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El conector de Microsoft Excel en Looker Studio  facilita el acceso y visualización de datos directamente desde una hoja de Excel, mejorando el análisis y la creación de informes en Looker Studio. Esta integración está diseñada para empresas y analistas que buscan aprovechar las capacidades avanzadas de visualización de datos y colaboración en Looker Studio sin necesidad de convertir archivos de Excel a otros formatos previamente. ¿Por Qué Conectar Excel a Looker Studio? Pasos Para Conectar Excel a Looker Studio Control de Acceso y Credenciales Límites y Restricciones Ejemplos Prácticos de Uso Aprovecha el Potencial de Looker Studio con Excel ¿Por Qué Conectar Excel a Looker Studio? Looker Studio ofrece herramientas de visualización más avanzadas que las de Excel, permitiendo la creación de dashboards interactivos con filtros y opciones de navegación personalizada. Esto no solo mejora la interpretación de datos, sino que también centraliza múltiples fuentes en un solo lugar. Por ejemplo, se pueden combinar datos de ventas almacenados en Excel con métricas de Google Analytics para crear informes completos y detallados. Además, Looker Studio facilita la colaboración al permitir compartir informes de manera sencilla y configurar envíos automáticos de reportes por correo electrónico, lo que agiliza la toma de decisiones basada en datos. Pasos Para Conectar Excel a Looker Studio Iniciar Sesión en Looker Studio : Accede a la plataforma e inicia sesión. Crear una Nueva Fuente de Datos : Haz clic en "Crear" y selecciona "Fuente de datos". Seleccionar el Conector de Excel : Busca el conector de Microsoft Excel y elige la hoja de cálculo deseada. Configurar Opciones de la Fuente de Datos : Puedes definir la primera fila como encabezado, incluir o excluir celdas ocultas y filtradas, o especificar un rango de celdas (por ejemplo, A1 ). Conectar la Fuente de Datos : Haz clic en "Conectar" y configura campos adicionales como nombres, agregaciones y tipos de datos. Control de Acceso y Credenciales Looker Studio permite definir dos tipos de acceso a los datos de Excel: Credenciales del Propietario : Permite que otros usuarios vean y creen informes sin acceso directo a la fuente de datos original. Credenciales del Lector : Cada usuario deberá autenticar su acceso para ver los datos, aumentando la seguridad en entornos colaborativos. Límites y Restricciones Al conectar Excel a Looker Studio, existen ciertos límites y restricciones que debes considerar: Tamaño del archivo : Se pueden subir archivos de hasta 100 MB. Capacidad de almacenamiento : Hasta 2 GB en fuentes de datos de Excel. Compatibilidad : Los archivos protegidos con contraseña, macros y tablas dinámicas no son compatibles. Además, todas las celdas dentro de una columna deben ser del mismo tipo de dato para garantizar la uniformidad en la visualización. Ejemplos Prácticos de Uso Análisis de Ventas : Visualiza datos de ventas de tu CRM en dashboards con segmentaciones avanzadas y análisis de crecimiento. Reportes Financieros : Conecta hojas de Excel con estados financieros y crea informes dinámicos para directivos. Rendimiento de Marketing : Importa métricas de campañas digitales y analiza su impacto en un solo informe junto con otras fuentes de datos. Gestión de Proyectos : Muestra visualmente el progreso de proyectos, asignación de recursos y tasas de finalización. Resultados de Encuestas : Genera gráficos interactivos con los datos de encuestas almacenados en Excel para mejorar la accesibilidad y presentación de los resultados. Aprovecha el Potencial de Looker Studio con Excel Conectar Excel directamente a Looker Studio abre nuevas posibilidades de visualización y análisis, simplificando la colaboración y acelerando la toma de decisiones en equipos basados en datos. A medida que el conector siga desarrollándose, se espera una expansión de sus funcionalidades para mejorar aún más la integración de datos y la experiencia de usuario.

Descubre el futuro del SEO mediante estrategias multicanal. Aprende a utilizar YouTube, LinkedIn y más para maximizar tu visibilidad y destacar en el competitivo entorno digital. Un Nuevo Paradigma en SEO Analítica Digital: La Clave para Medir el Éxito Publicidad Digital: Aprovecha el Poder del Retargeting Marketing de Contenidos y Redes Sociales: Una Sinergia con el SEO Estrategia de Marketing Digital: Un Nuevo Reto para los Líderes de SEO Conclusión: La Era de la Excelencia en SEO Un Nuevo Paradigma en SEO La era del “SEO de un solo canal” está llegando a su fin. En los primeros años de 2000, si dominabas cómo mejorar la visibilidad de un sitio web en los resultados de búsqueda orgánicos de Google, podías establecerte como optimizador de motores de búsqueda y obtener un buen puesto laboral. Sin embargo, el mercado ha evolucionado, y es tiempo de reinventar la trayectoria profesional. Los profesionales del SEO deben ampliar sus conocimientos en cuatro áreas clave: análisis digital , publicidad digital , marketing de contenidos y redes sociales . Estos campos complementan el SEO y son esenciales para diseñar estrategias más integradas y efectivas. Analítica Digital: La Clave para Medir el Éxito Comienza fortaleciendo tu dominio en analítica digital , el proceso de recopilar, medir, analizar e interpretar datos de fuentes digitales. Esto va más allá de métricas tradicionales como el “ranking de palabras clave” o las “vistas orgánicas de páginas”, que están perdiendo relevancia en los negocios actuales. Un buen ejemplo es el análisis reciente de Rand Fishkin en su estudio de búsquedas de Google para 2024, que señala que casi el 60% de las búsquedas en Google terminan sin clics . Esto implica que las estrategias de SEO deben adaptarse para medir el impacto real en los objetivos de la marca, como el reconocimiento de marca, la generación de leads o aumento de ventas. Para medir este impacto, puedes usar encuestas de elevación de marca que midan la conciencia, consideración y favorabilidad hacia tu marca antes y después de una campaña. Aprender a usar estas métricas de manera eficaz añadirá un gran valor a tu carrera. Publicidad Digital: Aprovecha el Poder del Retargeting Además de la analítica, la publicidad digital  es un área que merece tu atención. Los anuncios digitales pueden presentarse en múltiples formatos (texto, imagen, audio, video) y en diversas plataformas (buscadores, redes sociales, sitios web). Un enfoque estratégico para los profesionales de SEO es crear audiencias específicas en Google Analytics 4 (GA4) que puedan ser usadas para campañas de retargeting en Google Ads. Así, por ejemplo, podrías dirigirte a usuarios que han comenzado el proceso de compra o que han interactuado con una publicación, recordándoles completar su transacción o registrarse para recibir más contenido de tu marca. Esta colaboración entre el equipo de SEO y publicidad digital no solo amplía la efectividad de cada departamento, sino que también ayuda a optimizar el presupuesto y a mejorar el retorno de inversión en marketing digital. Marketing de Contenidos y Redes Sociales: Una Sinergia con el SEO El marketing de contenidos  y las redes sociales  son disciplinas que se solapan cada vez más con el SEO, y la integración de estas áreas es fundamental para una estrategia multicanal eficaz. Las redes como YouTube y LinkedIn se han convertido en actores principales, y optimizar contenido para estas plataformas puede aumentar la visibilidad en los motores de búsqueda y mejorar el reconocimiento de marca. Como observó Kevin Indig en un reciente análisis de SEO y contenidos en plataformas sociales, los dominios más citados en los resúmenes de IA de 2024 incluyen YouTube y LinkedIn. Esto sugiere que el contenido en estas plataformas tiene un impacto significativo en los resultados de búsqueda, superando incluso a algunas propiedades en el propio buscador de Google. Colaborar con otros departamentos para optimizar contenido en YouTube y LinkedIn permitirá aprovechar esta tendencia, expandiendo la visibilidad de la marca y aumentando las probabilidades de obtener resultados efectivos. Estrategia de Marketing Digital: Un Nuevo Reto para los Líderes de SEO Con el tiempo, los roles de SEO podrían transformarse en posiciones de mayor responsabilidad dentro del marketing digital. En un análisis reciente, Adam Audette observó que cada vez hay menos roles de alto nivel exclusivamente dedicados a SEO, mientras que los puestos que integran SEO y otras habilidades están en auge. Es crucial que los profesionales de SEO amplíen su conocimiento en estrategias de marketing digital  para adaptarse a esta tendencia. Avinash Kaushik, experto en analítica digital, aconseja implementar un enfoque incremental en las estrategias: mejorar constantemente en lugar de buscar resultados instantáneos. Adoptar un enfoque progresivo en marketing digital, como el modelo de “escalera de la excelencia” de Kaushik, permite tomar decisiones informadas y adaptadas a la situación de la marca en un entorno de cambio constante. Conclusión: La Era de la Excelencia en SEO Nos adentramos en lo que podríamos llamar la “Era de la Excelencia” en marketing digital. Este nuevo paradigma exige una visión integral que combine SEO, analítica, publicidad digital, marketing de contenidos y redes sociales. La colaboración entre departamentos y la adopción de estrategias multicanal serán las claves para lograr una ventaja competitiva y asegurar el crecimiento en un mercado en constante evolución. Los líderes de marketing del futuro no solo deberán dominar el SEO, sino también adquirir “algo extra” que les permita gestionar con éxito las oportunidades y desafíos inesperados.

