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Sam Altman dice que las GPU de OpenAi se están ‘derritiendo’ sobre el arte de IA al estilo Gibli: lo que significa | Noticias tecnológicas

Published

1 semana ago

29 marzo, 2025

Como las controversias que rodean la IA que emulan el estilo de Studio Ghibli, Openai parece haberse encontrado con un nuevo enigma. El CEO de OpenAI, Sam Altman, mientras acaba la respuesta al último generador de imágenes, ha dicho que las GPU de la compañía se están derritiendo. Altman agregó que la compañía está limitando el uso de la función. En esencia, la compañía se ve obligada a limitar cuántas imágenes genera el chatgpt. Altman dijo que el nivel libre podrá producir tres imágenes por día.

“Es muy divertido ver a la gente amar las imágenes en el chatgpt. Pero nuestras GPU se están derritiendo. Vamos a introducir temporalmente algunos límites de tarifas mientras trabajamos para hacerlo más eficiente. ¡Espero que no sea largo! Después del resumen del éxito de la capacidad del generador de imágenes, Altman había cambiado su imagen de pantalla con una imagen de sí mismo.

Es muy divertido ver a la gente amar las imágenes en chatgpt.

Pero nuestras GPU se están derritiendo.

Vamos a introducir temporalmente algunos límites de tasas mientras trabajamos para hacerlo más eficiente. ¡Ojalá no pase mucho tiempo!

Chatgpt Free Tier obtendrá 3 generaciones por día pronto.

– Sam Altman (@sama) 27 de marzo de 2025

Openai dio a conocer el generador de imágenes nativas el martes a una respuesta abrumadora. La compañía liderada por Sam Altman presentó la herramienta como un generador de imágenes de alta calidad dentro de ChatGPT. La nueva herramienta se ofrece como un medio para generar imágenes, diagramas, logotipos, infografías, fotos de archivo, tarjetas de presentación, etc. Una de las características notables de la herramienta ha sido su capacidad para usar una imagen externa como punto de partida para el arte, que puede modificarse en una pintura o un tiro en la cabeza profesional.

¿Qué es una GPU y cómo puede derretirse?

Altman diciendo que el nuevo generador de imágenes está derritiendo GPU no es un humor simple. Las herramientas generativas de IA como ChatGPT, Dall-E e incluso autos autónomos dependen en gran medida de grandes cantidades de potencia informática. Y, en el corazón de esta potencia informática está la GPU, o la unidad de procesamiento de gráficos. Para comprender por qué las GPU se están derritiendo, uno necesita saber cómo funcionan y por qué los sistemas modernos de IA confían tanto en ellos.

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En la escuela primaria, se nos ha enseñado cómo la CPU, o la unidad de procesamiento central, funciona como el cerebro de la computadora. Se sabe que la CPU maneja todo tipo de tareas, ya sea ejecutando el navegador web, reproducir música, cargar aplicaciones, etc. Al igual que el cerebro humano (absolutamente ninguna comparación aquí), la CPU puede realizar multitarea. Sin embargo, con los sistemas de IA, existe la necesidad de algo más. A diferencia de su computadora tradicional que realiza muchas tareas pequeñas en rápida sucesión, los sistemas de IA deben funcionar iterativamente, lo que significa que necesitan hacer los mismos problemas matemáticos varias veces, tal vez incluso un millón de veces. Esto requiere grandes cantidades de datos, y eso también, todo a la vez. Aquí es donde la GPU entra en la imagen.

Para simplificarse más, uno puede pensar en una CPU como alguien que puede hornear un pastel con perfección, aunque a la vez. Mientras que una GPU es como tener una panadería entera que literalmente puede hornear miles de pasteles a la vez. Si rastrea la historia de las GPU, fueron un concepto a fines de la década de 1980. Evolucionaron con el tiempo, esencialmente pidiendo una historia separada. Sin embargo, se debe tener en cuenta que las GPU se desarrollaron inicialmente para representar gráficos de videojuegos, y es por eso que se llamaron GPU. Sin embargo, hoy se han transformado en los motores de referencia para el entrenamiento y la ejecución de modelos de inteligencia artificial.

