RankBrain, la IA de Google que revoluciona el SEO

Considerada una de las tendencias ineludibles del año 2019 en el ámbito digital, la inteligencia artificial está en pleno auge. El mundo del SEO no se libra de estas profundas transformaciones. Así lo demuestra, en particular, la creciente importancia del algoritmo RankBrain, un sistema inteligente integrado en Google cuya vocación es descifrar mejor las consultas de los usuarios. ¿Su objetivo? Que el motor de búsqueda ofrezca respuestas aún más pertinentes a los usuarios situándose lo más cerca posible de sus intenciones de búsqueda.

Repasamos el historial y el funcionamiento del algoritmo, su impacto en el SEO en general, así como las buenas prácticas que conviene seguir para domar RankBrain.

¿Qué es RankBrain?

Introducido en 2015 por Greg Corrado, Senior Research Scientist en Google, RankBrain se ha convertido en pocos años en un pilar fundamental del SEO. Además, este algoritmo está estrechamente ligado a Hummingbird. Podemos afirmar con certeza que el algoritmo se ha convertido hoy en uno de los ranking factors más importantes. Desde hace muchos años, la firma de Mountain View invierte de forma masiva en las investigaciones relacionadas con el machine learning y la inteligencia artificial. RankBrain es uno de sus primeros productos lanzados al mercado y probado a gran escala.

Un cerebro artificial al servicio de sus búsquedas

El análisis del nombre RankBrain nos permite entrever en qué consiste este famoso algoritmo. En el programa: una hábil combinación de aprendizaje automático e inteligencia artificial que se basa en una red neuronal. El principal reto de RankBrain es mejorar la comprensión de la forma en que los usuarios interactúan con el motor de búsqueda y por qué eligen consultar un resultado de búsqueda en lugar de otro. Su misión consiste en traducir la consulta del usuario para interpretarla mejor.

Gracias a esta IA, RankBrain establece la conexión entre varias consultas que parecen distintas en apariencia pero que convergen hacia los mismos resultados.

Comprender mejor las consultas de los usuarios

Más allá del significado de las palabras clave, RankBrain se centra más concretamente en el sentido real de las consultas completas y, por extensión, de las frases o preguntas en su conjunto. El análisis semántico cobra entonces todo su sentido.

Hoy en día, Google se ha vuelto capaz de comprender e interpretar consultas que nunca se habían realizado antes mediante un sistema de correlación muy avanzado. Especialmente interesante y potente en las consultas de cola larga, RankBrain logra volver a situar una palabra o un concepto dentro de un corpus de palabras. ¡Un gran paso adelante para los usuarios, que ahora pueden contar con el rendimiento de Google para comprender lo que esperan incluso mejor que un humano!

El funcionamiento de RankBrain

Como usuarios del motor de búsqueda, resulta imposible saber si una de nuestras consultas es procesada por RankBrain o no. Lo que sabemos es que el algoritmo procesa actualmente el 15% de las consultas. Este porcentaje está, evidentemente, destinado a aumentar en los próximos años.

Motor de búsqueda: ¿cómo funciona?

Para entender mejor el funcionamiento de RankBrain, es importante comprender el de un motor de búsqueda.

Antes de poder ofrecer resultados de búsqueda tras una consulta, los Googlebots deben rastrear e indexar miles de millones de páginas. Por esta razón, ¡la optimización del presupuesto de crawl es muy importante para el SEO de su sitio! A continuación, un análisis exhaustivo de los contenidos, acompañado de una evaluación basada en los principales ranking factors, permite establecer una clasificación.

Fuente: OnCrawl

Para saber más sobre este aspecto, consulte nuestra guía dedicada a los motores de búsqueda.

Del lado del usuario, se distinguen 3 tipos de consultas: transaccionales, informacionales y navegacionales. Aunque Google todavía no está en condiciones de comprender el contenido en el sentido literal del término, logra fácilmente extraer sus grandes ejes y los temas tratados. ¿Cómo es posible? RankBrain detecta las entidades nombradas y constituye matrices que servirán, en particular, para definir la clasificación de los resultados. Por tanto, cada tipo de consulta corresponde a un resultado de búsqueda diferente. Del mismo modo, el algoritmo evalúa la similitud entre dos contenidos.

