Cómo Google usa la inteligencia artificial para mejorar la búsqueda

Autor: Bysidecar

Desde hace años, Google ha estado haciendo uso de la Inteligencia Artificial para mejorar su buscador perfeccionando la comprensión del lenguaje natural y, en consecuencia, la experiencia de usuario.

En este camino, ha ido desarrollado diferentes herramientas como Neural Matching, RankBrain y más recientemente BERT. Nuevos pasos que no hacen más que afianzar los considerados hasta ahora pilares del SEO. Contenido, SEO técnico y popularidad se hacen indispensables. Pero… ¿es suficiente para posicionar en primera página? No, ahora necesitamos más.

 

Objetivo: mejorar la experiencia de usuario

La Inteligencia Artificial (AI) le permite a Google analizar y entender el lenguaje mucho mejor, y así poder ofrecer resultados más relevantes para los usuarios gracias a las mejoras en PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural). Cada uno de los algoritmos que el buscador usa para la correcta interpretación del contexto de la búsqueda son vitales.

En su búsqueda por ofrecer los mejores resultados, Google ha introducido BERT, Neural Matching y Rankbrain para poder interpretar de forma más precisa las consultas que los usuarios realizan en el buscador. Pero ¿qué aporta cada uno de ellos?

 

Rankbrain, cómo responder a búsquedas desconocidas

Rankbrain nace en 2015 con el objetivo de comprender mejor la búsqueda del usuario, y relacionarlo con las páginas que mejor cubran esa necesidad de información mediante el aprendizaje automático.bGracias al autoaprendizaje de este algoritmo, se daría una respuesta satisfactoria a búsquedas hasta ese momento desconocidas que, según el propio Pandu Nayak, VP de Google Search, representan el 15% de las búsquedas diarias.

La clave de este algoritmo estaría en la mejora de la interpretación del contexto y cómo éste se relaciona con las páginas pasando a ser el tercer factor para determinar los resultados de búsqueda, según el propio Google.

Según expertos en SEO como Neil Patel o Dean Brian, este nuevo algoritmo supuso un cambio en la forma en la que se debía trabajar en el SEO y permanece vigente en la actualidad. Gracias a la AI que usa este algoritmo, Google obtiene un aprendizaje automático para dar respuesta a búsquedas desconocidas, reduciendo los intentos de búsqueda de los usuarios. Con esto logra el principal objetivo del buscador: mejorar la experiencia de usuario.

 

Neural Matching, cómo relacionar palabras y conceptos 

Es la herramienta menos conocida de todas las que usa Google para tratar de comprender mejor el lenguaje natural, utilizando la Inteligencia Artificial. Según el propio Google, Neural Matching es "un sistema basado en Inteligencia Artificial que comenzó a usar en 2018 principalmente para comprender cómo las palabras están relacionadas con los conceptos". "Es como un súper sistema de sinónimos. Los sinónimos son palabras que están estrechamente relacionadas con otras palabras ", agregó Google.

El pasado mes de noviembre el gigante de Internet confirmó el uso del Neural Matching en las búsquedas locales. Con el uso de la coincidencia neuronal, Google pretende comprender mejor las búsquedas locales haciendo uso de la AI y de la mejora en la geolocalización de los usuarios que realizan las búsquedas. Gracias a esto, se podrán ofrecer resultados locales a pesar de no introducir la keyword exacta.

Cuando buscamos “restaurante italiano” no es necesario introducir la keyword de ciudad o de “cercanos”, Google ya priorizará los más próximos al lugar donde realices la consulta. 

 

BERT,  un cambio drástico

La aparición del algoritmo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), el pasado mes de octubre de 2019, causó una gran revuelo en el mundo SEO, ya que se presenta como uno de los cambios más drásticos en el algoritmo de búsqueda desde la aparición de Rankbrain en 2015.BERT,  cómo mejorar la comprensión del lenguaje natural

 Aunque BERT no cambia la forma de clasificación de los sites, sí mejora la comprensión del lenguaje natural. Con esto, Google pretende ofrecer la información más ajustada a la consulta realizada. 

 Según el propio Google, BERT es un algoritmo que mejora la compresión del lenguaje natural gracias a un sistema de pre-aprendizaje para entender mejor los matices y contexto de las palabras en las búsquedas y combinarlas con los resultados más relevantes. Para ello, analiza todas las palabras de cada búsqueda y trata de entender el contexto, uno de los secretos de BERT. El algoritmo se usa de forma generalizada, incluyendo los fragmentos destacados.

Todo esto no hace más que profundizar en la tendencia que ha ido adaptando en la última década el buscador: en el que las keywords pasan a ser mucho menos relevantes. El contexto y el contenido de calidad que realmente responda a lo que los usuarios desean obtener cuando buscan será lo que nos haga diferenciales.

 

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