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¿Qué tan poderosa es una GPU, en realidad?

Si lo piensas, el juego Super Mario 64 lanzado en 1996 necesitaba unos 100 millones de cálculos cada segundo. Y esto se traduciría en alrededor de 36 billones de cálculos por segundo para un juego moderno como Cyberpunk 2077. Este tipo de poder computacional es necesario para crear efectos visuales en tiempo real como iluminación, sombras y todos esos detalles realistas que uno podría ver en un videojuego.

Cuando se trata de chatgpt o dall-e, exigen sustancialmente más poder que los videojuegos. Esto se debe a que estos sistemas de IA están haciendo miles de millones o incluso billones de operaciones matemáticas, las multiplicaciones de matriz para ser precisos, en grandes cantidades de datos. Lo que Sam Altman quiso decir cuando dijo que las GPU de OpenAi se estaban derritiendo es que estaban siendo empujados al límite, como debido a la excesiva demanda del usuario, aparentemente estaban ejecutando sin parar a plena capacidad.

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¿Cómo es una GPU ideal para sistemas de IA?

Las GPU modernas vienen con miles de pequeños procesadores, también conocidos como núcleos. Por ejemplo, el NVIDIA RTX 3090 viene con más de 10,000 núcleos, y la mayoría de ellos se conocen como núcleos CUDA, las unidades de procesamiento con GPU NVIDIA diseñadas para la computación paralela. Estos núcleos son como calculadoras pequeñas, y algunos de ellos son capaces de manejar tareas de IA y se conocen como núcleos de tensor. Todos estos núcleos funcionan simultáneamente, lo que esencialmente significa que pueden administrar diferentes partes de un gran problema al mismo tiempo. Este tipo de mecanismo es ideal para la IA.

Para simplificar, piense en aplicar un filtro en un píxel de pintura de tamaño natural por píxel; Una GPU puede hacer esto súper rápido, ya que asignaría diferentes núcleos a diferentes píxeles. Este es el mismo mecanismo aplicado para una red neuronal que analiza millones de palabras y genera imágenes Pixel por Pixel; Es solo que sería mucho más intenso. Las GPU no solo se calculan más rápido, sino que también están moviendo los datos dentro y fuera casi al instante. Es por eso que las GPU vienen con memoria de alta velocidad que es capaz de transferir terabytes de datos cada segundo.

¿Por qué las empresas de IA están obsesionadas con las GPU?

Como sabemos, capacitar a un modelo de IA grande puede llevar semanas, meses o incluso años de procesamiento sin parar de GPU. Una vez que están capacitados, estos modelos son capaces de generar cualquier tipo de texto, imagen, audio o código. Es por eso que Google, OpenAi, Meta, etc., han estado construyendo enormes centros de datos cargados de GPU. Esto a menudo cuesta millones de dólares; Por lo tanto, se llaman las nuevas plataformas petroleras de la era digital. En la actualidad, las demandas de las GPU son tan altas que están constantemente en pedidos de fondo. Con los modelos de IA que se vuelven más grandes y más avanzados, se necesita más energía.

https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTZRI

Volviendo al nuevo generador de imágenes, lo que comenzó como una tendencia entre los usuarios de las redes sociales pronto se convirtió en una controversia sobre los derechos de autor, los artistas y el derecho a su trabajo. Muchos fanáticos ardientes de las películas de Ghibli expresaron su disgusto por el uso del generador de imágenes para colorear eventos históricos, a menudo tragedias grotescas, con la pincelada del célebre cineasta de Ghibli, Hayao Miyazaki.

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¿Cuál fue el misterioso asistente de Pixie del Pixel 9?

Published

29 minutos ago

6 abril, 2025

Sergio Villanueva

A finales de 2023, escuchamos que Google estaba trabajando en un nuevo asistente digital que evidentemente se planeó debutar en el Pixel 9 en 2024. Evidentemente llamado Pixie, el asistente habría manejado tareas de IA en el dispositivo usando un modelo de Gemini Nano. Pero la IA nunca se materializó. Entonces, ¿qué pasó con Pixie, y lo volveremos a ver?

