La inteligencia artificial está cambiando nuestra forma de trabajar en SEO.
En relativamente poco tiempo hemos pasado de utilizar herramientas principalmente destinadas a obtener datos a disponer de modelos capaces de ayudarnos a analizar esa información, clasificar miles de palabras clave, encontrar patrones entre URLs, generar código, detectar oportunidades de contenido o automatizar determinadas tareas.
Sin embargo, cuando hablamos de inteligencia artificial aplicada al SEO, no debemos reducirlo únicamente a utilizar ChatGPT para generar artículos.
De hecho, probablemente esta sea una de las aplicaciones menos interesantes si tenemos en cuenta todo lo que podemos hacer actualmente combinando la IA con los datos que obtenemos de herramientas como Google Search Console, Semrush, Screaming Frog o Google Analytics.
La inteligencia artificial nos permite procesar una cantidad de información que manualmente nos llevaría muchas horas analizar. El problema es que tener más información o hacer las cosas más rápido no significa necesariamente tomar mejores decisiones.
Por ello, en este artículo vamos a ver cómo podemos utilizar la IA en SEO, en qué tareas puede ayudarnos realmente y qué aspectos debemos tener en cuenta para integrarla dentro de una estrategia de posicionamiento.
¿Qué es la inteligencia artificial aplicada al SEO?
Podemos entender la IA aplicada al SEO como el uso de modelos y herramientas de inteligencia artificial para ayudarnos en diferentes procesos relacionados con el posicionamiento orgánico.
Y aquí es importante hablar de ayuda.
La inteligencia artificial puede facilitarnos muchísimo determinadas tareas, pero necesitamos proporcionarle los datos adecuados, entender sus respuestas y, sobre todo, saber cuándo una recomendación tiene sentido y cuándo no.
Actualmente podemos aplicar IA prácticamente durante todo el desarrollo de una estrategia SEO: desde el análisis inicial de una web hasta la creación de contenidos, el estudio de competidores o la monitorización de resultados.
Por ejemplo, podemos exportar miles de consultas desde Google Search Console y utilizar un modelo para clasificarlas según temática o intención de búsqueda.
También podemos cruzar información procedente de un rastreo de Screaming Frog con datos de tráfico y analizar qué características comparten las páginas que están perdiendo visibilidad.
Las posibilidades son enormes.
Pero para aprovecharlas debemos cambiar ligeramente la forma de entender estas herramientas. No se trata tanto de preguntar a una IA “¿cómo mejoro el SEO de mi web?”, sino de proporcionarle información real sobre nuestro proyecto y utilizarla para analizarla de una forma que anteriormente resultaba mucho más complicada.
¿Para qué podemos utilizar la IA en SEO?
Dependiendo del proyecto y de las herramientas que utilicemos, podemos incorporar inteligencia artificial a prácticamente cualquier proceso SEO.
Vamos a ver algunos de los usos que consideramos más interesantes.
Análisis y clasificación de palabras clave
Realizar un keyword research no consiste únicamente en obtener un listado de palabras clave con sus respectivos volúmenes de búsqueda.
Una vez tenemos esos datos debemos interpretarlos.
¿Qué términos responden a la misma intención de búsqueda? ¿Cuáles necesitan una URL independiente? ¿Qué keywords son informacionales? ¿Cuáles tienen una intención comercial?
Cuando trabajamos con una web pequeña, revisar manualmente esta información es relativamente sencillo.
El problema aparece cuando tenemos 5.000, 10.000 o incluso decenas de miles de palabras clave.
Aquí podemos utilizar la inteligencia artificial para realizar una primera clasificación de los términos, identificar relaciones semánticas, agruparlos por temáticas o detectar diferentes intenciones de búsqueda.
Esto nos permite agilizar considerablemente el proceso, pero no significa que debamos utilizar directamente las agrupaciones propuestas.
Si tenemos dudas sobre si dos términos deberían trabajarse conjuntamente, tendremos que analizar los resultados de búsqueda.
Puede que dos keywords sean semánticamente muy similares y, sin embargo, Google muestre resultados completamente diferentes para cada una de ellas.
La IA nos ayuda a procesar los datos. El análisis SEO es el que debe determinar cómo utilizarlos.
Análisis de la intención de búsqueda
Relacionado directamente con el punto anterior tenemos el análisis de la intención.
