¿Qué es el vector search y cómo cambia la forma de buscar en la era de la IA?

El machine learning está cambiando a gran velocidad la forma en la que buscamos y procesamos la información, de ahí que el vector search se haya convertido en una pieza clave, ya que permite mejorar la precisión en búsquedas inteligentes y sistemas de recomendación. Pero ¿qué es exactamente el vector search? Te lo explicamos a continuación.

¿Qué es el vector search?

El vector search es un tipo de búsqueda inteligente que se basa en el significado y en las relaciones semánticas entre palabras, por lo que no depende de la coincidencia exacta con las palabras clave. Esto significa que, a diferencia de la búsqueda tradicional, donde los resultados deben coincidir con el término o palabra clave que se ha empleado en la búsqueda, el vector search es capaz de interpretar la intención del usuario. Por ejemplo, si se busca “hoteles con piscina en Barcelona”, el sistema de vector search puede ofrecer resultados que mencionen “alojamientos con amenities acuáticos en BCN”, ya que, a pesar de no contener exactamente las mismas palabras, el sistema es capaz de hacer una asociación entre ambas terminologías. Se trata, entonces, de una forma muy útil de hacer búsquedas porque cualquier tipo de lenguaje será entendible.

¿Cómo funciona el vector search?

El vector search o búsqueda vectorial está basado en un concepto clave, los embeddings, que son representaciones numéricas del contenido. Son justamente estas representaciones numéricas o vectores las que capturan el significado semántico de palabras, frases o documentos para permitir que los sistemas de IA hagan comparaciones y busquen similitudes sin ceñirse a las coincidencias literales.

Esto significa que el machine learning lo está cambiando todo, ya que ahora los modelos de lenguaje pueden entender tanto el mensaje como la intención de este, lo que permite hacer una búsqueda por significado y no por palabra clave. Es decir, la semántica en buscadores permite hacer una búsqueda con una mayor precisión y relevancia en comparación a lo que ofrecía la búsqueda tradicional.

¿Qué impacto tiene en el SEO y el marketing digital?

La IA aplicada al marketing ha supuesto un antes y un después, así que el avance en vector search supone que el posicionamiento en buscadores no depende únicamente de la palabra clave, sino del contexto y la intención que haya detrás de la búsqueda. Esto significa que, más allá de crear contenido basándose en el SEO, ahora deberá crearse contenido bien estructurado, coherente y con un fuerte valor semántico para que pueda interpretarse correctamente por parte de los modelos de machine learning. También cabe destacar que la IA generativa y los motores generativos priorizan fuentes claras, actualizadas y confiables frente a aquellas que, a pesar de tener un buen trabajo de SEO, no cumple con esos estándares. Justo por este motivo ahora se vuelve tan importante crear contenido para el usuario y no para los buscadores.

Ventajas del vector search para el usuario y para las marcas

Gracias a la vectorización del contenido se pueden ofrecer respuestas mucho más precisas y personalizadas, ya que el sistema es capaz de entender lo que el usuario está buscando incluso aunque no utilice unas palabras específicas. Esto se traduce en una experiencia de búsqueda mucho más eficiente y una reducción, incluso eliminación, de resultados irrelevantes o duplicados.

Aunque para las marcas esto supone enfocar de una forma totalmente diferente las estrategias de contenido, es una oportunidad para posicionar contenido long tail o temático, el cual antes podía recibir una cantidad muy mínima de visitas o pasar totalmente desapercibido. Sin duda una forma de ampliar el alcance orgánico y conectar mejor con audiencias de nicho.

En base a todo lo expuesto, podemos concluir que el vector search es ya una realidad en motores de búsqueda avanzados, como Google SGE y ChatGPT, que están transformando la forma de acceder a la información. Y aunque esta evolución marca un cambio en el SEO y en la forma de enfocar las estrategias de content marketing, ya que será necesaria una estrategia basada en data science, es una oportunidad para hacerse visible con cualquier tipo de contenido. Y en caso de dudas o de no disponer de los conocimientos necesarios, se puede contar con el apoyo de una agencia de data science & BI, que dispondrá de los recursos necesarios para crear, optimizar y estructurar los contenidos.