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RankBain y Machine Learning para mejorar los resultados de Google

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En octubre de 2015, Google puso en marcha oficialmente RankBrain, su nuevo sistema de inteligencia artificial basado en tecnología de Machine Learning para mejorar la precisión de sus resultados de búsqueda.

En busca de la máxima relevancia en los resultados de búsqueda

Desde sus inicios, Google ha ido mejorando su algoritmo de búsqueda, implementando más de 200 factores distintos para determinar el posicionamiento orgánico de un contenido web. Más de 200 parámetros que determinan el posicionamiento y que se actualizan constantemente durante el año (unas 500 veces, nada menos).

Un intenso trabajo con un claro objetivo: obtener, de forma automatizada, la mayor relevancia posible en los resultados de búsqueda de su conocido buscador online. Un algoritmo de búsqueda que en octubre de 2015 fue potenciado con un nuevo sistema de inteligencia artificial, RankBrain, basado en tecnología de Machine Learning y Big Data.

Los antecedentes de RankBrain

En 2012 Google anunció su Knowledge Graph para, justamente, facilitar que el usuario encontrara el contenido más relevante en función de sus términos de búsqueda, considerando además su estructura semántica y significado. Por ejemplo, con términos que puedan lugar a confusión, ¿buscas información sobre una persona o sobre un monumento con el nombre de esa persona? Una pregunta que, con el sistema utilizado hasta la fecha, podía mostrar contenidos relacionados con ambos, cuando lo que nos puede interesar es específicamente la información del monumento.

Un Knowledge Graph que fue incorporado en 2013 en el algoritmo Colibrí (Hummingbird) y que mejoró la relación de los términos de búsqueda en un contexto semántico, lo que permitió discriminar con mayor precisión los resultados.

En otras palabras, el camino marcado por Google va en la dirección de ofrecer la máxima precisión en los resultados de búsqueda mediante el aprendizaje automático y el uso de un lenguaje natural y más humano que se aleje de los términos de búsqueda con palabras claves aisladas y más “robóticas” de los primeros años. Un objetivo que desde el anuncio de Knowledge Graph en 2012 y ahora RankBrain en 2015, cada vez está más cerca.

RankBrain y su integración con Penguin 4.0

Los resultados de búsqueda en el buscador de Google se procesan actualmente con Penguin 4.0, la última versión del codiciado algoritmo de búsqueda de Google, con RankBrain integrado en su núcleo. Un sistema de inteligencia artificial que ayuda a Google a aumentar la relevancia y la automatización de sus resultados, reduciendo el factor humano.

Según Google, se realizan más de 3.000 millones de solicitudes de búsqueda al día, con alrededor de un 15% de nuevos términos de búsqueda. Ahí es donde actúa RankBrain para aprender y asociar automáticamente esos nuevos términos de búsqueda con su histórico de resultados anteriores, aumentando la relevancia de los nuevos resultados obtenidos.

RankBrain supone un antes y un después para Google, al ser el primer sistema de inteligencia artificial implementado, oficialmente, en su buscador online. Y que a mayor uso y volumen de información procesado, más aprende.

El impacto en las búsquedas semánticas, más humanas y dentro de un contexto que puede alterar su significado, será total en los futuros resultados de las búsquedas en Google. Unos resultados que ya han comenzado a apreciarse y que muestran una información mucho más precisa y directa, haciendo uso incluso de widgets específicos directamente en la página de resultados.

RankBrain es ya el tercer factor de posicionamiento SEO más importante

El contenido y los enlaces a terceros completan, junto a RankBrain, la cúspide de los 3 elementos más importantes que el algoritmo de Google valora para establecer el posicionamiento SEO de un enlace o resultado. Por lo que la influencia de RankBrain también alcanzará al otro lado de las búsquedas, a los editores de las web que quieren ser encontradas.

RankBrain aprenderá de las interacciones de los usuarios, por lo que aquellos resultados con mayor interacción (bien sean en forma de clics en la página de resultados de Google, o de tiempo de permanencia en la página de destino), aumentarán su relevancia de forma automatizada. Por lo que ofrecer la información adecuada será un factor clave.

La inteligencia artificial como aliado del Big Data

La compra de DeepMind, empresa especializada en tecnología de inteligencia artificial y Machine Learning, en 2014 por parte de Google no fue casual. La inteligencia artificial y los sistemas de Machine Learning marcarán la próxima revolución tecnológica y no tardaremos muchos años en estar rodeados por ella. Grandes empresas como Microsoft o Google, ya trabajan en esa dirección y su implementación en los buscadores online es solo un primer paso.

Los grandes volúmenes de información que deben gestionar los sistemas de Big Data requerirán, cada vez más, del apoyo indispensable de la inteligencia artificial para automatizar al máximo posible todos los procesos. Por esta misma razón, en CICE hemos aunado en la Carrera Profesional de Big Data y Business Intelligence Oficial de BigML y Microstrategy los últimos estándares y herramientas especializadas en Big Data y Machine Learning. Una solución formativa con la que nuestros alumnos de Big Data podrán adelantarse a las necesidades de una especialidad que evoluciona a gran velocidad, lo que hace más evidente la exigencia de una formación especializada y actualizada.

La implementación del Machine Learning en el conocido buscador online de Google es solo una de las múltiples aplicaciones prácticas que el aprendizaje automatizado ofrecerá en un futuro cercano. De ahí la importancia de conocer sus posibilidades con sistemas y herramientas como las ofrecidas por BigML, empresa especializada en Machine Learning y de la que CICE es el primer Learning Partner en España, como anunciamos hace escasas fechas en esta noticia.

Aprende Big Data y Machine Learning en CICE para potenciar tu currículum y ofrecer un valor añadido en futuros procesos de selección de personal, en una especialidad que no cubre la demanda de profesionales de las empresas por su relativa novedad y el alto grado de especialización y formación que requiere. Un dato que puede ser contrastado en eventos especializados como el Intelligent Data Processing Congress 2016 y cuya tendencia irá en aumento a medida que las empresas comiencen a incorporar esta tecnología en sus procesos de producción y dirección en los próximos años.

27/12/2016 | , , | Artículos Marketing y Web

Miriam Martínez

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