En la era actual, donde el contenido generado por inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en medios digitales, las preocupaciones por la desinformación y autenticidad se han intensificado. Google DeepMind, líder en investigación y desarrollo de IA, ha lanzado SynthID, una tecnología innovadora diseñada para abordar estos desafíos. SynthID permite identificar contenido generado por IA mediante marcas de agua digitales imperceptibles que mantienen la calidad visual y auditiva del contenido, y se posiciona como una herramienta crucial en la construcción de un entorno digital más seguro y transparente​. ¿Qué es SynthID y por qué es relevante en el contexto de IA? Funcionamiento de SynthID: Inserción y Detección de Marcas de Agua en Contenido Generado Imágenes Texto Video y Audio Aplicaciones y Usos de SynthID en Diversos Sectores Medios y Periodismo Marketing y Publicidad Sector Educativo Ventajas de SynthID en la Seguridad y Trazabilidad del Contenido Digital Limitaciones y Desafíos Técnicos de SynthID Futuro de SynthID y su Rol en la Construcción de un Entorno Digital Ético Conclusión ¿Qué es SynthID y por qué es relevante en el contexto de IA? SynthID es una herramienta que inserta marcas de agua invisibles en contenido generado por IA, como imágenes, texto, audio y video. Estas marcas de agua son indetectables al ojo humano, pero pueden ser identificadas por sistemas de IA para validar la autenticidad y el origen de dicho contenido . Esta tecnología es especialmente relevante en un contexto donde el contenido falso puede ser fácilmente viralizado, afectando la confianza pública y promoviendo la desinformación​. SynthID se centra en asegurar que las imágenes y textos generados por IA sean reconocibles como tales, incluso después de ediciones comunes. Por ejemplo, en imágenes, las marcas de agua permanecen a pesar de la compresión y ajustes de brillo o color. En el texto, las marcas se integran manipulando la probabilidad de selección de palabras o frases durante el proceso de generación. Funcionamiento de SynthID: Inserción y Detección de Marcas de Agua en Contenido Generado SynthID se basa en modelos de aprendizaje profundo que permiten la inserción y detección de marcas de agua invisibles sin comprometer la calidad o estética del contenido. Esta tecnología se utiliza de forma diversa en imágenes, texto, video y audio, ajustando sus procesos según el tipo de contenido. Imágenes En imágenes, SynthID emplea un enfoque directo de modificación de píxeles. Este proceso utiliza dos modelos de IA; el primero agrega la marca de agua en los píxeles, mientras el segundo detecta la presencia de esta marca en contenido generado. La tecnología permite que las imágenes con marcas de agua soporten modificaciones básicas sin perder su identificación. De esta manera, los usuarios de Google Cloud, a través de su integración con Vertex AI, pueden verificar la autenticidad de imágenes generadas por IA​. Texto Para el contenido textual, la generación de marcas de agua es más compleja debido a la naturaleza secuencial de los modelos de lenguaje. SynthID ajusta ligeramente las probabilidades de selección de palabras (tokens), creando una firma digital única en el texto. Este patrón de probabilidades se convierte en una referencia que los sistemas pueden utilizar para verificar si un texto es generado por IA. Esta marca es más robusta en textos largos y creativos, aunque puede perder eficacia en textos cortos o de carácter factual. Video y Audio SynthID también extiende su funcionalidad a contenido en video y audio. En el caso de videos, cada cuadro se modifica para incluir la marca de agua sin afectar la calidad visual. Para el audio, la tecnología trabaja sobre las ondas de sonido, integrando la marca en el espectro de frecuencias de forma imperceptible, permitiendo que el contenido auditivo mantenga su integridad sonora. Aplicaciones y Usos de SynthID en Diversos Sectores La implementación de SynthID abre un abanico de posibilidades para las industrias que buscan asegurar la autenticidad de su contenido digital. Entre sus aplicaciones más destacadas se encuentran: Medios y Periodismo SynthID facilita que los medios de comunicación identifiquen y etiqueten contenido generado por IA, promoviendo la transparencia en el periodismo y ayudando a prevenir la difusión de información falsa o manipulada. Esta funcionalidad es vital para el periodismo moderno, que se enfrenta al desafío de verificar la veracidad en un entorno saturado de información. Marketing y Publicidad En el marketing digital , la autenticidad y transparencia son esenciales para mantener la confianza del consumidor. SynthID permite a las agencias y empresas identificar y etiquetar contenido generado por IA, asegurando que los consumidores sepan cuándo están interactuando con material auténtico o generado automáticamente. Sector Educativo SynthID también puede jugar un rol crucial en el ámbito educativo, ayudando a las instituciones a verificar la autenticidad de los contenidos presentados por estudiantes o investigaciones en las que se ha utilizado IA . Esto ayuda a preservar la integridad académica y garantiza que el contenido generado por IA esté claramente identificado. Ventajas de SynthID en la Seguridad y Trazabilidad del Contenido Digital La capacidad de identificar contenido generado por IA ofrece numerosas ventajas, especialmente en términos de transparencia y seguridad digital: Mitigación de la Desinformación : SynthID permite identificar contenido de IA que podría ser utilizado para desinformar al público, lo cual es esencial en el contexto de noticias y redes sociales. Fomento de la Transparencia : Al etiquetar contenido generado por IA, se asegura que los usuarios tengan un contexto claro sobre el origen del contenido, promoviendo una relación de confianza entre creadores y consumidores. Protección Contra el Uso Malicioso de la IA : Aunque no es infalible ante manipulaciones avanzadas, SynthID representa un obstáculo adicional para los actores que buscan emplear contenido de IA con fines maliciosos, dificultando su uso indebido en fraudes o phishing​. Limitaciones y Desafíos Técnicos de SynthID A pesar de sus numerosos beneficios, SynthID tiene limitaciones que deben tenerse en cuenta: Eficacia en Textos Cortos o de Información Factual : En textos cortos o respuestas simples, donde el modelo de lenguaje no tiene suficiente libertad para variar, la marca de agua puede ser menos robusta. Esto dificulta la identificación en respuestas cerradas o de carácter factual​. Manipulación Extrema de Imágenes : Si una imagen es sometida a transformaciones intensivas, como reescalado excesivo, rotación avanzada o ediciones profundas, la marca de agua puede ser eliminada o menos detectable. Traducción y Reescritura en Textos : La traducción de textos generados por IA o la modificación sustancial de su contenido pueden reducir la eficacia de SynthID para identificar la marca de agua​. Futuro de SynthID y su Rol en la Construcción de un Entorno Digital Ético SynthID representa un paso significativo hacia un entorno digital más seguro y transparente , y se espera que en el futuro esta tecnología se expanda a otros productos y plataformas. Google DeepMind planea abrir el código de SynthID, permitiendo que desarrolladores y empresas implementen esta tecnología en sus propios modelos de IA. Esto contribuirá a estandarizar las prácticas de transparencia y autenticidad en el contenido generado por IA. A medida que las tecnologías de IA avanzan , herramientas como SynthID se volverán esenciales para asegurar que el contenido digital sea rastreable, auténtico y utilizado de manera ética. Esta evolución es especialmente relevante en el contexto de los medios de comunicación, la educación y los sectores de marketing, donde la identificación precisa del contenido de IA es crucial para preservar la confianza y el respeto hacia la información y la creatividad humanas. Conclusión SynthID de Google DeepMind es una innovación clave que responde a la necesidad urgente de rastrear e identificar contenido generado por IA. Si bien presenta algunas limitaciones en términos de robustez frente a manipulaciones extremas, su capacidad para integrar marcas de agua imperceptibles en imágenes, textos, videos y audios ofrece una solución prometedora para promover la transparencia y responsabilidad en el contenido digital. Con su enfoque en la autenticidad y la trazabilidad, SynthID establece un estándar ético para las tecnologías de IA, subrayando la importancia de un entorno digital donde la integridad de la información sea un pilar fundamental. Fuentes Google DeepMind. "Identifying AI-generated content with SynthID." DeepMind, 2024. DeepMind. "Watermarking AI-generated text and video with SynthID." DeepMind, 2024.

