La sorprendente evolución de la IA y la introducción de la IA generativa se han construido sobre cimientos de datos. Sin embargo, el éxito de cualquier innovación, producto o avance tecnológico se reduce a la calidad de esos datos. Utilizar los datos correctos es esencial al conectar la IA generativa, la búsqueda y el marketing de contenido.
Los datos están en constante crecimiento, con el IDC proyectando que el tamaño de los datos globales alcanzará los 175 zettabytes para 2025. Esto es el doble de la cantidad producida el año pasado, señalando una tendencia significativa de crecimiento.
Para adaptarse a este auge de datos, los profesionales que utilizan la IA generativa deben evaluar sus fuentes de datos e identificar las funcionalidades más valiosas para el futuro.
Datos de Mala Calidad vs. Datos de Calidad
El impacto perjudicial de los datos de mala calidad en las empresas es innegable.
Los datos de mala calidad son la causa raíz de interrupciones operativas, percepciones inexactas y toma de decisiones deficientes.
Según un informe de Gartner en 2021, las organizaciones sufren un costo anual promedio de 12.9 millones de dólares debido a la mala calidad de los datos.
En el pasado, los esfuerzos de calidad de datos se centraban principalmente en datos estructurados en bases de datos relacionales.
Sin embargo, los profesionales del marketing ahora enfrentan nuevos desafíos con el auge de sistemas de big data, computación en la nube y tipos de datos no estructurados como texto y datos de sensores. La gestión de la calidad de los datos en sistemas en la nube se ha vuelto esencial.
En la búsqueda y el marketing de contenido, los datos nunca han sido tan importantes. Sin embargo, el 57% de los profesionales del marketing interpretan mal los datos, lo que resulta en costosos errores.
Esto puede deberse a la obtención de datos a través de fuentes de datos dispares y los problemas relacionados con el procesamiento de grandes conjuntos de datos a gran escala.
¿Qué son los Datos de Calidad?
Los datos de calidad combinan factores cruciales como la precisión, la conectividad, la integridad y la confiabilidad.
La precisión de los datos que utilizas define el éxito en la búsqueda: asegurar que los departamentos ejecutivos, de contenido, digitales, de producto, de marketing y de ventas estén equipados con información precisa es esencial.
Los datos confiables impulsan decisiones de búsqueda cada vez más inteligentes que impactan en el rendimiento empresarial.
Además de la precisión, varias otras dimensiones contribuyen a la buena calidad de los datos, incluyendo:
Integridad: Los conjuntos de datos deben contener todos los elementos de datos necesarios.
Consistencia: Los valores de datos en diferentes sistemas o conjuntos de datos no deben entrar en conflicto.
Unicidad: Se deben evitar registros de datos duplicados en bases de datos y almacenes de datos.
Oportunidad: Los datos deben actualizarse regularmente para mantenerse actuales y disponibles.
Validez: Los datos deben contener los valores esperados y seguir una estructura adecuada.
Conformidad: Los datos deben adherirse a los formatos estandarizados establecidos por tu organización.
Al cumplir con estos factores, los conjuntos de datos se vuelven confiables y dignos de confianza, y se alinean con los esfuerzos de gobierno de datos para garantizar un uso consistente y efectivo de los datos en las organizaciones.
Datos, Búsqueda y IA Generativa
Una combinación de seres humanos y máquinas crea un campo de batalla de datos y marketing de contenido donde la calidad y la conectividad son cruciales para el éxito.
La adopción de herramientas de IA, aplicaciones de aprendizaje automático, transmisión de datos en tiempo real y complejas canalizaciones de datos ha complicado aún más el proceso de calidad de datos.
El cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos, como el GDPR y el CCPA, ha aumentado la demanda de datos precisos y consistentes. Mientras el volumen de datos globales crece exponencialmente, al mismo tiempo, la SEO está cambiando a medida que las demandas de los consumidores continúan evolucionando y los motores de búsqueda se adaptan a estos cambios mediante la integración de la IA en las páginas de resultados de motores de búsqueda (SERPs).
Como resultado, los profesionales del marketing deben reconsiderar cuidadosamente su enfoque hacia los datos, la SEO técnica y los resultados de la IA generativa.
Entrada y salida de datos en la IA generativa.
La calidad de las salidas de IA generativa depende de la calidad y la conectividad de los datos que la alimentan. Muchos de ustedes habrán experimentado esto, especialmente en los primeros días de la IA generativa y ChatGPT, Bing AI y Google Bard.
Esta es la razón por la que vemos cada vez más la ingeniería de indicaciones y la optimización de datos de modelos de lenguaje grandes (LLM). La IA generativa, junto con herramientas como ChatGPT y Google Search Generative Experiences (SGE), ha sido objeto de mucha discusión.
La IA generativa basada en el análisis de datos de calidad ya está ahorrando tiempo y eficiencia a los profesionales de la SEO. Más del 98% de nuestros clientes están ahorrando tiempo valioso elaborando títulos y descripciones de SEO utilizando BrightEdge Copilot (Divulgación: mi empresa). Sin embargo, el valor de los datos de calidad que alimentan la IA generativa también se extiende más allá del ahorro de tiempo.
