Comprensión de los algoritmos de Google NLP para un mejor SEO de contenido
Publicado: 2022-06-04
El procesamiento del lenguaje natural, o NLP, es uno de los avances más complejos e innovadores en inteligencia artificial (IA) y algoritmos de motores de búsqueda. Y, como era de esperar, Google se ha convertido en líder en el espacio de NLP. Con la incorporación en 2021 del algoritmo SMITH y su algoritmo de lenguaje natural anterior, BERT, Google ha desarrollado una IA que comprende el lenguaje humano de manera competente. Y esta tecnología tiene la capacidad de usarse en la creación de contenido generado por IA.
Con una precisión excepcional, los algoritmos NLP de Google han cambiado el juego de la IA. Entonces, ¿qué significa esto para el SEO? Este artículo profundizará en todos los detalles de las tecnologías NLP de Google y cómo puede usarlas para clasificarse mejor en los resultados de los motores de búsqueda.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la informática y la inteligencia artificial que implica el estudio de cómo hacer que las computadoras entiendan el lenguaje humano. A diferencia de las formas anteriores de IA, la PNL utiliza el aprendizaje profundo.
La PNL se considera un componente importante de la inteligencia artificial porque permite que las computadoras interactúen con los humanos de una manera que se siente natural.
Si bien la PNL puede parecer que su propósito es mejorar los resultados de búsqueda de Google y sacar a los escritores del negocio, esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de formas más allá del SEO.
Aquí están los más comunes:
1. Análisis de sentimientos: NLP que mide los niveles emocionales de las personas para determinar cosas como la satisfacción del cliente.
2. Chatbots: estas son las pantallas de chat que aparecen en las páginas de ayuda o sitios web generales. Tienen una habilidad especial para reducir la carga de trabajo en los centros de atención al cliente.
4. Reconocimiento de voz: este NLP toma audio y lo traduce en comandos y más.
Clasificación, extracción y resumen de texto: estas formas de NLP pueden analizar el texto y luego reformatearlo para que sea más fácil de usar, analizar y comprender para los humanos. La extracción de texto puede ser muy útil cuando se trata de tareas como la codificación médica y la detección de errores en la facturación.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una categoría de aprendizaje automático que se basa en las redes neuronales del cerebro humano. Esta forma de aprendizaje automático a menudo se considera más sofisticada que los modelos típicos de aprendizaje de IA.
Debido a que reflejan el cerebro humano, también pueden reflejar el comportamiento humano, ¡y aprender mucho! A menudo, los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan un sistema de dos partes. Un sistema hace predicciones mientras que el otro refina los resultados.
El aprendizaje profundo se ha utilizado en dispositivos domésticos, entornos públicos y el lugar de trabajo durante algún tiempo. Las aplicaciones más comunes incluyen:
- autos sin conductor
- Controles remotos de voz
- Detección de fraude con tarjetas de crédito
- Dispositivos médicos
- Defensa nacional basada en satélites
¿Cómo afecta la PNL al SEO?
Pocas actualizaciones del PageRank de Google han interrumpido los estándares de SEO, como los bots de procesamiento de lenguaje natural. Con el lanzamiento de SMITH de Google, vimos a los especialistas en SEO luchando por comprender cómo funciona el algoritmo y cómo producir contenido que cumpla con los estándares del algoritmo. Sin embargo, como la mayoría de las actualizaciones de algoritmos, el tiempo a menudo revela cómo cumplir y superar los estándares de contenido para garantizar que su contenido tenga la mejor oportunidad de llegar a los SERP.
Esencialmente, NLP ayuda a Google a proporcionar a los buscadores mejores resultados de búsqueda en función de su intención y una comprensión más clara del contenido de un sitio. Esto significa que solo aquellos sitios que brindan el mejor contenido mantuvieron su posición en los SERP. Además, el contenido misceláneo que no proporciona la intención de un buscador quedará enterrado en un SERP más profundo o no aparecerá en absoluto.
¿Qué es el BERT de Google?
El algoritmo BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) se implementó en 2019 y causó sensación como el mayor cambio desde PageRank. Este algoritmo es un NLP que trabaja para comprender el texto con el fin de proporcionar resultados de búsqueda superiores.
Más específicamente, BERT es una red neuronal diseñada para comprender mejor el contexto de las palabras en una oración. El algoritmo es capaz de aprender las relaciones entre las palabras de una oración utilizando una técnica llamada preentrenamiento.
El objetivo del algoritmo BERT es mejorar la precisión de las tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción automática y la respuesta a preguntas.
¿Cómo funciona el algoritmo BERT de Google?
El algoritmo BERT puede lograr su objetivo mediante el uso de una técnica llamada aprendizaje de transferencia. El aprendizaje de transferencia es una técnica que se utiliza para mejorar la precisión de una red neuronal mediante el uso de una red preentrenada que ya está entrenada en un gran conjunto de datos.