Bienvenido al compiladorsu resumen semanal de Goings-On. Paso mis días mientras el editor de Google leyendo y escribiendo sobre lo que Google está haciendo a través de Android, Pixel, Gemini y más, y hablo de todo aquí en esta columna. Esto es lo que ha estado en mi mente esta semana.

¿Qué era Pixie?

Según los informes de la información, Pixie estaba destinado a ser un asistente de IA en el dispositivo exclusivo de los teléfonos de Google Pixel, concebido antes de que el chatbot Gemini llegara a la escena (todavía era Google Bard en aquel entonces). Usando un modelo local de Géminis Nano, la IA habría extraído datos de las aplicaciones de Google en su teléfono para ofrecer asistencia más personalizada. La información dijo en 2023 que Pixie podría haber evolucionado “a una versión mucho más personalizada del Asistente de Google”.

Aparentemente, Pixie estaba planeado para asumir las tareas del asistente del Asistente de Google en los teléfonos de Google. Obviamente, eso nunca sucedió, aunque Google ha anunciado oficialmente sus planes para eliminar gradualmente al Asistente Legacy a favor de Gemini en el futuro cercano.

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¿Qué pasó con Pixie?

Una mano sosteniendo un teléfono y mostrando a Gemini avanzado en la pantalla del teléfono

La serie Pixel 9 aterrizó el año pasado sin mencionar el asistente de Pixie que se rumoreaba el año anterior. El informe posterior de la información (llamado a nuestra atención por 9to5Google) arroja algo de luz sobre lo que pudo haberle sucedido a Pixie.

Según los informes, el CEO de Google, Sundar Pichai, ordenó personalmente un cambio en la estrategia con Pixie para evitar la competencia con el asistente de IA prioritario de Google, Gemini. La marca Pixie parece estar bien y verdaderamente retirada, pero algunas características de Pixie terminaron llegando al Pixel 9. Capturas de pantalla de Pixel, una característica de IA local impulsada por el modelo Gemini Nano XS, evidentemente comenzó su vida como funcionalidad de Pixie. 9to5Google también ha informado que la extensión de servicios públicos de Gemini que permite a la IA controlar directamente la configuración del dispositivo, la reproducción de medios, las alarmas y más, al mismo tiempo, se planeó ser parte de la experiencia de Pixie.

La información ha informado que estas características aparentemente salieron de Pixie no hacen una experiencia tan similar a lo que Pixie habría sido. Sin embargo, es posible que veamos más de lo que Pixie podría haber sido en el futuro.

Una captura de pantalla que muestra la interfaz de usuario de la aplicación de captura de captura de píxeles

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Con Gemini tan claramente una prioridad para Google, parece poco probable que veamos el lanzamiento de un asistente de inteligencia artificial exclusivo de píxeles que se superpone con el conjunto de funciones de Gemini; de hecho, con Gemini listo para reemplazar el Asistente de Google en la mayoría de los dispositivos en el futuro cercano, Google parece que va en la dirección opuesta. Pero un informe de marzo de Android Authority que hace referencia a “Una fuente dentro de Google” dice que más funcionalidad de Pixie llegará a la serie Pixel 10 en forma de una nueva aplicación llamada Pixel Sense.

Parece que Pixel Sense no competirá directamente con Gemini, sino que intentará proporcionar sugerencias “predictivas” basadas en el contexto de sus aplicaciones de Google conectadas, incluidos Calendar, Chrome, Gmail, Keep, Maps y más. Pixel Sense aparentemente también podrá organizar sus capturas de pantalla en un archivo de búsqueda como lo hace la aplicación de capturas de pantalla Pixel actual, insinuando que puede reemplazar las capturas de pantalla por completo.

