Comprender el abanico de consultas LLM es una parte crucial de la optimización de motores de búsqueda de IA. Las consultas de búsqueda en abanico abren una nueva comprensión de cómo podemos implementar las palabras clave. En este sentido, proporciona un enfoque novedoso a los motores de búsqueda LLM y al SEO. Repasemos qué es y cómo utilizarlo para el marketing.

¿Qué es Query Fan-Out?

Una consulta en abanico describe una técnica utilizada por los motores de búsqueda de IA, en la que los términos de búsqueda se dividen en subconsultas relacionadas para crear una respuesta más sólida y completa. Es posible que una búsqueda impulsada por IA no siempre devuelva la palabra clave exacta, por lo que acudirá a entidades relacionadas, y esta función tiene un alcance mucho mayor que una búsqueda amplia estándar, como se entiende con el SEO clásico de Google.

Por ejemplo, si busca “las mejores empresas de SEO de Alabama”, es posible que no haya muchas empresas que se autodenominen abiertamente “empresas de SEO”. Para una consulta estándar, esto se ampliará para incluir palabras clave como empresas de marketing digital, empresas de marketing, especialistas en SEO, consultores de marketing, etc. En el caso de las consultas ampliadas, se incluirán todas estas palabras clave, además de otros elementos como las reseñas de Yelp y Google sobre empresas de SEO, información de Google Maps, reseñas de Sortlist, etc.

El estilo de búsqueda es diferente porque la IA intenta dar con una respuesta que convierta los enlaces y los datos en información. Quiere llegar a una conclusión sobre la consulta, por lo que cotejará un montón de fuentes diferentes (en este caso, reseñas).

He aquí otro ejemplo. Supongamos que le preguntas a una IA: “Busco una película con una escena de persecución por el bosque. No de terror”. Probablemente buscará resúmenes de películas, críticas, páginas de Reddit como “r/movieslikethis” con las palabras clave adecuadas, foros de debate e incluso estudios sobre cinematografía. Debido a la especificidad de la consulta, la búsqueda se amplía, lo que puede crear oportunidades en la optimización de la búsqueda de IA.

Dependiendo de la IA, la consulta de búsqueda que uno introduzca hará que los espectadores vean algunos enlaces relacionados. Esto supone una oportunidad para mejorar el SEO y el linkbuilding dentro de las respuestas de la IA.

Guía del modo de consulta Fan-Out AI

A continuación le explicamos cómo puede analizar las consultas de los fans y cómo le ayudará con el SEO:

• Comprender los tipos de consultas en abanico: Las consultas de fan-out se presentan en múltiples formas, y comprenderlas es clave para lograr un mejor alcance. Los tipos incluyen temas relacionados, preguntas implícitas, consultas comparativas, recencia y muchos más. Todas ellas requieren enfoques diferentes.
• Entender cómo la IA utiliza el fan-out: Disponga de una estrategia que tenga en cuenta cómo la IA recupera consultas, desambigua términos y crea conexiones.
• Asignación de temas: Los distintos temas y géneros de consulta incorporan elementos diferentes. Algunas consultas utilizan entidades, mientras que otras dependen de las puntuaciones de confianza. Determine qué tema requiere qué enfoque.
• Cubrir la brecha del recorrido del usuario: Asegúrese de que todos los datos de la entidad estén completos para cubrir todas las bases. Puede optimizar cada etapa de interés, desde la búsqueda de información hasta la compra. Del mismo modo, los usuarios pueden buscar distintos tipos de información, por lo que puedes completar el esquema, la información de imágenes, las etiquetas, los datos del centro comercial, etc. Así se asegurará de ser una fuente completa sobre un tema.
• Rendimiento de la pista: Analice si su enfoque funciona o no. Herramientas como SEMRush y Ahrefs ofrecen varios medios para comprobar el rendimiento.

Analicémoslo más a fondo.

