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La semana pasada, Google lanzó oficialmente el modo AI, una descripción general de la IA sobre los esteroides, en beta.

Casi un año después del lanzamiento de las respuestas de IA en los resultados de búsqueda, tenemos suficientes datos para mostrar que el impacto neto en la web abierta es tan positivo como las aranceles de Trump en la economía estadounidense. Spoiler: No es muy positivo.

Las descripción general de la IA se alejan más de los resultados de búsqueda clásicos de lo que devuelven a las fuentes citadas. El modo AI tiene el potencial de desgarrar el déficit comercial enorme que las descripciones de IA ya están causando el tráfico abierto.

Sostengo que la aparición del modo AI es la respuesta natural a la búsqueda profunda y la perspectiva potencial del futuro de la búsqueda de IA.

La investigación profunda amenaza a Google

Deep Search es un agente de IA de AI Open AI que crea largos informes sobre un tema de su elección: “Un agente que utiliza razonamiento para sintetizar grandes cantidades de información en línea y completar tareas de investigación de varios pasos para usted”.

La aplicación más obvia es la investigación de mercado, pero el agente también puede ofrecer información rica en temas de los consumidores como comprar un automóvil, reservar un viaje o obtener un crédito.

Se construyen una investigación profunda para las personas que trabajan con conocimiento intensivo en áreas como las finanzas, la ciencia, la política y la ingeniería y necesitan una investigación exhaustiva, precisa y confiable. Puede ser igualmente útil para los compradores exigentes que buscan recomendaciones hiperpersonalizadas sobre compras que generalmente requieren una investigación cuidadosa, como automóviles, electrodomésticos y muebles.

Crédito de la imagen: Kevin Indig

La búsqueda profunda realiza decenas a cientos de búsquedas para compilar un informe. He probado indicaciones para las decisiones de compra.

Cuando solicité “el mejor automóvil familiar híbrido con 7 asientos en el rango de precios de $ 50,000 a $ 80,000”, Deep Investigations navegó a través de 41 resultados de búsqueda y razonó su camino a través del contenido.

Algunos ejemplos de razonamiento de búsqueda:

Encontré un artículo de Kelley Blue Book en híbridos de 7 asientos. Es un buen punto de partida, aunque no todos los detalles siempre están incluidos.

Estoy cavando en capacidades de carga para Toyota Highlander y Grand Highlander. El Grand Highlander está demostrando ser más espacioso, por lo que es una opción sólida para las familias más grandes.

Estoy mirando los rangos eléctricos y combinados de la recarga XC90, y las discrepancias en figuras MPGE de diferentes fuentes.

El informe tardó 10 minutos en armar, pero probablemente ahorró horas humanas de investigación y al menos 41 clics, clics que podrían haber ido a los anuncios de Google.

El caso para una búsqueda profunda

¿Son los agentes de investigación profundos una amenaza para Google? Creo que sí.

He aquí por qué:

1. Los resultados son impresionantes, y los ahorros de tiempo son masivos. Al principio, Google se jactó de qué tan rápido armó los resultados de búsqueda. Pero eso fue la velocidad para los resultados, no la velocidad para responder. Hoy, los agentes de búsqueda profundos tardan minutos en obtener una respuesta, pero es todo lo que necesitas.
2. Existe un potencial masivo de personalización, desde fuentes hasta criterios de búsqueda.
3. Conversacional de ida y vuelta, al igual que con un vendedor en una tienda. Los agentes de investigación profunda proporcionan un resumen conciso que los usuarios pueden expandir y explorar a su propio ritmo.
4. Resulta que cada motor de búsqueda o chatbot de IA ya tiene un agente de búsqueda profundo o está trabajando en uno. Realmente podría ser el futuro de la búsqueda de consultas complejas.

Crédito de la imagen: Kevin Indig

¡Bing tenía una función de “búsqueda profunda” desde diciembre de 2023! Y hace exactamente lo que promete el nombre, simplemente más rápido y no tan profundo como el agente de Chatgpt.

Los motores de búsqueda de hoy son herramientas poderosas que nos ayudan a encontrar información en la web, pero a veces no alcanzan nuestras expectativas. Cuando tenemos preguntas complejas, matizadas o específicas, a menudo nos cuesta encontrar las respuestas que necesitamos. Nosotros mismos sabemos lo que estamos buscando, pero el motor de búsqueda simplemente no parece entender.

Es por eso que creamos Deep Search, una nueva función de Microsoft Bing que proporciona respuestas aún más relevantes e integrales a las consultas de búsqueda más complejas. La búsqueda profunda no es un reemplazo para la búsqueda web existente de Bing, sino una mejora que ofrece la opción de una exploración más profunda y rica de la web.¹

No pensé que viviría lo suficiente como para ver el día en que Google copia a Bing … pero no están solos.

Grok tiene “búsqueda profunda” y Géminis y la perplejidad tienen “profundo Rebuscar.” Todos se están copiando, y ni siquiera se están esforzando por elegir un nombre diferente. Qué fuerte signo de mercantilización.

Modo AI de Google (fuente)

Mi teoría: Google modeló el modo AI después de la búsqueda profunda de Bing después de ver qué puede hacer la búsqueda profunda de Chatgpt.

