Actualmente sabemos que Google utiliza cientos de factores para medir el impacto de una web en los resultados orgánicos, y podemos leer sobre estos factores en muchos sitios web.
Sin embargo, vamos a descubrir en qué factores de búsqueda orgánica está poniendo mayor esfuerzo el gran motor de búsqueda para el 2019.
Probáblemente has leido mucho en el 2018 que ciertos factores de SEO como la búsqueda por voz, la implementación de datos estructurados en la web, la calidad del contenido, o la mejora de la velocidad de la página han podido tener un mayor impacto en los resultados orgánicos que otros factores.
Realmente ha sido así.
Por ejemplo, si revisamos las actualizaciones más importantes del 2018 podemos comprobar como Google ha realizado grandes cambios de cara a mejorar los resultados que pueda mostrar contenido que cumpla con sus políticas de calidad (EAT).
Mostrar el contenido de mayor calidad al usuario sigue siendo uno de los principales objetivos del motor de búsqueda.
También ha hecho un cambio importante de cara a medir el rendimiento de una web a través de la adquisición de Lighthouse, para asegurarse de que las páginas están perfectamente optimizadas sobre todo para las versiones móviles.
Podríamos decir que estos son los factores de SEO básicos:
Velocidad de la carga
Implementación de datos estructurados
Implementación de la búsqueda por voz en la web
Sitio web con HTTPS
Arquitectura de la web
Enlaces internos y externos
➡️ Si comprobamos que cumplimos con todos estos factores, entonces podemos pasar a otros factores de SEO más avanzados y que nos pueden traer una buena recompensa.
El factor principal para Google en el 2019 y los años siguientes estará marcado por la IA.
En este artículo te mostramos:
La Inteligencia Artificial como factor de clasificación
La Inteligencia Artificial y sus avances en todos los sectores será la clave del motor de búsqueda durante los próximos años.
En el 2018 Google ya ha estado realizando un gran esfuerzo en este punto. Por ver un ejemplo, voy a nombrar los 25 M de $ que Google ofrece en su aceleradora de startup para apoyar proyectos sociales y ambientales utilizando IA.
En 2016 Kevin Kelly fundador y director ejecutivo de la Revista Wired, explicó en una charla TED :
“Como la Inteligencia Artificial conducirá a una Segunda Revolución industrial.”
Una exposición muy interesante porque aborda como las nuevas tecnologías abrirán una nueva forma de trabajar, de comunicarse, como afectará a nuestras vidas y la gran velocidad con la que se va a expandir.
Las nuevas tendencias emergentes abrirán nuevos caminos tecnológicos, y todos utilizando la IA.
Kevin Kelly explica la fórmula de como las próximas 10.000 startups pueden obtener éxito:
Exito startup = [ Producto X ] + IA
Para que las nuevas startups sean impulsadas en los mercados, deberán sumar la IA a sus proyectos.
Actualmente la IA se está aplicando a proyectos de investigación, en medicina, en robótica, en armas de guerra, espionaje, coches, aviones, sistemas de comunicación, redes sociales como facebook y por supuesto en los motores de búsqueda.
Esto ya lo está aplicando Google a sus algoritmos, y como ellos mismos han comentado:
En los últimos años, hemos observado grandes avances en IA y el impacto positivo que puede tener en nuestros productos y en la vida cotidiana de nuestros miles de millones de usuarios.
Para aquellos de nosotros que trabajamos en este campo, nos preocupa profundamente que la IA sea una fuerza para el bien en el mundo y que se aplique de manera ética y a los problemas que son beneficiosos para la sociedad.
La IA utiliza el aprendizaje automático contínuo a gran escala para ofrecer los datos que después vemos reflejados en las SERPs, por ejemplo.
El jefe de sistemas artificial de Google lo llama:
“la eficacia irracionable de los datos”
La comprensión del diálogo como factor de clasificación
Ya en el 2018 Google ha trabajado su algoritmo para intentar comprender mejor lo que hay dentro de una página web.
