RankBrain: el Nuevo Algoritmo de Google

Por Raquel Padilla

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RankBrain es un sistema de inteligencia artificial con el que Google lleva operando desde el año 2015.

De acuerdo a Greg Corrado, quien es el impulsor del proyecto de Google Brain, esta compañía pretende que el buscador tenga un algoritmo con capacidad de autoaprendizaje, tema que estamos seguros, es de gran interés.

Esto quiere decir que Google se apoya en la inteligencia artificial para arrojar los resultados de búsqueda de sus usuarios al usar este sistema llamado RankBrain.

Del SEO al Content Marketing

En el año 2013, se realizó una actualización de Colibrí, que era el algoritmo para ese entonces de Google, lo que llevó a grandes cambios en el panorama y le dio una mayor atención a las intenciones de búsqueda de los usuarios, así como el contexto.

Esto le dio pie a la implementación de RankBrain para el aprendizaje automático; sin embargo, dicho aprendizaje no es algo nuevo para Google, pues ya se hacía con Panda durante el 2011, que mediante las interacciones en la web se lograba saber si los contenidos eran de calidad o no.

Por otro lado, con RankBrain se pretende que el motor de búsqueda no solo ponga sus esfuerzos en las palabras, pues se ha detectado que, en la mayoría de los casos, las palabras no están bien escritas.

Más bien, el propósito es que las palabras se conviertan en vectores , es decir, en entidades matemáticas para que sean comprendidas por la máquina.

Tú mismo debiste, en algún momento, usar términos ambiguos o coloquiales para hacer alguna búsqueda en Google.

Es por ello que se espera que RankBrain dé con las respuestas de búsqueda esperadas porque ha aprendido de indagaciones que se han hecho anteriormente.

Es decir, aprende, automáticamente, de las experiencias pasadas con otros usuarios y afina la búsqueda cada vez más.

Por otra parte, se ha dicho que este sistema de inteligencia artificial casi puede alcanzar el nivel de ANI (Artificial Narrow Intelligence), que se refiere a una inteligencia limitada, pero sin llegar a tener conciencia.

Y a pesar de que el tema sea bastante interesante, no dejarás de preguntarte cómo afectará todo esto al SEO y a los contenidos que ya has posteado para tu marca o que piensas postear.

Así que quédate con nosotros para aprender más sobre el algoritmo de Google.

 

 

¿Qué es RankBrain?

RankBrain es un sistema de inteligencia artificial que lleva en Google desde el año 2015, como parte del algoritmo de búsqueda Colibrí.

De acuerdo a Google, de tres millones de búsqueda que tiene el motor cada día, 15% trata de palabras y combinaciones que no se comprenden fácilmente o en esa forma en la que fueron escritas por parte del algoritmo ya que suelen ser expresiones coloquiales.

Mediante el autoaprendizaje automático, RankBrain se va nutriendo de conocimientos con la totalidad de las búsquedas que se han introducido en el buscador.

Así que, la manera de funcionar de RankBrain es interpretar las palabras u oraciones de cada búsqueda para así deducir las intenciones de los usuarios.

 

 

¿Cómo funciona el nuevo algoritmo de Google?

La manera de operar de RankBrain consiste en seleccionar en el índice de Google una base de datos compuesta por más de mil millones de gigabytes; pero esto va más lejos que el simple cotejo de palabras, ya que es usada la Inteligencia Artificial.

La búsqueda semántica consiste en que las palabras no solo se vean de manera estática, sino que el algoritmo les encuentre el sentido, y ya Google venía implementando esto con Colibrí, como mencionamos previamente.

Sin embargo, RankBrain recurre a conocimientos adquiridos en otras búsquedas para encontrarle el significado a las palabras.

Con este algoritmo se puede saber cuál es la intención del usuario por medio del registro de la semántica de la consulta, con un sentido global.

De esta manera, RankBrain deduce lo que está buscando el usuario por medio de lo aprendido, con la experiencia previa, y predice las palabras mediante la solución de ambigüedades o términos desconocidos.

