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ChatGPT Search: lo que debes saber del nuevo buscador de OpenAI

Desde el 31 de octubre ya está disponible ChatGPT Search, el buscador oficial de ChatGPT. Solo disponible en las versiones premium, comienza completamente integrado en la herramienta.

Utilizarlo es muy fácil, al añadir tu pregunta, en la caja de escritura, puedes seleccionar una bola del mundo situada junto a la herramienta de adjuntar un documento. Eso le indicará a ChatGPT que quieres hacer una búsqueda en internet.

Y ChatGPT buscará en internet, te dará una respuesta desarrollada y te enlazará sus fuentes. Suena genial, ¿verdad?

A primera vista, ya podemos encontrar un funcionamiento más fluido y unas respuestas más precisas que las que tenía Perplexity, el primer buscador por IA. También que ese experimento de Google en el que recomendaba a la gente comer piedras y echar pegamento a la pizza.

De momento, sin embargo, Google puede respirar tranquilo. Si bien las respuestas conversacionales son una gran ventaja respecto al método tradicional, falla en algo en lo que también falla el SEO en TikTok, su otro gran competidor, la rapidez en tener una respuesta sobre algo reciente.

Una de las claves de este problema es que ChatGPT Search no puede acceder a contenidos informativos bajo suscripción.

Como todo es más claro con un ejemplo, déjame enseñarte el gran problema de ChatGPT Search.

Un ejemplo claro: las expulsadas de Drag Race

Como había leído que ChatGPT Search cometía errores en resultados deportivos, de elecciones y otras cuestiones de actualidad, decidí preguntar por una pregunta de actualidad televisiva, nacional e internacional. En este caso, pregunté por quién había sido la última eliminada de Drag Race España y Drag Race UK. Os pongo la captura de la respuesta, porque es muy explicativa del problema:

Como me imagino que puedes no ser seguidor de estas competencias, esto fue lo que pasó:

ChatGPT Search y las respuestas

Respecto a Drag Race España me acertó el nombre de la reina eliminada y el episodio en el que ocurrió. Sin embargo, las otras dos frases que me proporcionó era información “falsa”.

Pongo las comillas porque sí que hubo un reto de actuación, pero no en el séptimo episodio, sino en el tercero. Además, en dicho episodio, Angelita no solo logró evitar la eliminación, sino que ganó el programa y se llevó 2.500€ y una estancia en un hotel.

En el caso del programa de la BBC, Drag Race UK, toda la información fue correcta, pero tenía dos semanas de retraso. Por tanto, la respuesta era falsa, con dos eliminaciones posteriores no mencionadas.

Cuando hablo de que ChatGPT Search miente, me refiero a cosas así. Mezcla datos reales y falsos porque realmente estamos ante un modelo estadístico, no a alguien que piensa y puede relacionar que no tiene sentido que una concursante tenga una actuación destacada y sea eliminada a la vez. Los Large Language Models (LLM), de momento, no llegan hasta ahí.

Igualmente, en el segundo caso, vemos otro problema. Deduzco que me dio la información de dos semanas atrás porque encontró más resultados hablando de ello. Pero tener más resultados no implica que algo sea más cierto.

Por cierto, hicimos la búsqueda en Google y los resultados fueron correctos.

Búsqueda sobre Drag Race España

Perfecto en Drag Race España con un resultado de la cadena donde se emite el programa.

Drag Race UK búsqueda

En Drag Race UK necesitamos el click con las páginas de Wikipedia y de estadísticas del fandom que son actualizadas al momento. Este resultado es curioso porque permite responder a la pregunta sea el día que sea, ya que auna toda la información.

Modelos estadísticos

Aquí hay que recordar las palabras de la investigadora Emily Bender, de la Universidad de Washington, citada por Xataka, cuando decía que “los LLM no son más que modelos estadísticos de la distribución de palabras en un texto (…), si alguien usa un LLM como sustituto de un buscador y la salida que obtienen es correcta, eso simplemente ha sido una casualidad”.

Frente a la opinión de Bender, seguro que me puedes decir que las respuestas de estos modelos, empezando por ChatGPT, son cada vez más precisas. La mejora es notable y parece extraño achacarlo a casualidades, especialmente cuando se ha trabajado expresamente para mejorar los resultados.

Sin embargo, por la propia naturaleza del LLM, parece que los campos en los que ChatGPT Search es mejor, son los mismos campos en los que era mejor ChatGPT en general. Es decir, sin activar la opción de búsqueda.

Entonces, ¿en qué es bueno ChatGPT Search? Vamos a verlo.

