Descubre cómo funciona Google Neural Matching y RankBrain

Los algoritmos de google tienen un papel fundamental en el mundo del SEO y para destacar en él, es fundamental comprender cómo funcionan los motores de búsqueda.

Google Neural Matching y Google Rank Brain son los algoritmos de búsqueda más influyentes de los últimos tiempos y  han revolucionado la forma en que Google interpreta el significado del contenido en un sitio web y presenta resultados en los SERP’s. 

En este artículo, explicaremos qué son estos algoritmos, cómo funcionan y proporcionaremos ejemplos ilustrativos para entenderlo un poco más a fondo cómo funciona el posicionamiento orgánico. 

¿Que es un algoritmo de Google?

Los algoritmos de Google son fórmulas y procesos informáticos que convierten las preguntas en respuestas. Para cada búsqueda hay miles o millones de webs con información útil, estas fórmulas y procesos son los encargados de elegir qué información es más relevante para los usuarios y extraer la información para responder.

Los algoritmos son la forma que tiene el buscador para rastrear, evaluar, indexar y posicionar una página web tratando de dar respuesta a lo que los usuarios buscan.

Qué es un Algoritmo de procesamiento de lenguaje natural

A diferencia de muchos de los algoritmos de Google que buscan evaluar factores específicos como cantidad de texto, palabras repetidas o enlaces a un contenido, un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural busca entender el contexto de un contenido para responder de manera más acertada a las necesidades de búsqueda de los usuarios. 

Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural tratan de interpretar los textos como lo haría una persona, haciendo relación entre las palabras utilizadas, los conceptos y la manera en que están estructurados. 

Aunque los algoritmos de lenguaje natural han tenido un gran avance durante los últimos años y la inteligencia artificial ha dado un gran salto en la interpretación de la información, para ellos, el lenguaje tal y como lo conciben los humanos representa un reto mucho más grande debido a las variaciones de significados y sus formas de interpretarse en distintos contextos. 

Por esta razón nacen Neural Matching y Rank Brain, dos algoritmos cuyo objetivo es entender el lenguaje natural a través del aprendizaje de máquina y la interpretación de significados.

Algoritmo de Emparejamiento Neural o Neural Matching

El algoritmo "Neural Matching" de Google es como un traductor inteligente para el contenido en línea, no se centra solo en mirar palabras clave específicas, sino también en entender el significado detrás de esas palabras, como lo haría una persona.

En lugar de solo buscar páginas web con las palabras exactas de tu búsqueda, busca entender la intención detrás de tus palabras y muestra resultados que se relacionen con esa intención, incluso si las palabras no coinciden exactamente.

Neural Matching intenta comprender el significado detrás de las palabras en las consultas para mostrar resultados más precisos, incluso si la consulta no contiene las palabras exactas.

¿Cómo funciona el Emparejamiento Neural?

El algoritmo Neural Matching  utiliza la última tecnología artificial de Google para poder generar resultados de búsqueda más variados buscando una relación entre la palabra base y otras palabras con cercanía semántica.

El emparejamiento neuronal de Google asocia términos de relevancia de contenidos (palabras claves, sinónimos o términos de referencia) a los términos de búsqueda que utiliza el usuario. 

A través de la concordancia neural que ha creado el propio algoritmo mejora las conexiones entre palabras y conceptos.

Vamos más a detalle y miremos los siguientes ejemplos:

1. Imagina que estás buscando:

    "remedios naturales para el dolor de cabeza". 

   En lugar de solo mostrar páginas con esas palabras exactas, Neural Matching podría entender que estás buscando formas naturales de aliviar el dolor de cabeza y mostrar páginas que hablan sobre hierbas, técnicas de relajación y alimentos que podrían ayudar.

2. Si buscas:

   "cómo hacer que mi perro deje de ladrar en la noche"

   Neural Matching no solo buscará esas palabras exactas, sino que entenderá que estás buscando consejos para calmar a tu perro durante la noche. Podría mostrar resultados orgánicos que incluyan métodos de entrenamiento, rutinas de sueño canino y consejos de comportamiento.

Algoritmo Google Rank Brain

Google Rank Brain es un algoritmo de aprendizaje automático que Google utiliza para procesar y comprender mejor las consultas de búsqueda de los usuarios.

Fué introducido en 2015 y se ha convertido en una parte fundamental del algoritmo de Google, utiliza el aprendizaje automático para analizar y entender el significado detrás de las consultas de búsqueda.

