Algoritmo Semántico de Google

 

Los conceptos de búsqueda semántica se derivan de varios algoritmos y metodologías de búsqueda, incluido el mapeo de palabra clave a concepto, patrones gráficos y lógica difusa.

 

Para ello google emplea una serie de algoritmos semánticos, como Knowledge Graph, Hummingbird RankBrain, BERT, E-A-T y MUM.

 

¿Qué es la búsqueda semántica?

 

La búsqueda semántica es una técnica de búsqueda de datos en la que una consulta de búsqueda tiene como objetivo no solo encontrar palabras clave, sino también determinar la intención y el significado contextual de las palabras que una persona está utilizando para la búsqueda.

 

La búsqueda semántica proporciona resultados de búsqueda más significativos al evaluar, comprender la frase de búsqueda y encontrar los resultados más relevantes en un sitio web, una base de datos o cualquier otro depósito de datos.

 

La búsqueda semántica funciona según los principios de la semántica del lenguaje.

 

A diferencia de los algoritmos de búsqueda típicos, la búsqueda semántica se basa en el contexto, la sustancia, la intención y el concepto de la frase buscada.

 

La búsqueda semántica también incorpora ubicación, sinónimos de un término, tendencias actuales, variaciones de palabras y otros elementos del lenguaje natural como parte de la búsqueda.

 

Google Knowledge Graph 

 

¿Qué es knowledge Graph?

 

La búsqueda tiene que ver con el descubrimiento: la necesidad humana básica de aprender y ampliar sus horizontes.

 

Knowledge Graph ó gráfico de conocimiento permite buscar cosas, personas o lugares que Google conoce, como puntos de referencia, celebridades, ciudades, equipos deportivos, edificios, características geográficas, películas, objetos, obras de arte y otros.

 

Obtener instantáneamente información relevante para la consulta.

 

Este es el primer paso hacia la construcción de la próxima actualización de búsqueda, que aprovecha la inteligencia colectiva de la web y entiende el mundo un poco más como lo hacen las personas.

 

Knowledge Graph de Google no solo se basa en fuentes públicas como Freebase, Wikipedia y el World Factbook de la CIA.

 

También se amplía a una escala mayor, centrada en la amplitud y profundidad integral.

 

Actualmente contiene más de 500 millones de objetos, así como más de 3.500 millones de hechos y relaciones entre estos diferentes objetos.

 

Se ajusta en función de lo que buscan las personas y de lo que encontramos en la web.

 

Knowledge Graph mejora la Búsqueda de Google de tres maneras principales para empezar:

 

  1. Encontrando lo correcto

 

El lenguaje puede ser ambiguo: ¿te refieres al Taj Mahal el monumento o al Taj Mahal el músico? Google comprende la diferencia y puede limitar los resultados de búsqueda solo a lo que se quiere decir.

 

  1. Obteniendo un mejor resumen

 

Google puede comprender mejor la consulta, pudiendo resumir el contenido relevante sobre ese tema, incluidos los datos clave que se necesite para ese tema en particular.

 

  1. Profundizando y ampliando

 

El gráfico de conocimiento ayudar a hacer nuevos descubrimientos, descubriendo un nuevo hecho o una nueva conexión que genere una nueva línea de interpretación.

 

Google “Hummingbird” Algorithm

 

¿Qué es el Hummingbird de Google?

 

Google Hummingbird es un algoritmo de google que fue lanzado en 2013.

 

A diferencia de las actualizaciones anteriores de Panda y Penguin, que se lanzaron inicialmente como complementos del algoritmo existente de Google, se ha citado a Hummingbird como una revisión completa del algoritmo principal.

 

Se cree que muchos componentes preexistentes del algoritmo central permanecieron intactos, Hummingbird señaló el compromiso de Google con una comprensión cada vez más sofisticada de la intención de las consultas de los buscadores, con el objetivo de relacionarlas con resultados más relevantes.

 

Google anunció Hummingbird en 2013.

 

Las actualizaciones de algoritmos anteriores como Panda y Penguin generaron informes significativos de pérdida de tráfico y clasificaciones.