Pensemos, por ejemplo, en estas búsquedas:
“qué es una auditoría SEO”
“precio auditoría SEO”
Las dos hablan sobre auditorías SEO, pero el usuario que realiza cada consulta se encuentra en un momento completamente diferente.
En la primera búsqueda probablemente quiera informarse sobre el concepto, mientras que en la segunda existe una intención comercial mucho más evidente.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a clasificar grandes volúmenes de consultas según su intención y facilitar posteriormente el mapeo de keywords con las diferentes páginas de nuestra web.
También puede servirnos para detectar casos en los que estamos intentando posicionar una URL que no responde correctamente a lo que espera encontrar el usuario.
Y esto es especialmente importante porque no siempre un problema de posicionamiento se soluciona añadiendo más contenido.
En ocasiones simplemente estamos utilizando el tipo de página equivocado para una determinada búsqueda.
Creación y optimización de contenidos con IA
Este es probablemente el uso que todos conocemos.
Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial para crear estructuras, desarrollar borradores, generar preguntas frecuentes, reformular textos o encontrar posibles temas relacionados con una keyword.
Y sí, pueden ahorrarnos muchísimo tiempo.
El problema aparece cuando utilizamos la IA para publicar contenido de forma masiva sin ningún tipo de revisión o aportación adicional.
Generar 100 artículos es fácil.
Conseguir que esos 100 artículos aporten algo diferente a todo lo que ya existe en Internet es bastante más complicado.
Si analizamos muchas de las respuestas generadas por modelos de lenguaje para una misma temática, veremos que suelen aparecer conceptos, estructuras e incluso ejemplos bastante similares.
Por ello, debemos utilizar la IA como parte del proceso de creación y no necesariamente como responsable de todo el proceso.
Podemos utilizarla para investigar, organizar información o crear un primer borrador, pero posteriormente deberíamos incorporar elementos propios siempre que sea posible.
Experiencia trabajando con clientes, ejemplos reales, datos internos, opiniones de especialistas, estudios propios o simplemente una forma diferente de abordar un problema pueden conseguir que un contenido tenga mucho más valor que otro generado exclusivamente a partir de información que ya existe.
Analizar a nuestros competidores
Otra aplicación muy interesante consiste en combinar datos de herramientas SEO con modelos de inteligencia artificial.
Con Semrush, por ejemplo, podemos conocer las principales palabras clave de un competidor, las páginas que mayor tráfico orgánico estimado generan o determinadas temáticas donde está consiguiendo visibilidad.
Ahora imaginemos que realizamos este proceso con cinco o diez competidores.
Tenemos muchísima información, pero debemos analizarla.
Aquí podemos utilizar IA para encontrar patrones entre todos esos datos.
Podemos intentar detectar qué temáticas trabajan varios competidores y nosotros todavía no hemos desarrollado, qué tipos de páginas consiguen mayor visibilidad o dónde pueden existir huecos dentro de nuestra estrategia.
Incluso podemos profundizar posteriormente en las páginas que están funcionando mejor y estudiar cuestiones como su estructura, profundidad, entidades utilizadas o enlazado.
El objetivo no debería ser copiar lo que está haciendo el competidor.
Si hacemos exactamente lo mismo, como mucho estaremos intentando igualarlo.
Lo interesante es utilizar esta información para entender mejor el mercado y detectar oportunidades que podamos trabajar de una forma diferente o más completa.
Arquitectura web y clustering de contenidos
Cuando trabajamos con webs grandes, definir correctamente la arquitectura puede convertirse en un proceso complejo.
Tenemos servicios, categorías, productos, artículos y cientos o miles de keywords que debemos organizar de una forma lógica.
Los modelos de inteligencia artificial pueden ayudarnos a encontrar relaciones semánticas entre todos estos elementos y realizar primeras agrupaciones.
Esto resulta especialmente útil para crear clusters de contenido.
Podemos analizar todas las URLs de una web y determinar qué páginas están relacionadas temáticamente, cuáles deberían tener una mayor conexión mediante enlazado interno o incluso detectar contenidos que se encuentran demasiado aislados.
Sin embargo, debemos tener cuidado con construir una arquitectura exclusivamente a partir de relaciones semánticas.
Una buena arquitectura SEO también debe tener en cuenta otros factores como la demanda de búsqueda, importancia comercial, profundidad de rastreo, intención o navegación del usuario.
