Las personas son críticas para la búsqueda de IA

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Esto es lo que estoy cubriendo esta semana: cómo construir personas de usuario para el SEO a partir de los datos que ya tiene a mano.

Ya no puedes tratar a las personas como un «ejercicio de marca».

En la era de la búsqueda de AI, las indicaciones no solo le dicen lo que los usuarios quieren; Revelan quién pregunta y bajo qué limitaciones.

Si sus páginas no coinciden con la persona detrás de la consulta y se conectan con ellas rápidamente (su papel, los riesgos y las preocupaciones que tienen, y la prueba que requieren para resolver la intención, es probable que no gane el clic o la conversión.

Es hora de no solo prestar atención y escuchar a sus clientes, sino también optimizar para sus patrones de comportamiento.

La búsqueda solía ser simple: consultas = intento. Emparejó una palabra clave con una página y la llamó un día.

Las personas eran agradables, a menudo útiles para anuncios y decisiones creativas o UX, pero en su mayoría se consideran irrelevantes por la mayoría de la visibilidad o crecimiento orgánico.

Ya no.

Las indicaciones más largas y los resultados personalizados no solo expresan qué alguien quiere; También exponen quiénes son y las limitaciones con las que están operando.

Los chats de AIOS y AI actúan como una capa de vista previa y prestan confianza de las marcas conocidas. Sin embargo, los enlaces azules aún se cierran cuando su contenido habla con la persona detrás del aviso.

Si eso suena como un trabajo duro, lo es. Y es por eso que la mayoría de los equipos se detienen implementando personas de búsqueda en su estrategia.

• Las personas pueden sentirse caras, genéricas, académicas o impulsadas por la agencia.
• Los viejos pdf de personalidad que su marca invirtió hace 3-5 años están fechados, o faltan por completo.
• Los recursos, el tiempo y el conocimiento que se necesitan para construir personajes de los usuarios siguen siendo bloqueadores significativos para hacer el trabajo.

En este memorando, le mostraré cómo construir personajes de usuario Lean, Practice, LLM, listos para el SEO, utilizando los datos que ya tiene, conformado con ideas de comportamiento reales, para que sus páginas se elijan cuando cuenta.

Si bien hay algunas maneras en que podría hacer esto, y varios artículos realmente excelentes sobre personas de SEO el año pasado, este es el enfoque que adopto con mis clientes.

La mayoría de las cubiertas de personaje heredadas se construyeron para la marca, no para operadores de búsqueda.

No le dicen a sus escritores, SEO o PMS qué hacer a continuación, por lo que su equipo los ignoran después de que se crean.

Error #1: Decisiones demográficas ≠

Personas de usuarios clásicos para SEO y marketing sobrefocados en la demografía, lo que puede dar algunas ideas a nivel de superficie sobre el comportamiento estereotipado para ciertos grupos.

Pero la demografía no necesariamente ayuda a su marca a destacarse contra sus competidores. Y la demografía no le ofrece la imagen completa.

Error #2: un PDF estático o un documento compartido envejece rápidamente

Si sus personajes se crearon una vez y nunca se volvieron a analizar o actualizar nuevamente, es probable que se pierdan en G: Purgatory de Drive o Dropbox.

Si no hay propietario que trabaje para asegurarse de que se implementen en toda la producción, no hay un ciclo de retroalimentación para comprender si están trabajando o si algo necesita cambiar.

Error #3: Cubras bastante entregadas, sin ideas procesables

Esos entregables de personalidad bien diseñados se ven geniales, pero cuando no están vinculados a resúmenes, citas, señales de confianza, su calendario de contenido, etc., terminan aislados de la producción. Si una persona no puede dar forma a un aviso o una página, no dará forma a ninguno de sus resultados.

Además del hecho de que las personas clásicas no estaban creadas para implementar en su estrategia de búsqueda, La IA nos ha cambiado de optimizar para la intención de optimizar para la identidad y la confianza. En el memorando de la semana pasada compartí lo siguiente:

El hallazgo más significativo y destacado de ese estudio: las personas usan descripciones de IA para orientarse y ahorrar tiempo. Luego, para cualquier búsqueda que involucre una transacción o toma de decisiones de alto riesgo, los buscadores validan fuera de Google, generalmente con marcas de confianza o dominios de autoridad.

Viejo mundo de la optimización de búsqueda: Las consultas señalaron la intención. Usted clasificó una página que coincidió con la palabra clave y la intención detrás de ella, y su marca captaría el clic. Las personas eran opcionales.