 

Hummingbird se entendió en gran medida como una influencia positiva en la precisión de la base de conocimiento de Google conocida como el «gráfico de conocimiento».

 

Para comprender el significado de Hummingbird, es importante familiarizarse con las características de búsqueda semántica y el gráfico de conocimiento.

 

Google lanzó su gráfico de conocimiento: un conjunto de funciones SERP diseñado para mostrar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios sobre personas, lugares y cosas.

 

Las SERP contiene resultados orgánicos estándar y enlaces a sitios web adecuados, pero también contiene un amplio conjunto de datos de gráficos de conocimiento, incluido un cuadro de respuesta, un panel de conocimiento y sugerencias de temas relacionados en los temas de búsqueda.

 

Google RankBrain algorithm

 

¿Qué es Google Rank Brain?

 

El algoritmo de RankBrain se lanzó en 2015.

 

Es un componente del algoritmo central de Google que utiliza el aprendizaje automático, la capacidad de las máquinas para aprender a sí mismas a partir de la entrada de datos.

 

Para determinar los resultados más relevantes para las consultas del motor de búsqueda.

 

Después de RankBrain, se cree que la consulta ahora pasa por un modelo de interpretación que puede aplicar posibles factores como la ubicación del buscador, la personalización y las palabras de la consulta para determinar la verdadera intención del buscador.

 

Al distinguir esta intención, Google puede ofrecer resultados más relevantes.

 

El aspecto de aprendizaje automático de RankBrain es lo que lo diferencia de otras actualizaciones.

 

Para «enseñar» al algoritmo RankBrain a producir resultados de búsqueda útiles, Google primero «alimenta» datos de una variedad de fuentes.

 

Más tarde, el algoritmo lo toma desde allí, calculando y enseñándose a sí mismo con el tiempo para hacer coincidir una variedad de señales con una variedad de resultados y para ordenar las clasificaciones de los motores de búsqueda en función de estos cálculos.

 

E-A-T: Entidades en autoridad y confianza

 

¿Qué es E-A-T?

 

E-A-T es un término Seo que significa Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness, traducido Experiencia, Autoridad y Confiabilidad

 

Para google E-A-T es un concepto de calidad

 

Combina componentes de métodos de evaluación offpage , métodos de evaluación de contenido onpage y evaluación de entidades de autores y organizaciones.

 

E-A-T significa los tres términos experiencia, autoridad y confianza, que sirve como guía para los evaluadores para calificar los resultados de búsqueda.

 

 

 

Google BERT algorithm

 

¿Qué es BERT?

 

BERT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural no supervisado y preentrenado.

 

BERT puede superar 11 de las tareas de PNL más comunes después de un ajuste, convirtiéndose en un impulsor para el procesamiento y la comprensión del lenguaje natural.

 

BERT es principalmente bidireccional, significa que mira las palabras antes y después de las entidades y el contexto previamente entrenado en Wikipedia para proporcionar una comprensión más rica del lenguaje.

 

Google MUM update

 

¿Qué es MUM?

 

Actualización de Google MUM.

 

La introducción de MUM representa el próximo cambio para la búsqueda de Google después de Hummingbird, Rankbrain y BERT.

 

Las innovaciones anteriores basadas en el aprendizaje automático se basan en varios modelos entrenados para diferentes tareas, el objetivo de MUM es usar un solo modelo para todas las tareas relacionadas con la indexación, la recuperación de información y la clasificación.

 

La simplificación de los modelos de aprendizaje automático tiene una gran cantidad de beneficios para el rendimiento de búsqueda.

 

MUM es la abreviatura de Multitask Unified Model y es una nueva tecnología para la búsqueda de Google que se presentó en mayo de 2021.

 

MUM trabaja con inteligencia artificial o comprensión y procesamiento del lenguaje natural y responde consultas de búsqueda complejas con datos multimodales.

 

MUM es multilingüe y procesa información de diferentes formatos de medios para responder preguntas.

 

Además de texto, MUM también comprende archivos de imágenes, video y audio.

 

 

 

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