Actualizaciones Penguin, Google Mobile First, la importancia del Local Search y otros cambios en el buscador de Alphabet Inc. durante el año 2016 han sido tratados en este blog. También, como hacemos desde el año 2006, toca analizar cómo se presenta el año 2017 en el terreno del posicionamiento. En esta ocasión, dada su importancia, queremos hablar sobre la Inteligencia Artificial aplicada al SEO sin salirnos del universo Google.
Como hacemos siempre en nuestros análisis, y al ser también guía de empresas, vamos a confrontar la evolución y los cambios de la industria de la búsqueda -en este caso en el algoritmo de Google- con la práctica: esto es comentar el trabajo de posicionamiento avanzado que ya realizan empresas como Yagle, expertos SEO en Mallorca y pioneros en el desarrollo de Ingeniería Inversa aplicada al posicionamiento web.
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TensorFlow: el hilo del que tirar
El pasado mes de noviembre de 2015, Google liberó la librería TensorFlow, un proyecto desarrollado por el equipo responsable del algoritmo RankBrain y que tiene como misión producir aplicaciones dentro del llamado Machine Learning o Inteligencia Artificial aplicada a la informática, incluido el desarrollo del algoritmos de búsqueda.
Si bien el código libre de TensorFlow no desvela en detalle cómo funciona RankBrain y, por lo tanto, la parte de Deep Learning del bot de Google, sí que permite conocer los patrones principales sobre cómo la metodología Machine Learning afronta la gestión de los resultados de búsqueda.
Ese hilo del que tirar ha servido a empresas como Yagle para desarrollar sus propios algoritmos que analizan precisamente el comportamiento del buscador de Google, RankBrain incluido.
Algoritmos matemáticos y posicionamiento web 2017
El trabajo de optimización de una web para posicionar bien se complica. No cabe duda. Por ello, el éxito o fracaso de un negocio en el terreno de la búsqueda orgánica va estar relacionado con contar con un servicio profesional en este campo. La empresa de posicionamiento web en Mallorca Yagle ya ha dado ese salto con el desarrollo de un algoritmo basado en tres pilares fundamentales:
- Modelo Neuronal Network.
- Flujo de gráfico de datos,
- Programación con un alto contenido matemático.
El algoritmo de Yagle está dentro del concepto de Ingeniería Inversa, lo que significa que para poder realizar las acciones necesarias sobre una web para conseguir que posicione bien, se estudia de forma analítica a otras web y el buscador en el que se quiere posicionar, en este caso Google. Esta estrategia, como ya se ha dicho, constituirá una parte importante del trabajo de posicionamiento web 2017 y estará en manos de algoritmos que analizan otros algoritmos.
De forma esquemática, Yagle segmenta el trabajo de posicionamiento en dos fases:
- Para una web en un nicho determinado, se estudian las webs que ya posicionan bien en dicho sector analizando el trabajo SEO realizado sobre ellas (acciones) y sus índices ranking (peso) como PA, DA, etc.
- Con la información sobre cómo posicionan esas webs (acciones y pesos) Yagle, mediante su algoritmo, es capaz de discernir que prácticas SEO son las más adecuadas y tienen buena acogida en el buscador de Google.
Los retos SEO para el posicionamiento web 2017
Es importante recordar que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning no está 100% implementado en el algoritmo de Google. A efectos SEO, el buscador todavía tiene en cuenta factores considerados antiguos o clásicos como calidad de enlaces entrantes a una web (SEO off Page) o Microformatos y etiquetas HTML en el contenido (SEO on Page). No obstante, a estos factores hay que añadir cómo Google analiza la intención del usuario para ofrecer unos SERPs u otros. Esta capacidad de cálculo inteligente se produce gracias al Deep Learing en el que Google lleva inmerso varios años y que Yagle ya tiene en cuenta para ofrecer uno de los servicios SEO más avanzados del mercado y del que tendremos más noticias durante el año 2017.
