El futuro de la búsqueda

Fernando Maciá

Escrito por Fernando Maciá

Will Critchlow
(@willcritchlow), Distilled

Will Critchlow, Distilled

Caffeine fue un cambio de infraestructura. El aprendizaje artificial es un poco igual. Calibrar la relevancia, calidad, o grado de spam de una página Web es complicado. Lo explica usando como ejemplo un melón: la gente que los cultiva saben cuál es el momento idóneo de recogida pero es difícil que puedan transmitir ese conocimiento a otra persona. Lo saben por experiencia.

Google puede ir aplicando inteligencia artificial para ir distinguiendo las páginas buenas de las malas.

Hummingbird es la aplicación de la inteligencia artificial en la indexación de contenidos. Google se ha convertido en una caja negra para los propios ingenieros de Google.

El primer concepto es contexto, (muy interesante, justo uno de los conceptos principales de mi charla en Omexpo) personalización de resultados. En 2011, Google usaba un gran número de señales del usuario para devolver los resultados. Sin embargo, ahora el buscador sabe si la búsqueda se está haciendo desde un iPhone, en qué parte de la ciudad, etc.

El número de señales ha ido aumentando y entonces la porción específica de esa consulta es mucho menor. Se entiende mejor lo que el usuario necesita a partir del entorno y el contexto que por la consulta específica.

Entonces las palabras clave va a ser cada vez menos importantes. Google va a ir incorporando las actividades de los usuarios conforme se mueven a través de sus teléfonos móviles, con lo que va a ir aprendiendo. Se va a hacer muy bueno en predecir lo que es bueno para ti. O en predecir dónde vas a estar mañana a esta hora.

Las señales de contexto podrían venir también de tu Calendar, etc.

Con esto podrían enviar cupones a tu smartphone, etc.

Saben donde estás tú, dónde está el resto de la gente, dónde están tus conexiones… por no hablar de Google Glass, etc.

Google Glass será capaz de leer los textos en las señales conforme andamos, ver dónde nos fijamos, etc.

Debemos abandonar el modelo keyword centric. Google va a entender entidades, más allá de palabras clave. Knowledge graph.

Han ido entendiendo las estructuras de las páginas sin necesidad de microdatos.

Will Critchlow

El principal impacto de Hummingbird es que entiende el lenguaje natural, no tanto que entienda consultas habladas.

Es capaz de identificar las entidades y adivinar lo que necesitas hacer con ellas.

Es una nueva forma de buscar que admite búsquedas conversacionales.

Una vez que Google puede entender lo que es cada componente del lenguaje, podremos ir refinando las búsquedas sobre el primer resultado.

Social signals: Matt Cutts dice que todavía no usan señales sociales, no lo creemos.

El problema con las señales sociales es que las principales páginas del mundo aún no tienen señales sociales.Las que tienen señales sociales son la Web fresca, reciente y de calidad. Los enlaces tardan más en generarse. Las señales sociales son rápidas. Cuando una Web es buena, con el tiempo coge enlaces. Pero una Web nueva, depende de las señales sociales para posicionarse.

Una interfaz donde hago cualquier cosa (Daily information Needs experiment).

Lo que estamos haciendo nos afectará en tres años. Ahora estamos limpiando cosas que hicimos mal hace unos años. Así que tenemos que pensar que los que hagamos ahora tendrá un impacto en el futuro, por lo que es importante reflexionar.

Hummingbird es la búsqueda en lenguaje natural, hablando simplemente.

Presentación de Will Critchlow en el SearchLove London 2013

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.

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