Tipos de consulta Fan-Out

• Temas relacionados: Temas relacionados con la consulta original que añaden información adicional. Un usuario puede buscar consejos para acampar, y la IA podría investigar los precios de las tiendas, los mejores tipos de recipientes para comida, etc.
• Preguntas implícitas: La información adicional relacionada con la consulta que AI podría pensar que necesitas. Cuando preguntas por el mejor software antivirus, puede buscar cuánto cuestan, si son compatibles con PC u otras cuestiones relacionadas.
• Consultas comparativas: Cuando la consulta compara dos cosas. Por ejemplo, un usuario que quiera saber qué herramienta SEO es la mejor podría recibir información de un artículo titulado “SEMRush vs Ahrefs”.
• Recencia: Información estacional o, en general, sensible al tiempo. Si preguntas: “¿Cuál es el PC más barato para jugar?”, la respuesta se basará en los precios más recientes, los estándares actuales para juegos, etc. Del mismo modo, puede preguntar qué tiempo hace hoy, y la respuesta siempre será diferente.
• Reformulaciones: La gente suele hacer la misma pregunta de varias maneras. La IA utiliza las distintas versiones para elaborar una respuesta completa.
• Variaciones contextuales: La IA tiene en cuenta el historial, la ubicación y el comportamiento del usuario. Si preguntas “cerca de mí”, tendrá en cuenta tu ubicación. Si has introducido tus preferencias musicales previas, te recomendará cosas relacionadas con ellas.
• Próximas consultas: A veces, la IA va más allá de la información básica sobre determinadas búsquedas. Si preguntas cuáles son los síntomas de una enfermedad, puede recomendarte opciones de tratamiento y cómo evitarla por completo.

El proceso AI Fan-Out

• Análisis de consultas: Los análisis de IA analizarán la consulta para comprender la intención, la complejidad y el tipo de respuesta necesaria (sucede en milisegundos). Si no se dispone de una visión general de la IA para esta búsqueda, puede tener una respuesta perfectamente buena a partir de un fragmento de Wikipedia o de un sitio comercial.
• Descomposición: Divide la pregunta en varias subpreguntas. Esto ayuda a cubrir todas las distintas perspectivas para redondear una buena respuesta. Por ejemplo, “cómo escribir una tesis de máster” se desglosa en el procedimiento de investigación, los criterios de calificación, la estructura de la tesis, etc.
• Recuperación paralela: Las consultas en abanico se buscan en múltiples índices web como Google, Yahoo, etc., y en grafos de conocimiento, bases de datos o repositorios especializados. En función de la consulta, se comprobarán varias para compararlas.
• Síntesis: La respuesta aparece como un conjunto unificado utilizando la fusión recíproca de rangos (RRF). Este método puntúa y fusiona múltiples listas de resultados encontrando puntos en común y simetría informativa, recompensando a los que corroboran la información.
• Puntuación: Los documentos que recorre reciben una puntuación de relevancia en relación con la consulta original. Los documentos que aparecen en el mayor número de listas obtienen puntuaciones más altas.
• Clasificación final: Una vez evaluada la puntuación total, la IA encuentra un resultado unificado, que utiliza para dar una respuesta.

Cómo asignar temas

Los distintos temas tienen diferentes tipos de enfoques que los desencadenan. He aquí un desglose de los más destacados:

• Entidades: Búsquedas de productos, servicios, herramientas, lugares de trabajo, ubicaciones, etc. Estas optimizaciones de búsqueda de consultas requieren trabajar con datos estructurados, mapas, sitios de reseñas como Yelp, registros de empresas y atributos explícitos similares.
• Viaje-pesado: Esto se aplica a compras complejas y decisiones en varias fases en las que, por ejemplo, la instalación puede ser cara o requerir una reflexión considerable. Si vas a comprar un nuevo sistema de calefacción o de aire acondicionado, la IA tratará de desglosarlo en cálculos, precios, tipos de viviendas con los que funcionará, normas energéticas, subvenciones públicas, etc. El contenido que cubra estos diferentes grupos será relevante.
• Confianza: Los temas controvertidos, los artículos de alto coste y las decisiones irreversibles requieren gran autoridad, EEAT y la validación de terceros. Los temas financieros, el asesoramiento jurídico, la información psiquiátrica y médica tienen un listón más alto que superar. En estos casos se hará hincapié en las credenciales, certificaciones, opiniones de clientes, cumplimiento de la normativa, URL .org y fuentes gubernamentales.
• Comparativa: En las consultas comparativas se hace hincapié en las evaluaciones paralelas y los criterios de decisión. Pondrá en común varias reseñas o buscará comparaciones similares en foros e hilos de Reddit.
• Personalizado: Estas consultas pueden buscar datos de localización o sitios que coincidan con las preferencias previas de determinados usuarios. Los datos de localización serán más importantes aquí. La búsqueda impulsada por LLM mantiene un registro de lo que le gusta al usuario, por lo que no puede planificar esto a menos que se incline por nichos de usuarios específicos.
• Recientes: Las consultas sensibles al tiempo son las más relevantes aquí. Concéntrese en mantener contenidos frescos, contenidos con fuertes indicios de dependencia temporal. Las actualizaciones recientes y las mejores prácticas actuales facilitan su búsqueda.

