Emparejamiento neuronal en Google: una nueva evolución del algoritmo

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Como viene siendo habitual, Google mantiene en constante cambio sus algoritmos de búsqueda. Su objetivo: dar al usuario las respuestas más precisas. En diciembre de 2019 las SERPs o resultados de búsqueda volvieron a sufrir un terremoto causado por la aplicación de la inteligencia artificial. Esto es, ha entrado en escena el emparejamiento neuronal en Google y su algoritmo. ¿Qué es? ¿En qué afecta el emparejamiento neuronal del algoritmo de búsqueda? Analizamos los cambios que ha implantado Google.

Qué es el emparejamiento neuronal en Google

El emparejamiento neuronal de Google es el algoritmo de inteligencia artificial al que recurre el buscador para dar a los usuarios una mayor variedad y precisión en los resultados de cada una de las búsquedas.

La configuración de este nuevo sistema de evaluación de contenidos (neuronal matching, en inglés) se basa en el uso de las redes neuronales de nuestro cerebro, transplantadas a la tecnología.

¿Es nuevo¿ ¡Al contrario! Ha sido recientemente cuando Google ha confirmado la máxima evolución de su sistema de mejora de resultados en las búsquedas. Sin embargo, este algoritmo de emparejamiento neuronal de Google se ha venido implementando de forma progresiva, puliendo las búsquedas no locales. ¡Desde 2018!

Qué es el emparejameinto neuronal de Google

En qué afecta el emparejamiento neuronal al algoritmo de búsqueda y al SEO

Según las fuentes de Google, el emparejamiento neuronal les permite dar un paso más allá de los sinónimos: se mejora la conexión entre palabras literales de búsqueda y los conceptos que lo explican. Desde Google llaman a esto «supersinónimos»: se va más allá de la búsqueda literal y se interpreta la intención del usuario al realizar dicha búsqueda.

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En los meses anteriores, los desarrolladores y SEOs de la órbita del gigante de las búsquedas ya habían ido dejando migas de pan sobre cómo iban puliendo el contexto aplicado a las búsquedas de los usuarios.

¿La muerte de las palabras claves?

A tenor de las últimas actualizaciones en el algoritmo de Google, muchos profesionales de Internet plantean si las palabras claves o keywords, hasta ahora el corazón de los resultados de búsqueda y uno de los factores del algoritmo secreto de Google, desaparecerán (o, como mínimo, perderán su valor).

Los expertos en posicionamiento web consultados inciden en que se trata de la evolución lógica del algoritmo, más tecnológico para comprender mejor la intencionalidad de las búsquedas.

Coincidencia neuronal, AI, y resultados de búsqueda

En 2018, Google publicaba un interesante estudio sobre cómo realizar una clasificación de relevancia de contenido y dominio en profundidad. Para esta investigación se sumó un documento de consultas mejoradas. De esta forma, se cruzaron ambas fuentes para enseñar al buscador la casuística semántica detrás de cualquier enunciado.

Aplicaciones del emparejamiento neuronal de Google

Cómo utilizar el emparejamiento neuronal en Google a tu favor

Una vez confirmada la sospecha, los profesionales del SEO se apresuran a evaluar si sus estrategias de contenidos/valor es la adecuada. Su objetivo: mantener las posiciones en los resultados de búsqueda.

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Esto es especialmente interesante para aquellos proyectos de SEO local que apuestan por conversiones de servicios mediante keywords transacionales. Para ellos, trabajar el contenido enfocado a soluciones para sus clientes de proximidad es clave.

Con esta estrategia de posicionamiento SEO se refuerza la relevancia, la proximidad y la marca del proyecto. A mayor coincidencia de una ficha local con lo que busca el usuario, se aparecerá en posiciones más altas para atraer al usuario necesitado.

Por último, entra en juego la imagen de la empresa de cara a Google. Reseñas, opiniones, enlaces de referencia y entrantes aportan al algoritmo de emparejamiento neuronal de Google la información precisa para calibrar la calidad de la empresa que posiciona.

En definitiva, el emparejamiento neuronal en el algoritmo de búsqueda reafirma la importancia del contenido para el posicionamiento web, aun cuando el resto de factores siga incidiendo.

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