Google RankBrain: lo que significa la revolución de la inteligencia artificial para los vendedores en línea

El aprendizaje automático está cambiando la cara de la búsqueda. Esto es lo mínimo que los especialistas en marketing necesitan saber.

Cuando el exjefe de búsqueda de Google, Amit Singhal, se jubiló, Google sabía exactamente a quién poner a cargo. Esa persona es John Giannandrea , conocido dentro de los círculos de Google como el Jefe de Inteligencia Artificial.

Este no es un movimiento aleatorio dentro de Google.

Durante los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto más importante para la empresa. Google compró la firma de inteligencia artificial DeepMind en 2014 y comenzó a mejorar las recomendaciones de YouTube con la tecnología. Contrataron algunos de los nombres más reconocidos en el espacio de la IA, como Ray Kurzweil y Peter Norvig.

Más recientemente, introdujeron la inteligencia artificial en el algoritmo central que impulsa la búsqueda ; ya sabes, esa cosa genera todo el dinero.

La gran apuesta de Google por la inteligencia artificial

Este no es un experimento de una empresa marginal. Las recomendaciones de YouTube pueden ser ineficientes para Google, y las ganancias trimestrales serán buenas y excelentes. Eso no es cierto de la búsqueda. Si la búsqueda se cae, Google se cae. Y, sin embargo, Google confía lo suficiente en el trabajo de la IA como para introducirlo en la búsqueda: la IA es claramente una gran parte del futuro de Google, y apenas está comenzando.

La apuesta de Google por la inteligencia artificial tiene implicaciones de gran alcance no solo para la empresa, sino también para cualquiera que trabaje en marketing online. Está cambiando el panorama de la optimización de motores de búsqueda, lo que tiene un impacto gradual en cosas como la optimización de la página de destino.

La pieza de inteligencia artificial del algoritmo de búsqueda, la que los especialistas en marketing deben aprender, tiene un nombre: RankBrain .

Conozca RankBrain: el tercer factor de búsqueda de Google más importante

Si bien Google tiene cientos de factores de clasificación, los dos más importantes son bastante conocidos:

• Contenido
• Enlaces

Google ha dicho recientemente que esos siguen siendo los peces gordos, pero que el tercer factor más importante es RankBrain .

Destilado a su esencia, RankBrain es una pieza de aprendizaje automático que procesa las consultas por su significado y mueve los pesos a los factores para obtener buenos resultados .

Eso es muy diferente de los otros componentes del algoritmo de Google.

Cuando Google lanzó Panda , la compañía les dijo a los especialistas en marketing que el enfoque es el buen contenido y que el algoritmo penalizará el contenido delgado . Cuando lanzaron Penguin , les dijeron a los vendedores que los enlaces malos serían penalizados .

Cuando Google lanzó RankBrain , les dijo a los especialistas en marketing que... bueno, que no sabían específicamente qué premia y penaliza RankBrain , y que incluso los ingenieros de Google no podían decir qué estaba haciendo específicamente.

Eso no es algo a lo que los especialistas en marketing estén acostumbrados a escuchar de Google.

Tipos de inteligencia artificial

RankBrain es muy diferente porque se basa en el aprendizaje profundo y la IA .

Hay suficiente confusión sobre la inteligencia artificial que vale la pena comprender cuáles son las categorías generales en el espacio. Después de todo, existe un abismo muy grande entre la IA que puede evitar que reciba spam y una IA que puede mejorar su propio código y lograr múltiples objetivos.

• Inteligencia artificial generalizada (AGI) : esta es una IA que es capaz de hacer múltiples cosas u optimización entre dominios.
• Inteligencia Artificial Estrecha (ANI) : aquí es donde pertenece RankBrain. Es una inteligencia artificial que puede hacer una cosa realmente bien. Es decir, puede conducir un automóvil mejor que la mayoría de los humanos. Puede mantener el spam fuera del correo electrónico. Puede vencer a los mejores humanos en Chess o Go. Y sí, puede mostrar resultados de búsqueda que la mayoría de los usuarios encontrarán útiles. Pero no puede hacer todas esas cosas juntas.

Gran parte de ANI se basa en el reconocimiento de patrones .

Digamos que tienes 10.000 fotos, y la mitad de ellas son fotos de rostros. Los humanos pueden decirle a las máquinas cuáles 5000 son caras, pero las máquinas luego aprenden a darse cuenta de que las esferas una al lado de la otra pueden ser ojos, y los ojos son componentes de las caras. Con 500 fotos, las máquinas fallarán por completo en encontrar patrones. Con miles de millones de fotos, las máquinas se volverán bastante buenas.

Tome esa búsqueda básica de patrones, agregue escala, y eso es lo que impulsa los autos sin conductor de Google, el reconocimiento facial de Facebook y RankBrain. Entonces, cuando la gente habla de aprendizaje profundo en IA, en realidad no se trata del aprendizaje profundo, sino de la arquitectura y el tamaño de la muestra.