Dos páginas pueden estar muy relacionadas semánticamente y no necesariamente tener que ocupar el mismo nivel dentro de nuestra arquitectura.
Mejorar el enlazado interno
El enlazado interno es precisamente otra tarea donde la IA puede ayudarnos bastante.
En una web con 50 URLs probablemente conozcamos prácticamente todos los contenidos publicados.
¿Pero qué ocurre cuando tenemos 5.000?
Resulta mucho más difícil identificar manualmente todas las oportunidades de enlazado.
Podemos analizar el contenido de nuestras páginas mediante inteligencia artificial y buscar relaciones entre ellas para detectar posibles enlaces contextuales.
Por ejemplo, si publicamos un nuevo artículo sobre errores de indexación, podríamos identificar automáticamente otros contenidos de nuestra web relacionados con indexación, rastreo, sitemaps o Google Search Console desde los que tendría sentido crear un enlace.
Esto no significa que tengamos que crear todos los enlaces sugeridos.
Debemos comprobar que realmente aportan contexto y son útiles para el usuario.
Pero sí podemos reducir enormemente el trabajo necesario para encontrar esas oportunidades.
IA aplicada al SEO técnico
En SEO técnico trabajamos constantemente con grandes cantidades de información.
Una auditoría realizada con Screaming Frog puede generar miles de filas con datos relacionados con códigos de respuesta, indexabilidad, canonicals, profundidad, encabezados, enlaces internos o directivas robots.
A esto podemos añadir información de Google Search Console, Analytics, logs del servidor u otras herramientas.
Analizar todos estos datos de forma conjunta puede ayudarnos a detectar problemas que serían mucho más difíciles de identificar observando cada fuente de manera independiente.
Por ejemplo, podríamos buscar qué características comparten determinadas URLs que Google está rastreando pero no indexando.
¿Tienen mayor profundidad? ¿Reciben pocos enlaces internos? ¿Pertenecen a una misma tipología? ¿Tienen contenido similar?
La IA puede ayudarnos a buscar esos patrones.
También resulta especialmente útil para generar expresiones regulares, trabajar con grandes listados de URLs, crear scripts o ayudarnos con determinadas implementaciones técnicas.
Eso sí, debemos tener especial cuidado cuando utilizamos código generado mediante IA.
Antes de implementar cualquier cambio que pueda afectar al rastreo o indexación de una web, debemos comprobar exactamente qué hace.
Un error aplicado sobre una URL puede ser pequeño.
El mismo error aplicado automáticamente sobre 50.000 URLs puede convertirse en un problema bastante serio.
Análisis de datos de Google Search Console
Google Search Console es otra de las herramientas donde podemos sacar muchísimo partido a la inteligencia artificial.
Muchas veces observamos que el tráfico ha subido o bajado y nos quedamos únicamente con el dato general.
Pero la verdadera pregunta debería ser:
¿Qué está provocando ese cambio?
Podemos exportar los datos y utilizar IA para agrupar consultas, clasificar URLs o buscar patrones.
De esta forma podemos descubrir, por ejemplo, que una caída general procede principalmente de una determinada categoría, mientras que el resto de la web se mantiene estable.
También podemos localizar keywords que están empezando a ganar impresiones, páginas con un CTR especialmente bajo o grupos de URLs que están cerca de alcanzar la primera página.
Este tipo de análisis nos ayuda a pasar de simplemente observar métricas a entender qué está ocurriendo y dónde deberíamos actuar.
Automatización de tareas SEO
Otra de las grandes ventajas de la inteligencia artificial es la posibilidad de automatizar determinados procesos.
No todas las tareas que realizamos dentro de una estrategia necesitan el mismo nivel de intervención manual.
Clasificar URLs, agrupar keywords, procesar exports o detectar determinados cambios son tareas que podemos automatizar parcial o totalmente.
Esto nos permite dedicar menos tiempo a procesos repetitivos y utilizarlo en cuestiones donde realmente necesitamos análisis y toma de decisiones.
Pero automatizar no significa olvidarnos de la tarea.
Debemos establecer controles, comprobar los resultados y determinar qué procesos podemos automatizar sin riesgo.
Cuanto mayor sea el impacto potencial de una acción, mayor debería ser también el nivel de supervisión.
¿Puede la inteligencia artificial sustituir a un SEO?