Pixel Sense funcionará completamente en el dispositivo; Android Authority cita una fuente diciendo que “sus datos permanecen privados, visibles solo para usted, ni siquiera Google puede verlo”.

Los informes de AA no pintan una imagen completa de cómo funcionará realmente la aplicación Pixel Sense, pero como se describe, parece que podría funcionar de manera similar a la de Google Now, o la función S25 similar de Samsung, ahora breve. Esas características también tienen como objetivo proporcionar información según lo necesite, informado por el contexto de sus cuentas conectadas. Con el acceso a lo que parece esencialmente toda la información almacenada en su cuenta de Google y alimentada por Gemini Nano, Pixel Sense podría hacer un mejor trabajo para ofrecer actualizaciones útiles a medida que las necesita.

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El asistente de Pixie probablemente nunca verá la luz del día en su forma inicialmente planificada; Google está poniendo todos sus huevos de asistente en la canasta de Géminis. Pero parece que obtendremos más de la funcionalidad de Pixie en la serie Pixel 10 en forma de la nueva aplicación Pixel Sense. En cuanto a qué es exactamente el sentido de Pixel, tendremos que esperar y ver. Es posible que escuchemos más en Google I/O, que comienza el próximo mes.

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ChatGPT’s Goodyear 400 Picks & Finishing Order

Published

3 horas ago

6 abril, 2025

Sergio Villanueva

After correctly predicting Denny Hamlin to win his first race of the NASCAR Cup Series season, we’re turning to AI to help us predict the winner and full finishing order for the Goodyear 400 at Darlington Raceway today at 3 p.m. ET (FS1).

We asked ChatGPT for its NASCAR at Darlington predictions based on historical data, betting odds, and statistical trends – including its pick to win, best prop bet, and favorite long shot, as well as the results for every driver for today’s 38-car field.

Along with our 2025 Goodyear 400 predictions at Darlington, here are our AI-powered NASCAR best bets and full AI-simulated finishing order:

NASCAR AI picks & predictions for Goodyear 400 at Darlington

We’ve previously used ChatGPT to predict its March Madness bracket, Super Bowl picks, and even its Canada vs. USA predictions, and we’re once again turning to OpenAI’s popular chatbot to predict the winner of today’s Goodyear 400 at Darlington.

We trained ChatGPT’s latest and most advanced AI model to study the latest NASCAR odds, betting history, and relevant trends before predicting this weekend’s winner:

NASCAR AI Predictions at Darlington 2025: ChatGPT — Pictured: NASCAR Cup Series driver Denny Hamlin (11) during practice and qualifying at Darlington Raceway. Photo by Jim Dedmon / Imagn Images.

ChatGPT’s pick to win Goodyear 400 at Darlington

ChatGPT predicts Denny Hamlin will win the Goodyear 400 at Darlington. His best odds are +800 via BetMGM, which would turn a winning $10 bet into an $80 profit with an implied win probability of 11.11%.

Here’s why the AI model is predicting Hamlin will win today’s race:

Short-track savvy: Hamlin’s long history on short, punishing tracks gives him the experience needed to navigate Darlington’s notorious “Track Too Tough to Tame,” avoiding the mishaps and attrition that often plague less experienced drivers.

Team excellence & strategy: Joe Gibbs Racing consistently fields strong cars at Darlington, and Hamlin’s ability to manage cautions, fuel strategy, and late-race restarts is a big advantage on this challenging circuit.

Proven consistency: Despite the inherent chaos of Darlington, Hamlin’s track record as a veteran who can execute under pressure makes him a standout in a field where even the favorites have slim win probabilities.

AI confidence level: (15% win probability)

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ChatGPT’s best prop bet for Goodyear 400 at Darlington

ChatGPT predicts Chase Briscoe will finish in the top three as its best NASCAR prop bet for Darlington. Briscoe’s best odds to score a top-3 finish are +550 via bet365, which would turn a winning $10 bet into a $55 profit with an implied win probability of 15.38%.

Here’s why the AI model is predicting Briscoe to finish in the top three today:

Strong starting position & package: Briscoe qualified 4th with Joe Gibbs Racing – a team known for building competitive cars at Darlington – and his starting position puts him right in the mix.

