Con una cuota de mercado de más del 90%, Google domina la industria de los motores de búsqueda. Procesa miles de millones de consultas de usuarios cada día, brindándoles los resultados más pertinentes y útiles para sus necesidades. ¿Pero cómo lo hace? ¿Qué criterios utiliza para ordenar y mostrar páginas web? ¿Qué ajustes ha realizado a lo largo del tiempo para mejorar su oferta? En este artículo examinaremos el desarrollo del algoritmo de búsqueda de Google, desde sus inicios hasta la actualidad.
PageRank y análisis de enlaces en su infancia.
El algoritmo de búsqueda de Google fue desarrollado por sus cofundadores, Larry Page y Sergey Brin, mientras eran candidatos a doctorado en la Universidad de Stanford. Crearon un sistema llamado PageRank que le daba a cada sitio web una puntuación basada en la cantidad y el calibre de enlaces que recibía de otros sitios web. Como resultado, las páginas más populares y confiables tenían un PageRank más alto y una mayor probabilidad de aparecer primero en los resultados de búsqueda.
La primera característica que distinguió a Google de los motores de búsqueda de la competencia, que se basaban principalmente en el análisis del contenido textual de las páginas, fue el PageRank. El PageRank podía manipularse mediante estrategias como el intercambio de enlaces o la compra de enlaces, por lo que era insuficiente para garantizar la relevancia y el calibre de los resultados. Debido a esto, Google empezó a incorporar factores adicionales a su algoritmo, como análisis semántico, personalización, geolocalización o actualización.
Panda, Pingüino y Colibrí son generaciones de actualizaciones.
Para mejorar la experiencia del usuario y combatir prácticas deshonestas o deficientes que tenían un impacto en los resultados, Google comenzó a implementar actualizaciones periódicas de algoritmos en 2011. Estas actualizaciones, cada una de las cuales recibió un nombre de animal, se concentraron en un componente algorítmico diferente.
Panda fue el primero, debutando en febrero de 2011. Con esta actualización, las páginas web eran penalizadas por proporcionar a los usuarios contenido duplicado, insuficiente o irrelevante, mientras que aquellas que proporcionaban contenido único, valioso y de alta calidad eran recompensadas. Panda impactó alrededor del 12% de las búsquedas en Google.
El segundo fue Penguin, que debutó en abril de 2012. Esta actualización penalizó a los sitios web que emplearon métodos artificiales o deshonestos para mejorar su clasificación, como el uso excesivo o indebido de palabras clave (relleno de palabras clave), relleno o encubrimiento de texto, o creación o adquisición de enlaces erróneos o inútiles. (esquemas de enlaces). Alrededor del 3% de las búsquedas de Google se vieron afectadas por Penguin.
El tercero fue el lanzamiento de Hummingbird en agosto de 2013. Dado que introdujo un nuevo sistema basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), capaz de comprender el significado y la intención detrás de las consultas de los usuarios, en lugar de solo palabras individuales, esta actualización marcó un cambio significativo en el algoritmo de búsqueda de Google.
Google pudo proporcionar resultados más precisos y pertinentes gracias a Hummingbird para consultas largas o complejas o que se utilizaron en conversaciones. Mayoría Las búsquedas de Google se vieron afectadas por Hummingbird, o alrededor del 90%.
Rankbrain, Bert y Core Web Vitals son ejemplos del presente.
Google siguió innovando y mejorando su algoritmo con nuevas actualizaciones y herramientas después de Hummingbird. Entre los más importantes se encuentran:
Rankbrain, un sistema basado en IA y ML que se introdujo en octubre de 2015, ayuda a Google a interpretar y categorizar las consultas de los usuarios, en particular aquellas que son novedosas o ambiguas. Cuando el comportamiento del usuario y el contenido web cambian, Rankbrain puede adaptarse y aprender por sí solo. Junto con el contenido y los enlaces, RankBrain es uno de los componentes clave del algoritmo de Google.
Bert: lanzado en octubre de 2019, es un modelo de PNL (Deep Learning) basado en redes neuronales profundas que permite a Google comprender más completamente el contexto y las relaciones entre las palabras de un texto o consulta. Bert mejora la capacidad de Google para proporcionar resultados pertinentes para búsquedas difíciles o conversacionales, particularmente aquellas que incluyen preposiciones, pronombres o modismos. Bert afecta alrededor del 10% de las búsquedas de Google.
Lanzado en mayo de 2020, Core Web Life es un conjunto de métricas que evalúa la experiencia de usuario que tiene un usuario al interactuar con una página web, teniendo en cuenta factores como el tiempo de carga, la interactividad y la estabilidad visual. La incorporación de estas métricas como factores de posicionamiento en junio de 2021 premió a las webs que aportan una experiencia de usuario positiva y penaliza a las que no.
¿Qué nos espera?
Como hemos visto, el algoritmo de búsqueda de Google ha experimentado un importante desarrollo desde sus inicios, evolucionando para satisfacer las necesidades y expectativas de los usuarios así como el avance de la tecnología. Sin embargo, esto no implica que haya llegado a su fin. Google trabaja constantemente para mejorar su servicio mediante la implementación de nuevas actualizaciones y tecnologías que lo hacen más inteligente, rápido y preciso.
Es difícil decir qué nos depara el futuro, pero podemos esperar que Google siga invirtiendo en IA, ML y PNL para proporcionar resultados más individualizados, contextuales y conversacionales. Además, podemos anticipar que Google seguirá poniendo un mayor énfasis en la calidad del contenido y la experiencia del usuario, penalizando a los sitios web que no cumplan con sus estándares. Por supuesto, también podemos esperar que Google siga sorprendiéndonos con nuevas ideas y funciones que mejoren la forma en que buscamos información en línea.
Espero sinceramente que haya disfrutado leyendo este artículo y que le haya permitido comprender mejor el algoritmo de búsqueda de Google. Te animo a leer otras publicaciones en mi blog si estás interesado en aprender más sobre este tema. Allí podrás encontrar más detalles y sugerencias sobre SEO, marketing digital y tecnología. Espero que sus esfuerzos en línea sean un gran éxito. Te veré pronto.