Rankbrain y una nueva forma de optimización de contenidos fué solo el principio, al cual han seguido el campo semántico y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL SEO ).
Como motor de búsqueda, Google tiene que comprender la información que se coloca dentro de una página web, de tal manera que la pueda “archivar” como si fuera una gran biblioteca para después ofrecerla a los usuarios que “demanden” esa información utilizando los “términos de búsqueda adecuados”.
Google ha trabajado duro en el proceso de aprendizaje de imágenes, de vídeos y de audios durante estos últimos años.
Un ejemplo es Google Duplex, un sistema que utiliza la investigación en lenguaje natural y comprensión del diálogo, reconocimiento de voz, conversión de texto a voz, comprensión del usuario para conseguir que un usuario puede decir
» ¿Me puedes reservar un corte de pelo a las 4 PM hoy? «, : Y un agente virtual interactuará en tu nombre por teléfono para manejar los detalles necesarios.?
Otro ejemplo es Smart Linkify que muestra cómo se puede usar un modelo ML en el dispositivo para hacer que muchos tipos diferentes de texto que aparecen en la pantalla del móvil sean más útiles al comprender el tipo de texto que está seleccionado (por ejemplo, saber que algo es una dirección). , por lo que Google puede ofrecer un acceso directo a un mapa o enlace de dirección).
Como vemos, Google está realizando un gran esfuerzo en todo lo referente a la IA.
Todos sabemos que la información en Internet se puede encontrar en diversos formatos, y todos pueden ser relevantes para un motor de búsqueda, como : texto, imágenes, vídeos, audios, etc.
El principal objetivo de un motor de búsqueda es ofrecer la información más acertada a la consulta de un usuario en el formato más adecuado.
Para conseguir este objetivo a gran escala, a Google no lo queda otra opción que implementar sistemas avanzados que sean capaces de realizar todas las operaciones a milisegundos debido a la gran cantidad de datos y contenidos que se crean diariamente.
En Mayo del 2018 Google publicó su rápido progreso de la investigación sobre comprensión del lenguaje natural basada en redes neuronales, especialmente en el aprendizaje de representaciones de texto semántico.
Un proyecto de investigación que intenta mejorar la comprensión de frases y conversaciones mejor y más rápido, además de hacerlo en todos los idiomas.
Con este tipo de proyectos y otros, lo que Google intenta es por un lado leer todo lo que se publica, comprender mejor el contenido que hay dentro de una página, clasificarlo en sus archivos y ofrecer la información precisa en el formato idóneo, y podríamos decir que todo este trabajo en cuestión de segundos.
Por esta razón, la correcta optimización del contenido está jugando un papel muy importante actualmente para clasificar en Google.
Si decidimos apostar en nuestra web por crear contenido en formato de texto para mejorar nuestro ranking orgánico, tendremos que implementar recursos específicos que utilicen IA y consigan que el motor de búsqueda comprenda mejor este contenido.
Ejemplo de optimización de contenidos utilizando PNL SEO
Vamos a utilizar para el ejemplo la propia herramienta de Google, Google Cloud, para analizar la comprensión y optimización de un texto, igual que lo hace un motor de búsqueda.
Así es como interpreta Google uno de los textos que aparecen en este artículo:
Como vemos, el motor de búsqueda clasifica el contenido por entidades: personas, cosas o lugares, en vez de palabras clave, dando una puntuación a cada una de ellas según sea su relevancia y contexto.
Luego como hemos comentado, clasifica el contenido en una de sus más de 700 categorías que tiene: noticias, tecnología, entretenimiento, etc.
Y además, vamos a comprobar qué relación semántica tiene esta línea de texto en total.
A mayor distancia entre entidades, peor “saliencia” se otorga al texto, por lo tanto, peor puntuación general de esta página de cara a la calidad del contenido y legibilidad para Google y peor ranking orgánico.
Google examina la calidad del contenido desde los siguientes puntos de vista:
- Palabras individuales: nombres de personas o cosas.
- Frases y su relación dentro del párrafo entre ellas.
