Cómo AIO innova en la forma de acelerar su sitio

Nueve de cada diez empresas líderes invierten en IA.

Si bien esto demuestra el atractivo de la IA, en realidad, sólo el 35% de las empresas la utilizan en sus operaciones.

¿A qué se debe entonces la gran brecha?

Las empresas llevan años confiando en la inteligencia artificial (IA), principalmente a través de costosas plataformas de nivel empresarial para seguridad, recursos humanos, contabilidad y personalización (en el comercio electrónico).

Pero sólo en los últimos años la IA ha llegado a soluciones masivas (y gratuitas) que las PYMES aprovechan a diario. Piense en la creación de contenido, SEO y optimización de imágenes, secciones de preguntas frecuentes, desarrollo de páginas de destino, automatización de correo electrónico y generación de videos... todo ello destinado a mejorar la experiencia del usuario durante todo el recorrido del cliente.

Irónicamente, lo que parece estar rezagado en el auge de la IA es la velocidad del sitio.

Bueno, ya no.

A partir de 2024, la optimización de velocidad mejorada por IA estará oficialmente en el mercado y es hora de explorar sus opciones. Pero primero…

¿Cómo afecta la velocidad del sitio a la experiencia del usuario?

Para las empresas en línea hoy en día, hay mucho en juego. Especialmente si su sitio web tarda más de 3 segundos en cargarse.

Las ramificaciones de una carga de página de 0,1 segundos más se ven a lo largo de todo el recorrido del comprador:

• 8,6% menos páginas vistas en una sesión
• Disminución del 5,2% en la participación del cliente
• 8,4% menos conversiones
• 3,7 puntos porcentuales menos posiciones en la Búsqueda de Google

Y cuando se trata de más rápido y mejor, nadie lo hace como Google.

En 2019, el equipo de Chromium presentó el primer sistema estandarizado para medir la experiencia del usuario: Core Web Vitals.

Los Core Web Vitals de Google son un conjunto de tres métricas de rendimiento: Largest Contentful Paint (LCP), Interaction to Next Paint (INP) y Cumulative Layout Shift (CLS), utilizadas por los propietarios de empresas para analizar cómo los usuarios experimentan sus sitios web.

A partir de 2024, Google procesará 6.900 millones de consultas de búsqueda diarias utilizando tecnologías globales de inteligencia artificial. La compañía lanzó recientemente mejoras sustanciales en su API de reglas de especulación, que permite a los propietarios de sitios usar IA predictiva para precargar páginas enteras en segundo plano antes de que los usuarios hagan clic en un enlace.

Así, el comienzo de experiencias de navegación casi instantáneas.

Para captar la magnitud de los avances recientes, eche un vistazo rápido a dónde se encuentra ahora la industria de optimización de la velocidad de los sitios.

Enfoques tradicionales para la optimización de la velocidad del sitio

Como propietario de un sitio web, actualmente puedes aprovechar potentes tecnologías de optimización, como:

Optimización de imagen

Este método implica reducir el tamaño del archivo de las imágenes utilizadas en un sitio web preservando al mismo tiempo su calidad visual. Las herramientas y complementos de optimización de imágenes emplean algoritmos de compresión para eliminar datos redundantes de las imágenes sin comprometer su apariencia. Otras técnicas incluyen cambiar el tamaño y seleccionar el formato de archivo apropiado (JPEG, PNG, GIF) según el contenido de la imagen.

Minificación

La minificación implica eliminar caracteres innecesarios de los archivos de código (HTML, CSS, JavaScript), como espacios en blanco, comentarios y saltos de línea, reduciendo el tamaño del archivo. Este proceso ayuda a agilizar la entrega de código y mejorar los tiempos de carga.

Almacenamiento en caché

El almacenamiento en caché almacena copias de páginas web, imágenes y otro contenido estático en un servidor o dispositivo del usuario, lo que permite una recuperación y entrega más rápida del contenido en visitas posteriores. Esto reduce la necesidad de realizar solicitudes repetidas al servidor, lo que resulta en tiempos de carga más rápidos. Las tecnologías utilizadas incluyen el almacenamiento en caché del navegador, el almacenamiento en caché del lado del servidor (por ejemplo, Redis, Memcached) y redes de entrega de contenido (CDN).

Redes de entrega de contenido (CDN)

Las CDN distribuyen el contenido del sitio web en múltiples servidores ubicados en diferentes ubicaciones geográficas. Cuando un usuario solicita contenido, la CDN lo entrega desde el servidor más cercano, lo que reduce la latencia y mejora los tiempos de carga. Este enfoque aprovecha las técnicas de optimización de la red y el almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento. Las tecnologías utilizadas incluyen infraestructuras de proveedores de CDN y mecanismos de almacenamiento en caché de borde.