Nuevo mundo de optimización de búsqueda: Las indicaciones exponen a las personas y la IA cambia la forma en que buscamos. Los especialistas en marketing no solo optimizan para la intención de búsqueda o la demografía; También estamos optimizando para el comportamiento.

Largas indicadores de IA no solo dicen qué el usuario pretende: a menudo revelan OMS está preguntando y que limitaciones o antecedentes de conocimiento que traen.

Por ejemplo, si un usuario solicita chatgpt algo como «Soy un oficial de cumplimiento de la salud en un hospital de tamaño mediano. ¿Puede redactar una lista de verificación para evaluar nuevos proveedores de SaaS, asegurándose de que cubra las regulaciones de HIPAA y los costos de menos de $ 50k al año? Luego, ChatGPT tendría información de antecedentes sobre las necesidades generales de cumplimiento del usuario, los techos presupuestarios, la tolerancia al riesgo y los formatos de contenido preferidos.

Los sistemas de IA luego personalizan resúmenes y citas en torno a ese contexto.

Si su contenido no cumple con los requisitos de confianza de la persona o la preferencia de salida, no se superficialmente.

Lo que eso significa en la práctica:

• Indicaciones → señales de identidad. «Como vendedor en solitario con un presupuesto de $ 2,000 …» o «para los usuarios de la UE bajo GDPR …» = rol, limitaciones y riesgos horneados en la consulta.
• La longitud de los ritmos de confianza. Los resultados de búsqueda clásicos se hacen clic en, pero solo cuando las páginas muestran el andamio de confianza que una persona determinada necesita una consulta específica.
• El formato es importante. Algunas personas quieren tl; dr y mesas; Otros necesitan demostraciones, validación comunitaria (YouTube/Reddit) o ​​fuentes primarias.

Entonces, esto es lo que debe hacer al respecto.

No necesita un estudio de agencia de cinco o seis cifras (aunque es bueno tener).

Necesitas:

• Una colección de sus datos ya existentes.
• Un proceso repetible, no un archivo estático.
• Una forma de unir a los personajes directamente a resúmenes y indicaciones.

Convertir sus propios datos existentes en personas utilizables de usuarios para SEO lo equipará para vincular a las personas directamente a informes de contenido y flujos de trabajo de SEO.

Antes de comenzar a recopilar estos datos, configure una forma organizada para almacenarlo: hojas de Google, noción, avión a aire, lo que su equipo prefiera. Guarde sus tarjetas de inmediato personalizadas allí también, y podrá copiar y pegar desde allí en Chatgpt & Co. según sea necesario.

El trabajo a continuación no es para los débiles de corazón, pero cambiará la forma en que provoca LLM en sus flujos de trabajo con IA y Sus páginas web centradas en SEO para mejor.

1. Recopilar y clúster datos.
2. Borrador de tarjetas de inmediato de personalidad.
3. Calibrar en Chatgpt & Co.
4. Validar con señales del mundo real.

Vas a extraer varias fuentes de datos que ya tienes, tanto cualitativas como cuantitativas.

Tenga en cuenta que ser descuidado durante este paso significa que no tendrá una buena base para una tarjeta rápida de personalidad «LLM Ready», que discutiré en el paso 2.

Atributos para capturar para una «persona lista para LLM»:

• Jobos a ser hecho (Top 3).
• Papel y antigüedad.
• Comprar disparadores + bloqueadores (piense en presupuesto, TI/limitaciones legales, riesgo).
• 10-20 Preguntas de ejemplo en Tofu, Mofu, Bofu Stages.
• Señales de confianza (creadores, dominios, formatos).
• Preferencias de salida (profundidad, formato, tono).

Donde entran los datos de estilo de validación de AIO:

La semana pasada, discutimos cuatro validaciones de intención de AIO distintas verificadas en el estudio de usabilidad de AIO: eficiencia primero/rechazo de fideicomiso/comparativo/escéptico.

Si desea incorporar esto en su investigación de Persona, y le aconsejaría que debería, va a buscar:

• La vacilación desencadena a través de las interacciones con su marca: Lo que los hace detener o refinar su pregunta (ya sea en una llamada de ventas o en una grabación de mapa de calor).
• Haga clic en los anclajes: Qué marcas de autoridad usan para validar (PayPal, NIH, Mayo Clinic, Stripe, KBB, etc.); Use SparkToro para encontrar esta información.
• Umbral de evidencia: ¿Qué prueba finaliza la duda para su usuario o personajes diferentes? (Citas, terminología oficial, revisiones fechadas, tablas de lado a lado, videos).
• Dispositivo/matices de edad: Usuarios más jóvenes y móviles → Aceptación AIO más rápida; cohortes más antiguas → enlaces azules y dominios de autoridad ganan clics.