En las estrategias de SEO, las Core Web Vitals han sido ampliamente discutidas como posibles factores cruciales para el ranking. Sin embargo, Google ha aclarado una vez más el verdadero impacto de estas métricas: mientras que las Core Web Vitals son un factor de ranking, su influencia no es tan significativa en comparación con la calidad del contenido. Esta información fue reafirmada recientemente por John Mueller, Search Advocate de Google, a través de un post en LinkedIn. Las Core Web Vitals No Son un Factor Determinante en Rankings Ventaja Competitiva de los Sitios Pequeños Impacto en la Experiencia del Usuario y la Calidad del Contenido Datos de Casos Reales Mirando Hacia Adelante Conclusión Las Core Web Vitals No Son un Factor Determinante en Rankings John Mueller dejó claro que, si bien las Core Web Vitals forman parte del sistema de ranking de Google, no se debe esperar un gran impacto en el posicionamiento por el simple hecho de mejorarlas. Mueller afirmó: “Hemos sido bastante claros en que las Core Web Vitals no son factores gigantes en el ranking, y dudo que se vea una gran caída solo por eso”. El principal beneficio de mejorar el rendimiento del sitio radica en proporcionar una mejor experiencia al usuario. Una experiencia deficiente podría disminuir el tráfico debido a que los visitantes podrían no regresar, independientemente de cómo llegaron al sitio inicialmente. Mueller agregó: “Tener un sitio web que ofrezca una buena experiencia para los usuarios vale la pena, porque si los usuarios se sienten molestos y no quieren volver, simplemente estarás desperdiciando a los visitantes que llegan por primera vez”. Ventaja Competitiva de los Sitios Pequeños Mueller también comentó que los sitios web más pequeños tienen una ventaja única cuando se trata de implementar cambios en SEO. Al recordar su experiencia intentando que una gran empresa cambiara una línea en el archivo robots.txt, Mueller mencionó: “Los sitios más pequeños tienen una gigantesca ventaja al momento de poder aprovechar los cambios – pueden ser mucho más ágiles”. Mientras que las grandes organizaciones pueden necesitar procesos extensos para cambios simples, los sitios pequeños pueden realizar ajustes en cuestión de minutos, como actualizar un archivo robots.txt en 30 minutos o menos. Esta capacidad de adaptación puede ser un factor importante para mantener una ventaja competitiva en SEO. Impacto en la Experiencia del Usuario y la Calidad del Contenido El mensaje de Mueller es consistente: aunque las Core Web Vitals son importantes para la experiencia del usuario y están incluidas en los sistemas de ranking de Google, lo que realmente importa es la calidad del contenido. Google siempre priorizará ofrecer el contenido más relevante y útil a los usuarios, y las métricas de rendimiento, si bien contribuyen, no son determinantes para el éxito en los rankings. Datos de Casos Reales Esta reafirmación de Mueller se produjo en respuesta a un estudio presentado por Andrew Mcleod, quien documentó patrones consistentes a través de varios sitios que mostraban cambios rápidos en el ranking tras realizar modificaciones en el rendimiento. En uno de los casos, un sitio con más de 50,000 visitantes mensuales experimentó una caída del tráfico dentro de las 72 horas de implementar anuncios, con una recuperación de entre una y dos semanas tras eliminarlos. Este estudio incluyó cinco experimentos controlados durante tres meses y mostró caídas de tráfico de hasta un 20% en las primeras 48 horas después de habilitar anuncios. Estos resultados apoyan la idea de que la experiencia del usuario juega un papel crucial en el mantenimiento del tráfico y la retención de visitantes. Mirando Hacia Adelante El mensaje de Google es claro: las Core Web Vitals no afectan directamente a los rankings de manera significativa, pero la realidad es que la experiencia técnica y la calidad del contenido trabajan juntas para influir en el tráfico general del sitio web. A medida que los profesionales del SEO siguen optimizando sus sitios, la prioridad debería estar en crear contenido único, útil y que realmente aporte valor a los usuarios. Las mejoras en el rendimiento del sitio ayudan, pero son parte de un enfoque más amplio en la optimización de la experiencia del usuario. Esta noticia nos recuerda la importancia de centrar nuestros esfuerzos en mejorar la calidad del contenido y optimizar la experiencia del usuario, más allá de buscar puntajes perfectos en Core Web Vitals. La calidad del contenido sigue siendo la mejor estrategia para alcanzar un buen posicionamiento y retener a los usuarios. Conclusión Las Core Web Vitals son importantes para mejorar la experiencia del usuario, pero no son el factor determinante en los rankings de Google. La calidad del contenido es la clave para lograr un buen posicionamiento y asegurar que los visitantes quieran regresar a nuestro sitio. Los sitios pequeños tienen la ventaja de ser más ágiles en la implementación de cambios, lo que les permite adaptarse rápidamente a un entorno dinámico. En lugar de obsesionarse con las métricas de rendimiento, los marketers deben concentrarse en crear contenido valioso y en proporcionar una experiencia que haga que los usuarios quieran volver. Mantente al tanto de las actualizaciones y tendencias en SEO , enfocándote en lo que realmente importa: un contenido de calidad y una experiencia de usuario excelente. Como siempre, la consistencia y el valor son los pilares del éxito en SEO.