Ejemplos:

• ” Nike Air Max ” es una consulta que sirve para llegar a la página de producto del sitio de la marca Nike (consulta navegacional).
• ” Zapatillas Nike blancas de mujer baratas ” llevará a resultados de sitios de comercio electrónico que venden zapatillas Nike en promoción, porque hay una verdadera intención de compra detrás de esta consulta (consulta transaccional).
• ” ¿Cómo cuidar mis zapatillas Nike de cuero? ” conducirá al usuario a páginas que aportan consejos sobre el cuidado del cuero y de las zapatillas en general, del tipo Wiki (consulta informacional).

La IA de Google toma el relevo

Hasta la llegada de RankBrain, los ingenieros de Google se encargaban de realizar las actualizaciones de algoritmos. Pero, desde entonces, es efectivamente el algoritmo el que entra en acción. Y los resultados están a la altura: RankBrain permite ofrecer resultados aproximadamente un 10% más precisos que un ingeniero. Los equipos técnicos apuestan cada vez más por este algoritmo, que se mejora de forma permanente mediante el machine learning para satisfacer lo mejor posible las consultas de los usuarios.

Para afinar su conocimiento de los usos y las expectativas de los usuarios del motor de búsqueda, RankBrain multiplica las pruebas para detectar cuáles son los resultados más pertinentes. Al igual que un experto en webmarketing pone en marcha campañas de A/B testing en un sitio para identificar qué diseño, qué botón, qué color y qué texto permiten obtener más conversiones, RankBrain ofrecerá distintos resultados para una misma consulta y analizará lo que funciona mejor, lo que más gusta a los usuarios.

Donde RankBrain se diferencia es en sus facultades de autoaprendizaje. Estas le sirven, entre otras cosas, para reorientar sus resultados de búsqueda en búsquedas posteriores. El objetivo es siempre el mismo: ofrecer una experiencia de usuario personalizada y acorde con las expectativas del usuario.

Aplicada al ámbito del SEO, la noción de IA integrada en RankBrain se complementa con el machine learning, que le confiere al algoritmo toda su potencia.

Machine Learning y Deep Learning: el futuro de la búsqueda

De cara a 2020, el mundo de las nuevas tecnologías está cada vez más moldeado por el machine learning y el deep learning. Hoy en día, las SERP se ajustan automáticamente mediante el machine learning, que se apoya en todos los datos recopilados hasta ahora para establecer la clasificación más pertinente.

El deep learning es actualmente el ámbito más prometedor del universo del machine learning. Se basa en redes neuronales que necesitan un gran volumen de datos para autoaprender, como un autodidacta. Las redes neuronales se introdujeron por primera vez en la década de 1930, pero solo se desarrollan verdaderamente desde hace 3 o 4 años, a medida que aumenta la potencia de cálculo de los ordenadores.

Este esquema tan elocuente pone de relieve el funcionamiento de Google con RankBrain:

Fuente: Oncrawl

Según Greg Corrado, creador de RankBrain, la combinación del machine learning y la IA podría ser tan revolucionaria para nuestra sociedad como la creación de internet. Estas nuevas tecnologías revolucionan por completo el tratamiento de los datos y abren nuevas perspectivas a la búsqueda.

RankBrain es, en la actualidad, el algoritmo más sofisticado y perfeccionado que Google ha desarrollado. Para llegar a constituir un algoritmo de machine learning, se necesita una enorme cantidad de datos para la producción y el entrenamiento de los distintos modelos de análisis.

¿Cómo optimizar su sitio para RankBrain?

Para facilitar el trabajo de RankBrain y maximizar sus posibilidades de aparecer en los resultados de búsqueda cuando este algoritmo entra en acción, conviene asimilar algunas buenas prácticas.

Priorizar los sinónimos frente a las repeticiones de palabras clave

Detrás de RankBrain se esconde un análisis semántico muy minucioso y una verdadera noción de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural). ¡La época en la que el relleno de palabras clave todavía tenía posibilidades de funcionar ha quedado definitivamente atrás!

Para multiplicar sus posibilidades de posicionar su sitio en las SERP generadas por el algoritmo inteligente, le recomendamos encarecidamente diversificar al máximo su universo semántico, manteniendo, por supuesto, la coherencia.

El reto consiste en comprender exactamente qué tipos de consultas permiten a los usuarios llegar a su sitio y en optimizar su sitio en consecuencia. Con RankBrain, la SERP que se ofrece para una consulta transaccional es totalmente diferente de la que se ofrece para una consulta informacional.

