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RankBrain o la sísmica de Google

Google Rank Brain

RankbrainLos que estamos enganchados al SEO, que debería ser reconocida como patología al mismo nivel que la ludopatía, hemos visto como en los últimos meses, cada 15 días, más o menos, todos los posicionamientos se mueven de manera sísmica. En mi caso que sigo el posicionamiento de palabras claves relacionadas con el diseño a nivel local, suelo constatar que, de repente, las empresas de diseño gráfico, web o diseño en general abandonan los primeros puestos y son sustituidas por centros de enseñanza y directorios relacionados con la misma materia.

Buscando en la red una respuesta a estos cambios, empecé a oír hablar de actualizaciones no reconocidas del algoritmo de Google, como el que se ha llamado Fred. Pero la constancia en la repetición de estos seísmos me hizo sospechas de la existencia de algún otro mecanismo que los explicará. Por entonces no había oído nada de algo llamado RankBrain.

RankBrain o la madre de todos los algoritmos.

No es desconocido que Google, a través de su empresa Alphabet Inc, está invirtiendo grandes cantidades de dinero en Inteligencia artificial (AI) y su primer paso que son las llamadas máquinas que aprenden solas (Machine Learning).

Y una de las primeras aplicaciones de estas inversiones es el llamado RankBrain, una máquina–aprendiz de este tipo que permite analizar nuestras peticiones al buscador y que aprende de las mismas, para darnos la respuesta más adecuada.

Al principio la presencia de RankBrain en el buscador era testimonial, pero actualmente más de un tercio de las búsquedas pasan por este filtro, según reconocen desde Google. Las búsquedas más directas y simples no son por ahora, realizadas a través de RankBrain.

Esta máquina inteligente, como era de esperar, no solo afecta a las respuestas dadas, sino también a la posición que ocupan en el buscador, es decir, a nuestro SEO.

Y ¿Qué se puede hacer?

Me alegro que me hagan esta pregunta. La primera idea que se me viene a la cabeza es que poco o nada. La segunda idea que se me viene a la cabeza es poner anuncios AdWords en el buscador, con lo que, casualmente, Google saca una pasta gansa. La tercera respuesta es seguir haciéndolo bien y que nuestros contenidos sean los adecuados para lo que busca el usuario.

En este punto hay que tener en cuenta que las búsquedas serán cada vez más contextualizadas y personalizadas. Es decir que, poniendo como ejemplo mi sector, si un usuario busca temas relacionados con el estudio, el buscador le llevará a academias de diseño y si busca un presupuesto a agencias de diseño y comunicación, todo en el entorno geográfico  e idioma de su búsqueda.

Las búsquedas van, además, a estar enfocadas al lenguaje común y oral (llamado también lenguaje natural). Dado que la tendencia es a que las búsquedas por voz aumenten, a medida que se extiende este tipo de interface y los asistentes que los acompañan, las cadenas de búsqueda más largas puede que empiecen a tener más éxito (del tipo “búscame una empresa de diseño y posicionamiento cerca de casa” o “ponme en contacto con la mejor empresa de diseño de España”)

La palabra mágica sigue siendo “contenido relevante”. Lo que pasa que la relevancia de nuestro contenido depende de multitud de factores y su importancia no es la misma para distintas palabras claves:

  • Primero el buscador tiene que aprender del usuario y entender su pregunta, a pesar de que este haya utilizado mal el lenguaje o haya cometido faltas ortográficas.
  • Luego, de la misma forma, aprender del que ofrece contenido, entender su información y, en cierta forma sus intenciones (divulgativo, informativo, comercial,etc.)
  • Luego el buscador examinará su índice para encontrar aquellas páginas con mayor densidad de palabras claves referentes a la búsqueda realizada y luego seleccionar las que considere más importantes, por el contenido anexo que aparece en las mismas y sus enlaces, tanto externos como internos.
  • Un análisis más profundo del lenguaje que, por ejemplo, le permita diferenciar, por medio de nuestro uso de las mayúsculas, si buscamos una marca o titulo de una obra en vez de una información generalizada. También empieza a tener en cuenta la influencia de los artículos, negaciones y preposiciones en el sentido de los textos.

Otro factor de relevancia parece ser el porcentaje de clics que conseguimos en una búsqueda. Si aparecemos en la busqueda, pero el usuario no hace un click de larga duración en nuestro enlace, el buscador considerará que somos poco relevantes y nos irá relegando.

También empieza aparecer la repercusión social en redes además de los enlaces desde otras webs, aunque Google no lo reconozca abiertamente.

Los históricos de las búsquedas como referencias en nuevas búsquedas. Google guarda nuestras búsquedas, las analiza y le sirven para darnos una respuesta en nuevas búsquedas.

Fuentes consultadas:

Bloomberg Tecnology: “Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines“ (https://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-its-lucrative-web-search-over-to-ai-machines)

Bruce Clay INC: RankBrain: What Do We Know About Google’s Machine-Learning System? (https://www.bruceclay.com/blog/rankbrain-google-machine-learning-system-smx/)

TNW: The real impact of Google’s RankBrain on search traffic (https://thenextweb.com/contributors/2017/05/22/real-impact-googles-rankbrain-search-traffic/#.tnw_mBo4qGfq)

Google Search: How Search Works (https://www.google.com/search/howsearchworks/)

Rand Fishkin: SEO in a Two Algorithm World (https://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer/127)

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