La teoría de grafos: la más importante en búsqueda y de la que nadie habla

Fernando Maciá

Escrito por Fernando Maciá

La teoría más importante en búsqueda y de la que nadie habla

Kelvin Newman (@kelvinnewman), Brighton SEO

Kelvin Newman

La teoría de grafos (seguro que Nuño Valenzuela le encantaría esta presentación). Kevin dice que esta teoría es la más importante en search, aunque poca gente hable de ella. Es el organizador de BrightonSEO.

GraphSearch es un gran indicio de hacia dónde puede ir la búsqueda de Google en el futuro. La teoría de grafos nos ayuda a entender por qué es importante. Todo lo que hay en la Web está linkado entre sí, enlazado. El grafo social son las conexiones entre las redes sociales. Y Google lanzó el Knowledge Graph. Y tenemos el Open Graph de Facebook., Etc.

Debemos entencder cómo los buscadroes funcionan relamente. Si no tenemos ese conocimiento, no vamos a hacer un buen trabajo en Search.

Y la teoría de grafos es fundamental para ello. Y las matemáticas.

No soy ningún científico informático o matemático, como Will Critchlow o Tom Anthony, sino que soy Licenciado en Comunicación y Medios. Pero la teoría de grafos es un modelo matemático de un sistema que funciona con relaciones binarias. La teoría de grafos le debe a las relaciones entre los seres humanos.

Matemáticas: estadísticas y teoría de grafos. La teoría de grafos trata de objetos y de las relaciones entre los objetos. Se trata de estructura y se representa con vértices o nodos y grafos. Los vértices o nodos pueden ser las personas en una sociedad, documentos, páginas Web, etc. Y los bordes son los grafos o conexiones entre estos nodos. Los nodos son los sustantivos y los grafos son los verbos, las relaciones entre ellos.

¿Cómo están usando los buscadores la teoría de los gratos?

Visualización gráfica de los grafos: son líneas que unen los nodos. Así que podemos conectar con líneas estas conexiones y podemos marcar los distintos vértices., y así vemos cuántos nodos tenemos y cuántas relaciones componen un sistema determinado.

Puede haber grafos isomórficos de otros, son lo mismo aunque tengan un aspecto distinto. Una matriz es una buena forma de visualizar un grafo.

En una matriz en la que tenemos todos los vértices en los dos ejes, podemos marcar con 1 y 0 las intersecciones que representan los grafos de relación entre un elemento y otro.

Cardinalidad es el número de nodos que tiene esa matriz. Los grados de vértices son el número de vértices que tiene un nodo.

¿Qué es lo primero que enseñas a tu equipo?
Para mí, es PageRank, Jim Seward es una legenda. Qué es PageRank? Es un conjunto de reglas usada para darle un peso numérico representativo de la importancia de un documento (nodo) en un sistema. No es la barra verde de la toolbar de Google.

Eigenfactor.org.

PageRank permite predecir el tráfico.

El surfero random, el surfero razonable (enlaces más probables que se cliquen), surfero intencional..

Ha cambiado mucho Google pero siempre será un buscador que depende del PageRank y esta depende de la teoría de Grafos.

Si alguien puede construir un asesino de Google, es Facebook. La diferencia es que Google es sobre documentos y enlaces. Google trata documentos. Facebook trata cosas y relaciones. La diferencia es sutil pero enorme. Google está intentando adaptarse, pero Facebook tiene mejor datos.

Google debe inferir la estructura en los ddatos pero Facebook sabe cuál es la estructura.

En GraphSearch, cada usuario, documento, fotografía, etc. es un nodo. Cada amistad, checkin, tag o gusta es un grafo. GraphSearch te deja buscar los grafos y los nodos, no sólo los documentos.

Facebook usa static rank para una entidad, señales indepdientes de la consulta para asignar importancia a la misma. EdgeRank se basa en la afinidad. Cuanta más afinidad tenga con mis amigos, más probable es que me comporte como ellos.

El número de likes legítimos de gente bien conectada se está incrementando.

Hummingbird es un nuevo paradigma que introduce Knowledge Graph que te permite encontrar cualquier cosa más rápido. es un cambio en cómo presentan los resultados.

Recomienda el documento de Dr. Pete sobre los factores de relevancia de Google. Antes te ayudaba a encontrar páginas. Ahora te ayuda a contrar respuestas.

La búsqueda ya no es sobre palabras clave, sino sobre entidades. Podría ser cualquier cosa que tenga una relación con otra.

¿Cómo vas a ganar dinero si nadie va a tu sitio desde un buscador?

Herramientas y bases de datos

Kelvin Newmann

Canvas para modelo de negocios. Siéntate y piensa si tu negocio puede tener una API. Si eres una base de datos Google quiere convertirse en el front-end.

¿Qué podemos hacer? Familiarízate con Freebase, una base de datos de entidades y conexiones entre ellas. DBPedia, tienen muchísima data. Si cualquiera de tus palabras clave contiene una entidad, debes prepararte. BlueNod para visualizar redes sociales.

Diferentes comunidades se manifiestan de diferente formas.

Juega con VisualData Web. Usa Open Graph Protocol e implementa Schema.org. Si no hay uno para tu sector, crea uno o adáptalo.

Da unas cuantas referencias últimas. El SEO no  trata de optimizar tu sitio para buscadores sino optimizar tu negocio para buscadores.

Fernando Maciá
Autor: Fernando Maciá
Director de la agencia de marketing online Human Level Communications, es experto en SEO, planes de marketing online y de internacionalización web. Docente de marketing online y autor de varios libros de posicionamiento en buscadores, marketing en redes sociales y estrategias para ganar clientes en Internet.

Únete a la conversación

1 comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *