Google anuncia Gemini, el horario comercial como factor de posicionamiento y el impacto de la GenAI en agencias de SEO local

Google parece haber llegado tarde y a regañadientes a la fiesta de la IA generativa. Aunque ya tanteó el terreno con Bard (al que todavía llama un experimento de IA), con el tan esperado Gemini es con el que Google se lanza de lleno. Jeff Dean, científico jefe de Google Deepmind, el equipo de Google responsable del desarrollo de Gemini, publicó en Twitter el 6 de diciembre anunciando el lanzamiento formal. Continuó diciendo: «Es uno de los mayores esfuerzos de ciencia e ingeniería que hemos emprendido».

La empresa destaca el enfoque de Gemini en capacidades científicas, matemáticas y de programación, así como las funciones multimodales de la plataforma: la habilidad de un modelo de IA generativa para procesar texto, imágenes, audio, video, código y más.

La verdadera sensación gira en torno a que Gemini superó a expertos humanos en el conocido modelo de evaluación MMLU (Massive Multitask Language Understanding) en nada menos que 57 materias, con una puntuación superior al 90%. ¡Es el primer modelo de GenAI en lograr esta hazaña!

Entre otros benchmarks, se afirma que superó a sus rivales en 30 de 32 pruebas: 10 de 12 evaluaciones de texto y razonamiento, 9 de 9 de comprensión de imágenes, 6 de 6 de comprensión de video y 5 de 5 de reconocimiento y traducción de voz. Sin duda es un rendimiento tremendo, al menos sobre el papel. 

También sabemos que llega en tres variantes distintas: Ultra, Pro y Nano. Mientras que Ultra es la versión más potente y completa diseñada para procesamiento complejo, Nano está pensada para usuarios con limitaciones de computación en el dispositivo; es decir, usuarios comunes que probablemente usarán Gemini en dispositivos móviles. Sospechamos que la versión Pro se situará en un punto intermedio.  

Según un reporte de CNET, Gemini resolvió una pregunta de física compuesta por un diagrama y ecuaciones complejas para ayudar con una tarea escolar. Pudo analizar el diagrama, interpretarlo y extraer toda la información necesaria para aplicar las ecuaciones del problema y dar con la respuesta correcta. Bastante impresionante. Estamos deseando ver cómo rinde frente a ChatGPT 4 y otros modelos de GenAI, teniendo en cuenta que no se espera que la versión Ultra esté disponible pronto. 

Business Hours as Local Search Ranking Factor

Últimamente se ha hablado mucho sobre cómo el horario comercial está afectando los rankings locales. Nos dio curiosidad esta novedad, queríamos saber si este pequeño cambio en tu perfil de negocio realmente afectaba el posicionamiento y de qué manera, así que nos pusimos a probar varias combinaciones en distintos dispositivos y plataformas —Google Maps y Search— para medir el impacto real.

¿Cómo afecta entonces el horario comercial al posicionamiento local? Imagina que alguien busca «Dentista en el Área de la Bahía» a las 6:00 a. m. de un lunes y la clínica no abre hasta las 9:00 a. m. Antes, la hora de la búsqueda daba igual: el negocio seguía posicionando en el mismo lugar, solo que aparecía como «Cerrado». Con la nueva actualización, aparecería más abajo a las 6:00 a. m., pero recuperaría su posición original una vez que abra. Lo mismo ocurre con los días de la semana. 

Varios profesionales del SEO local también pusieron manos a la obra y, tras algunas pruebas de ensayo y error, todos llegaron a la misma conclusión. Darren Shaw de Whitespark tuiteó al principio que no había detectado cambios en las posiciones, pero durante el fin de semana rectificó para confirmar que sí se observaban variaciones en los rankings tras modificar el horario en distintas categorías de negocio. 

Aunque Danny Sullivan de Google no confirmó categóricamente que el buscador haya implementado cambios en el algoritmo de posicionamiento local, sí aclaró que no forma parte de las actualizaciones principales (core updates). 

Por ahora, lo mejor que puedes hacer es asegurarte de que tu horario comercial real esté actualizado en tu Google Business Profile y en los principales directorios para que los clientes puedan encontrarte.

Generative AI in Local SEO –  One Year of ChatGPT

Ha pasado un año desde que OpenAI lanzó el revolucionario ChatGPT y el mundo no ha vuelto a ser el mismo. Como profesionales del SEO local que atendemos tanto las necesidades de agencias como de negocios locales, nuestros clientes a menudo nos preguntan cómo la IA generativa ha cambiado nuestra forma de trabajar. Les interesa especialmente la parte de creación de contenido. 

Así que pensamos en compartir algunas de nuestras observaciones.

Lo primero es lo primero: ¡no, no hemos reemplazado a nuestros redactores con ChatGPT! Y creemos que no lo haremos, al menos en el futuro previsible. Cuando todo empezó, pensamos que la IA podría reemplazar a nuestros redactores. Un año después, estamos convencidos de que nada está más lejos de la realidad. 

Sí, la GenAI hace muchas cosas bien, pero no le vamos a pedir: «Escribe un artículo de 1000 palabras sobre cómo crear publicaciones increíbles para GBP».

En su lugar, usamos la IA para generar ideas de contenido. Así, nuestras preguntas se parecen más a: «Enumera algunas ideas para publicar sobre una oferta de Acción de Gracias». ChatGPT es una herramienta increíble y muy eficiente para hacer lluvia de ideas. Luego, nuestros redactores desarrollan esas propuestas, añadiendo contexto, ejemplos reales y todo lo necesario para crear contenido auténtico que conecte con la audiencia. 

Por supuesto, usamos herramientas de IA como DALL-E, Adobe Firefly y Midjourney para la generación de imágenes. Sin embargo, tomamos precauciones adicionales para asegurarnos de que el contenido final no infrinja derechos de autor.

En cuanto a las creatividades, descubrimos que cada una de estas herramientas tiene sus puntos fuertes. Por ejemplo, Adobe utiliza imágenes de su biblioteca de stock, por lo que no hay problemas de derechos de autor si necesitamos imágenes realistas, como un equipo de profesionales en una oficina. Midjourney, por su parte, es excelente con imágenes detalladas. Para conceptos más generales, DALL-E suele interpretar mucho mejor las indicaciones genéricas, por lo que resulta mucho más rápido.

Aparte de la creación de contenido, implementamos la IA generativa para diversas tareas operativas, como elaborar cuestionarios para recopilar requisitos de clientes, analizar grandes volúmenes de texto y labores similares. Sin embargo, como ocurre al adoptar cualquier tecnología o proceso nuevo, sometemos cada nuevo caso de uso a pruebas rigurosas hasta tener la certeza de que la IA aporta un valor real.