A continuación, un ejemplo de resultados de búsqueda para una consulta transaccional:

Y esta es la SERP generada por una consulta informacional:

Por lo general, se da prioridad a las consultas transaccionales en las SERP de RankBrain. Para maximizar sus posibilidades de posicionarse, puede utilizar los Rich Snippets para destacar los precios y las opiniones. Se recomienda encarecidamente el uso del marcado Schema.org.

Para destacar en una consulta informacional, opte por artículos de fondo, acompañados de fuentes fiables y de listas con viñetas para una mejor legibilidad. Un h1 que contenga una pregunta podrá conseguir más fácilmente la posición cero.

Para la consulta navegacional, estudie con precisión los volúmenes de búsqueda de sus palabras clave estratégicas para optimizar su etiqueta Title en consecuencia.

RankBrain es capaz de comprender las relaciones entre las distintas entidades, lo que amplía claramente el campo de lo posible. Google accede a un diccionario casi exhaustivo —en todo caso, actualizado en tiempo real y de forma permanente— de todos los sinónimos posibles para cada palabra. También es capaz de identificar los vínculos entre distintas palabras, conceptos, grupos de palabras… Esto permite llegar a la construcción de las entidades nombradas:

Fuente: OnCrawl

Herramientas como Semji también se apoyan en la Inteligencia Artificial para ayudarle a redactar contenidos pertinentes para Google y para los usuarios. ¿Desea saber más sobre nuestra solución? ¡Solicítenos una demo!

Analizar los contenidos de los competidores posicionados en el Top 3 de Google

Más allá del análisis del comportamiento del usuario ante los resultados ofrecidos en la SERP, RankBrain tiene en cuenta todo el recorrido realizado: tiempo pasado en el sitio, visita a otros sitios y posterior regreso al primero, CTR, tasa de rebote, enlaces en los que se ha hecho clic… Google pone todo de su parte para que el usuario encuentre a la primera lo que desea y no tenga que continuar con sus búsquedas. Google claramente quiere imponerse como la herramienta capaz de aportar LA mejor respuesta.

Con RankBrain, su puntuación semántica se calcula en función del rendimiento de los competidores. Por tanto, resulta pertinente estudiar qué tipologías de páginas competidoras aparecen para una consulta determinada a fin de construir su estrategia de contenidos.

Gracias, en particular, a Ahrefs, puede identificar fácilmente nuevas palabras clave y enriquecer su campo semántico.

Fuente: Ahrefs

Tomemos el ejemplo de un sitio de comercio electrónico que vende complementos alimenticios para perros. Se inscribe lógicamente en una SERP de comercio electrónico que ofrece sitios especializados en productos y complementos alimenticios para animales. Sin embargo, nadie (o casi nadie) realiza consultas transaccionales propiamente dichas en este mercado de nicho.

En cambio, se constata que los compradores de este tipo de productos llegan más bien a un sitio mediante una consulta informacional del tipo “ ¿Cómo hacer que el pelo de mi perro brille más? “ o “ ¿Cómo curar las almohadillas de mi perro? “. Estos datos nos indican que es preferible optar por contenidos enriquecidos y expertos que cubran la temática del sitio. Por el contrario, el error sería apostarlo todo a las fichas de producto, que tendrán dificultades para posicionarse en las palabras y consultas clave de este comercio electrónico.

Nutrir al máximo el campo léxico y el campo semántico

El conocimiento de Google se amplía un poco más cada segundo. Con más de 450 millones de nuevas consultas cada día, ¡los ingenieros tienen material más que suficiente para entrenar intensamente su algoritmo!

Antes de abordar la cuestión del “ ¿Por qué? “, detengámonos primero en las diferencias entre campo léxico y campo semántico. A menudo confundidas pero, sin embargo, diferentes, estas dos nociones se distinguen por algunas sutilezas.

El campo léxico agrupa todas las palabras que giran en torno al mismo tema. Por ejemplo, el campo léxico del SEO se compone, por ejemplo, de: palabra clave, netlinking, backlinks, etiquetas, sitio, tráfico…

El campo semántico, por su parte, engloba todas las definiciones de una misma palabra que cambia según su contexto. Por ejemplo:

• me como una naranja -> fruta
• me voy de vacaciones a Orange -> ciudad
• tengo una camiseta naranja -> color
• tengo una suscripción a internet con Orange -> marca

Para cada entidad nombrada, Google es capaz de identificar:

• las frases que contienen esta entidad,
• su contexto habitual,
• las palabras y expresiones que la acompañan con más frecuencia,
• el contexto de uso con una segunda entidad.