Es una pregunta bastante habitual desde la aparición de ChatGPT y otros modelos.
La inteligencia artificial puede hacer determinadas tareas mucho más rápido que nosotros.
Pero una estrategia SEO necesita algo más que ejecutar tareas.
Tenemos que entender el negocio, determinar qué áreas tienen mayor potencial, conocer los recursos disponibles y decidir qué acciones debemos priorizar.
Imaginemos que detectamos 200 problemas durante una auditoría.
Solucionarlos todos podría ser técnicamente correcto.
Pero si disponemos de recursos limitados, necesitamos determinar cuáles pueden tener un mayor impacto y empezar por ellos.
Además, debemos interpretar constantemente situaciones donde no existe una única respuesta correcta.
¿Creamos una nueva URL o ampliamos una existente? ¿Eliminamos un contenido o intentamos recuperarlo? ¿Una caída procede de un problema técnico o de un cambio en la SERP?
La inteligencia artificial puede ayudarnos a analizar cada situación.
Pero seguimos necesitando criterio, experiencia y conocimiento del proyecto para tomar la decisión final.
Del SEO al GEO: la IA también está cambiando cómo buscamos
Hasta ahora hemos hablado sobre cómo utilizar inteligencia artificial para trabajar el SEO.
Pero existe otro cambio todavía más importante.
Los usuarios están empezando a utilizar la propia IA como herramienta de búsqueda.
Podemos preguntar a ChatGPT, Gemini o Perplexity qué herramienta comprar, qué empresa contratar o cómo solucionar un determinado problema.
Y esto introduce un nuevo escenario.
Además de preocuparnos por nuestra visibilidad en Google, empezamos a necesitar conocer qué presencia tiene nuestra marca dentro de las respuestas generadas por inteligencia artificial.
Aquí aparece el GEO o Generative Engine Optimization.
Su objetivo consiste en mejorar la presencia y comprensión de una marca dentro de los nuevos entornos de búsqueda generativa.
Esto no significa que tengamos que olvidarnos del SEO.
Muchos de los elementos que trabajamos desde hace años siguen teniendo importancia: una web técnicamente accesible, contenidos de calidad, autoridad, menciones, datos estructurados, una entidad de marca bien definida o información fácilmente interpretable.
Lo que cambia es el ecosistema en el que necesitamos conseguir visibilidad.
¿Cómo integrar la inteligencia artificial en una estrategia SEO?
No necesitamos incorporar IA a todos nuestros procesos simplemente porque podamos hacerlo.
Lo primero debería ser detectar dónde puede aportarnos realmente valor.
Podemos empezar identificando aquellas tareas que consumen más tiempo, análisis donde manejamos grandes cantidades de datos o procesos repetitivos que podrían automatizarse.
Después tendremos que determinar qué información necesita la IA, cómo vamos a validar sus resultados y hasta qué punto podemos automatizar cada proceso.
En algunos casos podremos automatizar prácticamente toda una tarea.
En otros, la IA únicamente nos ayudará a realizar una primera aproximación.
Y no pasa nada.
El objetivo no es utilizar inteligencia artificial en todo.
El objetivo es utilizarla cuando realmente nos permita hacer mejor nuestro trabajo.
La inteligencia artificial no cambia el objetivo del SEO
Las herramientas evolucionan, los buscadores cambian y nuestra forma de trabajar también.
La inteligencia artificial nos permite analizar más información, automatizar procesos que antes necesitaban muchas horas y encontrar relaciones entre datos que manualmente podían pasar desapercibidas.
Al mismo tiempo, también está cambiando la forma en la que los usuarios buscan información y descubren marcas.
Por eso, durante los próximos años probablemente veremos una integración cada vez mayor entre SEO, inteligencia artificial y GEO.
Pero el objetivo seguirá siendo prácticamente el mismo: conseguir que una empresa tenga visibilidad cuando sus potenciales clientes están buscando aquello que ofrece.
En Imuve trabajamos estrategias de SEO y GEO adaptadas a esta nueva realidad, combinando análisis técnico, contenidos, autoridad, datos e inteligencia artificial para detectar oportunidades y priorizar las acciones que realmente pueden aportar valor a cada proyecto.
La IA nos permite trabajar de una forma diferente.
Saber qué datos utilizar, qué preguntas hacer y qué decisiones tomar después es lo que termina marcando la diferencia.