RankBrain es un componente del algoritmo de Google que utiliza el aprendizaje automático para determinar los resultados más relevantes basándose en las consultas de búsqueda de los usuarios.

¿Cómo funciona Google Rank Brain?

Esté algoritmo de aprendizaje automático desempeña un papel crucial en la clasificación de resultados de búsqueda: ayuda a Google a comprender y procesar mejor las consultas de los usuarios, especialmente aquellas que son ambiguas o novedosas

Google Rank Brain se basa en cinco puntos para enriquecer las páginas de los resultados de google:

1. Procesamiento de la consulta: 
   Cuando un usuario realiza una búsqueda en Google, Rank Brain entra en acción. Analiza la consulta y busca patrones y relaciones entre las palabras clave utilizadas por el usuario.
2.  Asignación de vectores:
   Rank Brain convierte las palabras clave de la consulta en vectores numéricos que representan conceptos y relaciones entre palabras. Esto ayuda a crear una representación matemática de la consulta.
3. Comparación con documentos indexados:
   Luego, compara esta representación con los documentos web indexados por Google. Rank Brain busca páginas web que contengan información relevante para la consulta y que coincidan con los vectores creados en la representación.
4. Clasificación y puntuación:
   Rank Brain clasifica las páginas web según su relevancia para la consulta. Esto implica asignar puntuaciones a las páginas en función de la probabilidad de que sean relevantes para el usuario. Mientras más alta es la puntuación asignada al contenido, mayor posibilidad tiene de responder a la consulta del usuario.
5. Resultados de búsqueda personalizados:
   Finalmente, Google muestra los resultados de búsqueda en función de las puntuaciones asignadas por Rank Brain, junto con otros factores de clasificación, como la calidad del contenido, la autoridad del sitio, la frescura del contenido, etc.
   

Cómo afecta Rank Brain los resultados de búsqueda

Búsqueda ambigua: 

Rank Brain analizará el contexto de la búsqueda para determinar qué tipo de información está buscando un usuario, eligiendo el contenido que más se acerque a lo que necesita. 

 Supongamos que alguien busca:

 "Cómo cortar un pie".

Google podría mostrar muchos significados, desde “cómo cortar un pie de una planta” para transplantarla, hasta “cómo cortar un delicioso pie de limón”. 

Dependiendo de la interacción de los usuarios con las búsquedas realizadas anteriormente y el historial de búsquedas del usuario, Rank Brain mostrará resultados relevantes para el jardinero, o para el cocinero que realiza la pregunta.

Búsqueda por voz:

Cuando un usuario realiza una búsqueda por voz, la consulta suele ser más conversacional y menos precisa. 

Rank Brain es capaz de comprender mejor el lenguaje natural y proporcionar resultados que se adapten a la intención detrás de la pregunta.

Por ejemplo, una búsqueda cómo: 

“busca una receta de pastas italianas que no contenga carne y sea fácil de hacer" 

Arrojará resultados que muestran 

“recetas de pastas italianas vegetarianas” 

Búsquedas poco comunes o únicas:

Si alguien realiza una búsqueda muy específica o poco común, Rank Brain puede ayudar a encontrar resultados relevantes incluso cuando no hay muchas páginas web que coincidan exactamente con la consulta.

Por ejemplo una búsqueda como:

“Qué velocidad alcanzaría un sándwich de jamón en caída libre desde la Torre Eiffel”

Arrojará resultados como:

 “ecuaciones de newton de caída libre”

Aprendizaje continuo:

Si los usuarios tienden a hacer clic en ciertos resultados y pasar tiempo en esas páginas, Rank Brain considerará esos resultados más relevantes en futuras búsquedas similares.

Por ejemplo, en una búsqueda como:

“Cuido para perro” 

Cuando siempre se eligen resultados con palabras como “domicilio” Google priorizará sobre otras variables como precio, o cantidad, el hecho de que sea a domicilio. 

Lo mismo puede pasar con la marca seleccionada con mayor frecuencia en búsquedas anteriores.

