En 2012, el
buscador de Google provocó el gran salto con nuevo algoritmo Knowledge graph o
Gráfico de conocimiento, el cual permitiría a los usuarios obtener información
instantánea relacionada con los resultados. Una nueva función que comenzó en
Estados Unidos para luego ir expandiéndose gradualmente en los demás países del
mundo.
Nota: Dada la extensión del tema, será tratado en diferentes post.
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Figura 1. Portada de la web 'The Knowledge Graph'.
Nacimiento de la web semántica
En 2012, el
buscador de Google provocó el gran salto con nuevo algoritmo Knowledge graph o
Gráfico de conocimiento, el cual permitiría a los usuarios obtener información
instantánea relacionada con los resultados. Una nueva función que comenzó en
Estados Unidos para luego ir expandiéndose gradualmente en los demás países del
mundo.
Dicho cambio lo convertirá en un buscador
semántico, es decir una especie de motor de búsqueda “inteligente”, donde
ya no sólo mostrará como resultado los enlaces que contienen las palabras
introducidas sino que “entenderá” lo
que el usuario quiere buscar mediante datos relacionados, y le ofrecerá la
respuesta sin que este tenga que entrar en la web que contiene la información.
Knowledge graph, es un ejemplo más de
aplicaciones basadas en Web Semántica cuyo objetivo es satisfacer las
expectativas de búsqueda de usuarios tal como ellos las entienden.
Ejemplo de búsqueda semántica
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Figura 2. Ejemplo de resultados obtenidos en un buscador normal.%2B18.06.48.png)
Figura 3. Ejemplo de resultados obtenidos en un buscador semántico.
El nuevo algoritmo hace uso de una gran base de datos creada por Google,
nutrida de diversas fuentes como CIA World Factbook, Freebase y Wikipedia, lo
que deja fuera de juego a otros
buscadores con tecnología semántica que no disponen de tanta información.
Este cambio producirá incertidumbre para las
empresas dedicadas al posicionamiento web, pero sin duda el buscador de
Google ha evolucionado para mostrar información de calidad y relevante. La mejor manera para que la web de una pyme
sobreviva, será creando contenido
original y de calidad, muy orientado a sus clientes y aprovechando las últimas
tecnologías.
Al igual que el
motor de búsqueda de Google a evolucionado, la Web de una empresa puede
incorporar tecnología que aporte valor semántico a sus datos. La Web Semántica
utiliza esencialmente RDF, SPARQL, y OWL, tecnología que convierte a la Web en una
infraestructura global, donde los datos pueden ser “entendidos” por
aplicaciones externas y sea posible compartir y reutilizar datos.
Un ejemplo
conocido del uso de RDF, son los canales RSS 1.0 basados en XML, cuya función
principal es avisar a los usuarios de nuevos cambios en el contenido de su
interés.
En resumen, estamos en la era donde el hombre y “las máquinas” pueden comunicarse con coherencia, una especie
de “inteligencia artificial” que a este ritmo no tardará mucho en convertirse
en Skynet.
Entender los buscadores para que te entiendan
La web semántica es mucho más que estructurar los datos o usar HTML5. Para
ser profesionales SEO o SEM, necesitamos saber qué algoritmos usan los buscadores en cada fase o por lo
menos una aproximación de los mismos.
Cómo funciona un buscador
El funcionamiento de un buscador es mucho más que conocer la fases “primero un
buscador hace el crawling, luego la indexación y luego rankea en el momento de
la query, que podemos ver el vídeo de Matt Cutts o en documento Googlebot : Cómo funciona un buscador documento.
En cada fase
los buscadores usan, combinan y mejoran centenares de algoritmos para ser capaces
de responder nuestras preguntas. Una clave, los componentes semánticos ya
están integrados en todas las fases.
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Figura 3. Diagrama básico de un buscador.
Al entender
cómo los motores de búsqueda usan estos componentes semánticos
para extraer, clasificar y recuperar la información consigues una
visión distinta y una aproximación más real al verdadero trabajo del SEO-SEM a
día de hoy.
Este trabajo
es cada vez más difícil de parametrizar porque
se alinea directamente con las necesidades de información de las personas y de
cómo la aplicación de la Inteligencia Artificial en la lingüística es
capaz de resolverlas (búsqueda personalizada, predictiva, conversacional y
semántica). Lo mismo ocurre a la hora de hacer CRO, donde no
existe un checklist al ser cada proyecto diferente.
No es un checklist
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Figura 4. Representación CheckList.
Desde la
experiencia acumulada, porque cuanto más se aprende sobre los buscadores,
mejores resultados se obtienen (no vamos a ciegas). Por otro lado, cuanto más se
estudia, y pones en práctica lo aprendido, más nos damos cuenta que menos
sabemos. Haber hecho optimizaciones
(documento) que más adelante puedes apreciar en realidad
eran sobre-optimizaciones innecesarias y en algunos casos hasta contraproducentes
(nos hace aprender). Hemos podido implementar y quitar cosas simplemente porque
aparecen en una lista de factores obtenida por ingeniería inversa, pero que exista
correlación no implica causalidad. Y algunos de estos factores son
simplemente rumorología (bla,bla) que se extiende porque a un gurú se le hayan
encendido las luces (cuidado con los Blogs: tomar siempre los recomendados por profesionales).