Optimización del lado del servidor

La optimización del lado del servidor implica optimizar las configuraciones del servidor, las bases de datos y la ejecución de código para mejorar el rendimiento del sitio web. Esto incluye técnicas como almacenamiento en caché del lado del servidor, indexación de bases de datos, optimización de código y reducción de los tiempos de respuesta del servidor. Las tecnologías utilizadas incluyen software de servidor (por ejemplo, Apache, NGINX), sistemas de gestión de bases de datos (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL) y herramientas de optimización a nivel de servidor.

Carga lenta

La carga diferida retrasa la carga de contenido no esencial (por ejemplo, imágenes, vídeos) hasta que el usuario se desplaza a la parte de la página donde es necesario. Esto ayuda a priorizar primero la carga de contenido crítico, mejorando los tiempos de carga inicial de la página y el rendimiento percibido. Las tecnologías utilizadas incluyen bibliotecas de JavaScript y API de navegador.

En general, las técnicas tradicionales de optimización de la velocidad del sitio tienen como objetivo ofrecer páginas web de carga rápida para mejorar la experiencia del usuario, aumentar la participación y mejorar las tasas de conversión empresarial.

Sin embargo, a menudo requieren intervención manual y mantenimiento continuo para garantizar un rendimiento óptimo.

Aquí es donde entra en juego AIO , pionera en una optimización del rendimiento más intuitiva y basada en el comportamiento del usuario.

¿Qué es AIO exactamente?

La optimización de la inteligencia artificial, también conocida como AIO, es un nuevo enfoque para la optimización de sitios web que aprovecha la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la experiencia del usuario, los resultados comerciales y la velocidad general de carga de la página.

Es un avance en el mundo de la optimización del rendimiento y la velocidad de los sitios, que permite a los propietarios de sitios ofrecer experiencias de navegación casi instantáneas a sus visitantes.

Sitio web de descripción general rápida AIO Technologies

Actualmente, existen varias tecnologías de inteligencia artificial que se utilizan para optimizar sitios web:

• Aprendizaje profundo: integral para sitios web para sistemas de recomendación, generación de contenido personalizado y reconocimiento de imágenes, el aprendizaje profundo analiza las preferencias del usuario para impulsar los motores de recomendación. Mejora la participación adaptando el contenido y habilita funciones como la búsqueda visual, mejorando la experiencia del usuario.

• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): al mejorar las interacciones de los usuarios, el NLP equipa los sitios web con chatbots, análisis de sentimientos y traducción de idiomas. Los chatbots participan en conversaciones en lenguaje natural, el análisis de sentimientos mide el sentimiento de retroalimentación y la traducción de idiomas está dirigida a una audiencia global.

• Visión por computadora: integrada para búsqueda visual, reconocimiento de imágenes y realidad aumentada, la visión por computadora mejora la precisión de la búsqueda y automatiza el etiquetado de imágenes. También ofrece experiencias inmersivas a través de realidad aumentada, mejorando la participación del usuario.

• Aprendizaje por refuerzo: al ajustar dinámicamente los diseños de los sitios web, las recomendaciones de contenido y las ofertas promocionales en función de las interacciones del usuario, el aprendizaje por refuerzo optimiza la satisfacción y las conversiones del usuario. Por ejemplo, perfecciona las campañas de marketing por correo electrónico para lograr una mejor participación.

• Análisis predictivo: al pronosticar el comportamiento del usuario, predecir tendencias y optimizar los esfuerzos de marketing, el análisis predictivo personaliza el contenido y optimiza los embudos de conversión. Esto genera mayores tasas de participación y conversión al atender las preferencias de los usuarios.

• Análisis de comportamiento: al identificar contenido de alto rendimiento, rutas de navegación y recomendaciones de productos, el análisis de comportamiento informa las pruebas A/B y la optimización de los elementos de diseño. También permite campañas de marketing dirigidas segmentando a los usuarios según sus preferencias y comportamientos.

Cinco formas de utilizar la IA en la optimización de la velocidad del sitio

Actualmente, los propietarios de sitios pueden emplear varias tecnologías de inteligencia artificial desarrolladas para mejorar la experiencia del usuario y las tasas de conversión repensando los procesos tradicionales de optimización de la velocidad del sitio:

1. Carga predictiva

La IA puede anticipar las acciones del usuario analizando interacciones pasadas, lo que le permite precargar páginas o activos incluso antes de que los usuarios hagan clic en ellos. Esto significa menos tiempo de espera y una experiencia de navegación más fluida para sus visitantes.