Integrar Quora y Reddit en tu estrategia de SEO y marketing puede marcar una diferencia notable en la visibilidad de tu marca y en la generación de tráfico orgánico. Con las recientes actualizaciones de Google que han mejorado la visibilidad del contenido de estas plataformas, aprovechar su potencial puede ayudar a atraer una audiencia relevante que busca activamente respuestas, conocimiento y comunidad. En esta guía optimizada, exploraremos cómo utilizar Quora y Reddit para lograr mejoras sustanciales en el posicionamiento SEO y maximizar el rendimiento de tu estrategia de marketing digital. ¿Cómo Funciona el SEO? ¿Qué Hace el SEO en Reddit y Quora? ¿Cómo Utilizar Reddit para el SEO? ¿Son Buenos los Enlaces de Reddit para el SEO? ¿Cómo Utilizar Quora para el SEO? ¿Es Quora Bueno para el SEO? ¿Cuál es la Estrategia SEO en Quora? Conclusión ¿Cómo Funciona el SEO? El SEO, o Search Engine Optimization, implica optimizar el contenido para que sea más fácilmente encontrado  por los motores de búsqueda. Reddit y Quora se han convertido en aliados importantes para el SEO debido a su alto nivel de interacción y a la autoridad que estas plataformas ya tienen en los rankings de Google. Para maximizar el SEO en estas plataformas, es fundamental entender cómo funcionan sus comunidades y adaptar el contenido para satisfacer sus expectativas . En Reddit, es importante identificar keywords emergentes, como "seo tech reddit" o "seo career reddit", y utilizarlas en publicaciones que aporten valor a las discusiones. ¿Qué Hace el SEO en Reddit y Quora? Reddit y Quora funcionan como motores de búsqueda sociales, donde los usuarios van para resolver dudas específicas o debatir sobre temas de interés. Reddit, con una base de 430 millones de usuarios activos mensuales y miles de subreddits temáticos, permite un targeting muy preciso para SEO. Por su parte, Quora tiene alrededor de 252 millones de usuarios al mes, muchos de los cuales acceden a la plataforma desde motores de búsqueda, lo cual facilita llegar a audiencias específicas que buscan respuestas concretas. Ambas plataformas permiten construir autoridad mediante la participación activa. Las respuestas más votadas en Quora y los posts con más engagement en Reddit logran mayor visibilidad, lo que significa que una contribución bien elaborada puede generar tráfico constante mucho después de su publicación. Esta participación también contribuye al reconocimiento de la marca y mejora la autoridad en el nicho. ¿Cómo Utilizar Reddit para el SEO? Reddit es una plataforma poderosa para el SEO, pero requiere un enfoque genuino y cuidado. Es fundamental evitar promociones excesivas, ya que las comunidades suelen etiquetar el contenido promocional como spam. En su lugar, contribuye de manera significativa en subreddits relevantes que se alineen con tu nicho. Busca keywords que estén creciendo en popularidad dentro de la plataforma para crear contenido que atraiga a audiencias interesadas. Recuerda que el valor en Reddit está en proporcionar respuestas detalladas y útiles , lo cual generará engagement orgánico y construirá autoridad en tu sector. ¿Son Buenos los Enlaces de Reddit para el SEO? Aunque los enlaces de Reddit y Quora suelen ser "no-follow", esto no significa que su impacto deba ser subestimado. Google reconoce las menciones de marca y el tráfico de referencia como beneficios indirectos del SEO. La "link karma" de Reddit, que se basa en la participación activa, y el enfoque de Quora en respuestas de calidad, contribuyen al crecimiento SEO a largo plazo, aumentando la credibilidad y relevancia del contenido. Las actualizaciones recientes del algoritmo de Google han incrementado la importancia del contenido generado por los usuarios (UGC). Esto beneficia especialmente a plataformas como Quora y Reddit, haciendo que sus respuestas sean más visibles en los resultados de búsqueda. De este modo, las contribuciones bien optimizadas no solo generan más tráfico, sino que también se indexan mejor. ¿Cómo Utilizar Quora para el SEO? Una de las estrategias más efectivas para utilizar Quora en el SEO es responder preguntas de alto tráfico que ya estén bien posicionadas en Google. Este enfoque posiciona tu marca frente a una audiencia más amplia. Además, puedes crear tus propias preguntas bien optimizadas para controlar la narrativa y atraer engagement directo. Para optimizar las respuestas, es esencial incluir palabras clave relevantes a tu nicho. De este modo, aumentas las probabilidades de que tu respuesta se posicione bien tanto en Quora como en Google, generando un flujo de tráfico constante y de calidad. ¿Es Quora Bueno para el SEO? Sí, Quora es muy beneficioso para el SEO, especialmente cuando se utiliza de manera estratégica. Al responder preguntas que ya tienen una buena clasificación en Google, puedes obtener una mayor exposición y establecerte como un referente en tu industria. La clave está en optimizar tus respuestas utilizando keywords de alto rendimiento que se alineen con lo que los usuarios están buscando. Crear un perfil profesional en Quora también aporta a la credibilidad de tus respuestas. Puedes promover tus respuestas más valiosas a través de Quora Ads, asegurando que se mantengan visibles por más tiempo y generen tráfico constante hacia tu sitio web. ¿Cuál es la Estrategia SEO en Quora? La estrategia SEO en Quora debe centrarse en la selección cuidadosa de las preguntas. Es importante optar por preguntas que ya estén bien posicionadas en Google y que generen mucho tráfico. Utiliza palabras clave como "seo quora questions" o "quora submission seo" para optimizar tus respuestas y aumentar su visibilidad. Asegúrate de que cada respuesta sea informativa y aporte valor. Respuestas únicas, detalladas y que realmente resuelvan la duda del usuario incrementarán las probabilidades de recibir votos positivos, lo que a su vez mejorará la visibilidad dentro de Quora y en Google. Conclusión Integrar Quora y Reddit en tu estrategia de SEO no solo aumentará la visibilidad de tu marca, sino que también mejorará la calidad del tráfico hacia tu sitio web. La contribución genuina y la participación constante en ambas plataformas son fundamentales para aprovechar al máximo los beneficios de SEO. Con una estrategia bien definida, basada en la optimización de palabras clave y la calidad del contenido , podrás sacar el mayor provecho de los recientes cambios en el algoritmo de Google que favorecen el contenido generado por los usuarios. Recuerda que la consistencia, la relevancia y el aporte de valor son la clave del éxito en estas plataformas. Utiliza Reddit y Quora no solo como canales para difundir contenido, sino también como herramientas de investigación y validación de ideas, lo cual enriquecerá tu estrategia de marketing digital de forma continua.

Google ha lanzado su nuevo Editor de Imágenes con IA para facilitar la creación y edición de activos visuales en diversas campañas publicitarias. Originalmente disponible solo para campañas de Performance Max , ahora también es compatible con campañas de Búsqueda, Display, App y Demand Gen. Este artículo te ayudará a entender cómo aprovechar esta herramienta para maximizar la creatividad y efectividad de tus campañas publicitarias. ¿Qué Puede Hacer el Editor de Imágenes con IA de Google? Cómo Acceder al Editor de Imágenes con IA de Google Principales Funciones de Edición de Imágenes Estrategias para Aprovechar el Editor de Imágenes con IA en tus Campañas Ventajas del Editor de Imágenes con IA de Google Cómo Usar el Editor de Imágenes para Mejorar el ROI Publicitario Sumario ¿Qué Puede Hacer el Editor de Imágenes con IA de Google? El Editor de Imágenes con IA de Google permite a los anunciantes crear activos visuales desde cero o modificar los ya existentes, ayudando a mantener la consistencia y originalidad de la marca . Entre sus funciones, destacan: Eliminar y reemplazar fondos : Ideal para ajustar el contexto visual de una imagen sin necesidad de herramientas externas. Añadir o borrar objetos : Permite incluir elementos o eliminarlos según la narrativa publicitaria. Expandir el tamaño de la imagen : Puedes ajustar la imagen para adaptarla a diferentes proporciones sin perder calidad. Estas herramientas permiten a los anunciantes mantener el control sobre la identidad de la marca al tiempo que optimizan la creación de activos para sus campañas. ¿Cómo Acceder al Editor de Imágenes con IA de Google? Acceder al editor es sencillo y se puede realizar de dos maneras: En el menú de la izquierda, selecciona “+” para Crear un activo  y elige “Generar una imagen con IA”. Desde la Biblioteca de Activos  en el menú, selecciona “Generar una imagen con IA” para empezar. Para generar una imagen nueva, describe cómo quieres que luzca y el Editor generará varias opciones basadas en tu entrada. Luego, selecciona la imagen que mejor se adapte a tus necesidades y comienza a editar. Principales Funciones de Edición de Imágenes Una vez seleccionada la imagen deseada, podrás usar diversas herramientas de edición: Eliminar fondo : Facilita el proceso de hacer que el objeto principal destaque en un fondo limpio. Borrar o añadir objetos : Permite incluir nuevos elementos visuales o eliminar los que sobran, adaptando la imagen a contextos específicos. Reemplazar objetos : Una herramienta útil para personalizar imágenes de stock o modificar elementos para que se alineen mejor con el mensaje publicitario. Expandir imagen : Ajusta el tamaño sin distorsionar los elementos principales, ideal para plataformas que requieren proporciones específicas. Ajustar colores : Corrige la tonalidad y los colores de la imagen para mejorar la visibilidad y captar la atención del público. Ejemplo : Si deseas reemplazar una planta en el fondo de una imagen con un reloj que se adapte al estilo de la habitación, selecciona la herramienta de Reemplazar objeto , selecciona el área de la planta y describe el objeto que deseas (por ejemplo, "reloj de pared blanco minimalista"). El Editor te proporcionará varias opciones de reloj a elegir. Estrategias para Aprovechar el Editor de Imágenes con IA en tus Campañas 1. Personalización Rápida y Escalabilidad Para campañas que requieren de muchos activos visuales personalizados, el editor con IA de Google simplifica el proceso, permitiendo una creación y personalización rápida y escalable. Este enfoque es ideal para: Campañas estacionales : Cambia elementos de fondo o colores para adaptarte a diferentes temporadas. Eventos o promociones especiales : Agrega o elimina elementos en las imágenes para destacar ofertas sin necesidad de nuevas sesiones de fotos. 2. Optimización de la Identidad de Marca Al utilizar el editor, puedes ajustar los activos para que sigan fielmente la identidad de tu marca. La capacidad de ajustar colores y fondos  garantiza que cada imagen mantenga la coherencia visual de la campaña sin sacrificar creatividad. 3. Reducción de Costos y Tiempo en Producción de Activos Esta herramienta reduce la dependencia de agencias externas para modificaciones menores, ahorrando tiempo y presupuesto. Es especialmente beneficioso para marcas con necesidades visuales cambiantes, ya que permite ajustes sobre la marcha. Ventajas del Editor de Imágenes con IA de Google Ahorro de Tiempo y Recursos : La creación y edición de imágenes es más rápida, lo que permite concentrar esfuerzos en estrategias de optimización y segmentación. Mayor Control Creativo : Permite personalizar cada aspecto de las imágenes en tus campañas, manteniendo la identidad de marca. Compatibilidad con Más Campañas : Al ampliar el uso del editor a campañas de Búsqueda, Display, App y Demand Gen, los anunciantes pueden adaptarse mejor a las necesidades y especificaciones de cada plataforma sin comprometer la calidad. ¿Cómo Usar el Editor de Imágenes para Mejorar el ROI Publicitario? El nuevo Editor de Imágenes con IA de Google es una excelente herramienta para mejorar la rentabilidad de las campañas publicitarias: Mejora la Tasa de Clics (CTR) : Al utilizar imágenes visualmente atractivas y personalizadas, puedes captar la atención de tu audiencia de manera más efectiva, aumentando las posibilidades de conversión. Mayor Relevancia para la Audiencia : Ajustar las imágenes para que reflejen mejor las búsquedas o las preferencias estacionales ayuda a mejorar la experiencia del usuario. Optimización Continua : Prueba diferentes versiones de una imagen mediante cambios de fondo o color, evaluando cuál ofrece mejor rendimiento en términos de clics y conversiones. Sumario El Editor de Imágenes con IA de Google facilita la creación de activos visuales sin comprometer la calidad ni la identidad de la marca, y su disponibilidad en múltiples campañas permite nuevas posibilidades de optimización. Este editor se convierte en una herramienta esencial para ahorrar tiempo y mejorar la efectividad de tus campañas. ¿Te animas a probar el Editor de Imágenes con IA en tus próximas campañas publicitarias ?

