Cómo los motores de búsqueda adaptan los resultados a los usuarios individuales y cómo las marcas deben gestionarlos

¿Cuántas veces has visto diferentes diseños y resultados de SERP en todos los mercados?

No hay dos personas que vean los mismos resultados de búsqueda, según la propia documentación de Google. Tampoco hay dos usuarios que reciban resultados idénticos de las plataformas de IA, incluso cuando utilizan el mismo mensaje. En una época de sobrecarga de información, esto plantea una pregunta importante para los especialistas en marketing global: ¿Cómo gestionamos y aprovechamos las experiencias de búsqueda personalizadas en múltiples mercados?

Hoy, la claridad y la transparencia importan más que nunca. Los usuarios tienen innumerables opciones y distracciones, por lo que esperan experiencias que les parezcan relevantes, confiables y alineadas con sus necesidades del momento. La personalización ahora es fundamental para la forma en que los clientes potenciales descubren, evalúan e interactúan con las marcas.

Los motores de búsqueda llevan años personalizando los resultados en función del idioma, el comportamiento de búsqueda, el tipo de dispositivo y elementos técnicos como hreflang. Con la rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) generativa, la personalización se ha expandido a respuestas resumidas en plataformas de IA y experiencias hiperpersonalizadas que dependen de flujos y procesos de datos internos.

Este cambio obliga a los especialistas en marketing a repensar cómo miden la visibilidad y el impacto empresarial. Según McKinsey, el 76% de los usuarios se sienten frustrados cuando las experiencias no están personalizadas, lo que demuestra cuán estrechamente están vinculadas la relevancia y la satisfacción del usuario.

Al mismo tiempo, el descubrimiento de larga cola ocurre cada vez más fuera de los motores de búsqueda, particularmente en plataformas como TikTok. Statista informa que el 78% de los usuarios de Internet en todo el mundo ahora investigan marcas y productos en las redes sociales.

Todo esto sucede mientras la mayoría de los usuarios saben poco sobre cómo funcionan los motores de búsqueda o los sistemas de inteligencia artificial.

Independientemente de dónde busque la gente, las implicaciones se extienden mucho más allá de los algoritmos. La personalización afecta la forma en que colaboran los equipos, cómo se mueven los datos entre departamentos y cómo las organizaciones globales definen el éxito.

Este artículo explora lo que significa la personalización hoy en día y cómo las marcas globales pueden convertirla en una ventaja competitiva.

De SERP a resúmenes de IA

Los motores de búsqueda ya no devuelven listas solo de enlaces azules o People Also Ask (PAA). Ahora proporcionan información resumida en Resúmenes de IA y Modo AI, actualmente para consultas informativas.

Google suele mostrar primero los resúmenes de IA y después las URL, mientras prueba continuamente diferentes diseños para dispositivos móviles y de escritorio, como se muestra a continuación.

Los experimentos de Search Labs de Google, que incluyen funciones como Fuentes preferidas, muestran cómo los diseños y resúmenes cambian según el contexto, las señales de confianza y los patrones de comportamiento.

Los modelos de lenguajes grandes (LLM) añaden otra capa. Ajustan las respuestas según el contexto del usuario, la intención y, a veces, si el usuario tiene una cuenta gratuita o de pago. Debido a que los usuarios rara vez obtienen exactamente lo que necesitan en el primer intento, vuelven a solicitar a la IA, creando conversaciones iterativas donde cada instrucción o mensaje influye en la siguiente.

Aún no está claro qué lleva a los usuarios a hacer clic en una fuente o a buscarla en los motores de búsqueda, ya sea curiosidad, incertidumbre, aburrimiento, un llamado a la acción o el modelo que dice que no sabe. Comprender este comportamiento pronto será tan importante como el análisis tradicional de la tasa de clics (CTR).

Para las marcas globales, el desafío no es simplemente mantenerse al día con la tecnología. Se trata de mantener una voz de marca coherente y un intercambio de valor en todos los canales y mercados cuando cada usuario ve una interpretación diferente de la marca. La confianza es ahora tan importante como la visibilidad.

Este panorama aumenta la importancia de la investigación de mercado, la segmentación, los conocimientos culturales y el análisis competitivo. También plantea preocupaciones sobre las cámaras de eco, la desigualdad en las búsquedas y las barreras que enfrentan las marcas al ingresar a nuevos mercados o llegar a nuevas audiencias.

Mientras tanto, la larga cola continúa desplazándose hacia plataformas como TikTok, donde el descubrimiento funciona de manera muy diferente a la búsqueda tradicional. Y a medida que el entusiasmo por la IA se enfría, muchos profesionales creen que hemos entrado en la etapa de “desencanto” descrita por el ciclo de vida de adopción de tecnología de Jackie Fenn.

Qué significa la personalización hoy

En marketing, la personalización se refiere a adaptar el contenido, las ofertas y las experiencias en función de los datos disponibles.