Ese aspecto de reconocimiento de patrones de búsqueda cambia el juego para los vendedores en línea.

Comercializadores versus Google

La historia del algoritmo de búsqueda de Google es esencialmente una persecución del gato y el ratón con los comerciantes en línea.

• En los primeros días, Google pedía a los propietarios de sitios web que pusieran lo que se llama palabras clave de metaetiquetas para decir de qué se trata la página. Luego, los especialistas en marketing enviaron spam a las palabras clave de metaetiquetas con tantas palabras clave que su valor disminuyó como referencia de lo que trata una página, y Google abandonó eso como una señal .
• Google favoreció las respuestas rápidas a consultas particulares , hasta el punto en que las granjas de contenido se convirtieron en negocios viables y la calidad del contenido se derrumbó para muchas búsquedas. Google lanzó Panda para solucionar el problema de la calidad del contenido .
• Google dijo que si obtienes una tonelada de enlaces , obtendrás una mejor clasificación. Así que los vendedores de “blackhat” comenzaron a pagar por los enlaces y crearon redes de enlaces, hasta que Google tuvo que responder con Penguin, que penaliza los enlaces “malos” .

Se ha vuelto más difícil jugar con el algoritmo de Google con el tiempo, pero antes de RankBrain, los ingenieros de Google sabían qué perillas se estaban ajustando y con qué fuerza.

Eso ya no es cierto para todo el algoritmo.

Los ingenieros no saben (específicamente) lo que está pasando

Lo bueno de darle a una máquina un tamaño de muestra perverso y un algoritmo de aprendizaje es que si incentivas un comportamiento particular, es probable que la máquina lo logre. Es por eso que RankBrain es el tercer factor más importante en la búsqueda de Google: las mejoras de búsqueda pueden ser dramáticas.

Lo que no es tan bueno de darle a una máquina un tamaño de muestra perverso y un algoritmo de aprendizaje es que incluso los ingenieros de Google no saben específicamente lo que sucede detrás de escena.

¿RankBrain prioriza los títulos de las páginas del navegador, los enlaces, los H1 y la fuerza del dominio para las búsquedas no transaccionales sobre libros?

Ni siquiera Google puede decirlo con certeza.

¿Es la frescura un factor importante para las búsquedas distintas de las relacionadas con noticias, películas y programas de televisión?

Posiblemente.

No puedes optimizar para RankBrain

Todo esto equivale a que puede optimizar su contenido, puede publicitar su página para un intento de enlaces, pero no puede optimizar para RankBrain.

Por lo tanto, debe preocuparse menos por la entrada y más por la salida.

Desempaquemos eso.

Una entrada es algo que casi siempre puedes controlar directamente :

• Títulos de páginas del navegador que contienen la frase a la que se dirige
• H1 y H2 que contienen un sinónimo de la palabra clave para la que desea clasificar
• Enlaces de texto ancla a la página

Por el contrario, el resultado es cómo reacciona el usuario a su página :

• Usuarios a los que les gusta el título de su artículo y hacen clic en su página de Google
• Alto compromiso y satisfacción con su página, por lo que no presionan el botón Atrás después de hacer clic en su página

Esas cosas no han estado perfectamente alineadas en el pasado, y no lo están ahora. Lo que la IA en la búsqueda está obligando a hacer a los especialistas en marketing es considerar las entradas un poco menos y las salidas un poco más .

Lo que los especialistas en marketing en línea deben saber

Si te consideras un profesional de SEO, CRO o UX, esto es lo que tienes que enfrentar.

• Deje de apuntar a una palabra clave o frase por página. Debe centrarse en los temas porque, si bien los ingenieros individuales pueden valorar las coincidencias exactas con las frases, se incentiva a las máquinas a valorar la intención del usuario, no la frase específica del usuario.
• Diferentes búsquedas significarán diferentes pesos impulsados ​​por IA. Eso significa que no puede decirle a su jefe que los títulos o enlaces de las páginas del navegador generarán las ganancias más importantes para todas las búsquedas.
• Debe aprender UX y CRO incluso si su trabajo principal es SEO. Mejorar el resultado (satisfacción del usuario) ha sido tradicionalmente competencia de los profesionales de la conversión y los analistas de la experiencia del usuario. Esas personas generalmente diseñan esquemas, lanzan funciones en el sitio, ejecutan pruebas de aceptación del usuario y, finalmente, pruebas divididas y multivariadas para la optimización de la tasa de conversión, tareas muy diferentes de coincidencia de palabras clave e intenciones, optimización de etiquetas y garantizar que el sitio pueda rastrearse. En el futuro, el conjunto de herramientas de SEO incluirá las habilidades requeridas de los CRO y los profesionales de UX.

En general, RankBrain está mejorando la experiencia del usuario para los usuarios de búsqueda y, en general, eso es algo bueno. Pero si usted es un vendedor en línea, RankBrain plantea algunos desafíos nuevos, y si aprende lo suficiente sobre el lado de la experiencia del usuario, algunas oportunidades únicas.