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RankBrain

RankBrain: explicación breve

RankBrain es parte del algoritmo de Google, que se utiliza para procesar consultas de búsqueda y determinar las páginas de resultados del buscador (SERP). Sin embargo, RankBrain no es solo un algoritmo. Es un subsistema que incluye los primeros enfoques de la inteligencia artificial y, por lo tanto, puede aprender de las consultas de búsqueda. Esto ayuda al gigante de los motores de búsqueda a responder mejor consultas desconocidas o complejas.

Explicación detallada

Google presentó RankBrain en 2015 y pronto se convirtió en un factor importante en la selección de resultados de búsqueda. A primera vista esto es bastante sorprendente, en vista de que para Google hay alrededor de 200 “señales” que determinan la clasificación de una página. Sin embargo, tiene sentido ya que el punto fuerte de RankBrain es responder a consultas de búsqueda que aún no se han hecho.

Con varios millones de consultas por día, podríamos pensar que ya se han escrito en el campo de búsqueda de Google todas las variantes posibles. No obstante, esto no es cierto: según el propio Google, alrededor del 15 % de todas las consultas de búsqueda son nuevas. Este tipo de consultas pueden generar problemas con los algoritmos de búsqueda “normales”. ¿Cómo se clasifican la solicitud? ¿Contiene términos coloquiales o ambiguos? ¿Cómo se valoran? Estas son preguntas muy difíciles para los algoritmos tradicionales, que, en el peor de los casos, ofrecen resultados de búsqueda completamente inadecuados.

Por el contrario, RankBrain puede sacar conclusiones y clasificar palabras o frases desconocidas con un alto grado de probabilidad. También es capaz de aprender, guardar nuevos términos e incluirlos en consultas de búsqueda posteriores, entre otras cosas, para reconocer el significado de otros términos desconocidos. Este aprendizaje automático hace que RankBrain destaque entre los algoritmos de Google. No se trata de un sistema estático que siempre evalúa los datos de acuerdo con el mismo esquema, sino que cambia y se amplía con cada solicitud desconocida. Esto hace que sea muy eficiente y, al mismo tiempo, bastante problemático desde el punto de vista de SEO, debido a que no evalúa las páginas mediante un conjunto de reglas fijo.

¿Cómo funciona RankBrain en detalle?

Al igual que ocurre con otras actualizaciones de Google, el gigante de los motores de búsqueda mantiene oculto en gran medida el funcionamiento de RankBrain. Sin embargo, sí que han hecho declaraciones poco habituales al respecto. En una entrevista con Bloomberg, el científico e investigador Greg Corrado muestra cómo funciona RankBrain.

Aparentemente, este algoritmo utiliza sistema matemático para dividir las entradas en el campo de búsqueda en lo que se conoce como “vectores de palabras”. De esta manera, se pueden medir las palabras y las relaciones entre ellas para deducir patrones frecuentes. Estos a su vez sirven como base para la evaluación cuando RankBrain encuentra palabras, o combinaciones, que no conoce. Si un término no se encuentra en la base de datos, el algoritmo puede “adivinar” su significado basándose en las relaciones y en los patrones que se han determinado previamente. Para hacer esto, Google procesa las solicitudes en RankBrain basándose en un modelo conversacional, en el que se considera toda la solicitud como una unidad, en lugar de tratar las palabras individualmente. El modelo está respaldado por el llamado “marco de secuencia a secuencia”, que utiliza secuencias anteriores (consultas) para trata de deducir la siguiente.

En RankBrain se combinan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para formar un sistema que se vuelve mejor y más fiable con el tiempo. Por supuesto, esto requirió muchos esfuerzos previos, ya que, en primer lugar, Google tuvo que crear una base de datos amplia para RankBrain. Sin ella, el sistema no tendría ninguna base para procesar las nuevas consultas de búsqueda. Aparentemente, esta base ya era bastante buena cuando se lanzó RankBrain. Tras una fase de prueba inicial, los resultados de RankBrain se compararon con los de los usuarios normales. Los humanos pudieron hacer coincidir correctamente alrededor del 70 % de todas las búsquedas. ¡La máquina llegó al 80 %! Y desde entonces ha mejorado aún más, gracias a la constante entrada de nuevas consultas de búsqueda. Por lo tanto, es lógico que Google RankBrain sea tan importante a la hora de compilar las SERP.