Factores importantes para el posicionamiento según Neural Matching

1. La intención de búsqueda:  
   El usuario es un factor crucial en el posicionamiento del contenido en los motores de búsqueda, Neural Marching intenta comprender la intención detrás de las consultas de los usuarios y proporcionar resultados que sean más relevantes y útiles en función de esa intención teniendo en cuenta algunos aspectos fundamentales:
   
   • Contenido relevante: el contenido que se ajusta estrechamente a la intención del usuario tiene más probabilidades de posicionarse bien.
   • Palabras clave y frases clave: La elección de palabras clave y frases clave en el contenido es esencial para alinear el contenido con la intención de búsqueda del usuario.
   • Formato del contenido: La intención del usuario puede indicar el formato de contenido que se espera.
   • Ubicación geográfica: Si la intención del usuario implica la búsqueda de servicios locales, como restaurantes o tiendas, la ubicación geográfica se convierte en un factor importante en el posicionamiento.
   • Comportamiento del usuario: El comportamiento del usuario después de hacer una búsqueda y hacer clic en un resultado, también influye en el posicionamiento.
   • Relevancia de autoridad del sitio web: La necesidad del usuario puede influir en la importancia, relevancia y la autoridad del sitio web. Si un usuario busca información médica, es más probable que los motores de búsqueda muestren resultados de sitios web médicos confiables y autorizados.
     
     

2. Adaptabilidad del contenido

   Neural Matching, como una técnica de procesamiento de lenguaje natural (NLP), ajusta los resultados de búsqueda en función de las nuevas consultas mediante un proceso continuo de aprendizaje automático y adaptación.

   Para tener un buen rendimiento debes ajustar los resultados de búsqueda en función de las nuevas consultas a través del aprendizaje automático, la captación de tendencias emergentes, el aprendizaje continuo y la consideración del contexto del usuario.
   
   Esto permite a los motores de búsqueda proporcionar resultados cada vez más relevantes y adaptados a las necesidades cambiantes de los usuarios a medida que evolucionan las consultas y las tendencias de búsqueda.
   

    

3. Relación Contenido-Consulta
   Neural Matching utiliza modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural para analizar la consulta original y el contenido de la página con el objetivo de establecer una correlación basada en el significado, el contexto y las relaciones semánticas. 
   
   Puede reconocer sinónimos y variantes de palabras clave en el contenido de la página y la consulta original. Esto permite una correlación más amplia entre el contenido y la consulta, incluso si las palabras utilizadas no coinciden exactamente.
   
   También tiene en cuenta el contexto histórico de búsqueda y las tendencias emergentes. Si una consulta se está volviendo popular debido a eventos actuales o tendencias, Neural Matching puede ajustar la correlación en función de la intención de búsqueda actualizada de los usuarios.
   
   Por medio del aprendizaje automático y la retroalimentación de los usuarios, mejora continuamente su capacidad para proporcionar resultados de búsqueda relevantes y precisos.
   
   
4. Variedad de Resultados

    

   Neural Matching a través de una combinación de análisis semántico, reconocimiento de palabras clave, diversidad de fuentes de contenido y aprendizaje automático para proporcionar una amplia gama de resultados que se ajusten a las diferentes intenciones de búsqueda de los usuarios. 

   Esto garantiza que los motores de búsqueda puedan ofrecer respuestas relevantes y útiles para una variedad de consultas, desde consultas informativas hasta consultas transaccionales y mucho más.

Factores importantes para el posicionamiento según RankBrain

1. Relevancia del Contenido

    

   RankBrain utiliza una combinación de procesamiento de lenguaje natural, análisis semántico, aprendizaje automático y retroalimentación de usuarios para clasificar la calidad y pertinencia del contenido en relación con la intención de búsqueda del usuario.

   Análisis de palabras clave y sinónimos: Puede analizar las palabras clave en una consulta y en el contenido de las páginas web para identificar sinónimos y términos relacionados. Esto le permite comprender mejor la intención del usuario y encontrar contenido relevante incluso si las palabras exactas no coinciden.
   
   Contexto semántico: Busca relaciones semánticas entre palabras y frases en la consulta y el contenido. Puede reconocer la semántica detrás de las palabras para entender mejor lo que el usuario está buscando. 
   
   Análisis de la estructura y calidad del contenido: Podría evaluar la estructura y la calidad del contenido en una página web. Esto incluye factores como la claridad del texto, la presencia de información relevante, la falta de contenido duplicado o engañoso, y la coherencia en el tema.
   
   Comportamiento del usuario: Tiene en cuenta cómo los usuarios interactúan con los resultados de búsqueda. Si los usuarios hacen clic en un resultado y pasan tiempo en la página, eso indica que el contenido puede ser relevante y de alta calidad. 
   