La idea es que este algoritmo pueda darle a los consultantes los mejores resultados de búsqueda.

Por otro lado, aunque Google no revela cómo este algoritmo logra hacer todo esto, expertos pueden deducir que se trata del uso de vectores que dejan que los motores hagan las relaciones semánticas.

Y se llega a esta conclusión porque durante el año 2013, Google hizo el lanzamiento de Word2Vec, que se trata de un software de aprendizaje automático con códigos abiertos que dejan comparar y medir las relaciones semánticas de las palabras ingresadas.

Para ello, se hace el uso de un espacio vectorial multidimensional en el cual cada palabra del corpus lingüístico está representada por un vector; por lo tanto, cuantas más dimensiones se seleccionen, más relaciones de palabras podrá reconocer el software.

Luego de esto, los vectores son introducidos en una red neuronal  que, con el soporte del aprendizaje automático, permite relacionar las palabras que han sido colocadas en el mismo contexto vectorial

Por tanto, la semejanza entre estos vectores se calcula por una distancia de coseno entre -1 y +1.

Así que, de esta manera, es como la red neuronal logra su aprendizaje: al  proporcionar un corpus lingüístico cualquiera al software como input, se darán los vectores correspondientes como output, y esto deja evaluar la cercanía o la distancia semántica de las palabras que están en dicho corpus.

De esta manera, si el software llegara a enfrentarse a un input nuevo, el algoritmo de aprendizaje le brindará la capacidad para reajustar el espacio vectorial y crear nuevas conexiones semánticas o devolver resultados anteriores.

Es por esto que muchos expertos aseguran que de una manera parecida opera RankBrain, con operaciones matemáticas bastante similares.

 

 

Elementos de RankBrain y cómo optimizarlo

Más allá de la programación neurolingüística o NLP, RankBrain definitivamente hace uso de otros elementos para predecir la intención de búsqueda de los usuarios de Google, tales como:

 

  • El historial de búsqueda.
  • CTR del SERP.
  • Rankings históricos.

 

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Y muchos más.

Pero antes de saber cómo optimizar a tu sitio o blog para que RankBrain lo posicione de la manera correcta, veamos los factores que toma en cuenta a la hora de convertir las palabras en entidades matemáticas o vectores:

 

  • Anchor text del link de las páginas.
  • Hora de las consultas.
  • Anuncios aparecidos en los resultados de las búsquedas.
  • Dominio relacionado a las páginas enseñadas.
  • Número de sesiones iniciadas por parte del usuario antes de hallar lo que busca.

 

Por otra parte, dada la naturaleza de este algoritmo, por su recabación de datos y análisis, no puede generar penalizaciones a las páginas, pero sí refina cada vez más los resultados para mostrar lo que realmente busca el usuario.

Es por eso que el contenido que generes debe estar también orientado a esto, y que la “intuición artificial” te favorezca.

De esta manera, queremos darte algunas recomendaciones para que tu contenido sea reconocido por RankBrain y mejorar tu posicionamiento web a continuación.

 

  1. Haz contenido valioso para audiencias más específicas. Esta es una de las grandes ventajas de RankBrain: podrás dirigirte a la audiencia que realmente te interesa, porque serán ellos los que te buscarán en Google. De esta manera, si, por ejemplo, eres dueño de una agencia de marketing digital y quieres posicionarte como una empresa que hace crecer pymes, puedes hacer un artículo dirigido a ello: “Cómo mejorar el SEO de la página web de un café”.
  2. Comienza a pensar en expresiones locales y términos coloquiales, pues RankBrain te entenderá y dará con el clavo.
  3. Realiza contenidos más largos y con detalles. RankBrain hace uso de la co-ocurrencia para apoyar a los usuarios que hacen búsquedas más concretas con la repetición de palabras o grupos de las mismas que salen en el artículo. De esta forma, los resultados serán sinónimos, por lo que puedes usarlos sin sonar redundante.
  4. Añade estudios, referencias de estadísticas, casos de éxito, etc. RankBrain leerá entre líneas y reconocerá mejor la intención de búsqueda del usuario.