Experience on tough tracks: JGR drivers have a good track record at Darlington, and Briscoe’s aggressive yet measured driving style makes him well-suited to navigate Darlington’s unique challenges.

Ability to capitalize on caution-fueled restarts: Darlington is notorious for its unpredictable cautions and restarts. If the leaders are caught up in strategy or on-track incidents, Briscoe’s aptitude for seizing opportunities could see him climbing into the top three.

AI confidence level: (25% chance of top-3 finish)

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ChatGPT’s best long shot to win Goodyear 400 at Darlington

ChatGPT predicts Alex Bowman to win the Goodyear 400 as its best long shot at Darlington. His best odds to win are +5000 via Caesars, which would turn a winning $10 bet into a $500 profit with an implied win probability of 1.96%.

Here’s why the AI model is predicting Bowman as its best long shot today:

Undervalued starting position vs. team quality: Although Bowman qualified 33rd, his Hendrick Motorsports car is typically one of the best on the circuit. A deep starting position can mask his true race pace if his team brings a strong setup for Darlington.

Opportunity in Darlington’s chaos: Darlington’s reputation for attrition, unpredictable cautions, and strategic gambles means that drivers starting deep can climb the order dramatically if they avoid early incidents.

Proven ability to overperform: Bowman has shown in past races that he can make up significant ground when conditions favor his driving style. His experience and skill could allow him to exploit a chaotic race and deliver a surprise win.

AI confidence level: (4% win probability)

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Goodyear 400 AI projections for full finishing order

Here is our predicted Goodyear 400 finishing order and results for every driver based on AI projections. While ChatGPT is a large language model and not specifically designed for predicting sporting events, it can spot trends or insights that NASCAR bettors might overlook.

ChatGPT’s full NASCAR finishing order predictions at Darlington

1. Denny Hamlin (No. 11, Joe Gibbs Racing Toyota) – Using his veteran short‐track savvy and ability to manage fuel and cautions, Hamlin pulls away to take the win.

2. William Byron (No. 24, Hendrick Motorsports Chevrolet) – Byron’s strong car and clean air from starting first help him finish near the front.

3. Chase Briscoe (No. 19, Joe Gibbs Racing Toyota) – A well-handled race by Briscoe capitalizing on strategic restarts secures him a podium finish.

4. Bubba Wallace (No. 23, 23XI Racing Toyota) – Wallace’s aggressive style suits Darlington’s unpredictable nature, keeping him in the top four.

5. Kyle Busch (No. 8, Richard Childress Racing Chevrolet) – Busch’s experience and ability to avoid trouble make him a steady presence in the top five.

6. Joey Logano (No. 22, Team Penske Ford) – Logano overcomes a deeper starting position with a series of strong restarts to climb into the top six.

7. Chase Elliott (No. 9, Hendrick Motorsports Chevrolet) – Despite a mid-pack start, Elliott’s racecraft and Hendrick’s setup allow him to finish strongly.

8. Tyler Reddick (No. 45, 23XI Racing Toyota) – Reddick’s speed and determination help him navigate the short-track mayhem for a top-10 finish.

9. Austin Cindric (No. 2, Team Penske Ford) – Cindric’s consistency and a smart pit strategy keep him in contention among the leaders.

10. Christopher Bell (No. 20, Joe Gibbs Racing Toyota) – Bell capitalizes on clean air and a well-timed move to round out the top 10.

11. Ryan Blaney (No. 12, Team Penske Ford) – Blaney stays in the mix and finishes solidly in the upper group.

12. Kyle Larson (No. 5, Hendrick Motorsports Chevrolet) – Larson’s talent sees him fighting through traffic for a top-12 finish.

13. Todd Gilliland (No. 34, Front Row Motorsports Ford) – In the midst of the short-track chaos, Gilliland manages to keep a respectable position.