Fuente: Oncrawl

Gracias a este cúmulo de conocimiento, RankBrain es, por tanto, capaz de orientar los resultados de búsqueda en función del contexto de cada consulta.

Así, para una consulta determinada, Google intenta al máximo situar el contexto del usuario que formula la consulta para poder ofrecerle la respuesta más adecuada.

Para cada expresión trabajada, ahora es crucial tejer a su alrededor un campo léxico lo más rico y exhaustivo posible. Este trabajo de fondo permite también al algoritmo ampliar su conocimiento de un ámbito y consolidar ciertos vínculos, o crear otros nuevos.

Agrupar estratégicamente en clústeres los contenidos y las temáticas del sitio

Para seducir a RankBrain, es importante construir un sitio y su contenido teniendo en cuenta las expectativas de los Googlebots, por supuesto, pero también, y sobre todo, las de los usuarios. Esto implica cartografiar con precisión los distintos tipos de contenidos presentes en su sitio, así como las categorías de páginas.

Google tiene cada vez más en cuenta el siloing y el enlazado interno de los sitios. Para facilitar el crawl, puede estructurar en silos la arquitectura técnica con un megamenú en forma de embudo.

Una buena manera de diferenciar su contenido del de los competidores es centrarse más en el tema que se va a tratar que en las palabras clave estratégicas que lo definen. Esto equivale, sencillamente, a dejar que un humano escriba para un humano…

Para poner más en valor su contenido, la construcción en clústeres temáticos o en silos es, por tanto, muy apreciada.

Este proceso lleva tiempo, por eso herramientas como Semji ya son capaces de ofrecerle en unos segundos los principales clústeres temáticos que conviene abordar en un contenido. ¡Solicítenos una demo y descubra cómo Semji le ayuda a redactar contenidos más eficaces en menos tiempo!

El mayor reto de RankBrain consiste en hacer que el conjunto de palabras y expresiones utilizadas por los humanos sean comprensibles y, sobre todo, interpretables por los robots. En efecto, Google concentra todas sus fuerzas en el uso del Word Embedding, que consiste en vectorizar las palabras mediante una red neuronal.

Fuente: SEO Quantum

De forma más general, el siloing y el cocoon semántico permiten ganar en rendimiento SEO. Entonces, ¿por qué privarse de ello?

En 2019, ¿cuál será el impacto de RankBrain en la búsqueda?

A la pregunta “ ¿RankBrain trastoca los códigos del SEO? “, la respuesta es: sí, pero en un grado diferente.

RankBrain se basa esencialmente en 3 conceptos clave:

• las señales aplicadas a las consultas: más que nunca, es indispensable distinguir la intención de búsqueda que se esconde detrás de una consulta y hacer que le corresponda el contenido más adecuado. ¿Busca el usuario una información reciente o, por el contrario, un contenido muy experto y detallado sobre un tema de nicho?
• las señales relacionadas con la reputación de su sitio web: RankBrain se servirá de la reputación y el entorno que ha construido en torno a su sitio. Este indicador sirve para determinar en qué contexto se ofrecerán sus contenidos al usuario.
• las palabras clave asociadas a cada página: el SEO se transforma poco a poco en este aspecto. La técnica de agrupar palabras clave lógicamente relacionadas dentro de una sola y misma página se considera ahora más pertinente que el famoso “ una palabra clave por página “. Tenga presente que Google es cada vez más inteligente y que será cada vez más difícil engañarlo. De lo contrario, ¡cuidado con las penalizaciones de Google!

Junto con la calidad del contenido y el netlinking, RankBrain se sitúa ahora entre los 3 criterios de clasificación más importantes para Google. Por naturaleza, el algoritmo RankBrain aprende por sí mismo y, por tanto, está destinado a transformarse de forma permanente. Su estrategia SEO debe seguir el mismo modelo, es decir, ser capaz de adaptarse rápidamente a los cambios y mantenerse acorde con las expectativas reales de los usuarios. ¡Ya sabe lo que le queda por hacer!