A continuación, te guiaré a través de dónde encontrar esta información.

Insumos cualitativos

1. Sus consultas GSC tienen una gran cantidad de información. Dividido por tofu/mofu/bofu, marca frente a no marca y país. Luego, use una regex para mapear consultas al estilo de la pregunta y vea quién está buscando realmente en cada etapa.

A continuación se muestra el Regex que me gusta usar, en el que discutí en IA cortando sus conversiones de SEO? También funciona para esta tarea:

(?i)^(who|what|why|how|when|where|which|can|does|is|are|should|guide|tutorial|course|learn|examples?|definition|meaning|checklist|framework|template|tips?|ideas?|best|top|list(?:s)?|comparison|vs|difference|benefits|advantages|alternatives)\b.*

2. Registros de búsqueda en el sitio. Estos son los registros de lo que los visitantes escriben en la propia barra de búsqueda de su sitio web (no en Google).

Extraiga la redacción exacta de problemas y señales de «contenido faltante» (como resultados cero, búsquedas refinadas o altas salidas/sin clics).

Además, el uso de los visitantes de redacción revela que los trabajos, las restricciones y el vocabulario deben reflejar en la página. FLAG REECHA PREGUNTAS como preguntas latentes para resolver.

3. Tickets de soporte, Notas CRM, análisis de ganancias/pérdidas. Convierta objeciones, bloqueadores y «cómo puedo …» en los hilos en intentos de búsqueda y temas de vacilación.

Mine los siguientes datos de sus registros:

• Apoyo: Títulos de boletos, primer mensaje, último agente nota, resumen de resolución.
• CRM: Notas de oportunidad, métricas, criterios de decisión, texto perdido de razos.
• Ganar/Pérdida: Las instantáneas de objeción, el competidor citado, los impulsores de la decisión, el desbloqueo solicita.
• Contexto (si está disponible): Role del comprador, segmento (SMB/MM/ENT), región, línea de productos, etapa del embudo.

Una vez reunido, compile y analice para destilar patrones.

Insumos cualitativos

1. Sus llamadas de ventas y las notas de éxito del cliente son una gran cantidad de información.

Use la IA para analizar las transcripciones y/o notas para resaltar los trabajos que se hacen, los desencadenantes, los bloqueadores y los criterios de decisión en las propias palabras de su cliente.

2. Discusiones de reddit y redes sociales.

Aquí es donde sus compradores realmente comparan las opciones y validan las reclamaciones; Capture los anclajes de autoridad (marcas/dominios) en los que confían.

3. Community/Slack Spaces, respuestas de boletín de correo electrónico, comentarios del artículo, breve post-compra o encuestas de registro.

Mía «Puntos atascados» y vocabulario recurrente, debes reflejar. Temas recurrentes de cubo y correlacionarse con otros datos.

Para el consejo: Use su mapa de temas como la columna vertebral semántica para toda la síntesis cualitativa, discutida en profundidad en cómo operacionalizar el tema primero SEO. Comenzaría bloqueando los temas de los padres, luego coloque sus personajes como lentes: para cada tema de los padres, ventile los subtópicos por personalidad, la etapa del embudo y los «problemas de las personas» que extrae de las llamadas de ventas, las notas CS, Reddit/LinkedIn y los hilos de la comunidad. PREGUNTAS DE VOLUMENTO CERO/FLEA FLAG en su mapa como prioridades; Profunden la autoridad y a menudo resuelven los temas de vacilación que revelan sus notas.

Después de agrupar puntos de dolor y consultas recurrentes, puede llevarlo un paso más allá para etiquetar cada clúster con un patrón AIO buscando:

• Detenerse corto + 0–1 desplazamiento + sin refinamientos → validaciones de eficiencia primero.
• MANTERIDA MANUIDAD + Múltiples pergaminos + lenguaje de vacilación + clics de autoridad → validaciones basadas en el confianza.
• De cuatro a cinco pergaminos + múltiples pestañas (YouTube/Reddit/Vendor) → Validaciones comparativas.
• Compromiso mínimo de AIO + Clicks de autoridad directa (GOV/Medical/Finance) → rechazo escéptico.

No todos los equipos pueden ejecutar un estudio de usabilidad completo de los resultados de búsqueda para consultas y temas específicos, pero puede inferir muchos de estos patrones de comportamiento a través de mapas de calor de sus propias páginas que tienen una fuerte visibilidad orgánica.

