{"id":6147,"date":"2022-03-08T07:02:18","date_gmt":"2022-03-08T07:02:18","guid":{"rendered":"https:\/\/linkingpress.com\/?p=6147"},"modified":"2022-09-29T14:11:13","modified_gmt":"2022-09-29T14:11:13","slug":"ia-en-google-search","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkingpress.com\/es\/ia-en-google-search\/","title":{"rendered":"IA en Google Search"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">A medida que Google contin\u00faa aprovechando m\u00e1s la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico en la B\u00fasqueda de Google, uno puede preguntarse de qu\u00e9 manera la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico ayudan a la B\u00fasqueda de Google a realizar sus tareas diarias. Desde 2015, cuando Google introdujo su primera IA en la b\u00fasqueda llamada RankBrain, Google ha seguido desplegando sistemas de IA para comprender mejor el lenguaje y as\u00ed mejorar los resultados de b\u00fasqueda que Google presenta en sus b\u00fasquedas.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><b>La IA y el contenido.<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo escuchas todo el tiempo de los representantes de Google y de muchos SEOs: escribe contenido para humanos. En los viejos tiempos del SEO, cuando los algoritmos eran quiz\u00e1 m\u00e1s sencillos, hab\u00eda muchos SEO que elaboraban contenidos para todos y cada uno de los motores de b\u00fasqueda (por aquel entonces hab\u00eda docenas de motores de b\u00fasqueda diferentes). Ahora, existe principalmente Google, con un poco de Bing y algo de DuckDuckGo &#8211; pero los algoritmos son mucho m\u00e1s complejos y con el aprendizaje autom\u00e1tico y la IA, los algoritmos entienden el lenguaje m\u00e1s como un humano lo entender\u00eda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As\u00ed que el consejo que ha dado Google es que escribas para humanos, y que no puedes optimizar tu sitio para BERT o cualquier IA. Si escribes contenido que entiendan los humanos, entonces los algoritmos y la IA que utilizan los motores de b\u00fasqueda tambi\u00e9n lo entender\u00e1n. En resumen, este art\u00edculo no pretende dar consejos de SEO sobre c\u00f3mo optimizar sus sitios para cualquier IA espec\u00edfica, sino comunicar c\u00f3mo Google utiliza la IA en la B\u00fasqueda de Google.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><b>Visi\u00f3n general de la IA utilizada en la b\u00fasqueda de Google<\/b><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><b>RankBrain<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El primer intento de Google de utilizar la IA en las b\u00fasquedas se remonta a 2015. Google nos dijo que RankBrain ayuda a Google a entender c\u00f3mo se relacionan las palabras con los conceptos y puede tomar una consulta amplia y definir mejor c\u00f3mo se relaciona esa consulta con los conceptos del mundo real. Aunque se lanz\u00f3 en 2015 y se utiliz\u00f3 en el 15% de las consultas, Google dijo que ahora, en 2022, se utiliza ampliamente en muchas consultas y en todos los idiomas y regiones. RankBrain ayuda espec\u00edficamente a Google a clasificar los resultados de b\u00fasqueda y forma parte del algoritmo de clasificaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><b>Neural Matching<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La concordancia neural fue la siguiente IA que Google lanz\u00f3 para la b\u00fasqueda, se lanz\u00f3 en 2018 y luego se expandi\u00f3 a los resultados de b\u00fasqueda local en 2019. De hecho, tenemos un art\u00edculo que explica las diferencias entre RankBrain y la concordancia neural por aqu\u00ed. Google nos dijo que la concordancia neural ayuda a Google a entender c\u00f3mo se relacionan las consultas con las p\u00e1ginas, mirando toda la consulta o el contenido de la p\u00e1gina y entendi\u00e9ndolo dentro del contexto de esa p\u00e1gina o consulta. En la actualidad, la correspondencia neuronal se utiliza en muchas, si no en la mayor\u00eda, de las consultas, en todos los idiomas, en todas las regiones y en la mayor\u00eda de los sectores de b\u00fasqueda. La concordancia neuronal ayuda espec\u00edficamente a Google a clasificar los resultados de b\u00fasqueda y forma parte del algoritmo de clasificaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><b>BERT.\u00a0<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, lleg\u00f3 en 2019, es una t\u00e9cnica basada en redes neuronales para el preentrenamiento del procesamiento del lenguaje natural. Google nos dijo que BERT ayuda a Google a entender c\u00f3mo las combinaciones de palabras expresan diferentes significados e intenciones, incluso mirando la secuencia de palabras en una p\u00e1gina, por lo que incluso las palabras aparentemente sin importancia en sus consultas se tienen en cuenta. Cuando se lanz\u00f3 BERT, se utilizaba en el 10% de todas las consultas en ingl\u00e9s, pero se ampli\u00f3 a m\u00e1s idiomas y se utiliz\u00f3 en casi todas las consultas en ingl\u00e9s al principio. Hoy en d\u00eda se utiliza en la mayor\u00eda de las consultas y es compatible con todos los idiomas. BERT ayuda espec\u00edficamente a Google a clasificar los resultados de b\u00fasqueda y forma parte del algoritmo de clasificaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><b>MUM.\u00a0<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">MUM, Multitask Unified Model, es la IA m\u00e1s reciente de Google en las b\u00fasquedas. MUM se introdujo en 2021 y luego se ampli\u00f3 de nuevo a finales de 2021 para m\u00e1s aplicaciones, con un mont\u00f3n de usos prometedores en el futuro. Google nos dijo que MUM ayuda a Google no solo con la comprensi\u00f3n de los idiomas, sino tambi\u00e9n con la generaci\u00f3n de idiomas, por lo que se puede utilizar para entender las variaciones de nuevos t\u00e9rminos e idiomas. MUM no se utiliza por el momento con fines de clasificaci\u00f3n en la B\u00fasqueda de Google, pero es compatible con todos los idiomas y regiones.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Google ha dicho que todos ellos pueden trabajar juntos, con actualizaciones b\u00e1sicas. Google dijo que estos tres, RankBrain, la concordancia neural y BERT son los sistemas de IA m\u00e1s grandes que tienen. Pero tienen muchos sistemas de IA dentro de la b\u00fasqueda y algunos dentro de las actualizaciones principales que Google lanza.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adicionalmente tienen otros sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico en la B\u00fasqueda de Google. RankBrain, la concordancia neural y BERT son s\u00f3lo algunos de de los sistemas m\u00e1s potentes y destacados. Google ha mencionado\u00a0 que hay otros elementos de IA que pueden afectar a las actualizaciones principales que no pertenecen a esos tres sistemas de IA espec\u00edficos.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A medida que Google contin\u00faa aprovechando m\u00e1s la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico en la B\u00fasqueda de Google, uno puede preguntarse de qu\u00e9 manera la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico ayudan a la B\u00fasqueda de Google a realizar sus tareas diarias. 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