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Búsqueda predictiva: ¿qué es y cómo funciona?

    Por Héctor Borrás, publicado en 10 julio 2023

    En el marketing digital se habla mucho de la búsqueda predictiva, ya que consiste en anticiparse a las necesidades del usuario. Es decir, teniendo en cuenta su comportamiento, se ofrecen y sugieren unos resultados de búsqueda que podrían ser interesantes para él. Pero ¿qué es exactamente la búsqueda predictiva y cómo funciona?

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    Busqueda predictiva - Que es y como funciona


    Definición de búsqueda predictiva

    La búsqueda predictiva es una función que tienen algunos motores de búsqueda, aplicaciones o plataformas en las que se pretende anticiparse a las necesidades del usuario haciendo unas sugerencias de búsqueda que se basan en las acciones que se hayan hecho anteriormente.

    Esta funcionalidad puede detectarse fácilmente, ya que cuando un usuario empieza a escribir una consulta en un buscador, automáticamente, y antes de que el usuario termine de hacerlo, aparece una lista de sugerencias. Estas sugerencias surgen a partir de algoritmos y softwares dotados de IA, que son capaces de analizar consultas anteriores, patrones de búsqueda y otras variables.

    El objetivo principal de la búsqueda predictiva es facilitarle al usuario la búsqueda, así como agilizársela.


    Cómo funciona la búsqueda predictiva

    La búsqueda predictiva, para poder predecir y anticiparse a las necesidades de cualquier usuario, utiliza algoritmos y técnicas de inteligencia artificial capaces de analizar consultas anteriores, patrones y otras variables. Esto significa que es capaz de hacer una recopilación de datos en los que se incluyen desde búsquedas anteriores hasta palabras clave más populares, tendencias y comportamientos comunes. Todos estos datos después pasan a ser analizados por el mismo software para poder detectar, justamente, esos patrones o comportamientos comunes.

    Teniendo en cuenta toda la información almacenada y su análisis, ya se produce esa generación de sugerencias a medida que el usuario empieza a escribir. Para ello se aplican técnicas de procesamiento del lenguaje natural o PLN, para poder entender el significado de lo que se está buscando, la intención que hay detrás de esa consulta y asociarlo a aquellas búsquedas que haya más probabilidades de que coincidan con la intención del usuario. A partir de aquí, se presentan esas sugerencias y se espera a que el usuario haga clic en alguna de ellas.

    En cada motor de búsqueda, aplicación o plataforma puede funcionar de una forma determinada y ofrecer unos resultados diferentes. Además, existen diferentes enfoques para ofrecer esos resultados, ya que estos también pueden basarse en la semántica y no solo en el historial del usuario y las tendencias.


    Qué utilidades puede tener la búsqueda predictiva

    Se ha podido comprobar que a través de la búsqueda predictiva se facilita y agiliza la búsqueda del usuario, mejorando así su experiencia. Esto lleva a un aumento en las tasas de retención y conversión, ya que cuanto mejores sean los resultados ofrecidos y más fácil sea llegar a ellos, más satisfecho estará el usuario.

    También es una forma de mejorar el SEO de la página, ya que cuanto más tiempo permanece un usuario en un sitio web, más valorado estará por los motores de búsqueda como Google.

    Además de todo lo mencionado, a través de la búsqueda predictiva también es más fácil fidelizar a un cliente. Esto se debe, principalmente, a que cuanto más contento está el usuario, más posibilidades de que repita.

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    Héctor Borrás

    Key Account Manager Engineer en Cyberclick. Experto en desarrollo de aplicaciones web e integraciones entre sistemas con más de 10 años de experiencia. Cuenta con una licenciatura en Matemáticas, Ciclo Formativo de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas y Ciclo Formativo de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.

    Key Account Manager Engineer at Cyberclick. Expert in web application development and system integrations with over 10 years of experience. He holds a degree in Mathematics, a Higher Degree in Computer Application Development, and a Higher Degree in Multiplatform Application Development.