2. Borrador de tarjetas de inmediato de personalidad

A continuación, tomará estos datos para informar a la creación de una tarjeta de personal.

A tarjeta de personalidad es una instantánea de una página y lista para llevar de un segmento de usuario objetivo que su equipo de marketing/SEO puede guiarse por.

A diferencia de las personas vacías o de pesa demográfica, una tarjeta de personalidad vincula los trabajos, las limitaciones, las preguntas y las señales de confianza directamente sobre cómo resume las páginas, las pruebas de estructura y la provocación de LLM.

Una tarjeta de personal garantiza que sus páginas y indicaciones coincidan con los requisitos de identidad + confianza.

Lo que va a hacer en este paso es convertir cada clúster de personalidad basado en datos en un pagador de un solo diseñado para integrarse directamente en las indicaciones LLM.

Incluya los patrones de entrada que espera de esa persona, y el formato de salida que probablemente desee.

Optimización de la selección rápida para el compromiso del público objetivo

Plantilla reutilizable: tarjeta de inmediato

Deja esto en la parte superior de una conversación de chatgpt o guarda como un fragmento.

Esta es una plantilla de ejemplo a continuación basada en la audiencia de memo de crecimiento específicamente, por lo que deberá no solo modificarla para sus necesidades, sino también ajustarla por persona.

You are Kevin Indig advising a (ROLE, SENIORITY) at a (COMPANY TYPE, SIZE, LOCATION).

Objective: (Top 1–2 goals tied to KPIs and timeline)

Context: (Market, constraints, budget guardrails, compliance/IT notes)

Persona question style: (Example inputs they’d type; tone & jargon tolerance) 

Answer format:

- Start with a 3-bullet TL;DR.

- Then give a numbered playbook with 5-7 steps.

- Include 2 proof points (benchmarks/case studies) and 1 calculator/template.

- Flag risks and trade-offs explicitly.

- Keep to (brevity/depth); (bullets/narrative); include (table/chart) if useful.

What to avoid: (Banned claims, fluff, vendor speak) 

Citations: Prefer (domains/creators) and original research when possible.

Ejemplo de conjuntos de atributos utilizando la audiencia de memorando de crecimiento

Use esta tarjeta como punto de partida, luego llénela con sus datos.

A continuación se muestra un ejemplo de la tarjeta de inmediato con atributos llenos para uno de los perfiles de clientes ideales (ICP) para la audiencia de memo de crecimiento.

You are Kevin Indig advising an SEO Lead (Senior) at a Mid-Market B2B SaaS (US/EU).

Objective: Protect and grow organic pipeline in the AI-search era; drive qualified trials/demos in Q4; build durable topic authority.

Context: Competitive category; CMS constraints + limited Eng bandwidth; GDPR/CCPA; security/legal review for pages; budget ≤ $8,000/mo for content + tools; stakeholders: VP Marketing, Content Lead, PMM, RevOps.

Persona question style: “How do I measure topic performance vs keywords?”, “How do I structure entity-based internal linking?”, “What KPIs prove AIO exposure matters?”, “Regex for TOFU/MOFU/BOFU?”, “How to brief comparison pages that AIO cites?” Tone: precise, low-fluff, technical.

AIO validation profile:

- Dominant pattern(s): Trust-driven (primary), Comparative (frameworks/tools); Skeptical for YMYL claims.

- Hesitation triggers: Black-box vendor claims; non-replicable methods; missing citations; unclear risk/effort.

- Click-out anchors: Google Search Central & docs, schema.org, reputable research (Semrush/Ahrefs/SISTRIX/seoClarity), Pew/Ofcom, credible case studies, engineering/product docs.

- SERP feature bias: Skims AIO/snippets to frame, validates via organic authority + primary sources; uses YouTube for demos; largely ignores Ads.

- Evidence threshold: Methodology notes, datasets/replication steps, benchmarks, decision tables, risk trade-offs.

Answer format:

- Start with a three-bullet TL;DR.

- Then give a numbered playbook with 5-7 steps.

- Include 2 proof points (benchmarks/case studies) and 1 calculator/template.

- Flag risks and trade-offs explicitly.

- Keep to brevity + bullets; include a table/chart if useful.

Proof kit to include on-page:

Methodology & data provenance; decision table (framework/tool choice); “best for / not for”; internal-linking map or schema snippet; last-reviewed date; citations to Google docs/primary research; short demo or worksheet (e.g., Topic Coverage Score or KPI tree).

What to avoid:

Vendor-speak; outdated screenshots; cherry-picked wins; unverifiable stats; hand-wavy “AI magic.”