Búsquedas conversacionales

Quizá la principal ventaja es que puedes preguntar de una manera más conversacional. No tienes que estar pensando en la manera de plantear la pregunta o la keyword de búsqueda y, además, no tiene publicidad.

En un momento en el que el contenido para SEO está sobreoptimizado, preguntar para que te den directamente lo que quieres saber (algo que ya intenta hacer Google con sus snipets) puede ser interesante para algunos usuarios.

Sin embargo, tengo que mencionar un inconveniente. Las fuentes son, igualmente, el contenido es internet. Es decir, no vas a encontrar nada especial que no puedas encontrar fácilmente en Google. Además, como la fiabilidad no es máxima, igual tienes que ir a comprobar las fuentes, por lo que terminaría siendo como buscar en Google.

El punto a valor es, básicamente, la manera en la que te presenta la información elaborada para responder a tus dudas y de forma resumida. Nada de hacer scroll hasta encontrar lo que quieres saber.

Evitar la publicidad

Si parece una buena ventaja evitar la publicidad. Estamos pagando por la herramienta, así que qué menos que evitarnos esos anuncios incómodos sobre nuestros resultados.

Es verdad que el uso de bloqueadores de anuncios es común en escritorio, pero no así en móviles. Así, con el uso de ChatGPT Search te aseguras en cierta forma el acceso a la información más relevante o repetida, sin que influya el precio que una empresa haya dado a su puja.

Esto hace que, para muchas personas, los resultados les parezcan más fiables. No es necesariamente así, porque la calidad del anuncio y la relevancia respecto a la búsqueda también influye en que el anuncio aparezca, pero sí que te permite encontrar resultados más orgánicos de primera.

El uso de lenguaje natural

Está directamente relacionado con las búsquedas conversacionales, pero quiero destacarlo. El uso de lenguaje natural hace mucho más cómoda la búsqueda al usuario.

No necesitas saber exactamente siquiera lo que estás buscando y puedes ir acotando la búsqueda con consultas sucesivas, haciendo que la herramienta te de las explicaciones oportunas.

Es decir, puede funcionar de manera más sencilla que Google para la investigación. También porque puede dar multirrespuesta en una única búsqueda. Por ejemplo, en el ejemplo que puse arriba pregunté por dos resultados diferentes de dos programas de televisión competitivos distintos de dos países diferentes y emitidas, en un caso, por una cadena pública y, en otro, en una plataforma de streaming privada.

Sí, los resultados fueron falsos, pero a lo que me vengo a referir es que en una única consulta, me respondió dos preguntas diferentes. Esto, de momento, no te lo hace Google ni TikTok ni YouTube.

Esto es también muy interesante para conseguir resultados o resúmenes que podrían incluirse en páginas diferentes o referentes a distintas búsquedas. Por ejemplo, podemos pedirle un listado de los cantantes que han vendido más discos en España, Angola y Nepal.

De hecho, lo he hecho y aunque me ha dicho que no hay datos exactos, me ha generado una aproximación, algo que Google jamás podría hacer.

En España me ha destacado a Julio Iglesias, Enrique Iglesias y Rocío Dúrcal. En Angola a Bonga, Anselmo Raph y C4 Pedro y en Nepal a Narayan Gopal, Aruna Lama y Nabin K Bhattarai, todo con una breve información contextual sobre cada artista y la facilidad o no de encontrar la información.

Información técnica o práctica

Por último, hay que hablar de la información técnica o práctica. Especialmente en lo referente a otros lenguajes de programación o a la traducción de idiomas. En este aspecto, ChatGPT suele ser útil hasta que se llega a un nivel alto de complejidad.

Por ejemplo, si preguntamos por frases hechas como “llevarse el gato al agua” o “de perdidos al río”, en primer lugar es capaz de identificar que no son expresiones populares y no las traduce literalmente, pero no consigue ejemplos válidos para el primer caso.

Aquí podemos ver la última clave. Si le preguntamos a ChatGPT sin activar Search esta es la respuesta:

Pregunta a ChatGPT sin ChatGPT Search

En este caso, la pregunta es mucho mejor. Lo mismo parece pasar con preguntas sobre código o lenguajes de programación. Funciona mejor con los datos entrenados que con lo que puede encontrar online.

En cualquier caso, ChatGPT Search se configura como una nueva funcionalidad de ChatGPT que puede ser útil, pero que no soluciona los problemas de fiabilidad de la información, especialmente en consultas relacionadas con la actualidad. Es un primer paso, quizá más amigable que una consulta en Google, pero está, de momento, lejos de convertirse en el destino.

Foto de Pablo Herrera
Pablo Herrera

Head de SEO & Content

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