Cómo optimizar las brechas en el recorrido del cliente para la IA

Un motor de búsqueda LLM tiene en cuenta mucha información dispar. Por eso necesita abarcar un amplio abanico de datos.

• Optimizar las páginas de productos: Añada descripciones precisas, imágenes y detalles de las características relevantes.
• Optimizar imágenes: Añada menciones específicas de características y atributos. Por ejemplo, añade el nombre del producto que crees que la gente buscará con una marca, y descríbelo adecuadamente en el texto alt.
• Optimice sus etiquetas y categorías: Incluya atributos prioritarios de sus productos. Enumere colores, razones para comprarlos, precios, etc.
• Crear páginas de colecciones relevantes: Contenido adicional que ayuda a dar más información corroborante sobre sus productos. Esto ayudará a impulsar su producto sobre los demás.
• Añadir el esquema de producto pertinente: Añada todas las especificaciones técnicas de su producto o las características y atributos relevantes.
• Compruebe sus datos comerciales y la alimentación de sus productos: Asegúrese de que las propiedades, características y atributos de su producto reflejan fielmente su producto y son pertinentes.

Cómo controlar el rendimiento de la optimización de consultas en abanico

Utiliza SEMRush o Ahrefs para hacer un seguimiento de tu SEO habitual. Añade las consultas prioritarias que tienen más potencial de búsqueda junto a tus palabras clave principales y utiliza etiquetas para agrupar consultas relacionadas por grupos temáticos. Esta nueva lista puede ayudar a agregar el rendimiento, teniendo en cuenta el panorama general. También es posible que desee centrarse más en sinónimos y términos relacionados que parezcan similares o que le gustaría captar. Con la búsqueda de IA, puede lanzar una red más amplia.

Existen aplicaciones de software como Brand Radar que ayudan a controlar cuándo y cómo se cita su marca. Puede medir estadísticas a través de ChatGPT, Perplexity, funciones de Google AI, etc. Estas aplicaciones son especialmente útiles para las consultas de fan-out, ya que es posible que nunca sepas cuándo se menciona tu empresa, ya que puede ser menos predecible. Comprueba en qué búsquedas apareces y reitera aquellos términos relacionados que quizá no habías tenido en cuenta. Apóyese en ellos, añádalos a sus páginas web y compruebe si mejora la IA y las cifras de las búsquedas habituales.

También debería establecer mediciones y carteras con grupos temáticos. Muchos sitios web ya lo hacen, pero con la IA, esto puede tener que convertirse en una táctica estándar de SEO. Puede realizar un seguimiento de las métricas agregadas y ver si su enfoque está mejorando la visibilidad en todo el tema en lugar de páginas específicas. Puedes dibujar clusters temáticos en diferentes herramientas SEO.

Aunque todas las métricas de SEO estándar siguen siendo aplicables, es necesario orientarlas hacia diferentes tipos de consultas, como se ha comentado anteriormente. Céntrese en la optimización de esquemas para empresas, ubicaciones, recetas, precios fijos y otros temas sensibles a los esquemas. Céntrese en actualizar los datos con frecuencia para las consultas sensibles al tiempo. Del mismo modo, las puntuaciones de autoridad son más importantes que nunca.

Si busca contenidos que impulsen los resultados de búsqueda de IA, consulte nuestro servicios de marketing. Creamos un flujo de trabajo integral para optimizar el alcance y que usted pueda sentarse a ver cómo le salen las cuentas.