¿Cómo de “inteligente” es RankBrain en realidad?

El propio Google a menudo habla de inteligencia artificial en relación con RankBrain. Este término a menudo se equipara con el aprendizaje automático, aunque es incorrecto en cuanto al contenido. Sin duda, en RankBrain se usa el aprendizaje automático, pero ¿cuánta inteligencia artificial hay en el sistema?

Es difícil responder a esta pregunta, ya que ni existe una definición general de inteligencia ni el término inteligencia artificial puede delimitarse con precisión. Sin embargo, generalmente la inteligencia se entiende como la capacidad de resolver problemas complejos a través del pensamiento lógico o de obtener más conocimientos.

Por supuesto, RankBrain todavía está muy lejos de esto: evalúa las consultas de búsqueda entrantes, pero no puede entenderlas ni interpretarlas.

Sin embargo, sí que podemos hablar, al menos en parte, de inteligencia artificial, ya que el sistema puede evaluar las entradas según una clasificación específica y organizarlas en función de “experiencias” anteriores. Todavía pasarán muchos años hasta que se convierta en un sistema de inteligencia artificial propiamente dicho, pero este es un primer paso muy importante para Google. Ya hace mucho tiempo que el gigante de los motores de búsqueda no se limita únicamente a su competencia principal, sino que también se está centrando cada vez más en el desarrollo de sistemas inteligentes y de autoaprendizaje.

Para Google, RankBrain no es solo una forma de mejorar el rendimiento de su motor de búsqueda, sino también un proyecto de investigación para desarrollar otros sistemas.

RankBrain y su importancia para la optimización de motores de búsqueda

Como ya mencionamos, RankBrain es un factor crucial en la compilación de los resultados de búsqueda. Según Google, es el tercero más importante. Por supuesto, esto hace que también sea significativo para los expertos en SEO.

No obstante, la pregunta: ¿puede influir en un sistema que está diseñado para consultas de búsqueda complejas y previamente desconocidas en la posición de su propia página en los resultados de búsqueda? Aquí los elementos clásicos del SEO, como palabras clave, estructura del texto y vínculos de retroceso, son irrelevantes. Para RankBrain la prioridad son las relaciones semánticas y los contenidos. Los “trucos” simples no surtirán efecto en RankBrain. Más bien, el sistema proporciona una perspectiva sobre lo que será cada vez más importante para el futuro de las webs: un contenido estructurado con un alta relevancia temática. Una página solo podrá llegar a los primeros puestos de las SERP si sus “vectores de palabras” coinciden con los de la solicitud de búsqueda.

Aún no se sabe con seguridad cómo se puede lograr. No obstante, la creciente importancia del contenido ya se ha hecho evidente en las actualizaciones anteriores de Google y esta tendencia seguramente se verá reforzada con el éxito de RankBrain.

Conclusión

Con RankBrain Google ha integrado por primera vez en su algoritmo de búsqueda un sistema que puede aprender de forma independiente y, por lo tanto, mejorar con cada uso. El gran éxito de este sistema fue una sorpresa para la propia empresa y debería garantizar que Google intensifique aún más sus esfuerzos en el área de la inteligencia artificial.

Poco después de su introducción, RankBrain se convirtió en el tercer factor más importante en el ranking de resultados. No obstante, debido a su alta complejidad, es difícil usarlo de manera efectiva en la optimización de motores de búsqueda. Con toda probabilidad, una estructura semántica clara y una alta relevancia temática deberían ayudar a lograr una buena clasificación a través de RankBrain. En cualquier caso, este es un enfoque prometedor, ya que el contenido para Google es cada vez más importante en la evaluación de páginas.

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