Citations:

Prefer Google Search Central/docs, schema.org, original studies/datasets; reputable tool research (Semrush, Ahrefs, SISTRIX, seoClarity); peer case studies with numbers.

Success signals to watch:

Topic-level lift (impressions/CTR/coverage), assisted conversions from topic clusters, AIO/snippet presence for key topics, authority referrals, demo starts from comparison hubs, reduced content decay, improved crawl/indexation on priority clusters.

Su objetivo aquí es demostrar que las tarjetas rápidas de la persona realmente producen respuestas útiles, y aprender qué evidencia necesita cada persona.

Cree un perfil de instrucciones personalizado por persona, o guarde cada tarjeta de solicitud de persona como un fragmento de inmediato que puede prepender.

Corre 10-15 consultas reales por persona. Marque respuestas sobre claridad, escaneabilidad, credibilidad y diferenciación a su estándar.

Cómo ejecutar la calibración de la tarjeta rápida:

• Configuración: Guarde una tarjeta rápida por persona.
• Establecimiento de evaluación: 10-15 real Consultas/Personidades en etapas de tofu/mofu/bofu, incluidas dos o tres consultas basadas en el cumplimiento o basadas en el cumplimiento, tres a cuatro comparaciones y tres o cuatro How-Tos rápidos.
• Solicitar estructura: Requiere TL; DR → Libro de jugadas numerado → Tabla → Riesgos → Citas (según la tarjeta).
• Modifíquelo: Agregar restricciones y variantes de ubicación; Pregunte a la misma consulta dos formas de probar la consistencia.

Una vez que ejecute consultas de muestra para verificar la claridad y la credibilidad, modifique o actualice su tarjeta de personal según sea necesario: agregue los anclajes de confianza faltantes o evidencia que el modelo necesitaba.

Guarde los resultados ganadores como formas de guiar sus informes que puede pegar en borradores.

Log recurrente Misses (estadísticas alucinadas, reclamos sin fecha) como verificaciones de aceptación para la producción.

Luego, haga esto para otros LLM que usa su audiencia. Por ejemplo, si su audiencia se inclina fuertemente hacia el uso de perplejidad. Asegúrese de ejecutar también las salidas de tarjeta de inmediato en el modo AI de Google.

Mire las tendencias de búsqueda de marca, las conversiones asistidas y las referencias que no son de Google para ver si la influencia aparece donde se esperaba cuando publica activos sintonizados por personal.

Y asegúrese de medir la elevación por tema, no solo por página: rendimiento del segmento por clúster de temas (gsc regex o ga4 dimensión de tema). La operación de su estrategia de SEO de su tema discute cómo hacer esto.

Tenga lo siguiente en mente al revisar las señales del mundo real:

• Revise al 30/60/90 días después de la nave y por el clúster de temas.
• Si las páginas impulsadas por la confianza muestran altas conversiones de desplazamiento/baja → Citas de agregar/actualizar y revisiones y citas de expertos.
• Si las páginas comparativas obtienen registros de demostraciones de productos / ventas bajas → Agregar video de demostración corto, secciones «Mejor para / no para» y CTA más claros.
• Si las páginas de eficiencia primero se pierden en AIO/Fragmentos → Apriete TL; DR, simplifique las tablas, agregue el esquema.
• Si las páginas con rechazo escéptico producen el tráfico de la autoridad pero no hay elevación → Considere buscar asociaciones de autoridad.
• Lo más importante: rehace el ejercicio cada 60-90 días y coincida con su nuevo con personas viejas para iterar hacia el ideal.

La creación de personajes de los usuarios para SEO vale la pena, y puede ser factible y rápido mediante el uso de datos internos y soporte de LLM.

Te desafío a que comiences con una personalidad Lean esta semana para probar este enfoque. Refina y amplíe su enfoque en función de los resultados que ve.

Pero si planea tomar este proyecto de construcción de personas, evite estos pasos en falso comunes:

• Creación de PDF ordenados con cero beneficios a largo plazo: Personas que no especifican intentos de búsqueda básicos, puntos débiles y patrones de intención de AIO no moverán el comportamiento.
• Ganar cada característica de SERP: Esta es una pérdida de tiempo. Optimice su contenido para la superficie adecuada para los patrones de comportamiento dominantes de sus usuarios objetivo.
• Iglorando la vacilación: La duda es tu mayor señal. Si no lo resuelve en la página, el clic muere en otro lugar.
• Demografía sobre trabajos a ser hechos: Centrarse en las características de la identidad sin incorporar patrones de comportamiento es la antigua forma.

Imagen Feaded: Paulo Bobita/Search Engine Journal