A diferencia de muchas de las actualizaciones de Google, el funcionamiento interno de BERT es de código abierto. El algoritmo BERT se basa en un artículo publicado por Google en 2018. Esta explicación de código abierto incluye que BERT utiliza un modelo contextual bidireccional para comprender mejor el significado de palabras o frases individuales. El resultado es una clasificación de contenido afinada.
Por ejemplo:
Si está buscando una barra para la hora feliz en lugar de una barra para su equipo de press de banca, Google le mostrará el tipo correcto de barra en función de cómo se usa la palabra en el contexto de una página.
¿Qué más hace que BERT sea diferente?
BERT usó unidades de procesamiento de tensores (TPU) en la nube que aceleraron la capacidad de NLP para aprender de muestras de texto existentes como su sistema de preentrenamiento. El preentrenamiento es una técnica que se usa para entrenar una red neuronal en un gran conjunto de datos antes de que se use para procesar datos. Luego, la red preentrenada se usa para procesar datos que son similares a los datos que se usaron para entrenar la red. Mediante el uso de TPU en la nube, BERT pudo procesar datos rápido, súper rápido. Y Google Cloud también se pudo probar.
Después de millones de sesiones de entrenamiento, el algoritmo BERT puede lograr una mayor precisión que los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural anteriores porque puede comprender mejor el contexto de las palabras en una oración.
¿Cuántas muestras de texto necesitaba BERT? BERT usó millones, incluso miles de millones de muestras para comprender completamente el lenguaje natural (no solo el inglés).
¿Cómo afectó la actualización Bert de Google a los sitios web?
El impacto de la actualización del BERT en los sitios web fue doble. Primero, la actualización mejoró la precisión de los resultados de búsqueda de Google. Esto significó que los sitios web que obtuvieron una clasificación más alta en los resultados de búsqueda de Google experimentaron una tasa de clics (CTR) más alta.
En segundo lugar, la actualización de BERT aumentó la importancia del contenido del sitio web. Esto significa que los sitios web que tienen contenido relevante y de alta calidad tienen más probabilidades de obtener una clasificación más alta en los resultados de búsqueda de Google.
¿Cuáles son las limitaciones de Google Bert?
BERT es una herramienta poderosa, pero existen algunas limitaciones en sus capacidades. Si bien es fácil dejarse llevar por lo limpio que es este modelo de PNL, es importante tener en cuenta que el modelo BERT no es capaz de todos los procesos cognitivos humanos. Y estas pueden ser limitaciones en sus capacidades de comprensión de contenido.
BERT es un algoritmo de solo texto
Primero, BERT solo es efectivo para tareas de procesamiento de lenguaje natural que involucran texto. No se puede utilizar para tareas que involucren imágenes u otras formas de datos. Sin embargo, tenga en cuenta que BERT puede leer su texto alternativo, lo que puede ayudarlo a aparecer en las búsquedas de imágenes de Google.
BERT no entiende la 'imagen completa'
En segundo lugar, BERT no es efectivo para tareas que requieren un grado de comprensión extremadamente alto. Esencialmente, BERT es un profesional en palabras dentro de oraciones, pero no es capaz de comprender artículos completos.
Por ejemplo, BERT puede entender que el “murciélago” en la siguiente oración se refiere al mamífero en lugar de un bate de béisbol de madera: El murciélago devoró al mosquito. Pero no es efectivo para tareas que requieren la comprensión de oraciones o párrafos complejos.
¿Qué es el algoritmo SMITH de Google?
El algoritmo SMITH de Google (o jerárquico basado en transformadores siameses de profundidad múltiple) es un algoritmo de clasificación diseñado por los ingenieros de Google. El algoritmo analiza el lenguaje natural, aprende los patrones de significado en relación con las frases en relación con la distancia entre ellas y crea una jerarquía de información que permite que las páginas se indexen con mayor precisión.
Esto le permite a SMITH realizar la clasificación de contenido de manera más eficiente.
Otra característica interesante de SMITH es que puede funcionar como predictor de texto. Hay otras compañías que han estado haciendo grandes olas con NLP (piense en la infame versión beta de GPT-3 de Open AI el año pasado). Algunas de estas tecnologías podrían ayudar a otros a construir sus propios motores de búsqueda .
¿Cómo afectó la actualización SMITH de Google a los sitios web?
La actualización SMITH de Google tuvo un impacto significativo en los sitios web. La actualización se diseñó para mejorar la precisión de los resultados de búsqueda y lo hizo al penalizar a los sitios web que usaban técnicas de manipulación para influir en su clasificación. diseñado para apuntar a una amplia gama de técnicas de manipulación, incluidos enlaces de spam, black hat SEO e inteligencia artificial, SMITH elevó el nivel de contenido de calidad y construcción de enlaces orgánicos.
Algunas de las técnicas de manipulación más comunes a las que se dirigió SMITH incluyeron
- relleno de palabras clave
- compra de enlaces
- uso excesivo de texto de anclaje.
Los sitios web que se descubrió que usaban estas técnicas fueron penalizados por Google, lo que resultó en una disminución en su clasificación de búsqueda.