En la búsqueda, describe cómo los motores de búsqueda personalizan los resultados y las funciones SERP para usuarios individuales utilizando señales como:

• Patrones de datos.
• Intereses inferidos.
• Ubicación.
• Comportamiento de búsqueda.
• Tipo de dispositivo.
• Idioma.
• Memoria impulsada por IA (que se analiza a continuación).

El objetivo de los motores de búsqueda es proporcionar resultados relevantes y mantener a los usuarios interesados, especialmente ahora que las personas buscan en múltiples canales y plataformas de inteligencia artificial. Como resultado de esto, dos personas que realizan la misma consulta rara vez obtienen resultados idénticos. Por ejemplo:

• Un entusiasta de la cocina que busque (manzanas) puede ver contenido relacionado con la comida.
• Un usuario orientado a la tecnología puede ver noticias sobre productos Apple.

Las funciones SERP también pueden variar según los mercados y perfiles. Las preguntas y filtros de People Also Ask (PAA) pueden diferir según la región, el idioma o el comportamiento de clic, y es posible que no aparezcan en absoluto. Por ejemplo, la consulta “voto de censura” muestra diferentes filtros y diferentes resultados principales en España y el Reino Unido, y PAA no aparece en la versión del Reino Unido.

Las plataformas de IA impulsan esto aún más con la memoria basada en sesiones. Plataformas como AI Mode, Gemini, ChatGPT y Copilot manejan el contexto de una manera que hace que los usuarios sientan que hay conversaciones reales, y que cada mensaje influye en el siguiente. En algunos casos, también pueden salir a la luz resultados de respuestas anteriores.

Un enfoque humano en el circuito (HITL) es esencial para evaluar, monitorear y corregir los resultados antes de usarlos.

Cómo funciona técnicamente la personalización

La personalización opera en varias capas. Comprenderlos ayuda a los especialistas en marketing a ver dónde es posible influir.

1. Características y diseño de SERP

Google y Bing adaptan sus diseños según el historial, el tipo de dispositivo, la participación del usuario y las señales del mercado. Los fragmentos destacados, los módulos PAA, los vídeos, los foros o las historias destacadas pueden aparecer o desaparecer según el comportamiento y la intención.

2. Descripciones generales de IA, modo AI y copiloto de Bing

Las plataformas de IA pueden:

• Resuma el contenido de varias URL.
• Adapte el tono y la profundidad según el comportamiento del usuario.
• Personalice las sugerencias de seguimiento.
• Integre patrones aprendidos dentro de la sesión o incluso en sesiones anteriores.

La visibilidad ahora incluye que se haga referencia a ellos en los resúmenes de IA. Los patrones actuales muestran que esto depende de:

• Borrar la estructura del sitio y de la URL.
• Precisión fáctica.
• Señales de entidad fuertes.
• Credibilidad en línea.
• Contenido fresco y de fácil interpretación.

3. Datos estructurados y coherencia de las entidades

Cuando los algoritmos comprenden una marca, pueden personalizar los resultados con mayor precisión. El marcado de esquema ayuda a evitar la deriva de entidades, donde los sitios web regionales se confunden con marcas independientes.

Bing utiliza Microsoft Graph para conectar los datos de la marca con el ecosistema de Microsoft, ampliando la influencia de los datos estructurados.

4. Ventanas de contexto y memoria AI

Los LLM simulan la “memoria” utilizando ventanas contextuales, que es la cantidad de información que pueden considerar a la vez. Esto se mide en fichas, que representan palabras o partes de palabras. Es lo que hace que las conversaciones parezcan continuas.

Esto tiene algunas implicaciones importantes:

• La coherencia semántica importa.
• El tono debe estar unificado en todos los mercados.
• Los mensajes deben ser coherentes en todos los formatos de contenido.

Una vez que un sistema de inteligencia artificial asocia una marca con un tema específico, ese contexto puede persistir por un tiempo, aunque no está claro por cuánto tiempo. Probablemente esta sea la razón por la que los LLM prefieren el contenido nuevo como una forma de reforzar la autoridad.

5. Recomendadores

En sitios de comercio electrónico y con mucho contenido, los recomendadores muestran sugerencias personalizadas basadas en el comportamiento. Esto reduce la fricción y aumenta el tiempo en el sitio.

Beneficios de la personalización

Cuando la personalización funciona, los usuarios y las marcas pueden beneficiarse de:

• Reducción de la fricción del usuario.
• Mayor satisfacción del usuario.
• Tasas de conversión mejoradas.
• Compromiso más fuerte.
• CTR más alto.

Esto puede influir positivamente en el valor de vida del cliente. Sin embargo, estos beneficios dependen de experiencias consistentes y confiables en todos los canales.

Posibles inconvenientes

Además de los beneficios, la personalización conlleva algunos desafíos que los especialistas en marketing deben conocer. Estas no son razones para evitar la personalización, sino consideraciones importantes a la hora de planificar estrategias globales. Considerar:

• Las burbujas de filtro reducen la exposición a diversos puntos de vista y marcas competidoras.
• Las preocupaciones sobre la privacidad aumentan a medida que las plataformas dependen de más datos demográficos y de comportamiento.
• La reducida diversidad de resultados dificulta la aparición de marcas nuevas o más pequeñas.
• Los modelos globales pierden eficacia cuando los mercados esperan matices locales.