Usando una versión personalizada de Gemini 2.0, el modo AI es particularmente útil para preguntas que necesitan más exploración, comparaciones y razonamiento. Puede hacer preguntas matizadas que podrían haber realizado múltiples búsquedas, como explorar un nuevo concepto o comparar opciones detalladas, y obtener una respuesta útil con enlaces para obtener más información.²

Curiosamente, el modo AI tiene las descripciones de la IA: en el anuncio de ganancias del tercer trimestre de Google, Sundar Pichai dijo que Google ve un “aumento en el uso de la búsqueda entre las personas que usan las nuevas descripción de la IA”.³

Entonces, las descripciones de IA conducen a más búsquedas, pero el modo AI ahorra tiempo y consultas de los usuarios:

Puede hacer preguntas matizadas que podrían haber realizado múltiples búsquedas, como explorar un nuevo concepto o comparar opciones detalladas, y obtener una respuesta útil con enlaces para obtener más información.⁴

No creo que alguna vez volvamos a la forma de búsqueda anterior a AI. El desafío clave universal de las respuestas de IA, cualquiera que sea su forma, es la confianza. El problema obvio es la alucinación.

Es irónico que Chatgpt Deep Research me diga que navegó a través de 29 fuentes, pero cuando conté, encontré 41.

Sin embargo, los modelos de razonamiento están mejorando para resolver este problema con la computación en bruto, es decir, “pensar más” sobre sus respuestas.

El problema solucionable más grande para los agentes de búsqueda profunda es la selección de la fuente.

Las fuentes no confiables son los microplásticos de las respuestas de IA. Hay una buena razón por la cual todos los modelos de razonamiento muestran abiertamente su razonamiento.

Aunque podríamos prestar tanta atención a los detalles de razonamiento como a cualquier término de servicio, nos hacen sentir que está sucediendo muchas cosas en el fondo.

La percepción es importante para la confianza. Sin embargo, la selección de fuente es un problema muy solucionable: los usuarios simplemente pueden decirle al modelo que ignore las fuentes que no desean, y el modelo memoriza ese comportamiento con el tiempo.

Quedan dos problemas menos solucionables:

• Sesgo: en mi análisis de la investigación de AI Chatbot, señalé que los LLM tienen un sesgo hacia las marcas globales, marcas de lujo, fuentes corporativas y un sentimiento rápido.
• Acceso: la información debe estar en Internet para que los agentes de búsqueda profundos la encuentren (ahí es donde Google y Bing tienen una gran ventaja competitiva).

La pregunta más importante, por supuesto, es si los agentes de búsqueda profunda encontrarán una amplia adopción o permanecerán en la burbuja de los trabajadores del conocimiento.

El modo AI podría llevarlo a las masas y conducir la estaca más profundamente en el corazón de los clics informativos.

El impacto en el SEO

Descripción general de la IA en noviembre ’24 y febrero ’25 (Crédito de la imagen: Kevin Indig)

El impacto de las descripciones de IA en el tráfico SEO es negativo.

En mi metaanálisis de 19 estudios sobre las descripciones de la IA, descubrí que los AIO reducen las tasas de clics en todos los ámbitos. ¿Lo empeorará el modo AI? Lo más probable. Pero hay esperanza.

En primer lugar, los agentes de búsqueda profundos son muy transparentes con sus fuentes y, a veces, consultas.

La búsqueda profunda de ChatGPT literalmente llama a lo que está buscando, por lo que con suerte podemos rastrear y optimizar para estas consultas. Hasta ahora, los LLM aún confían mucho en los resultados de búsqueda.

En segundo lugar, solo porque los buscadores obtienen respuestas antes de hacer clic en los sitios web, su intención de compra no desaparece.

Lo que desaparece para los especialistas en marketing es la capacidad de influir en los compradores en su sitio web antes de comprar, siempre que los chatbots de IA no ofrezcan un pago directo.

Tendremos que encontrar otras formas de influir en los compradores: marketing de marca, Reddit, YouTube, redes sociales, publicidad.

En tercer lugar, existe la posibilidad de que el modo AI aparezca predominantemente para palabras clave informativas, al igual que las descripciones de IA. En ese caso, mucho peso caerá en palabras clave de alta intención, como “Buy X” o “Orden Y”.

Cuarto, Bing no separa la respuesta de búsqueda profunda, pero la estaciona en medio de los resultados orgánicos y pagados, adornado con enlaces a fuentes. Con suerte, los usuarios seguirán haciendo clic fuera de la respuesta profunda.

Me pregunto cómo Google planea monetizar el modo AI, que debe ser más costoso e intensivo en recursos.

Para ser justos, Google redujo el costo de una visión general de IA en un 90%, lo que me dice que descubrieron la economía de la unidad. Entonces, es posible.

Pero, ¿podría ser esta una oportunidad para traer la idea de monetizar la búsqueda parcialmente con suscripciones sobre la mesa?

Según un informe de la información, OpenAI considera cobrar “hasta $ 20,000 por mes para agentes de IA especializados” que podrían realizar una investigación de nivel de doctorado, $ 10,000 para un agente de desarrolladores de software y $ 2,000 para un agente de trabajadores de conocimiento.⁵

Todavía es un largo camino por recorrer, pero plantea una buena teoría sobre el modo AI: ¿qué pasaría si los usuarios de Google pudieran pagar por mejores modelos que dan mejores respuestas o tengan mejores habilidades?

¹ Introducción de una búsqueda profunda

² Expandir las descripciones de la IA e introducir el modo AI

³ Llamada de ganancias del tercer trimestre: Observaciones del CEO

⁴ Expandir las descripciones de la IA e introducir el modo AI

⁵ Las tramas de Operai que cobran $ 20,000 al mes para agentes de nivel doctorado

Imagen destacada: Paulo Bobita/Search Engine Journal