¿Los chatbots se comerán el SEO?

Los modelos de lenguaje grande (LLM) se basan en tecnología de transformadores y su principio de funcionamiento se puede describir de la siguiente manera:

• Los modelos se entrenan en grandes corpus de datos (colecciones de documentos), lo que les permite identificar la probabilidad de que una palabra aparezca tras otra.
• Los modelos utilizan el contexto de las palabras circundantes en lugar de la secuencia de palabras como se implementa en las predicciones de texto convencionales como T9.
• El modelo generativo crea texto extrapolándolo a una longitud determinada, intentando predecir el siguiente token de la secuencia.

Esto es similar a cómo funcionan el autocompletado, las sugerencias y otros algoritmos similares. Cuanto más a menudo ocurre una secuencia, mayor es la probabilidad de que aparezcan palabras específicas en generaciones posteriores. Sin embargo, es importante señalar que los modelos de lenguaje generativo no escriben texto como lo hacen los humanos: solo emulan dependencias probabilísticas basadas en datos de entrenamiento. Con el tiempo, pierden confianza, especialmente si se salen de contexto, lo que puede llevar a resultados ridículos. Esto se nota, por ejemplo, en las sugerencias de los motores de búsqueda, donde añadir cada palabra nueva a una cadena puede dar lugar a predicciones inadecuadas.

Los principales problemas de los grandes modelos de lenguaje.

Uno de los principales desafíos que enfrentan los grandes modelos lingüísticos es la calidad de los datos de entrenamiento. Los modelos se entrenan en colecciones de documentos ya preparadas, como Wikipedia, blogs, diversos archivos de Internet y medios de comunicación. ¿Se pueden considerar estos datos ideales? Por supuesto que no. Estos corpus reflejan sólo una pequeña parte de la información disponible en línea y rápidamente quedan obsoletos.

Además, los datos utilizados para la formación suelen estar sesgados. Esto es un reflejo de los intereses de la parte activa de la audiencia de Internet, y no de toda la sociedad. En consecuencia, la información generada por dichos modelos no siempre refleja el panorama completo.

Otro problema es que el modelo no produce un "texto coherente" en el sentido habitual de la palabra. De hecho, esto es solo una combinación aleatoria de fragmentos que suenan lógicos a nivel de probabilidad, pero que en realidad no siempre tienen sentido. Los modelos no comprenden el significado de los textos que generan y sólo reproducen fragmentos de declaraciones de otras personas.

También vale la pena señalar que la formación de modelos lingüísticos de gran tamaño requiere importantes costes financieros y medioambientales. Esto es especialmente cierto en el contexto de la actual agenda ambiental, que puede convertirse en una seria limitación para el desarrollo futuro de tales tecnologías.

Finalmente, otro problema es el efecto dominó del contenido generado. Lo que genera un modelo pasa a formar parte del material de formación de otro, y así sucesivamente. Esto conduce a la duplicación de información y su “eliminación” del contexto real, creando una especie de cadena cerrada.

¿Cómo se puede utilizar LLM en SEO?

Es posible que haya encontrado artículos que afirman que generar contenido mediante LLM genera mucho tráfico. Pero, en la práctica, no se recomienda utilizarlo para fines comerciales serios:

• Para proyectos serios: El contenido generado por chatbots a menudo no tiene sentido, lo que puede generar menores conversiones. No confíe en este tipo de contenido como su estrategia principal.
• Textos vacíos: La generación de contenido que no aporta valor acabará siendo identificada por los motores de búsqueda como spam, lo que muy probablemente dará lugar a sanciones por parte de los motores de búsqueda.

Sin embargo, esto no significa que las nuevas tecnologías deban abandonarse por completo. Es necesario abordar el uso de los LLM de forma inteligente, comprendiendo sus capacidades y limitaciones. Veamos dónde pueden resultar útiles estos modelos.

• Generación de textos breves: Cuanto más corto sea el texto, más significativo parece. Puede utilizar chatbots para escribir meta descripciones, resúmenes o textos breves en las páginas del catálogo. Sin embargo, estos textos aún requieren edición.
• Análisis del contenido del texto: Para auditar la semántica de un tema, puede utilizar modelos para analizar decenas o cientos de páginas de resultados de búsqueda para identificar palabras clave. Este enfoque le permite recopilar datos rápidamente, lo que ahorra mucho tiempo.
• Textos resumidos: Los modelos generativos son buenos para reducir y extraer información de textos largos. Si necesita crear una versión condensada de una gran cantidad de material, esta puede ser una herramienta útil.

Además, las redes neuronales pueden resultar útiles para la generación de imágenes. En los motores de búsqueda modernos, los algoritmos de redes neuronales funcionan según los mismos principios. Si necesita crear una imagen única que coincida con ciertos patrones, utilice esta herramienta. Sin embargo, recuerda que las imágenes generadas también requieren algo de trabajo.

En conclusión, a menos que tenga un contenido o una idea claros, los algoritmos de las máquinas no pueden reemplazar la comunicación de la vida real con los usuarios. Es importante comprender que el SEO exitoso siempre requiere personas que puedan transformar la información en contenido valioso y de alta calidad.

Si tienes alguna duda no dudes en contactar con el estudio SEO "SEO COMPUTER" mediante el correo electrónico info@seo.computer.

IDENTIFICACIÓN 9088