La Inteligencia artificial está cambiando el SEO muy rápido

992 558 Consultor SEO

 

Inteligencia artificial y SEO | Sara Solana Pascual

Por ahora todo el mundo ha oído hablar de RankBrain de Google , el nuevo algoritmo de aprendizaje de  inteligencia artificial. Lo que muchos no se dan cuenta, sin embargo, es la rapidez con la que la industria del SEO está cambiando por este motivo. En este artículo, te mostraré a través de algunos ejemplos claros  cómo algunas de las viejas reglas de SEO ya no funcionan, y los pasos que puedes tomar para mantenerte en lo alto de la curva con el fin de seguir haciendo campañas  SEO de éxito para tus negocios .

Entonces, ¿qué es la inteligencia artificial?

En general, existen tres clasificaciones diferentes de la inteligencia artificial:

  • Artificial Narrow Intelligence o Inteligenca artifical estrecha (ANI): Esto es  AI de una cosa en particular (por ejemplo, ganando al campeón del mundo de ajedrez).
  • Inteligencia Artificial General o Artificial General Intelligence (AGI): Esto es cuando la IA puede realizar cualquier cosa. Una vez que una IA puede comportarse como un ser humano, consideramos que es AGI.
  • Super-inteligencia artificial (ASI): AI es un nivel mucho más alto, (más allá de las capacidades de un ser humano).

Cuando hablamos en el contexto de RankBrain de Google, y los algoritmos de aprendizaje automático que Google está utilizando actualmente, estamos hablando de la primera, Artificial Narrow Intelligence (ANI).

En realidad, la ANI ha existido desde hace tiempo. ¿Alguna vez te has preguntado cómo funcionan los filtros de Spam en tu correo electrónico? esto es ANI. Algunos de mis ANI favoritos son: Google Translate, IBM Watson, la característica de  Amazon que te indica los productos que son “recomendable para ti,” y nuestro conocido RankBrain de Google.

Dentro de la ANI, hay muchos enfoques diferentes. Como establece Pedro Domingos  claramente en su libro El Maestro algoritmo , los científicos que tratan de lograr la perfecta AI se pueden agrupar en cinco “tribus” hoy en día:

  • simbolistas
  • conexionistas
  • evolucionarios
  • bayesianos
  • Analogizers

RankBrain de Google pertenece al campo de los conexionistas. Los Conexionistas creen que todo nuestro conocimiento se codifica en las conexiones entre las neuronas de nuestro cerebro. La estrategia particular de RankBrain es lo que los expertos llaman “aprendizaje profundo.”

Los Conexionistas afirman esta estrategia no es capaz de aprender datos en bruto, y por lo tanto si es capaz de automatizar el descubrimiento del conocimiento. Google aparentemente también lo cree. El 26 de enero de 2014, Google anunció que había acordado la adquisición de Google DeepMind, que era, en esencia, una tienda de aprendizaje profundo.

Así que cuando hablamos de RankBrain, podemos decir que está compuesta por una técnica particular (retropropagación o “aprendizaje profundo”) y ahora lo mas importante en esta tecnología de inteligencia artificial online, ¿hasta qué punto está progresando este campo? Y, más importante aún, cómo está cambiando el negocio de SEO?

El crecimiento exponencial de la tecnología y la ingeniería artificial (y AI)

Como explica Tim Urbano de WaitButWhy.com sobre el crecimiento de la tecnología  en su artículo La revolución AI: El camino hacia la super-inteligencia .

Aquí está el progreso tecnológico cuando se mira hacia atrás en la historia:

article The AI Revolution: The Road to Superintelligence.

 

Como vemos el humano no  puede ver lo que está a su derecha (el futuro). Así que esta es la forma en que realmente se siente cuando está de pie allí:

humans try to predict the future

Lo que este gráfico muestra es que cuando los seres humanos tratan de predecir el futuro, siempre lo subestiman. Esto se debe a que están buscando a la izquierda del gráfico, en lugar de a la derecha.

Sin embargo, la realidad es que el progreso humano va a un ritmo más rápido a medida que pasa el tiempo. Ray Kurzweil llama a esto la ley de rendimientos de aceleración. El razonamiento científico detrás de esta teoría es que las sociedades más avanzadas tienen la capacidad de progresar a un ritmo más rápido que las sociedades menos avanzadas. Lo mismo se puede aplicar a la inteligencia artificial y a la tasa de crecimiento que estamos viendo ahora con tecnología avanzada.

Todos podemos ver casi intuitivamente, cómo mejoran el procesamiento  las computadoras. Esto está respaldado por esta ley de rendimientos de aceleración. Una sorprendente revelación:

En algún momento, la potencia de procesamiento de una ordenador superará no solo a un solo humano, sino a la combinación de varios seres humanos. Clic para tuitear

De hecho,parece que seremos capaces de lograr Inteligencia Artificial General (AGI)  alrededor de 2025. La tecnología se está expandiendo a un ritmo cada vez más rápido, y, a decir verdad, a la mayoría, nos va a pillar con la guardia bajada.

El aumento de la súperinteligencia

Como ya he explicado anteriormente, RankBrain de Google es sólo una forma de ANI, lo que significa que, si bien puede llevar a cabo las cosas mejor que un ser humano en un área específica, es sólo eso: una forma relativamente débil de la inteligencia artificial.

Pero podemos sorprendernos por la rapidez con que esta inteligencia “débil” podría convertirse fácilmente en algo a lo que no vamos a saber hacer frente.

Evolución de la inteligencia artificial | Sara Solana Pascual

 

Aquí, se puede ver claramente que RankBrain de Google, mientras es súper inteligente en una tarea en particular, es todavía bastante poco inteligente en la escala de inteligencia.

