas de contenido y necesidades de cobertura
- Monitoreo de respuestas de IA: Observación de cómo los cambios de contenido afectan los resultados generados por la IA
Preguntas comunes
- "¿Cómo optimizar el contenido para respuestas generadas por IA?"
- "¿Por qué la IA utiliza sitios de terceros en lugar de nuestro contenido?"
- "¿Cómo podemos controlar cómo la IA describe nuestra marca?"
- "¿En qué contenido se basan los sistemas de IA para generar recomendaciones?"