14. Ryan Preece (No. 60, RFK Racing Ford) – Preece, starting near the front, is jostled around early and slips to 14th.

15. Michael McDowell (No. 71, Spire Motorsports Chevrolet) – McDowell’s early speed is tempered by the attrition typical of Darlington, landing him mid-pack.

16. Ty Gibbs (No. 54, Joe Gibbs Racing Toyota) – The young gun shows promise but finishes behind the veterans as the race unfolds.

17. Carson Hocevar (No. 77, Spire Motorsports Chevrolet) – Hocevar’s package keeps him in contention, but he ultimately settles in the lower mid-field.

18. Chris Buescher (No. 17, RFK Racing Ford) – Buescher’s RFK setup allows him to cruise steadily, finishing just outside the top 15.

19. Justin Haley (No. 7, Spire Motorsports Chevrolet) – Haley makes a late charge but is held back by traffic, finishing in the upper mid-field.

20. Ross Chastain (No. 1, Trackhouse Racing Chevrolet) – Chastain’s bold moves see him climb significantly – but contact and cautions slow his progress, putting him 20th.

21. Austin Dillon (No. 3, Richard Childress Racing Chevrolet) – Dillon’s car struggles with the track’s relentless demands, dropping him into the lower mid-field.

22. Josh Berry (No. 21, Wood Brothers Racing Ford) – Berry’s knack for close-quarters racing keeps him around the 20th–22nd range.

23. Brad Keselowski (No. 6, RFK Racing Ford) – Keselowski battles through on-track incidents to finish in the low 20s.

24. Zane Smith (No. 38, Front Row Motorsports Ford) – Smith’s less competitive package and a few missteps push him slightly back.

25. A.J. Allmendinger (No. 16, Kaulig Racing Chevrolet) – Allmendinger’s aggressive style yields mixed results, and he ends up mid-pack.

26. Noah Gragson (No. 4, Front Row Motorsports Ford) – Gragson is caught in the frequent Darlington cautions, finishing in the mid-field.

27. John Hunter Nemechek (No. 42, Legacy Motor Club Toyota) – Nemechek’s strategic driving helps him inch forward, but he remains in the lower mid-field.

28. Ricky Stenhouse Jr. (No. 47, Hyak Motorsports Chevrolet) – Stenhouse Jr. is involved in a couple of incidents, dropping him further back.

29. Ty Dillon (No. 10, Kaulig Racing Chevrolet) – With a modest package, Ty Dillon finishes in the latter part of the field.

30. Daniel Suarez (No. 99, Trackhouse Racing Chevrolet) – Suarez’s volatile style sees him struggle with consistency, landing him near the back.

31. Cole Custer (No. 41, Haas Factory Team Ford) – Custer’s car isn’t well-suited for Darlington, resulting in a lower-field finish.

32. Riley Herbst (No. 35, 23XI Racing Toyota) – Inexperience and a lack of track finesse see Herbst fade in the latter half.

33. Alex Bowman (No. 48, Hendrick Motorsports Chevrolet) – Bowman’s pace drops off amid the chaos, and he falls toward the back.

34. Erik Jones (No. 43, Legacy Motor Club Toyota) – Jones is hampered by on-track contact and ends up further down the order.

35. Cody Ware (No. 51, Rick Ware Racing Ford) – With one of the least competitive packages, Ware is forced into a deep back finish.

36. Shane van Gisbergen (No. 88, Trackhouse Racing Chevrolet) – The international star struggles to adapt to Darlington’s brutal demands and falls out of contention.

37. Austin Hill (No. 33, Richard Childress Racing Chevrolet) – Hill’s inexperience on this demanding track sends him near the rear.

38. J.J. Yeley (No. 44, NY Racing Team Chevrolet) – Yeley’s limited Cup experience sees him finish in the final stretch.

NASCAR best bets for Goodyear 400 at Darlington

Bet	Driver	Odds	Implied win probability
Pick to win	Denny Hamlin	+800	11.11%
Best prop bet	Chase Briscoe (top-3)	+550	15.38%
Best long shot	Alex Bowman	+5000	1.96%

How to watch the 2025 Goodyear 400 at Darlington

Race date: Sunday, April 6
Start time: 3 p.m. ET
Track: Darlington Raceway (Darlington, S.C.)
TV: FS1 | Streaming: Fox Sports App

Best NASCAR betting sites for Goodyear 400 at Darlington

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¿Qué significan las tendencias de búsqueda de hoy para su negocio?