Los mejores
profesionales del SEO y del SEM, están interesados en la recuperación y
extracción de la información (IR y el IE), las verdaderas bases del SEO, por
ende de la web semántica, a la que el SEM no es ajena.
Evolución : de páginas enlazadas a entidades conectadas
Especialmente la
parte de la extracción de la información es cada vez más importante desde
la llegada de Hummingbird y coge más fuerza desde la oficialización de
Google de su nuevo grafo del conocimiento, el Google Knowledge Vault.
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Figura 5. Google, de motor de búsqueda a motor de respuestas.
Este anuncio
es muy interesante porque es algo de lo que se lleva hablando mucho tiempo,
la transformación de Google de un motor
de búsqueda a un motor de respuestas. Es un cambio de paradigma en la forma
de entender el SEO y el SEM, donde van a tener menos peso los algoritmos
centrados en las páginas y sus relaciones que son fácilmente
manipulables (PR, HITS, TrustRank, Okapi 25, Tf-idf…).
A medida que
vayan evolucionando los métodos de extracción de la información cada vez serán
menos necesarias las keywords (OJO), los anchors y los links. Por lo tanto, el marco de trabajo, y
todo lo que estamos aprendiendo, cambia por completo.
Semántica en los pilares del posicionamiento web
La semántica está presente en los tres pilares fundamentales del poscionamiento web: Autoridad, Contenido y Arquitectura.
Autoridad
Para hacer
link builing tienes que saber cómo los buscadores interpretan el linking y
anchoring en sus algoritmos, esto va mucho más allá de hacer un simple
tiered linkbuilding que ahora se ha puesto de moda (cuando esto se lleva
haciendo años) y tirar X porcentaje de variaciones de anchors. Muy pocos profesionales
(brókers) de links tienen en cuenta los conceptos semánticos que
usan los buscadores para rankear. La relevancia a día de hoy tiene más peso
que la autoridad. Te ahorrarías mucho trabajo y disminuirías al máximo
las probabilidades de ser penalizado".
Contenido
Para escribir
un contenido optimizado (hemos hablado de ello) no sirve con poner la
keyword (palara clave) en los más que conocidos
lugares y repetirla porque a día de hoy eso ya no funciona tan bien (y cada
vez lo hará menos). Los buscadores se están centrando en las entidades y
sus relaciones más que en la propia keyword. Con esto quiero decir que puedes
crear contenido mucho más relevante para el buscador hacia un topic sin
necesidad de repetir la misma palabra, incluso sin que ésta aparezca en los
lugares clave, no hace falta ni que la palabra que quieres posicionar
aparezca.
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Figura 6 . Entidades relacionadas FreeBase.
¿Conoces cómo
hacen los buscadores las relaciones semánticas? ¿sabes qué es la desambiguación
lingüística? o ¿cómo parsea Google los elementos HTML para extraer significado?
El contenido es el rey: conseguirás un texto orientado 100% a las personas y
100% entendible por los buscadores. Puedes hacer las páginas accesibles
pero si no las haces semántica entendibles, estás perdiendo el tiempo
y el dinero.
Arquitectura
A nivel
técnico se puede entender cómo los buscadores crawlean tu web para
optimizar el crawl budget que tienes asignado y cómo interpreta
la estructura de la misma entre muchas otras cosas. Sabes por ejemplo ¿cómo
hace Google el renderizado para detectar distintas regiones de un documento?
¿cómo lo hace Bing? ¿o Yahoo? ¿o cómo extrae Google las taxonomías para entener
la arquitectura? Con estudio, podríamos obtener una estructura mucho más
relevante para los buscadores y evitaríamos sobreoptimizaciones que podemos
llegar a pensar que son necesarias.
Esto son solamente unos
pocos ejemplos, sin conocer y entender cómo los buscadores hacen la recuperación
y extracción de la información (IR – IE), nos perdemos las mejores cosas
(gratis). Cuando estudiamos estos campos, podemos darnos cuenta cuenta de que
podemos hacer que los buscadores aprendan más rápido y nos entiendan mucho
mejor ahorrándoles trabajo, que al fin y al cabo, esa es nuestra tarea como
profesionales. ¿Cuántas de estas cosas aparecen en el famoso checklist de más
de 200 factores? Ninguno de ellos habla de cómo aplicar el lenguaje natural en
nuestro proyectos, esto va mucho más allá de la keyword.
La web
semántica ha llegado para quedarse
A medida que evoluciona la web, también tiene que evolucionar el SEO y el SEM:
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Figura 7. Represantación de la evolución.
............ To be continued..........
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Recursos y complementos:
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