 ¿qué significa la inteligencia artificial  para el negocio de SEO?

SEO va a cambiar para siempre.

Antes de entrar en predicciones de futuro, vamos a hacer un inventario de cómo RankBrain ya ha cambiado SEO.

Hay  muchos pronosticadores cada vez que el ranking de Google cambia de una forma grande. Por lo general faltan datos científicos. Para el último Google Dance, el análisis típico consiste en visionar a través de la clasificación de los datos de los meses previos al evento, y a continuación, ver cómo el ranking desplaza a todos los sitios web.

Con el enfoque actual, estos científicos de datos apuntan a un tipo específico de sitio web que ha sido afectado (positiva o negativamente) y concluyen con alta certeza  que el último cambio algorítmico de Google se atribuyó a un tipo específico de algoritmo o vínculo de retroceso.

Sin embargo, no es así como funciona. RankBrain de Google funciona de manera muy diferente.

Dentro de Google, hay una serie de algoritmos básicos. El trabajo del RankBrain es aprender qué mezcla de algoritmos básicos se aplica mejor a cada tipo de resultado de búsqueda. Por ejemplo, en ciertos resultados de  búsqueda, RankBrain podría aprender que la señal más importante es el título del meta.

La adición de más importancia para el algoritmo de coincidencia META Título podría conducir a una mejor experiencia del buscador. Pero en otro resultado de la búsqueda, esta misma señal podría tener una correlación diferente. Así que otro algoritmo, tal vez PageRank, podría promoverse más.

diferentes algoritmos cambian los resultados de busqueda | Sara Solana Pascual SEO

Esto significa que en cada resultado de búsqueda Google tiene una mezcla completamente diferente de algoritmos. Ahora puedes ver por qué hacer un análisis  sobre cada sitio, sin tener en cuenta el contexto de los resultados de búsqueda, es sumamente deficiente.

Por estas razones, el análisis actual debe ser realizado por cada resultado de búsqueda específico. Stouffer escribió recientemente acerca de un enfoque de búsqueda , donde los cambios algorítmicos de Google pueden ser medidos. En primer lugar, se puede tomar una instantánea de lo que el motor de búsqueda calibró en el pasado para una búsqueda específica de palabras clave. A continuación, se vuelve a calibrar después de que se ha detectado un cambio en el ranking, y se comparan los datos. Con este enfoque, durante ciertos cambios en la clasificación, se puede ver qué algoritmo, está siendo promovido o degradado de su ponderación.

Cuando los seres humanos tratan de predecir el futuro, siempre lo subestiman.
Sabiendo esto podemos centrarnos en mejorar esa parte del SEO para los resultados de búsqueda únicas. Es, literalmente, la personalización de los algoritmos para cada resultado de búsqueda.

Mantener el  nicho para evitar errores de clasificación.

Lo que Google también se dio cuenta es que RankBrain, también puede aprender qué sitios son buenos y cuales malos. De manera similar pondera los algoritmos de forma diferente para cada resultado, también se da cuenta de que hay sitios buenos y malos, por ejemplo porque tienen diferentes CRMs, diferentes modelos y diferentes estructuras de datos.

Cuando RankBrain opera, está aprendiendo detalles correctos sobre cada entorno. Por ejemplo, en la industria de la salud, Google sabe que un sitio como WebMD.com es un sitio de confianza. Cualquier cosa que se parece a la estructura de esta página web se asocia con el “buen” trabajo. Del mismo modo, cualquier sitio que se parece a la estructura de un sitio de spam se asocia con un sitio “malo”.

 

En primer lugar, tenemos que discutir un poco más de detalle sobre como funciona este aprendizaje profundo. Antes de agrupar los sitios en buenos y malos, RankBrain debe determinar primero cual es su clasificación.  Sitios como Nike.com son bastante fáciles. Si bien hay muchas subcategorías en cada sitio, la categoría general es muy sencilla. Estos tipos de sitios son fácilmente clasificables.

Pero ¿qué pasa con los sitios que tienen muchas categorías diferentes? En estos casos, el proceso de aprendizaje profundo se rompe. ¿Qué datos de entrenamiento utiliza Google en estos sitios? La respuesta es: Puede ser al azar. Se puede optar por una u otra categoría. Para los sitios conocidos, como Wikipedia, Google puede darse de baja de este proceso de clasificación, para garantizar que el proceso de aprendizaje profundo no socava su experiencia de búsqueda actual.

 

El campo de SEO continuará a ser extremadamente técnico.

Sin embargo, para las entidades menos conocidas, qué va a pasar? La respuesta es: “¿Quién sabe?” Presumiblemente, este proceso de aprendizaje tiene una forma automatizada de clasificar cada sitio antes de intentar compararlo con otros.

Digamos que hay un sitio de zapatos que  se parece a la página web de salud que he mencionado antes.

Bueno, si el proceso de clasificación cree que el sitio es de zapatos, entonces se va a comparar el sitio con  la página de Nike, no con la página de salud.

 

El futuro de la SEO y la inteligencia artificial.

La mayoría de los sitios necesitarán optimizarse mucho para permanecer en los resultados de búsqueda.
Cada sitio deberá imitar la estructura y la composición de los respectivos lugares de interés en ese nicho.
En cierto modo, la metodología de aprendizaje profundo hace  las cosas más simples para el SEO. Sabiendo que RankBrain y tecnologías similares están casi a la par con un ser humano, el imperio de la ley es clara: No habrá lagunas.

En otros casos, las cosas serán un poco más difíciles. El campo del SEO seguirá siendo  extremadamente técnico. Analytics y los grandes volúmenes de datos están a la orden del día, y cualquier SEO que no está familiarizado con estos enfoques tendrá que ponerse al día.

 

Dejar una Respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.