Published

4 horas ago

6 abril, 2025

Sergio Villanueva

En cooperación con corte interior

A medida que las herramientas impulsadas por la IA remodelan la forma en que las personas buscan información en línea, muchas empresas están descubriendo que las estrategias de SEO anticuadas ya no ofrecen resultados. Sin una visibilidad clara en la búsqueda orgánica, incluso las marcas fuertes se arriesgan a quedarse atrás, mientras que los competidores ganan confianza, tráfico y posicionamiento a largo plazo

En el entorno digital primero actual, la visibilidad en los motores de búsqueda no es un lujo: es un requisito básico para mantenerse relevante.

Aún así, muchas empresas operan sin darse cuenta de los puntos ciegos en sus esfuerzos de SEO y, como resultado, pierden oportunidades significativas para crecer a través de canales orgánicos.

La creencia de que la publicidad pagada o las redes sociales solo puede apoyar el crecimiento a largo plazo a menudo conduce a resultados decepcionantes.

La optimización de los motores de búsqueda no se trata solo de aumentar el tráfico – Se trata de atraer usuarios que buscan activamente soluciones específicas. Las empresas que no invierten en la búsqueda orgánica no se mantienen simplemente en su lugar, sino que están dando a sus competidores una clara ventaja.

Las tendencias recientes muestran que las empresas que se centran en estrategias de SEO efectivas basadas en la intención del usuario están logrando una mejor visibilidad y una mayor clasificación, no solo en los motores de búsqueda tradicionales sino también en herramientas basadas en IA como plataformas de búsqueda generativa y modelos de idiomas grandes.

Muchos propietarios de negocios y profesionales de marketing aún asocian el SEO con un esfuerzo general para aumentar el tráfico. Pero el verdadero valor del SEO radica en su capacidad para atraer a los usuarios que ya están en el proceso de buscar productos o servicios específicos. Este nivel de relevancia hace que la búsqueda orgánica sea una de las formas más efectivas de involucrar al público de alta intención.

Con vistas al SEO puede dar lugar a más que solo clics perdidos: Cuando una marca está ausente de los resultados de búsqueda relevantes, los clientes potenciales nunca pueden encontrar su oferta. Esa ausencia a menudo significa perder terreno en la configuración de la conversación pública, debilitando la posición de la marca como una autoridad confiable en su campo.

En ausencia de visibilidad orgánica consistente, las empresas a menudo dependen de los canales pagados. Pero el tráfico pagado desaparece en el momento en que termina la campaña. En contraste, una presencia sólida en los resultados de búsqueda puede ofrecer una visibilidad continua y estabilidad a largo plazo.

El rendimiento de la búsqueda también está estrechamente vinculado a la credibilidad. Los usuarios tienden a poner más confianza en los sitios que aparecen prominentemente en las clasificaciones de búsqueda. Cuando los competidores ocupan esas posiciones, es más probable que influyan en la toma de decisiones y establezcan el tono en el mercado.

Un número creciente de empresas descubre que al analizar sus datos de búsqueda y optimizar su contenido en consecuencia, pueden aumentar la relevancia de su sitio y generar clientes potenciales más fuertes y calificados. Este enfoque estratégico para el SEO no solo mejora la visibilidad, sino que también respalda inversiones de marketing más eficientes.

Uno de los primeros pasos para comprender cómo se desempeña su sitio en la búsqueda es revisar de dónde proviene su tráfico. Los datos geográficos, por ejemplo, a menudo revelan patrones sorprendentes. Las empresas a veces descubren que una parte significativa de su tráfico orgánico se origina en los países a los que no han dirigido activamente, planteando preguntas sobre si se necesita contenido multilingüe o optimización regional.