 

Funcionalidad de la IA como sistema de aprendizaje

Más de 60 años se ha tomado la investigación de inteligencia artificial, pero ha sido inútil dar con una definición unitaria al término, incluso es difícil definir el término “inteligencia” por sí solo.

Dicha investigación se inició en la Conferencia de Dartmouth de 1956, en donde científicos como John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, en el norteamericano Dartmouth College en 1955, mencionaron términos como ordenadores, redes neuronales, machine learning, etc.

Por su parte, es McCarthy quien impulsa el término inteligencia artificial para así dar un centro a todos estos conceptos mencionados.

En el llamado Test Turing, impulsado por el informático de este mismo nombre en 1950, se llevó a cabo una conversación con dos interlocutores solo usando un teclado y un monitor para así no tener contacto ni visual ni auditivo.

El propósito era que un interlocutor fuese humano y el otro fuera una máquina que intenta convencerlo de que puede tratarse de un ser pensante.

Si el examinador del test no puede discernir cuál de los interlocutores es la máquina, el resultado sería satisfactorio. ¡Y se logró!

Sin embargo, este test fue superado por el chatbot llamado Eugene Goostman en el año 2014, lo que levantó muchas polémicas entre los expertos.

A pesar de este éxito, aún se pone en tela de juicio la inteligencia de las máquinas, pues estos test solo prueban conversaciones, es decir, habilidades lingüísticas que solo son un aspecto de la inteligencia humana. No se ha podido comprobar que estas máquinas tengan conciencia o juicio.

 

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Por tanto, se dice que existen dos tipos de inteligencia artificial: una fuerte y una débil.

  • Fuerte. La máquina debe contener ciertas cualidades humanas para poder considerarse inteligente, como la habilidad de sacar conclusiones, resolver problemas, tener conciencia, sensibilidad y sabiduría.
  • Débil. Este tipo de máquinas se mide por su capacidad de pensamiento lógico, tomar decisiones, planificar y aprender, todo basado en reglas matemáticas.

Y a esto es a lo que hace referencia Google cuando asegura que RankBrain funciona con IA, ya que es capaz de aprender y brindar soluciones a problemas de manera automática que habían sido procesadas por personas.

Por ende, el aprendizaje automático por parte de este tipo de máquinas se entiende como el nacimiento artificial de conocimientos luego de las experiencias generadas.

En conclusión, los sistemas que tienen este aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos, a la vez que identifican patrones, tendencias y conexiones transversales con el soporte de de algoritmos matemáticos y con ello se basan para dar sus propias predicciones.

 

 

¿Cómo RankBrain modifica el SERP?

El Search Engine Result, cuyo significado en español va más o menos como: “Página de Resultados de Búsqueda”, se ve modificado o afectado por el RankBrain, y después de lo que hemos visto, debe resultarte obvio.

Sabemos que el RankBrain opera con inteligencia artificial y, por lo tanto, esto sabrá si estás engañando al sistema.

Si llenas de contenido tu web o blog con palabras clave pero nadie hace clic en él, RankBrain te penalizará y te dejará aislado en el posicionamiento web.

Con su aprendizaje automático, entenderá que tu contenido no es lo que buscan tus usuarios y así modifica el SERP.

Esto es útil, pues, el buscador sabrá exactamente qué es lo que buscamos, pero a la vez es preocupante para muchas web, por lo que prestar especial atención a tus contenidos debe ser una de tus prioridades.

 

Conclusión

La inteligencia artificial (IA) no es un tema que debe ser tomado a la ligera: es fascinante a la vez que inquietante.

Los sites deberán ingeniárselas para que el nuevo algoritmo de Google, en lugar de apartarlos, los favorezca, cosa que no debe ser necesariamente difícil.

Comienza por pensar cómo generar contenidos más específicos para audiencias más específicas y, si eres una Pyme, creemos que RankBrain te cae como anillo al dedo.

Si usas términos locales y comienzas a pensar como piensa tu audiencia, tus posibilidades de éxito en el SERP aumentarán.

 

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