Siteimprove ha anunciado la adquisición de MarketMuse, creando una solución SaaS integral para contenido, accesibilidad y SEO. Esta unificación de procesos de marketing vitales beneficiará a los clientes de ambas organizaciones con una plataforma única e integrada. MarketMuse Siteimprove Impacto y Beneficios MarketMuse MarketMuse es un destacado software de planificación de contenido impulsado por IA que ayuda a los usuarios a investigar, planificar y ejecutar una estrategia de contenido a gran escala. Permite a los usuarios analizar su contenido para determinar si cubre adecuadamente un tema y escalar hasta analizar el tema en general. Además, crea breves de contenido que eliminan las conjeturas al crear un calendario de contenido, permitiendo a una organización publicar consistentemente contenido de alta calidad y autoridad. Siteimprove Siteimprove es una plataforma para analizar contenido en términos de SEO y accesibilidad, además de realizar un monitoreo continuo del sitio para identificar problemas. La adquisición de MarketMuse por parte de Siteimprove representa una transformación significativa para los especialistas en marketing, quienes se verán liberados de atender los detalles técnicos en constante cambio que afectan su trabajo. Esto permitirá un enfoque más centrado en la estrategia transformadora, mejorando las experiencias digitales que son significativas, creíbles y eficientes. Jeff Coyle de MarketMuse expresó: "Estoy emocionado de anunciar que MarketMuse ha firmado un acuerdo definitivo para ser adquirido por Siteimprove, uno de los mayores actores en el martech. Siteimprove es conocida por integrar accesibilidad, gobernanza digital, analítica, SEO y publicidad multicanal en una sola plataforma." Impacto y Beneficios La adquisición promete una aproximación más unificada a la optimización SEO, accesibilidad y optimización de contenido desde una plataforma SaaS única. Los clientes de MarketMuse podrán beneficiarse de las capacidades combinadas de Siteimprove, que simplificará sus procesos de marketing digital y permitirá un enfoque más estratégico en sus campañas. Esta integración refuerza el compromiso de Siteimprove de proporcionar herramientas que empoderen a las empresas para desarrollar estrategias de contenido efectivas y mejorar su presencia digital, alineándose con las tendencias actuales en SEO y SEM en España y a nivel global. Con esta adquisición, Siteimprove y MarketMuse están bien posicionados para liderar la transformación digital en el ámbito del contenido y la accesibilidad, ofreciendo soluciones que no solo cumplen con los estándares actuales, sino que también anticipan las necesidades futuras de los clientes en un entorno digital en constante evolución.

El ecosistema de búsqueda y la inteligencia artificial (IA) ofrecen un sinfín de promesas, opciones y nuevas formas para que todo tipo de marketeros evolucionen y crezcan. La complejidad es evidente, pero también lo es la necesidad común: enfocarse en estrategias temáticas para la creación de contenido, construir la autoridad de marca para las citas de IA y adoptar un enfoque más predictivo en cómo los consumidores interactúan en línea. IA y Búsqueda: Citas, Autoridad y tu Marca ¿Cómo Convertirse en la Fuente Citada? Anticipa las Próximas Preguntas de los Consumidores Demuestra tu Experiencia: Conviértete en la Autoridad en tu Campo Conclusiones Clave IA y Búsqueda: Citas, Autoridad y tu Marca Ser la fuente citada se está convirtiendo rápidamente en la nueva forma de posicionamiento. A medida que la IA busca citar contenido confiable y relevante, las marcas deben ser esa fuente. Cada motor de búsqueda tiene un enfoque diferente, pero el éxito depende de las fuentes y su calidad. Google busca contenido digno de citar que esté por encima del pliegue. Perplexity se centra en citas académicas y de investigación. Bing GSE está optimizando sus resultados para alentar el descubrimiento en los sitios web de origen. ChatGPT se alimenta principalmente de fuentes desarrolladas con aportes de grandes editoriales. ¿Cómo Convertirse en la Fuente Citada? Para estar preparado para lo que viene, comienza identificando los temas centrales y amplios que son relevantes para tu audiencia y alineados con tus objetivos comerciales. Estos temas deben servir como base para una estrategia de contenido temática. Diversifica y Marca tu Contenido : La importancia de formatos de contenido diversos no puede ser subestimada. Para adaptarse a los modelos de respuesta de los motores, el contenido debe ser integral y abarcar múltiples modalidades, como texto, video, infografías y elementos interactivos. Esto asegura que el contenido atienda a diversas preferencias de usuario y proporcione información en formatos accesibles y atractivos. Optimización Técnica : Enfoques técnicos de SEO como el Markup de Schema son esenciales para que los motores de búsqueda comprendan mejor el contenido, mejorando su visibilidad y relevancia. Clústeres de Contenido : Desarrolla clústeres de contenido alrededor de estos temas, cubriendo diferentes aspectos, subtemas y temas relacionados. Cada pieza dentro del clúster debe complementar y apoyar a las demás, creando una narrativa cohesiva. Anticipa las Próximas Preguntas de los Consumidores Construir contenido temático y centrarse en el agrupamiento de contenido es fundamental en motores de búsqueda impulsados por IA. Esto ayuda a explorar varios aspectos de un tema de manera integral. Asegúrate de que el contenido dentro del mismo clúster esté interconectado usando texto ancla relevante. Esto ayuda a los motores de búsqueda a entender la relación temática entre diferentes piezas de contenido y fortalece la autoridad de tu sitio web sobre el tema. Comprender qué desencadena las visualizaciones en AI Overviews será esencial. Por ejemplo, un aumento del 20% en las consultas "¿Qué es?" muestran una visión general de IA, mientras que las consultas específicas de marca disminuyen. Demuestra tu Experiencia: Conviértete en la Autoridad en tu Campo Incorpora la intención del usuario y la intención temática en cada pieza de contenido. Los motores de búsqueda impulsados por IA quieren proporcionar respuestas precisas y relevantes basadas en las consultas de los usuarios. Intenciones Múltiples : Los resultados de búsqueda impulsados por IA están evolucionando para coexistir con la búsqueda tradicional. Google está experimentando con la mezcla de resultados convencionales y mejorados por IA. Credibilidad y Citas de Vídeo : Nos encontramos viendo videos de YouTube citados en las visiones generales de IA, lo que beneficia a los comerciantes en la parte superior del embudo. Asegúrate de que, al identificar temas de alto potencial, los emparejes con las preferencias de citación de video de IA. Conclusiones Clave En una era donde la búsqueda impulsada por IA y los motores de respuesta primero con IA están transformando el funcionamiento de los marketeros, es crucial adaptar las estrategias para optimizar las respuestas de IA y los múltiples tipos de motores de búsqueda. Las prácticas fundamentales de SEO y la búsqueda clásica siguen siendo importantes. Las respuestas de IA son más concisas y responden a preguntas más complejas. A medida que surgen nuevos motores, se espera evolución y experimentación constante. El futuro radica en un equilibrio entre el marketing en línea clásico y la adaptación a la IA, descubriendo los matices de los nuevos motores de IA a medida que crecen. Es un momento emocionante, y creo que ejercitar un poco de paciencia nos ayudará a todos a prevalecer.

