RankBrain es un algoritmo de motor de búsqueda basado en aprendizaje automático , cuyo uso fue confirmado por Google el 26 de octubre de 2015. [1] Ayuda a Google a procesar los resultados de búsqueda y proporcionar resultados de búsqueda más relevantes para los usuarios. [2] En una entrevista de 2015, Google comentó que RankBrain era el tercer factor más importante en el algoritmo de clasificación junto con los enlaces y el contenido. [2] A partir de 2015 , "RankBrain se utilizó para menos del 15% de las consultas". [3] Los resultados muestran que RankBrain produce resultados que están dentro del 10% del equipo de ingenieros de motores de búsqueda de Google. [4][actualizar]
Si RankBrain ve una palabra o frase con la que no está familiarizado, la máquina puede adivinar qué palabras o frases podrían tener un significado similar y filtrar el resultado en consecuencia, haciéndolo más efectivo en el manejo de consultas de búsqueda nunca antes vistas. o palabras clave. Las consultas de búsqueda se clasifican en vectores de palabras, también conocidos como "representaciones distribuidas", que están cerca unas de otras en términos de similitud lingüística. RankBrain intenta mapear esta consulta en palabras (entidades) o grupos de palabras que tienen la mejor oportunidad de coincidir. Por lo tanto, RankBrain intenta adivinar lo que las personas quieren decir y registra los resultados, lo que adapta los resultados para brindar una mejor satisfacción al usuario. [5]
Hay más de 200 factores de clasificación diferentes que componen el algoritmo de clasificación, cuyas funciones exactas en el algoritmo de Google no se revelan por completo. Detrás del contenido y los enlaces, [6] RankBrain se considera la tercera señal más importante para determinar la clasificación en la búsqueda de Google. [7] [3] Aunque Google no ha admitido ningún orden de importancia, solo que RankBrain es una de las tres más importantes de sus señales de clasificación de búsqueda. [8] Cuando está fuera de línea, RankBrain recibe lotes de búsquedas anteriores y aprende al hacer coincidir los resultados de búsqueda. Los estudios mostraron cómo RankBrain interpretó mejor las relaciones entre palabras. Esto puede incluir el uso de palabras vacías en una consulta de búsqueda ("el", "y", "sin", etc.): palabras que Google anteriormente ignoraba históricamente, pero que a veces son de gran importancia para comprender completamente el significado o la intención. detrás de la consulta de búsqueda de una persona. También puede analizar patrones entre búsquedas que aparentemente no están conectadas, para comprender en qué se parecen esas búsquedas entre sí. [9] Una vez que el equipo de Google verifica los resultados de RankBrain, el sistema se actualiza y vuelve a funcionar. [10]
Google ha declarado que utiliza ASIC de unidad de procesamiento de tensor (TPU) para procesar solicitudes de RankBrain. [11]
Impacto en el marketing digital
RankBrain ha permitido a Google acelerar las pruebas algorítmicas que realiza para las categorías de palabras clave para intentar elegir el mejor contenido para cualquier búsqueda de palabras clave en particular. Esto significa que los viejos métodos de jugar con las clasificaciones con señales falsas son cada vez menos efectivos y el contenido de la más alta calidad desde una perspectiva humana se clasifica más alto en Google. [12]
RankBrain ha ayudado a Hummingbird a proporcionar resultados más precisos porque puede aprender palabras y frases que quizás no conozca. También los aprende específicamente para el país, así como el idioma, en el que se realiza una consulta. Entonces, si uno busca una consulta con la palabra bota dentro de los Estados Unidos, obtendrá información sobre el calzado. Sin embargo, si la consulta proviene del Reino Unido, la información también podría referirse a los espacios de almacenamiento en los automóviles. [13]
Referencias
- ^ "Google: Archivos de RankBrain" . Search Engine Land . Consultado el 3 de noviembre de 2020 .
- ^ a b Clark, Jack. "Google convirtiendo su búsqueda web lucrativa en máquinas de inteligencia artificial" . Bloomberg Business . Bloomberg . Consultado el 28 de octubre de 2015 .
- ^ a b "Google usa RankBrain para cada búsqueda, impacta en las clasificaciones de" muchos "de ellos" . Search Engine Land . 2016-06-23 . Consultado el 14 de abril de 2017 .
- ^ "Google RankBrain 權威 指南 | Vaya SEO" . seo.whoops.com.tw (en chino) . Consultado el 15 de enero de 2018 .
- ^ Capala, Matthew (2 de septiembre de 2016). "El aprendizaje automático se volvió más humano con RankBrain de Google" . La próxima web . Consultado el 19 de enero de 2017 .
- ^ "Rankbrain 2017" . Sitio web de pago (Edith) . 2017-05-12 . Consultado el 21 de agosto de 2017 .
- ^ "Ahora lo sabemos: aquí están los 3 principales factores de clasificación de búsqueda de Google" . Search Engine Land . 2016-03-24 . Consultado el 14 de abril de 2017 .
- ^ "Google publica los 3 principales factores de clasificación | SEJ" . Revista del motor de búsqueda . 2016-03-25 . Consultado el 14 de abril de 2017 .
- ^ "El impacto real del RankBrain de Google en el tráfico de búsqueda" . La próxima web . Consultado el 22 de mayo de 2017 .
- ^ Sullivan, Danny. "Preguntas frecuentes: todo sobre el nuevo algoritmo RankBrain de Google" . Search Engine Land . Consultado el 28 de octubre de 2015 .
- ^ "La Unidad de Procesamiento de Tensores de Google podría hacer avanzar la Ley de Moore 7 años en el futuro" . PCWorld . Consultado el 19 de enero de 2017 .
- ^ "Guía NonTechie RankBrain [Infografía]" . www.logicbasedmarketing.com . Consultado el 16 de febrero de 2018 .
- ^ "Explicación del algoritmo RankBrain de Google: lo mejor para SEO" . www.seonewsagency.com . Consultado el 13 de noviembre de 2018 .