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Google todavía tiene problemas con consultas de búsqueda complejas, particularmente aquellas que usan «no» y preposiciones, a pesar de los avances de la IA.
Si bien Google ha logrado avances en la comprensión de la intención del usuario, la directora y gerente de producto, Elizabeth Tucker, dice que dos tipos de consultas siguen siendo un desafío.
En un episodio reciente del podcast Search Off The Record de Google, Tucker analizó algunos puntos débiles persistentes en los esfuerzos de la empresa por hacer coincidir a los usuarios con la información que buscan.
Entre los principales infractores se encontraban las búsquedas que contenían la palabra «no» y las consultas que incluían preposiciones, revela Tucker:
“Prepositions, in general, are another hard one. And one of the really big, exciting breakthroughs was the BERT paper and transformer-based machine learning models when we started to be able to get some of these complicated linguistic issues right in searches.”
“Las preposiciones, en general, son otra cuestión difícil. Y uno de los avances realmente grandes y emocionantes fue el papel BERT y los modelos de aprendizaje automático basados en transformadores, cuando empezamos a poder abordar algunas de estas complicadas cuestiones lingüísticas en las búsquedas”. BERT paper
BERT, o representaciones de codificador bidireccional de Transformers, es una técnica basada en redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural que Google comenzó a aprovechar en la búsqueda en 2019.
La tecnología está diseñada para comprender los matices y el contexto de las palabras en las búsquedas en lugar de tratar las consultas como una bolsa de términos individuales.
‘No’ allí todavía
A pesar de la promesa de BERT y avances similares, Tucker reconoció que la capacidad de Google para analizar consultas complejas aún es un trabajo en progreso.
Las búsquedas con la palabra «no» siguen siendo una espina clavada en el motor de búsqueda, explica Tucker:
“It’s really hard to know when ‘not’ means that you don’t want the word there or when it has a different kind of semantic meaning.”
«Es realmente difícil saber cuándo ‘no’ significa que no quieres que la palabra esté ahí o cuándo tiene un tipo diferente de significado semántico».
Por ejemplo, los algoritmos de Google podrían interpretar una búsqueda como “zapatos no fabricados en China” de múltiples maneras.
¿Quiere el usuario zapatos fabricados en países distintos de China o está buscando información sobre por qué algunas marcas de calzado han trasladado su fabricación fuera de China?
Esta ambigüedad plantea un desafío para los sitios web que intentan clasificar para este tipo de consultas. Si Google no puede hacer coincidir la intención del buscador con el contenido de una página, puede tener dificultades para mostrar los resultados más relevantes.
El problema de las preposiciones
Otra área en la que los algoritmos de Google pueden tropezar son las preposiciones, que muestran la relación entre las palabras de una oración.
Consultas como “restaurantes con mesas al aire libre” u “hoteles cerca de la playa” se basan en preposiciones para transmitir información clave sobre las necesidades del usuario.
Para los profesionales de SEO, esto significa que optimizar para consultas con preposiciones puede requerir algo de delicadeza adicional.
No basta con incluir las palabras clave adecuadas en una página;
El desafío de la cola larga
Las dificultades que enfrenta Google con consultas complejas son particularmente relevantes para las búsquedas de cola larga: aquellas frases altamente específicas, a menudo de varias palabras, que constituyen una porción significativa de todo el tráfico de búsqueda.
Las palabras clave de cola larga suelen verse como una oportunidad de oro para el SEO, ya que tienden a tener menor competencia y pueden indicar un alto nivel de intención del usuario.
Sin embargo, si Google no puede comprender estas consultas complejas, puede resultar más difícil para los sitios web clasificarlas, incluso con contenido bien optimizado.
El camino por delante
Tucker señaló que Google está mejorando activamente su manejo de estas consultas lingüísticamente desafiantes, pero es posible que aún esté lejos una solución completa.
Tucker dijo:
“I would not say this is a solved problem. We’re still working on it.”
“No diría que este es un problema resuelto Todavía estamos trabajando en ello”.
Mientras tanto, es posible que los usuarios necesiten reformular sus búsquedas o probar diferentes formulaciones de consulta para encontrar la información que buscan, una realidad frustrante en una época en la que muchos esperan que Google comprenda sus necesidades de manera intuitiva.
Por qué le importa a SEJ
Si bien BERT y avances similares han ayudado a Google a comprender la intención del usuario, las dificultades del gigante de las búsquedas con las consultas y preposiciones «no» nos recuerdan que todavía hay mucho margen de mejora.
A medida que Google continúa invirtiendo en procesamiento de lenguaje natural y otras tecnologías impulsadas por IA, queda por ver cuánto tiempo estos obstáculos frenarán la experiencia de búsqueda.
Lo que significa para SEO
Entonces, ¿qué pueden hacer los profesionales de SEO y los propietarios de sitios web a la luz de esta información?
- Céntrese en la claridad y la especificidad de su contenido. Cuanto más puedas comunicar las relaciones entre conceptos y frases clave, más fácil será para Google comprender y clasificar tus páginas.
- Supervise su tráfico de búsqueda y sus clasificaciones para consultas complejas y prepárese para ajustar su estrategia si observa caídas o inconsistencias.
- Supervise los esfuerzos de Google para mejorar su comprensión del lenguaje natural y prepárese para adaptarse a medida que surjan nuevos algoritmos y tecnologías.
Escuche el episodio completo del podcast a continuación:
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Leer el articulo original en Search Engine Journal.