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) han transformado radicalmente la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Desde herramientas como ChatGPT de OpenAI, hasta modelos como Claude de Anthropic o Llama de Meta, estos sistemas son capaces de generar texto de manera autónoma, respondiendo preguntas, manteniendo conversaciones y asistiendo en tareas complejas. En este artículo, te proporcionaremos una guía detallada sobre cómo funcionan estos modelos, los componentes clave que intervienen en su entrenamiento, y los avances más recientes en la creación y optimización de LLMs. Introducción: ¿Qué es un LLM? Arquitectura de los LLMs: Un vistazo rápido Entrenamiento de LLMs: Preentrenamiento y Ajuste Fino 1. Preentrenamiento ¿Cómo funciona la tokenización? 2. Postentrenamiento o Ajuste Fino (Fine-tuning) Supervised Fine-Tuning (SFT) Evaluación de LLMs: ¿Cómo medir su rendimiento? Evaluación basada en preferencias humanas (RLHF) Desafíos de los LLMs: Procesamiento, Almacenamiento y Escalado Tendencias Futuras en LLMs Conclusión Introducción: ¿Qué es un LLM? Un LLM  es un modelo de lenguaje basado en redes neuronales diseñado para generar o completar texto a partir de un conjunto de datos de entrada. Los ejemplos más conocidos incluyen herramientas como ChatGPT, Bard y Claude. Estos modelos son capaces de procesar secuencias largas de palabras y generar respuestas coherentes basadas en los datos previos con los que han sido entrenados. El entrenamiento de un LLM requiere un conjunto de elementos clave: Arquitectura de la red neuronal  (comúnmente basada en transformers ) Algoritmos de entrenamiento y funciones de pérdida Conjuntos de datos masivos Evaluación continua del rendimiento Optimización de sistemas y hardware Cada uno de estos factores desempeña un papel esencial en la creación de modelos de lenguaje a gran escala. Arquitectura de los LLMs: Un vistazo rápido Los LLMs, como mencionamos antes, se construyen sobre redes neuronales. Aunque existen muchas variantes, la arquitectura más común es la basada en transformers . Los transformers permiten a los modelos procesar grandes secuencias de texto y generar predicciones sobre el próximo token o palabra. Un aspecto interesante es que los transformers han demostrado una eficiencia impresionante para capturar relaciones a largo plazo en las secuencias, lo que los hace ideales para tareas como la generación de texto o la traducción automática. Sin embargo, en esta guía nos enfocaremos más en otros aspectos críticos como la evaluación, el entrenamiento y los sistemas necesarios para operar estos gigantes de procesamiento. Entrenamiento de LLMs: Preentrenamiento y Ajuste Fino El entrenamiento de un LLM se puede dividir en dos fases principales: preentrenamiento y postentrenamiento (o ajuste fino). A continuación, explicamos cada fase con más detalle: 1. Preentrenamiento El preentrenamiento es la fase en la que el modelo aprende el lenguaje a partir de grandes cantidades de datos no estructurados, como páginas web, libros, artículos científicos, etc. El objetivo del preentrenamiento es que el modelo aprenda a predecir la siguiente palabra o token en una secuencia de texto. Tarea principal:  modelar la distribución de probabilidad de las secuencias de texto (tokens) en base a los datos. Modelo autoregresivo:  los LLMs comúnmente siguen un enfoque autoregresivo, en el que predicen el siguiente token basado en los tokens anteriores de la secuencia. ¿Cómo funciona la tokenización? Los tokenizers  son herramientas esenciales que descomponen el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens (que pueden ser palabras, subpalabras o incluso caracteres). Esto es necesario para manejar secuencias de texto de diferentes longitudes y para mejorar la eficiencia de los modelos al procesar el texto. El Byte Pair Encoding (BPE)  es uno de los algoritmos más utilizados para la tokenización. Este método divide las palabras en tokens basados en frecuencias de subpalabras. Un ejemplo sería convertir la palabra "tokenizer" en ["token", "izer"]. 2. Postentrenamiento o Ajuste Fino (Fine-tuning) Una vez que el modelo ha sido preentrenado en grandes volúmenes de texto, se realiza un ajuste fino para adaptarlo a tareas específicas, como responder preguntas o generar resúmenes. Aquí es donde entra en juego el concepto de inteligencia asistencial, donde el modelo se entrena para cumplir instrucciones de usuarios o asistentes humanos. Tarea asistencial:  adaptar el modelo para seguir instrucciones y generar respuestas útiles y coherentes. Esta fase incluye la recopilación de datos etiquetados manualmente por humanos, que luego se usan para ajustar el modelo. Supervised Fine-Tuning (SFT) En este proceso, se afina el LLM utilizando conjuntos de datos generados por humanos. Los humanos proporcionan ejemplos de preguntas y respuestas, y el modelo se ajusta para mejorar su capacidad de seguir instrucciones. Este proceso es clave para que los modelos, como ChatGPT, evolucionen y sean capaces de responder correctamente a las preguntas del usuario. Evaluación de LLMs: ¿Cómo medir su rendimiento? Una parte fundamental del desarrollo de los LLMs es saber cómo evaluarlos correctamente. Para ello, se utilizan métricas como la perplexity, que mide la capacidad del modelo para predecir correctamente el siguiente token en una secuencia. Cuanto menor sea la perplexity, mejor es el rendimiento del modelo. Sin embargo, a medida que los modelos se vuelven más complejos, la perplexity deja de ser suficiente. Por eso, los investigadores también utilizan benchmarks más complejos que evalúan tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Evaluación basada en preferencias humanas (RLHF) Una técnica que se está volviendo cada vez más popular es la Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que permite a los modelos ajustarse según las preferencias de los humanos. En este proceso, los humanos califican las respuestas generadas por el modelo, y el modelo se ajusta para generar respuestas más cercanas a lo que los usuarios esperan. Desafíos de los LLMs: Procesamiento, Almacenamiento y Escalado Uno de los grandes desafíos de los LLMs es su tamaño. Modelos como GPT-4 o Llama3 cuentan con cientos de miles de millones de parámetros, lo que significa que requieren una gran capacidad de procesamiento y memoria. Esto no solo implica contar con GPUs potentes, sino también con sistemas de almacenamiento y procesamiento optimizados para manejar el flujo de datos. Optimización de sistemas:  Se utilizan técnicas avanzadas como entrenamiento en baja precisión  (usar menos bits por dato) para acelerar el procesamiento y reducir el uso de memoria. De-duplicación y filtrado de datos:  Durante el entrenamiento, se debe eliminar contenido duplicado y asegurarse de que el modelo no entrene sobre información irrelevante o dañina. Tendencias Futuras en LLMs A medida que la tecnología avanza, es probable que veamos mejoras significativas en: Modelos multimodales:  que integran no solo texto, sino también imágenes y otros tipos de datos. Generación sintética de datos:  para entrenar modelos con menos datos humanos y más contenido generado por IA. Reducción de la huella de carbono:  ya que el entrenamiento de estos modelos consume cantidades masivas de energía, se están buscando formas de hacer que este proceso sea más sostenible. Conclusión Construir un LLM es un proceso complejo que requiere una combinación de datos masivos, modelos avanzados de redes neuronales y una optimización exhaustiva de los recursos. El impacto de estos modelos ya se siente en muchos campos, desde la asistencia virtual hasta la creación de contenido y la automatización de tareas. A medida que los modelos de lenguaje grande continúan evolucionando, es esencial seguir investigando nuevas formas de mejorar su rendimiento y hacer que sean accesibles y útiles para más sectores de la sociedad. Material complementario Lectura completa https://www.youtube.com/watch?v=9vM4p9NN0Ts&ab_channel=StanfordOnline Slides interactivas https://drive.google.com/file/d/1B46VFrqFAPAEj3kaCrBAtQqeh2_Ztawl/view

