Por qué las menciones de marca en ChatGPT importan más que los enlaces: el 92,8% de los diálogos terminan sin un clic
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Perplexity AI
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El análisis de un especialista en SEO revela que ChatGPT menciona marcas según el contexto y la reputación, no por la cantidad de enlaces. Con un 92,8% de los diálogos con IA que terminan sin clics, los especialistas en marketing deberían centrarse en las menciones de marca en lugar de la construcción tradicional de enlaces.
Un especialista en SEO midió cómo ChatGPT, Perplexity, Alisa AQI y GigaChat mencionan marcas en sus respuestas. En una prueba para un cliente de entrega de comida, ChatGPT mencionaba con frecuencia a un competidor a pesar de que el cliente tenía más backlinks y mayor autoridad. Esto contradice la lógica tradicional del SEO, donde más enlaces conducen a mejores posiciones y más menciones. Los datos de Profound, analizados por Kevin Indig, muestran que el 92.8% de los diálogos de ChatGPT terminan sin un clic, lo que significa que los usuarios deciden basándose en la respuesta del modelo en sí. Aunque el tráfico de IA es pequeño (0.19% de los clics frente al 42% de Google), aquellos que sí hacen clic convierten al 7.1% y se valoran 4.4 veces más. Las menciones de marca en la IA se construyen a partir de textos de entrenamiento y fuentes en tiempo real, no del número de enlaces. El especialista encontró que las reseñas editoriales sólidas importaban más que los numerosos enlaces de catálogo. Incluso estar en el primer puesto de Google no garantiza una mención en ChatGPT. Los enlaces siguen funcionando donde las decisiones se toman después del primer contacto, como en comparaciones de precios o documentos técnicos, pero fallan donde las respuestas son autónomas. Ahora, el especialista rastrea la cuota de menciones de marca entre competidores, el tono de la mención y las fuentes detrás de las formulaciones. Para el cliente de entrega de comida, crearon artículos en profundidad en plataformas que el modelo lee, y las menciones mejoraron en un mes y medio.
Fuente: Habr — хаб ML —
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