Otro elemento clave en el análisis de SEO es el uso del dispositivo. Con la indexación móvil primero ahora estándar, la experiencia móvil de un sitio web juega un papel central en su visibilidad de búsqueda. Si la mayoría de sus visitantes llegan a través de móviles pero se encuentran en tiempos de carga lentos o una navegación confusa, sus clasificaciones, y sus tasas de conversión, pueden estar sufriendo como resultado.

Los diferentes tipos de contenido contribuyen de manera diferente al éxito orgánico. Páginas como publicaciones de blog, descripciones de productos o páginas de destino pueden variar ampliamente en el rendimiento. Un buen informe de SEO ayuda a identificar qué páginas aportan más tráfico y si también son efectivos para llevar a los usuarios a tomar medidas. El contenido de bajo rendimiento a menudo se puede mejorar alineándolo mejor con lo que los usuarios realmente están buscando.

En algunos casos, un sitio puede depender en gran medida de unas pocas páginas de alto rendimiento para generar la mayor parte de su tráfico. Si bien esto puede ser un activo, también plantea un riesgo. Si las clasificaciones cambian, el tráfico puede caer bruscamente. Al identificar y expandirse en temas que ya muestran un rendimiento sólido, los sitios web pueden construir una presencia más equilibrada y resistente en los resultados de búsqueda

Muchos sitios web tienen contenido que se ubica justo debajo de la primera página de los resultados de búsqueda, a menudo en posiciones de ocho a veinte. Si bien estas páginas pueden no atraer un tráfico significativo en este momento, representan oportunidades claras de mejora. Algunos ajustes específicos a menudo pueden ayudar a empujarlos a los resultados superiores donde la visibilidad aumenta bruscamente.

Una forma de identificar estas oportunidades es observar palabras clave que tienen altas impresiones de búsqueda pero bajas tasas de clics. Estos casos a menudo sugieren un desajuste entre lo que los usuarios esperan ver y cómo se presenta la página. Refinar el meta título, reescribir la descripción para que coincida mejor con la intención o mejorar los enlaces internos puede marcar una diferencia significativa.

Otra situación común es una página que casi satisface las necesidades del usuario, pero se queda corto en claridad o relevancia. Ajustar el contenido para reflejar el comportamiento de búsqueda real, como agregar explicaciones claras, información estructurada o responder preguntas comunes, a menudo conduce a un mejor rendimiento tanto en las clasificaciones como en la participación del usuario.

Estos ajustes rápidos no requieren revisar toda la estrategia de SEO de un sitio. Confían en utilizar los datos existentes para identificar oportunidades de bajo ahorro que pueden ofrecer resultados medibles en un tiempo relativamente corto.

Muchas empresas ya tienen acceso a la información que necesitan para mejorar su rendimiento de SEO. El desafío no es la falta de datos, sino la ausencia de un proceso claro para interpretarlo y traducirlo en pasos significativos.

Un análisis estructurado del rendimiento de la búsqueda puede ayudar a identificar puntos ciegos en la estrategia de una empresa, resaltar las áreas donde las mejoras específicas pueden tener un impacto real y respaldar la priorización más inteligente del contenido y las correcciones técnicas.

Centrándose en la intención del usuariomejorando las páginas clave y respondiendo al comportamiento de búsqueda real, las empresas pueden mejorar tanto su visibilidad como el valor que brindan a los clientes potenciales. En un entorno digital cada vez más competitivo, la capacidad de encontrarse orgánicamente no es solo una ventaja, es una base para la relevancia a largo plazo.

La búsqueda está sucediendo contigo o sin ti. La pregunta es si su marca es parte de la conversación.

A la luz de estas tendencias, la agencia basada en Tel Aviv en el interior ha desarrollado un informe interactivo Diseñado para ayudar a los propietarios de sitios web a comprender mejor la estructura de su tráfico orgánico, de forma independiente y segura.

Este artículo fue escrito en cooperación con Cut Inside