WordPress ha anunciado la incorporación de una nueva Directora Ejecutiva, un cambio importante tras la reciente renuncia de su predecesora. Sin embargo, las reacciones en redes sociales se mostraron algo reservadas y escasas, en contraste con la magnitud del anuncio. Un Nuevo Liderazgo en WordPress.org Respuesta en Redes Sociales ¿Qué Implica Este Cambio de Dirección? Nuevo Liderazgo en WordPress El CEO de Automattic y co-creador de WordPress, Matt Mullenweg, presentó a Mary Hubbard  como la nueva Directora Ejecutiva de WordPress.org. Hubbard, quien anteriormente fue Directora de Producto en WordPress.com desde 2020, asumirá su nuevo rol el 21 de octubre. Su llegada sigue su reciente paso por TikTok, donde fue Jefa de Gobernanza y Experiencia para las Américas. Este puesto quedó vacante luego de la salida de Josepha Haden Chomphosy  y la renuncia del 8.4% de los empleados de Automattic. Tras este éxodo, Mullenweg ofreció a los empleados que decidieran irse un paquete de indemnización de $30,000 o el equivalente a seis meses de salario, la mayor cantidad de las dos. Este movimiento se produjo en medio de una controversia entre Automattic, Mullenweg y WP Engine (WPE), que incluso llevó a WPE a presentar una demanda federal alegando intentos de extorsión. Respuesta en Redes Sociales La reacción en redes, particularmente en plataformas como X (antes Twitter) y Facebook, fue notablemente mesurada. En el popular grupo de Facebook "Dynamic WordPress" , una publicación generó solo 21 respuestas en siete horas, donde la mayoría de los comentarios se centraron en discutir temas recientes sobre la gestión de WordPress.org por Mullenweg y la controversia con WP Engine. En X, la publicación oficial del anuncio recibió una respuesta igualmente moderada. En las primeras siete horas, hubo 15 respuestas, 21 retweets y 117 "me gusta", con opiniones divididas entre usuarios que daban la bienvenida a Hubbard y otros que aprovechaban el espacio para expresar sus opiniones sobre las recientes polémicas. ¿Qué Implica Este Cambio de Dirección? La llegada de Mary Hubbard a la dirección de WordPress.org representa un movimiento estratégico en medio de un contexto complejo para Automattic . Con su experiencia en liderazgo de producto y su paso reciente por TikTok, Hubbard podría aportar una visión renovada para la plataforma. Para seguir de cerca los avances y comunicados de WordPress, visita el anuncio oficial en WordPress.

Google ha respondido a las propuestas antimonopolio del Departamento de Justicia de Estados Unidos (DOJ) para desmantelar la compañía y abordar su dominio en la búsqueda y publicidad online, afirmando que estas medidas perjudicarán la seguridad de los usuarios, aumentarán los costos para los consumidores y frenarán la innovación en inteligencia artificial. La respuesta de Google expone tres argumentos sobre cómo las propuestas del DOJ pueden resultar perjudiciales para los consumidores y para la innovación en múltiples sectores. Además, destacan dos puntos clave en relación con la búsqueda y la publicidad que cuestionan opiniones ampliamente aceptadas. Tres razones por las que las propuestas del DOJ pueden frenar la innovación 1. Riesgos para la privacidad y la seguridad 2. Riesgo de frenar la innovación en inteligencia artificial 3. Las propuestas del DOJ impactarán negativamente en múltiples industrias Dos argumentos que desafían suposiciones sobre búsqueda y publicidad en línea 1. Restricciones en la distribución de búsqueda 2. Propuestas para publicidad online que perjudicarán a empresas y consumidores Google en una encrucijada Tres razones por las que las propuestas del DOJ pueden frenar la innovación Google presenta tres argumentos sobre cómo las propuestas del DOJ podrían causar daños a los consumidores y reducir la innovación en la industria. 1. Riesgos para la privacidad y la seguridad Una de las propuestas del DOJ es que Google comparta datos de búsqueda y clics con sus competidores. Google sostiene que compartir esta información pondría en riesgo la privacidad y seguridad de los usuarios, ya que las consultas de búsqueda pueden contener información sensible y altamente personal que, en manos equivocadas, podría comprometer la seguridad de los usuarios. Para respaldar su argumento, Google menciona un artículo del New York Times de 2006 que documenta cómo una brecha de datos en AOL mostró que los datos de búsqueda pueden revelar información personal, incluso sin mostrar la identidad del usuario. Los periodistas lograron identificar a una viuda de 62 años en Georgia a partir de sus consultas de búsqueda. El New York Times informó: “No fue difícil rastrear esa pista de datos hasta Thelma Arnold, una viuda de 62 años que vive en Lilburn, Georgia, quien frecuentemente busca información sobre las dolencias médicas de sus amigos y adora a sus tres perros. ‘Esas son mis búsquedas’, dijo ella, después de que un periodista leyera parte de la lista.” 2. Riesgo de frenar la innovación en inteligencia artificial El auge actual de la inteligencia artificial se debe en gran medida a los descubrimientos de Google, que posteriormente se hicieron de código abierto, como la tecnología de transformadores en 2017. Al compartir esta innovación, Google estableció las bases para modelos generativos de IA, como ChatGPT y otras aplicaciones que dependen de transformadores. Google afirma que las medidas que propone el DOJ “frenarían” la innovación en un momento crítico para la industria, ya que aún está en sus primeras etapas, es altamente competitiva y no existen monopolios que requieran una intervención. La respuesta de Google enfatiza: “Existen enormes riesgos en que el gobierno intervenga en esta industria crucial, distorsionando la inversión, los incentivos y los modelos de negocio emergentes, justo cuando necesitamos fomentar la inversión, los nuevos modelos de negocio y el liderazgo tecnológico estadounidense.” 3. Las propuestas del DOJ impactarán negativamente en múltiples industrias Google ha invertido miles de millones de dólares para crear, mantener y mejorar tanto Android como Chrome, tecnologías que han sido de código abierto y permiten que múltiples sectores crezcan alrededor de ellas. Android, un sistema operativo de código abierto para teléfonos móviles, ha llegado a ser líder global porque permite el acceso a la tecnología de telefonía móvil a precios accesibles en todo el mundo. Por otro lado, Chrome, también de código abierto, es la base para otros navegadores competidores. Ambas tecnologías, Android y Chrome, son fundamentales para una variedad de dispositivos y ecosistemas, como televisores, dispositivos de fitness, dispositivos automotrices, portátiles y ecosistemas de aplicaciones. Google sostiene que la propuesta del DOJ de separar Android de Google reduciría la inversión en esta tecnología y aumentaría el costo de los dispositivos que dependen de Android y Chrome. Dos argumentos que desafían suposiciones sobre búsqueda y publicidad en línea Google defiende su liderazgo en publicidad y búsqueda con afirmaciones que contradicen opiniones comunes y desafían a las empresas a reconsiderar el impacto de una posible interrupción en ambos ámbitos. 1. Restricciones en la distribución de búsqueda Google objeta las restricciones a las asociaciones con otras plataformas que permiten que Google Search sea el motor de búsqueda predeterminado. La empresa asegura que estas restricciones son demasiado amplias y que podrían reducir los ingresos de innovadores de código abierto como Mozilla y aumentar los costos de productos como los teléfonos móviles. 2. Propuestas para publicidad online que perjudicarán a empresas y consumidores Google afirma que los cambios en su negocio de publicidad en línea lo harían menos efectivo para las empresas y, en última instancia, afectarían negativamente a los consumidores. También advierten que las modificaciones al sistema actual perjudicarían a los pequeños editores. En su comunicado, afirman: “El sistema de anuncios innovador de Google ha nivelado el campo de juego para las pequeñas empresas y editores. Los pequeños anunciantes pueden llegar a los clientes de la misma forma que las grandes empresas, sin un gasto mínimo ni compromisos previos. Además, este sistema ayuda a los pequeños sitios web a generar ingresos por publicidad en línea, al igual que los grandes editores.” Ambas afirmaciones desafían muchas creencias populares sobre el dominio de Google en la búsqueda y la publicidad en línea. Google en una encrucijada El DOJ está proponiendo medidas para remediar lo que considera prácticas monopolísticas que han dañado la competencia. Google refuta esas afirmaciones al ofrecer ejemplos de cómo sus innovaciones han creado oportunidades para nuevas industrias, fomentado la competencia y reducido costos para los consumidores.

