IA

IA en Google Search

A medida que Google continúa aprovechando más la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la Búsqueda de Google, uno puede preguntarse de qué manera la IA y el aprendizaje automático ayudan a la Búsqueda de Google a realizar sus tareas diarias. Desde 2015, cuando Google introdujo su primera IA en la búsqueda llamada RankBrain, Google ha seguido desplegando sistemas de IA para comprender mejor el lenguaje y así mejorar los resultados de búsqueda que Google presenta en sus búsquedas.

 

La IA y el contenido.

Lo escuchas todo el tiempo de los representantes de Google y de muchos SEOs: escribe contenido para humanos. En los viejos tiempos del SEO, cuando los algoritmos eran quizá más sencillos, había muchos SEO que elaboraban contenidos para todos y cada uno de los motores de búsqueda (por aquel entonces había docenas de motores de búsqueda diferentes). Ahora, existe principalmente Google, con un poco de Bing y algo de DuckDuckGo – pero los algoritmos son mucho más complejos y con el aprendizaje automático y la IA, los algoritmos entienden el lenguaje más como un humano lo entendería.

Así que el consejo que ha dado Google es que escribas para humanos, y que no puedes optimizar tu sitio para BERT o cualquier IA. Si escribes contenido que entiendan los humanos, entonces los algoritmos y la IA que utilizan los motores de búsqueda también lo entenderán. En resumen, este artículo no pretende dar consejos de SEO sobre cómo optimizar sus sitios para cualquier IA específica, sino comunicar cómo Google utiliza la IA en la Búsqueda de Google.

 

Visión general de la IA utilizada en la búsqueda de Google

 

RankBrain

El primer intento de Google de utilizar la IA en las búsquedas se remonta a 2015. Google nos dijo que RankBrain ayuda a Google a entender cómo se relacionan las palabras con los conceptos y puede tomar una consulta amplia y definir mejor cómo se relaciona esa consulta con los conceptos del mundo real. Aunque se lanzó en 2015 y se utilizó en el 15% de las consultas, Google dijo que ahora, en 2022, se utiliza ampliamente en muchas consultas y en todos los idiomas y regiones. RankBrain ayuda específicamente a Google a clasificar los resultados de búsqueda y forma parte del algoritmo de clasificación.

 

Neural Matching

La concordancia neural fue la siguiente IA que Google lanzó para la búsqueda, se lanzó en 2018 y luego se expandió a los resultados de búsqueda local en 2019. De hecho, tenemos un artículo que explica las diferencias entre RankBrain y la concordancia neural por aquí. Google nos dijo que la concordancia neural ayuda a Google a entender cómo se relacionan las consultas con las páginas, mirando toda la consulta o el contenido de la página y entendiéndolo dentro del contexto de esa página o consulta. En la actualidad, la correspondencia neuronal se utiliza en muchas, si no en la mayoría, de las consultas, en todos los idiomas, en todas las regiones y en la mayoría de los sectores de búsqueda. La concordancia neuronal ayuda específicamente a Google a clasificar los resultados de búsqueda y forma parte del algoritmo de clasificación.

 

BERT. 

BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, llegó en 2019, es una técnica basada en redes neuronales para el preentrenamiento del procesamiento del lenguaje natural. Google nos dijo que BERT ayuda a Google a entender cómo las combinaciones de palabras expresan diferentes significados e intenciones, incluso mirando la secuencia de palabras en una página, por lo que incluso las palabras aparentemente sin importancia en sus consultas se tienen en cuenta. Cuando se lanzó BERT, se utilizaba en el 10% de todas las consultas en inglés, pero se amplió a más idiomas y se utilizó en casi todas las consultas en inglés al principio. Hoy en día se utiliza en la mayoría de las consultas y es compatible con todos los idiomas. BERT ayuda específicamente a Google a clasificar los resultados de búsqueda y forma parte del algoritmo de clasificación.

 

MUM. 

MUM, Multitask Unified Model, es la IA más reciente de Google en las búsquedas. MUM se introdujo en 2021 y luego se amplió de nuevo a finales de 2021 para más aplicaciones, con un montón de usos prometedores en el futuro. Google nos dijo que MUM ayuda a Google no solo con la comprensión de los idiomas, sino también con la generación de idiomas, por lo que se puede utilizar para entender las variaciones de nuevos términos e idiomas. MUM no se utiliza por el momento con fines de clasificación en la Búsqueda de Google, pero es compatible con todos los idiomas y regiones.

 

Google ha dicho que todos ellos pueden trabajar juntos, con actualizaciones básicas. Google dijo que estos tres, RankBrain, la concordancia neural y BERT son los sistemas de IA más grandes que tienen. Pero tienen muchos sistemas de IA dentro de la búsqueda y algunos dentro de las actualizaciones principales que Google lanza.

Adicionalmente tienen otros sistemas de aprendizaje automático en la Búsqueda de Google. RankBrain, la concordancia neural y BERT son sólo algunos de de los sistemas más potentes y destacados. Google ha mencionado  que hay otros elementos de IA que pueden afectar a las actualizaciones principales que no pertenecen a esos tres sistemas de IA específicos.

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