Al comprender los patrones de uso, la IA puede decidir qué elementos cargar con antelación, evitando a los usuarios retrasos innecesarios. Esta técnica tiene un impacto positivo en las métricas de rendimiento, como Largest Contentful Paint (LCP) y Time to Interactive (TTI).

2. Optimización de la entrega de contenido automatizada

Las herramientas basadas en IA cambian el tamaño y comprimen automáticamente imágenes y vídeos de gran tamaño sin sacrificar la calidad. Algunas soluciones avanzadas pueden ajustar la resolución según el tamaño de la pantalla y las condiciones de la red, lo que garantiza una entrega multimedia optimizada a cada usuario. Al optimizar el contenido multimedia, esta técnica mejora el tiempo de carga de la página, reduce la carga del servidor y aumenta la participación del usuario.

3. Monitoreo del desempeño en tiempo real

Las herramientas de inteligencia artificial monitorean continuamente el rendimiento del sitio web y detectan problemas a medida que ocurren. Al analizar datos en tiempo real, la IA puede realizar mejoras instantáneas, como ajustar la configuración de la caché, reasignar recursos y optimizar la entrega de contenido en función de la carga actual y el comportamiento del usuario. Esta técnica tiene un impacto positivo en las métricas de rendimiento, como el tiempo de respuesta del servidor, el tiempo hasta el primer byte (TTFB) y la disponibilidad general del sitio web.

4. Optimización del código

La IA analiza el código del sitio web para identificar y eliminar redundancias, reducir las solicitudes HTTP y priorizar los recursos críticos para una carga más rápida. Al optimizar la estructura del código y las dependencias, la IA garantiza una experiencia del sitio web más eficiente. Esta técnica tiene un impacto positivo en las métricas de rendimiento, como el tiempo de carga de la página, el tiempo de renderizado y la capacidad de respuesta general del sitio web.

5. Almacenamiento en caché sofisticado

La IA va más allá de los métodos tradicionales de almacenamiento en caché y toma decisiones inteligentes sobre qué contenido almacenar en caché y durante cuánto tiempo en función del comportamiento del usuario. Este enfoque de almacenamiento en caché dinámico garantiza que los usuarios reciban contenido actualizado rápidamente, mejorando su experiencia de navegación y garantizando una tasa de aciertos de caché constantemente alta.

Acelere su sitio con navegación AI de NitroPack

Navigation AI es una herramienta de optimización web mejorada con IA que predice y analiza el comportamiento del usuario para prepresentar páginas enteras durante el recorrido de navegación, incluso antes de que hagan clic en un enlace.

Esta tecnología permite a los propietarios de sitios en todas las plataformas brindar experiencias de navegación instantáneas en dispositivos móviles y de escritorio, lo que en última instancia impulsa la participación del cliente y aumenta las tasas de conversión.

La IA de navegación funciona aprovechando la API de reglas de especulación para aplicar primero predicciones iniciales impulsadas por IA en la carga de la página basadas en datos históricos. A continuación, analiza el comportamiento del usuario, ajusta las predicciones e indica a la API de reglas de especulación que prepresente (o precapture) una página una vez que estemos seguros de cuál será la siguiente acción.

Únase a la lista de espera para Navigation AI y desbloquee experiencias de usuario instantáneas →

Estas son las mejoras que la navegación AI está mostrando hasta ahora:

• Las páginas web que utilizan Navigation AI muestran constantemente un tiempo de carga de ~2,86 s frente a 6,12 s sin Navigation AI.

• Las páginas prerenderizadas muestran una mejora del 85 % en LCP (de 3,1 a 0,4 s) y una mejora del 80 % en CLS (de 0,3 a 0,06 s).

• Con Navigation AI, las métricas de rendimiento de todo el sitio web mejoran significativamente: LCP en un 15 %, CLS en un 8 % y TTFB en un 26 %.

Preguntas más frecuentes

¿Cuántas personas utilizan la IA?

El 97% de los usuarios móviles utilizan asistentes de voz basados ​​en IA, y actualmente más de 4 mil millones de dispositivos integran esta tecnología. Además, el 40% de las personas utiliza la función de búsqueda por voz a diario.

¿Qué industria utiliza más la IA?

Se espera que el mercado global de IA alcance los 1,85 billones de dólares para 2030. Actualmente, industrias como las de servicios profesionales, comercio minorista, servicios financieros, atención médica y alta tecnología son las más rápidas en adoptar la IA en diversos aspectos de sus operaciones comerciales.

¿Cuál es la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

La IA es un campo amplio centrado en la creación de sistemas capaces de realizar tareas similares a las humanas. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA en el que los algoritmos aprenden de los datos para hacer predicciones. El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para modelar patrones complejos en datos.