OpenAI prometió pagos a creadores de GPT personalizados. Ahora, la mayoría busca ingresos en fuentes externas. Cuando OpenAI lanzó su plataforma para GPTs personalizados, Josh Brent Villocido se emocionó al saber que una de sus creaciones sería destacada. La compañía emergente de IA anunció en su día para desarrolladores de noviembre de 2023 que lanzaría una tienda que alojaría GPTs, interfaces personalizadas que operan sobre su tecnología ChatGPT propietaria. Las personas pueden crear GPTs para tareas específicas, como analizar hojas de cálculo, diseñar tatuajes o proporcionar soporte al cliente. Y cuando el CEO de OpenAI, Sam Altman, habló en el evento, mencionó las potenciales oportunidades de ingresos para los desarrolladores. Oportunidades de Ingresos Prometidas por OpenAI Limitaciones en el Programa de Compartición de Ingresos Generación de Ingresos a Través de Fuentes Alternativas El Futuro de la Monetización de GPTs Perspectivas de Futuro para Desarrolladores Pequeños Beneficios Indirectos de Crear GPTs Conclusiones y Perspectivas Futuras Oportunidades de Ingresos Prometidas por OpenAI “Compartir ingresos es importante para nosotros,” dijo Altman.” Vamos a pagar a las personas que construyan los GPTs más útiles y más utilizados una porción de nuestros ingresos.” De alguna manera, los GPTs son similares a las aplicaciones, aunque OpenAI hace una distinción entre los GPTs ligeros y las aplicaciones empresariales construidas sobre su API. El movimiento de OpenAI para crear un mercado para desarrolladores fue parte de su estrategia para posicionarse no solo como un creador de chatbots, sino como una de las plataformas más importantes en la era de la IA. Villocido, un estudiante de medicina de 22 años en Filipinas, vio estos GPTs como una forma de obtener ingresos adicionales. No requerían codificación avanzada. Terminó construyendo más de 250 GPTs. Su Books GPT, que genera recomendaciones personalizadas de libros y fue promocionado por OpenAI en el lanzamiento de la Tienda, es su más popular. Limitaciones en el Programa de Compartición de Ingresos Pero diez meses después de su lanzamiento, parece que la compartición de ingresos se ha reservado para un pequeño número de desarrolladores en un programa piloto solo por invitación dirigido por OpenAI. Villocido, a pesar de sus esfuerzos, no fue incluido. Según Villocido y otros pequeños desarrolladores que hablaron con WIRED, la Tienda de GPT de OpenAI ha sido una mezcla de experiencias. Estos desarrolladores dicen que las herramientas de análisis de OpenAI son deficientes y que no tienen una idea clara de cómo están funcionando sus GPTs. OpenAI ha dicho que los creadores de GPT fuera de los EE. UU., como Villocido, no son elegibles para la compartición de ingresos. Generación de Ingresos a Través de Fuentes Alternativas Aquellos que pueden ganar dinero con sus GPTs generalmente idean soluciones alternativas, como colocar enlaces de afiliados o publicidad dentro de sus GPTs. Otros pequeños desarrolladores han utilizado el éxito de sus GPTs para promocionarse mientras buscan financiación externa. La aplicación de investigación científica impulsada por IA Consensus, que ejecuta un GPT popular, recaudó millones en financiación de capital de riesgo en agosto. Desafíos y Oportunidades en la Creación de GPTs OpenAI anunció por primera vez la opción para que las personas construyan GPTs personalizados hace casi un año. La compañía describió los GPTs como una manera automatizada y de bajo código para crear experiencias especializadas sobre ChatGPT y dijo que creía que los GPTs impresionantes serían creados por desarrolladores no tradicionales como educadores, entrenadores y aficionados. La Tienda sería accesible para clientes y constructores que pagaran por ChatGPT Plus, Teams o Enterprise. OpenAI también declaró que lanzaría un programa de ingresos para constructores de GPT y que los constructores en los EE.UU. serían pagados según el compromiso de usuario con sus GPTs. Prometió proporcionar detalles sobre los criterios para los pagos. El Futuro de la Monetización de GPTs La Tienda de GPT se lanzó oficialmente en enero de 2024. A finales de marzo, el desarrollador Nick Dobos compartió en X una captura de pantalla de un correo electrónico que dijo haber recibido de OpenAI invitándolo a ser parte de su programa piloto de compartición de ingresos. El GPT de codificación de Dobos, Grimoire, es uno de los más populares en la Tienda de GPT, habiendo alojado más de 2 millones de “conversaciones” o chats con la aplicación. Según el correo electrónico que Dobos compartió en X, el programa piloto le garantizaba un pago mínimo de $1,000 por mes, con el potencial de ganancias adicionales basadas en el uso. Dobos no respondió a varios correos electrónicos y mensajes directos pidiendo sobre su experiencia con la Tienda de GPT desde el lanzamiento del programa piloto. Perspectivas de Futuro para Desarrolladores Pequeños Al ser preguntados sobre el estado del programa, OpenAI señaló a WIRED su página de ayuda, la cual proporcionaba una breve descripción a alto nivel del programa y decía que la compañía “espera permitir que más constructores moneticen sus GPTs en el futuro.” A pesar de los planes poco claros de OpenAI para pagar a los creadores de GPT más pequeños y los análisis mediocres que dicen que proporciona, algunos creadores de GPT todavía se sienten positivos sobre la Tienda de GPT como plataforma. Dmitry Khanukov es el creador de SQL Expert, un GPT altamente clasificado que dice haber servido más de 200,000 conversaciones de chat. Al igual que los demás que hablaron con WIRED para esta historia, nunca ha recibido ingresos directamente de la Tienda de GPT de OpenAI y considera su GPT un “proyecto voluntario.” (Khanukov, quien también es cofundador y CTO de una compañía de gestión de propiedades llamada Dwelly, está basado en Florida, pero no fue incluido en el programa de compartición de ingresos de OpenAI.) Beneficios Indirectos de Crear GPTs Khanukov menciona que su GPT le ha beneficiado de otras maneras. Ha podido conectarse con una nueva red de personas que necesitan usar SQL para sus trabajos pero no son ingenieros de formación. Su GPT le ha ganado prestigio en LinkedIn; dice que ha recibido alrededor de 3,500 nuevos suscriptores en la red social desde el lanzamiento de su GPT. Y afirma que otro desarrollador de GPT le ofreció comprar su SQL GPT, pero que rechazó la oferta porque no quería que el GPT fuera alterado. De manera similar, Adrian Lin dice que aprecia cualquier retroalimentación directa del producto que ha recibido de los usuarios y la "atención" que ha traído a su pequeño laboratorio de aplicaciones. Ahora se le paga por promocionar la aplicación Notion en su GPT. Conclusiones y Perspectivas Futuras La experiencia de Eric Olson al construir un GPT para la Tienda de GPT de OpenAI ha sido muy beneficiosa. Su GPT, Consensus, fue destacado en el día de lanzamiento de la Tienda en enero junto con el Books GPT de Villocido. El GPT de Consensus ha tenido más de 5 millones de conversaciones desde su lanzamiento, y enlaza con el sitio web de Consensus en cada chat. Esto significa que el GPT ha sido un canal de marketing para la startup, que utiliza IA para extraer información de densos documentos de investigación científica, como un Google Scholar para la era de la IA. Entre el 10 y el 15 por ciento de los nuevos suscriptores de Consensus provienen de su GPT. Este verano, Consensus recaudó $11.5 millones en financiación de Serie A de inversionistas conocidos, incluidos Union Square Ventures y Draper Associates. En cuanto a Villocido, el creador del Books GPT que fue destacado en el lanzamiento de la Tienda, descubrió que ya no podía justificar el costo de $20 por mes de la suscripción a ChatGPT requerida para construir y mantener sus GPTs personalizados. Ahora recolecta una cantidad modesta de ingresos cada mes colocando anuncios en los GPTs que ya ha creado, usando una herramienta de publicidad de chatbot llamada Adzedek. En un buen mes, puede generar $200 al mes en ingresos. Pero elige no reinvertir eso en ChatGPT.