Esto significa que las marcas que utilizan la misma plantilla o contenido unificado en todos los mercados para la globalización pierden aún más efectividad en los mercados, ya que se esperan matices culturales, contexto o diferentes motivaciones de los usuarios. Además, los procesos de compra varían según los mercados. De ahí la eficacia de la hiperpersonalización.

Probablemente sea más importante que nunca que las marcas dediquen tiempo a investigar y planificar para ganar o mantener visibilidad en los mercados globales, así como a fortalecer la percepción de su marca.

Gestión de la personalización en equipos y canales

Por el momento, los LLM tienden a favorecer marcas y sitios web fuertes y claramente estructurados. Si una marca no se comprende bien en línea, es menos probable que se haga referencia a ella en los resúmenes de IA.

Los proyectos digitales y de SEO exitosos dependen de sólidos procesos internos. Cuando los equipos trabajan de forma aislada, aparecen inconsistencias en los datos, el contenido y la implementación técnica, que luego emergen como inconsistencias en la búsqueda personalizada.

Los problemas comunes incluyen:

• Débil alineación global.
• Traducciones que pierden relevancia local.
• Marcado de esquema conflictivo.
• Clasificación de páginas locales con la intención equivocada.
• Se ignoran las palabras clave locales importantes.

A continuación se muestra un marco para ayudar a las organizaciones a gestionar la personalización en todos los mercados y canales.

1. Objetivos compartidos y comprensión entre equipos

Muchos desafíos de búsqueda o marketing se pueden evitar creando un entendimiento compartido entre equipos de:

• Objetivos del negocio y del proyecto.
• Problemas en todos los mercados.
• Busque desarrollos en todos los mercados.
• Segmentación de audiencia.
• Información integrada en todos los canales.
• Flujos de datos que conectan equipos globales y locales.
• Desarrollos de IA.

2. Fortalezca los elementos técnicos de su sitio web

Refuerce los elementos técnicos de su sitio web para que sea fácil para los motores de búsqueda y los LLM comprender su marca en todos los mercados para evitar la deriva de entidades:

• Estructura del sitio web.
• Marcado de esquema en las secciones correspondientes.
• Fuerte estructura en la página.
• Fuerte vinculación interna.
• Hreflang apropiado.

3. Optimice los grupos de contenido y la intención del usuario, no las palabras clave

La estructura lo es todo. Organizar el contenido en grupos ayuda a los usuarios y a los motores de búsqueda a comprender claramente el sitio web, lo que favorece la personalización.

4. Utilice datos propios para personalizar las experiencias en el sitio

La búsqueda interna y las experiencias de los usuarios conectados son importantes para comprender a sus usuarios y crear recorridos de usuario basados ​​en el comportamiento. Esto ayuda con la relevancia del contenido y señales de intención más sólidas.

Los datos propios pueden respaldar:

• Recomendaciones de productos personalizadas.
• Filtros dinámicos.
• Sugerencias automáticas basadas en el comportamiento de navegación.

5. Mantenga la coherencia entre canales

Una experiencia coherente respalda una mayor personalización y evita viajes fragmentados, y la búsqueda es solo un entorno personalizado. El tono, la estructura, los mensajes y los datos deben permanecer coherentes en:

• Plataformas sociales.
• Correo electrónico.
• Aplicaciones móviles.
• Sitios web y búsqueda in situ.

Los PVU claros y consistentes deben ser visibles en todas partes.

6. Fortalezca la percepción de su marca

Con tanta competencia en línea, las marcas cuyo trabajo tiene referencias positivas en Internet. Son las viejas relaciones públicas: céntrese en sus puntos fuertes y publique trabajos bien investigados, con estadísticas que sean útiles para sus usuarios objetivo.

Conclusión: convertir la personalización en una ventaja

La Ley de Conway es más importante que nunca. La idea de que las organizaciones diseñan sistemas que reflejan sus propias estructuras de comunicación es muy visible en la búsqueda actual. Si los equipos operan en silos, esos silos a menudo se manifiestan en contenido fragmentado, señales inconsistentes y experiencias de usuario mixtas. Luego, la personalización amplifica aún más estas brechas al no ser citada en las plataformas de inteligencia artificial o al no difundirse información incorrecta.

Comprender cómo funciona la personalización y cómo da forma a la visibilidad, la confianza y el comportamiento del usuario ayuda a las marcas a ofrecer experiencias que parezcan coherentes en lugar de confusas.

El éxito ya no se trata sólo de optimizar para Google. Se trata de comprender cómo las personas realizan búsquedas, cómo la IA interpreta y resume el contenido, cómo se hace referencia a las marcas en la web y cómo los equipos colaboran en todos los canales para presentar un mensaje unificado.

Cuando cada resultado de búsqueda es único, las marcas que tendrán éxito serán aquellas que coordinen, conecten y comuniquen claramente, tanto internamente como en los mercados globales, para ayudar a fortalecer la percepción de su marca.

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Imagen de portada: Master1305/Shutterstock