   Aprendizaje automático: Utiliza el aprendizaje automático para mejorar su comprensión de la calidad y pertinencia del contenido con el tiempo. A medida que procesa más consultas y obtiene más datos de interacción de los usuarios, puede ajustar su clasificación de resultados para reflejar mejor las preferencias y necesidades de los usuarios.
   
   Evaluación de la autoridad del dominio: RankBrain también puede considerar la autoridad del dominio y la reputación de la fuente. Los sitios web con una buena reputación y autoridad en un tema específico tienen más probabilidades de tener contenido de calidad y relevante.

2. Historial de Búsqueda
   
   RankBrain y otros algoritmos de Google tienen en cuenta el historial de búsquedas previas de un usuario para personalizar y mejorar los resultados actuales. Esto se hace con el objetivo de proporcionar resultados más relevantes y adaptados a las preferencias y necesidades individuales de cada usuario. 
   
   La personalización de los resultados de búsqueda está diseñada para mejorar la experiencia del usuario y proporcionar información relevante. 
   
   Algunos usuarios pueden tener preocupaciones de privacidad sobre el seguimiento de su historial de búsquedas, por esta razón, Google ofrece controles de privacidad que permiten a los usuarios gestionar y eliminar su historial de búsqueda si lo desean.
   
   Las búsquedas previas tienen un impacto en los resultados actuales de Google al influir en la personalización de resultados, las sugerencias de búsqueda y la presentación de anuncios. 
   
   
3. Interacción del Usuario
   
   Los motores de búsqueda utilizan diversas métricas de interacción de los usuarios con los resultados como el CTR. De esta manera definen si un contenido es de valor y si merece seguir subiendo en las posiciones de búsqueda o si es relevante para los usuarios en sus consultas.
   
   Los motores de búsqueda tienden a considerar los resultados con CTR más alto como más relevantes y, por lo tanto, pueden posicionarse más arriba en futuras búsquedas similares, además, si los usuarios pasan más tiempo en una página, o no realizan una búsqueda con la intención de encontrar la misma información, puede indicar que encontraron el contenido útil y relevante. 
   
   La navegación a otras páginas del sitio, completar formularios, realizar compras o interactuar con el contenido (por ejemplo, ver videos o compartir en redes sociales). Son acciones adicionales que pueden influir en el posicionamiento del contenido.
   
   Estas Métricas de interacción de los usuarios, ayudan a garantizar que los resultados se ajusten a las necesidades y preferencias de los usuarios y mejora la calidad general de la experiencia de búsqueda.
   
   
4. Semántica
   
   Google Rank Brain utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para interpretar las palabras en función de su relación y contexto en las consultas de búsqueda.
   
    Este enfoque ayuda a Google a comprender mejor lo que los usuarios realmente quieren cuando realizan una búsqueda y a proporcionar resultados más relevantes y útiles.
   
   La semántica puede ayudarle a Google a acercarse más a las ideas y conceptos representados en los contenidos por medio del lenguaje, sin embargo, en algunos contextos los algoritmos se quedan cortos. 
   
   Debemos realizar contenidos fáciles de interpretar, tanto por los usuarios como por los algoritmos.
   

Conclusión:

Google Neural Matching y Google RankBrain son dos algoritmos poderosos que han mejorado significativamente la forma en que Google interpreta las consultas de búsqueda y presenta resultados relevantes.

La diferencia principal entre estos dos algoritmos radica en su enfoque: Neural Matching se concentra en comprender las consultas de los usuarios, mientras que RankBrain se enfoca en la evaluación y clasificación de las páginas web según su semántica.

Es importante destacar que estos algoritmos se complementan entre sí. Neural Matching ayuda a entender las intenciones de búsqueda de manera más precisa, lo que permite a RankBrain ofrecer resultados de búsqueda más relevantes y personalizados. Trabajan juntos para mejorar la experiencia de búsqueda de los usuarios al proporcionar resultados que se ajustan mejor a sus necesidades, incluso cuando las consultas son ambiguas o poco claras.

La combinación de Neural Matching y Google RankBrain contribuye significativamente a la capacidad de Google para ofrecer resultados de búsqueda más relevantes y precisos, lo que beneficia tanto a los usuarios como a los profesionales de SEO que buscan optimizar sus estrategias para mejorar su visibilidad en línea.