RankBrain

RankBrain es un nuevo subsistema de algoritmos que Google utiliza en la entrega de resultados de búsqueda o SERPs. El RankBrain utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para responder a preguntas que nunca han sido planteadas. El sistema incorpora el lenguaje hablado en forma de búsquedas en patrones matemáticos que pueden ser procesados por el motor de búsqueda. RankBrain complementa los diferentes algoritmos para la categorización de estas nuevas búsquedas. También utiliza la búsqueda semántica, que se implementó con la actualización de Hummingbird, y asocia palabras desconocidas semánticamente a entidades lingüísticas ya conocidas. El sistema está diseñado para aprender de esta manera en el futuro.

Información general

Google recibe millones de consultas de búsqueda a diario. Aproximadamente el 15% de todas las búsquedas entrantes en Google son totalmente nuevas. Esto incluye nuevos conceptos, frases y preguntas. Para evaluar correctamente estos patrones de lenguaje, a menudo muy complejos, y ofrecer resultados relevantes, Google, según sus propias afirmaciones, utiliza más de 200 señales diferentes, una infraestructura compleja y varias actualizaciones diseñadas para mejorar los resultados de búsqueda.

Después de años de investigación, Google implementó el sistema RankBrain, que se implementó en todo el mundo a principios de 2015 tras un breve periodo de prueba. RankBrain fue probado primero y comparado con usuarios reales, que asignaron correctamente el 70% de las nuevas búsquedas mientras que RankBrain alcanzó el 80%. Debido a que el sistema puede aprender casi de forma autónoma, rápidamente se convirtió en una parte integral de la búsqueda de Google. Además de los enlaces y las señales semánticas como probablemente los factores de clasificación más importantes, RankBrain ya se ha convertido en una de las señales más importantes.

Cinco desarrolladores que impulsaban la integración del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el contexto de la investigación eran responsables de ello. Con la adquisición de DeepMind en 2014 y el nombramiento de Ray Kurzweil en 2012, la empresa sentó las bases para su propia investigación en el campo de la inteligencia artificial hace años. El sistema RankBrain, recientemente integrado, complementa el producto principal, la búsqueda en Google, un framework que pretende dar soporte en particular a la búsqueda conversacional, a los términos de la jerga, a la búsqueda por voz y también a la creación de Google en el área de la IA para el futuro..[1]

Cómo funciona

Al igual que con otras actualizaciones o modificaciones del algoritmo central, Google no proporciona muchas explicaciones sobre cómo funcionan los mecanismos exactos de RankBrain. Sólo un comunicado de prensa incluyendo una entrevista con Greg Corrado, Investigador Científico Senior.[2] De acuerdo con esto, RankBrain usa inteligencia artificial para incrustar el lenguaje en entidades matemáticas, que se llaman vectores. Si Rank Brain recibe una palabra o frase de búsqueda desconocida en forma de consulta, adivina el significado de estos caracteres recogiendo similitudes importantes con palabras que ya existen en la base de datos; las búsquedas históricas se introducen en el sistema. Si estas asociaciones son correctas, se pueden integrar en el sistema vivo. La entrega de los resultados de la búsqueda se modifica a continuación en función de los datos, de modo que las webs y las aplicaciones pertinentes puedan mostrarse al usuario, en particular en el caso de búsquedas nunca antes realizadas, con términos de larga duración o que contengan palabras ambiguas.[3]

Rank Brain se basa en el algoritmo Hummingbird y la búsqueda semántica para, al menos, comprender a un nivel rudimentario los significados de ciertas afirmaciones. Como parte de Hummingbird, las búsquedas individuales son tratadas como entidades y no como cadenas, y anotadas por el Gráfico de Conocimiento para entender, por ejemplo, el tipo de consulta (búsquedas transaccionales, de navegación, informativas). Pero el sistema todavía no ha sido capaz de manejar consultas complejas con muchos términos en diferentes contextos.[4]

Por lo tanto, RankBrain está diseñado específicamente para manejar consultas que consisten en combinaciones de varios términos, palabras clave de longtail, preguntas y búsquedas conversacionales. Los motores de búsqueda siempre han tenido problemas con el lenguaje complejo en la comunicación hombre-máquina porque los significados no podían ser modelados. RankBrain se basa aparentemente en un modelo conversacional incrustado en un marco de secuencia a secuencia.[5]

En consecuencia, el modelo utiliza un contexto de búsquedas previas (secuencia) para adivinar la siguiente secuencia. Si el sistema es correcto, las secuencias que se habían adivinado también se transferirán al contexto. Con la implementación del aprendizaje automático, el sistema pretende mejorar el procesamiento de consultas complejas en el futuro. Actualmente, estas búsquedas siguen siendo procesadas por ingenieros que enseñan al sistema cómo puede manejar términos desconocidos. Se puede suponer que a largo plazo lo hará de forma independiente.

Importancia para el SEO

A día de hoy, RankBrain es considerado la tercera señal más importante en el posicionamiento de los resultados de búsqueda. Greg Corrado se sorprendió de que el sistema funcionara mejor de lo esperado. Aunque no había fecha para el lanzamiento de RankBrain, pero lo más probable es que el sistema ya soporta la interpretación de la consulta de búsqueda desde hace meses. RankBrain no debe ser interpretado como una actualización o algoritmo, sino más bien como un proceso que apoya al motor de búsqueda en la comprensión de las consultas de búsqueda.

El RankBrain no necesariamente procesa todas las búsquedas, como es el caso del sistema principal. Sólo las búsquedas que nunca se han hecho antes o las consultas complejas con múltiples palabras o frases pasan por este sistema. Sinonimia, ambigüedad, significado (intención) y significancia (extensión), son problemas lingüísticos que Google intenta resolver enseñando al sistema a interpretar términos y relacionarlos entre sí.[6]

Cuanto mayor sea la base de datos, que los ingenieros de Google aumentan continuamente con las búsquedas que ya se han hecho, más precisas serán las predicciones. Desde la inteligencia artificial o el aprendizaje automático en el sentido más estricto, RankBrain todavía está a algunos pasos de desarrollo. Sin embargo, el sistema hará que el lenguaje hablado sea más un tema para la optimización de motores de búsqueda. Esto también se refiere a aspectos como el marketing de contenidos, el marcado semántico, los datos estructurados y el contenido general útil del sitio web.[7]

Referencias

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]