Básicamente, nada nuevo bajo sol, sino refutar lo que Google viene advirtiendo desde hace meses (siempre con las escuetas explicaciones que le caracteriza): mejorar la experiencia de usuario, optimizar la respuesta de la búsqueda y ofrecer calidad al usuario. Todos ellos tienen algo en común: Google sigue apuntando en base al algoritmo que incorporó el año pasado: Neural Matching.
¿Qué significa el algoritmo Neural Matching?
El Neural Matching o emparejamiento neural, traducido al español. Es un algoritmo que utiliza la última tecnología artificial de Google para poder generar resultados de búsqueda más variados. Este fue el ejemplo que utilizó Daniel Sullivan cuando desveló que Google llevaba meses usando Neural Matching, para “mejorar las conexiones entre palabras y conceptos. Un sistema de súper sinónimos, en cierto modo, impactando en el 30% de las búsquedas”. Poniendo como ejemplo la búsqueda “¿Por qué mi televisión se ve rara?” y arrojando el resultado “¿Cuál es el efecto de los programas de cotilleo?”.
Este proceso de Inteligencia Artificial puede sonar muy marciano, tengo que reconocer que cuesta entenderlo, pero he leído mucho sobre ello y su funcionamiento te va a interesar bastante.
Demostrando así como Google procesa una pregunta proporcionando un mejor resultado para ayudar a la comprensión de la duda del usuario.
Cómo funciona el algoritmo Neural Matching
Google ha desarrollado un sistema de inteligencia mediante conexiones neurales donde asocia términos de relevancia de contenidos (palabras claves, sinónimos o términos de referencia) a los términos de búsqueda que utiliza el usuario. ¿Cómo? A través de la concordancia neural que ha creado el propio algoritmo.
Primero el algoritmo traza su primera capa de selección tradicional (RankBrain), donde trata de entender el significado y el contexto de una página web clasificada por enlaces o palabras claves. El Neural Matching se trata de un segundo filtro, utilizando las páginas que ya han sido clasificadas previamente, se apoya en la Inteligencia Artificial para la recuperación de la coincidencia neural a través de la relevancia. Como se indica en la patente, este método emplea una arquitectura profunda conjunta en el nivel del término de consulta sobre las interacciones locales entre los términos de consulta y documento para la coincidencia de relevancia.
¿Cómo afecta el Neural Matching al SEO?
Algo que nos ha quedado claro es que las búsquedas están cambiando: la voz y lo visual son cada vez es más importante. La implementación de la Inteligencia Artificial en los motores de búsqueda de Google ha dejado claro que las búsquedas cada vez serán más personalizadas y que el nuevo algoritmo (Neural Matching) entiende las consultas de búsquedas mucho mejor. Esto significa que el SEO tiene que adaptarse y enfocar nuevas estrategias de posicionamiento para conseguir que nuestros sitios obedezcan las nuevas directrices que marca Google y mantener nuestras posiciones en la SERP.
Para ello debemos trabajar en términos de búsqueda exactos, combinados con términos de variantes léxicas y basados en preguntas, ya que Google ahora puede entender estas preguntas con mayor profundidad y podría generar resultados que no habría podido encontrar antes. Recomendamos contenidos de calidad, con cantidad necesaria y originales, poniendo en el foco de nuestro trabajo responder a las necesidades del usuario de forma natural.
