Cómo pienso el futuro de los roles en marketing de contenidos

La función que se achica es la de producir volumen. La que crece todavía no tiene un nombre consolidado en el organigrama.

Declaración de vínculo: soy embajadora de Semrush, y el estudio citado en este artículo fue publicado por Semrush. El dato está etiquetado con fuente y fecha de consulta, y la lectura que hago de él es propia.

Las discusiones sobre el futuro de las funciones suelen oscilar entre dos extremos igual de improductivos: el anuncio de que la profesión se terminó y la garantía de que nada cambia para quien sea bueno. Al SEO lo declararon muerto tantas veces que ya debería tener su propia funeraria. Los datos disponibles apuntan a un tercer camino, más aburrido y más útil, que es la redistribución de tareas dentro de la misma cadena.

Lo que sostienen los números sobre el retorno por pieza

Antes de discutir el retorno por pieza, conviene fijar lo que ya se midió sobre el comportamiento de clic cuando la respuesta aparece en pantalla.

Lo que sostienen estos números es modesto y útil: la probabilidad de que una pieza sea visitada bajó, y la probabilidad de que sea citada sin visita subió. Ninguno dice cuánto vale una pieza más en tu portafolio, que es la pregunta de presupuesto. Para llegar ahí hay que medir en el propio portafolio. La lectura completa del estudio de Semrush, con las salvedades de cobertura, está en lo que dicen 17 meses de datos de clickstream sobre el tráfico de ChatGPT.

Las cuatro funciones de contenido que veo separarse

• Curaduría de entidad. Alguien tiene que definir y mantener la descripción de la marca, de los productos y de los especialistas, con consistencia entre todas las fuentes que describen a la empresa. Hoy eso está repartido entre branding, producto y SEO, sin dueño.
• Arquitectura de recuperación. Estructurar el contenido para ser recuperado en bloques, con suficiencia local, enlazado interno coherente y marcado correcto. Es trabajo técnico y editorial a la vez, lo que explica por qué pocos equipos lo ejecutan bien.
• Prueba original. Producir el dato que todavía no existe, sea un experimento, una investigación, un benchmark o un caso de estudio con números. Es la única capa que un modelo no puede generar a partir de lo que ya se publicó.
• Distribución en superficies. Llevar el mismo activo a comunidades, video, eventos y medios de terceros, porque la citación depende de la presencia fuera del propio dominio.

Qué tareas de contenido pierden espacio

La producción de volumen sobre temas ya cubiertos, el brief genérico armado a partir de una exportación de palabras clave y la revisión superficial de texto generado. Esas tres tareas fueron las primeras en ser absorbidas por herramientas, y defenderlas por calidad marginal tiene fecha de vencimiento corta.

¿La IA reemplaza al redactor de contenido?

La pregunta aparece en cada clase y en cada equipo, y la respuesta cambia según la tarea que se mire.

La parte de la escritura que consiste en reorganizar lo que ya se publicó es justamente la parte que un modelo de lenguaje ejecuta bien, porque fue entrenado con ese material. El resumen de un tema ya cubierto, el texto de apoyo para palabras clave de cola larga y las variaciones de formato de una misma pieza entran en esa franja, y ahí se concentra la presión de precio.

La parte que exige investigación sigue con quien escribe: entrevistar a quien ejecutó el trabajo, correr la prueba, verificar el número en la fuente primaria y firmar la interpretación. Es también la parte que los números de arriba muestran siendo recompensada, porque la fuente elegida tiende a ser la que trae lo que todavía no estaba publicado. Lo que lleva a una página a ser elegida como fuente está en cómo convertirse en fuente de referencia de la IA.

Las habilidades que priorizo en quien escribe sobre SEO e IA

La lista sigue las cuatro funciones descritas arriba y sirve tanto para contratar como para planificar la propia formación.

• Investigación. Llegar al dato primario y registrar de dónde vino, con fecha.
• Lectura de datos. Interpretar una serie de Search Console o de una herramienta de visibilidad en IA sin confundir oscilación con tendencia.
• Escritura para recuperación. Bloques que responden solos, con el sujeto nombrado y la procedencia en el propio fragmento.
• Base técnica suficiente. Rastreo, renderizado y datos estructurados al nivel de poder conversar con el equipo de desarrollo.
• Revisión de texto generado. Verificar afirmaciones, números y fuentes antes de publicar, con la misma exigencia que se aplica al texto escrito a mano.

Para quien ya trabaja con contenido, el camino más corto pasa por elegir una de las cuatro funciones y producir una prueba pública de ella: un experimento documentado, una curaduría de entidad hecha con autorización del cliente, una pieza con datos propios. La prueba pública muestra el método funcionando, que es lo que la entrevista de trabajo intenta descubrir.

Lo que recomiendo a quien arma un equipo de contenido ahora

Contratar por capacidad de investigar, con la especialidad de canal en segundo plano. Una persona que sabe formular una hipótesis, diseñar una prueba y leer el resultado se adapta a cualquier superficie nueva. Una persona entrenada solo en el flujo de una herramienta necesita ser reentrenada en cada cambio de mercado.