- Párrafos completos y la relación semántica de términos que aparecen en este párrafo.
- Relación contextual entre un párrafo y otro, que aparezca antes y después.
- Relación contextual del contenido de esa página completa (url ).
Seguro que has leido en muchos sitios web que uno de los principales factores de SEO es crear contenido de calidad, pero hasta ahora no tenías muy claro cómo se determina la calidad de esos contenidos.
Tal vez leyendo los párrafos anteriores por fín has comprendido lo que significa “crear contenido de calidad”.
Si consigues seguir estos pasos y aplicarlos adecuadamente, te aseguro de que no tienes que tener miedo a ninguna actualización del algoritmo de Google en el 2019.
También es posible que ahora te hayas dado cuenta de que “el relleno de palabras o frases” dentro de una página, no sirve de nada o incluso puede perjudicarte en el mejor de los casos.
Seguro que también habrás leido que un artículo de 2.000 palabras se posiciona mejor en Google mejor que uno de 1.000.
Sin embargo, no es del todo cierto, ya que hay que comprobar la calidad de ese contenido de 2.000 palabras en relación al de 1.000 utilizando herramientas de IA.
Tenemos claro que el contenido se crea para que sea consumido por los usuarios, pero también será consumido por los bots de un motor de búsqueda, los cuales deben entenderlo.
Hay una frase que me gusta comentar a veces con alguno de mis amigos SEOs, y es esta:
La diferencia entre que te guste un libro y te guste un artículo de blog (video o podcast) es que el libro solo lo consumes tu, y el contenido web lo consumes tu y 1 millón de bots, y a todos debe gustarle.
La comprensión de imágenes y vídeos como factor de clasificación
Si apuestas por crear contenido multimedia para posicionarte, puedes tener estos puntos a tu favor.
En 2018, Google declaró que su tecnología mejoró la capacidad de Google Photos para organizar el contenido que más les importa a los usuarios, como personas y mascotas.
Otro avance utilizando IA que Google ha desarrollado este pasado año ha sido en youtube.
El programa Youtube-8M de Google intenta seguir realizando esfuerzos para acelerar la comprensión del contenido que hay dentro de un video.
Muchos avances recientes en el aprendizaje automático y la percepción de las máquinas provienen de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos etiquetados, como ImageNet , que tienen millones de imágenes etiquetadas con miles de clases, y este método ha acelerado significativamente la investigación en comprensión de imágenes.
También han mejorado en el reconocimiento de voz, así como mejoras significativas en la síntesis de voz expresiva y de tipo humano . La percepción multimodal es un tema de investigación cada vez más importante para el motor de búsqueda.
Otro avance más que utiliza la IA como motor.
Conclusión
Como vemos, los factores de SEO han cambiado o siguen un camino diferente a lo que mucha gente aún piensa.
Google desea profundizar en el comportamiento del usuario, aprender de él y poder crear máquinas o sistemas que realizan las mismas tareas aun mejor que un humano, que ofrezcan información y soluciones más rápido y de mejor calidad, y para conseguirlo necesita aplicar a sus algoritmos IA.
Si no utiliza estas nuevas tecnologías, sería imposible avanzar como lo ha hecho en los últimos 20 años que lleva con nosotros.
Esto es solo una breve introducción a un SEO más avanzado, a través de un entendimiento de los motores de búsqueda.
Atrás quedan terminologías simples que se han aplicado hasta ahora en lo que se conoce como SEO tradicional, pero que conforme avanza Internet van teniendo un menor impacto.
A la velocidad de creación de contenidos que se están produciendo en la World wide Web, es lógico pensar que solo un sistema inteligente de aprendizaje contínuo será capaz de poner un poco de orden.
Imagen de portada Business vector created by freepik – www.freepik.com
SEO Mánager en ginesmayol.com y en pideoferta.com y Director de la revista ES Magazine. Cofundador de Anix Group. Ayudo a empresas a mejorar el tráfico de sus webs. Invierto en proyectos de IA sostenibles. Me gusta el estilo de vida saludable.