¿Cuál es la diferencia entre la actualización SMITH de Google y Google BERT?
Tanto el modelo BERT como el modelo SMITH brindan a los rastreadores web de Google una mejor comprensión del idioma e indexación de páginas. Sabemos que a Google ya le gusta el contenido de formato largo, pero cuando SMITH está en vivo, Google entiende el contenido más largo de manera aún más efectiva. SMITH mejorará las áreas de recomendaciones de noticias, recomendaciones de artículos relacionados y agrupación de documentos.
Cómo ajustar su estrategia de SEO para los algoritmos de Google NLP
Si bien Google afirma que no puede optimizar para BERT o SMITH, comprender cómo optimizar para NLP puede tener un impacto en el rendimiento de su sitio en los SERP. Sin embargo, saber que BERT se enfoca en proporcionar la intención del usuario significa que debe comprender la intención de cualquier consulta de búsqueda para la que desee optimizar.
Google a menudo es un poco cauteloso acerca de cuándo implementa sus algoritmos, y continúa siendo reservado sobre cuándo SMITH se implementará por completo. Pero siempre es mejor asumir que comenzaron a optimizar para el cambio.
SMITH es probablemente solo una de las muchas iteraciones en el objetivo a largo plazo de Google de mantener su dominio en NLP y tecnología de aprendizaje automático. A medida que Google mejora su comprensión de los documentos completos, una buena arquitectura de la información será aún más importante .
¿Cómo puede optimizar su contenido para los algoritmos NLP de Google?
- Asegúrese de que su contenido esté bien formateado y sea fácil de leer. Mantenga las mejores prácticas de encabezado y otras mejores prácticas de legibilidad. Éstos incluyen:
- Mantén tus oraciones por debajo de 20 palabras
- Use listas de viñetas para elementos enumerados mayores de 2
- Usar la jerarquía de encabezados correcta
- Evite presentar a los lectores un bloque de texto impenetrable
- Utilice un lenguaje claro, conciso y fácil de entender. No compliques demasiado las estructuras de tus oraciones. Al limitar la longitud de la oración, es probable que también simplifiques tus pensamientos.
- Evite usar palabras complejas o difíciles que puedan confundir los algoritmos de Google. Deshazte del diccionario de sinónimos y mantén tus oraciones sencillas. Tenga en cuenta que el camino más corto hacia algo suele ser el mejor.
- Utilice palabras clave y términos de enfoque que sean relevantes para su tema . Los términos de enfoque relacionados semánticamente pueden ayudar a los procesadores de lenguaje natural de Google a comprender mejor la totalidad de su página.
- Asegúrate de que tu contenido sea nuevo y esté actualizado. Recuerde que la motivación de estos algoritmos de NLP es mejorar los resultados de búsqueda y eliminar el contenido desactualizado y spam.
- Escribe contenido interesante y atractivo que la gente quiera leer. Nunca puede equivocarse al proporcionar a los buscadores el mejor contenido para sus necesidades . Tenga en cuenta la intención de búsqueda y la profundidad del tema.
- Las opiniones de tus clientes importan. Es probable que el NLP de Google pueda realizar un análisis de sentimiento de la entidad, así que no ignore las malas críticas. Si recibe críticas negativas (ya sea en inglés o en marciano), puede apostar a que el análisis de sentimiento de la entidad de Google lo empujará hacia abajo en los SERP.
- Proporcione respuestas claras a las preguntas de los buscadores. Si desea terminar en un fragmento destacado, los NLP de Google solo lo llevarán allí si realiza la extracción de texto mediante el análisis de entidades. Esto significa que Google tiene la capacidad de concentrarse en información específica para mostrar a los buscadores.
El futuro de los NLP de Google
La API de lenguaje natural de Google y la TPU en la nube ahora están disponibles para que todos las usen . Entonces, si pudiera usar una plataforma de aprendizaje automático de aprendizaje profundo para realizar tareas de NLP, puede usar las API de lenguaje natural de Google. ¡Incluso puede participar en la capacitación de NLP en la nube de Google si lo desea!
Optimice para la API de lenguaje natural de Google y obtenga resultados
Una cosa está clara: las API de lenguaje natural llegaron para quedarse. Como podemos ver en la progresión entre el modelo BERT y el modelo SMITH, los algoritmos de búsqueda de Google seguirán entendiendo su contenido cada vez mejor.
Deje que su mantra siga siendo el mismo: concéntrese en el contenido, concéntrese en la calidad. Si bien los SEO seguirán aprendiendo y experimentando para descubrir qué funciona mejor para los algoritmos NLP de Google, siempre siga las mejores prácticas para SEO. Tenga en cuenta que lo que escriba afectará su clasificación, pero lo que escriban sus clientes y visitantes también lo hará gracias al análisis de sentimiento. Obtenga más información sobre el algoritmo BERT.
La herramienta de generación de contenido de IA de SearchAtlas se basa en la API de lenguaje natural de Google, por lo que puede producir contenido de la más alta calidad con un esfuerzo reducido.