Al utilizar datos de calidad, los profesionales del marketing pueden mejorar su comprensión de la intención del consumidor y la conversación (clave para los resultados de la IA generativa en los SERPs) y comprender conjuntos de datos mediante la incorporación de datos de clasificación de la industria externa, reduciendo en última instancia los tiempos de procesamiento.
Además, la IA generativa puede crear conjuntos de datos de entrenamiento y datos sintéticos para respaldar el desarrollo adicional de modelos de IA y aprendizaje automático.
Sin embargo, esta evolución requiere que los profesionales del marketing ajusten su enfoque hacia los datos y se aseguren de que:
Calidad y Conectividad de los Datos: Las salidas de IA son tan buenas como las entradas. Asegura que las fuentes que utilices sean completas y combina datos históricos y datos en tiempo real. Evita múltiples fuentes de datos dispares que proporcionen una imagen incompleta del comportamiento de tu consumidor para evitar "Basura En, Basura Fuera" (GIGO, por sus siglas en inglés).
Integración en la Estrategia de Datos Empresariales: La IA generativa debe considerarse una parte integral de la estrategia de datos. Asegura su inclusión desde el principio y alinéala con tus objetivos de marketing empresarial más amplios.
Desafíos Proactivos de Dirección: Aborda proactivamente los desafíos de seguridad, sesgo y precisión específicos de la IA generativa. Evaluar y mitigar estos riesgos es esencial para una implementación exitosa y posibles problemas de cumplimiento en el futuro.
Enfoque en Componentes del Ciclo de Análisis: La adopción inicial de la IA generativa debe apuntar a componentes específicos de tus campañas de marketing y casos de uso específicos. Prueba las salidas de manera continua para garantizar que las aplicaciones funcionen y asegurar el éxito, especialmente cuando se produzcan salidas a gran escala.
Priorización del Impacto Empresarial: Prioriza programas que generen un impacto medible en tus campañas. Asegúrate de que las tecnologías que utilices estén probadas y validadas, y que las innovaciones en la IA generativa estén respaldadas por conjuntos de datos de calidad, de alta fidelidad.
Avanzando con Datos en SEO: Impulsando tu Estrategia hacia el Éxito
Cuando se analiza cómo la IA afecta a la SEO, es bueno considerar que cada página web tiene visitantes humanos y máquinas: personas que buscan contenido relevante que responda a sus preguntas y necesidades, y arañas o bots de motores de búsqueda que analizan contenido técnico.
El procesamiento de datos se ha vuelto indispensable para evaluar el contenido del sitio e informar las estrategias digitales.
Los profesionales de SEO ahora están inundados de adiciones de datos incrementales que pueden ser abrumadoras de descifrar. Tenemos la suerte de que la IA y la automatización en la SEO no son nuevas, y las tecnologías automatizadas pueden reducir los esfuerzos manuales de datos y mejorar la toma de decisiones empresariales, como:
Recopilación y estructuración de big data para generar ideas más pequeñas, valiosas y accionables.
Mejora de tareas como la clasificación de datos, etiquetado y limpieza.
Investigación en línea, auditoría de sitios y modelado de intenciones.
Descubrimiento de información valiosa sobre cómo los consumidores interactúan con los motores de búsqueda.
Esto también ayuda a los profesionales del marketing que carecen de los títulos necesarios o la experiencia en ciencia de datos para hacerlo de manera efectiva.
Los profesionales del marketing que aprovechan los datos de manera correcta pueden adaptarse a las expectativas cambiantes de los consumidores, mantenerse al día con los cambios granulares en la búsqueda y cumplir con los estándares de Google.
El uso de una combinación de conocimientos únicos y datos de alta fidelidad (propiedad) es crucial para mantenerse competitivo y garantizar que las aplicaciones de IA tengan éxito sobre bases sólidas de datos.
Los profesionales del marketing pueden aprovechar el poder de los datos para extraer ideas significativas del ruido.
Por ejemplo, los profesionales del marketing minorista pueden descubrir el problema del contenido duplicado, mientras que los profesionales del marketing en banca pueden centrarse en contenido conciso.
Las mejores prácticas personalizadas y la resolución de problemas específicos de la industria brindan a los profesionales del marketing una ventaja competitiva.
Conclusion
Muchos profesionales de la SEO aún no aprovechan completamente el valor de los datos debido a su abrumadora complejidad. Sin embargo, con la ayuda de la IA avanzada, estas ideas ocultas pueden ser descubiertas y comprendidas.
Al aprovechar el poder de las tecnologías orientadas a la IA, los profesionales del marketing pueden optimizar su contenido para lograr un impacto máximo en múltiples canales digitales, adaptándose a las tecnologías cambiantes y al comportamiento del consumidor.
A medida que las organizaciones avanzan con sus estrategias de IA generativa, es vital recordar que el éxito de las aplicaciones depende de los datos que la alimentan.
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