Rankbrain: como el nuevo update de Google impacta el SEO en 2016

26 May 2016

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Dentro de la comunidad SEO se sigue escribiendo y hablando mucho de Rankbrain, el más reciente update del algoritmo de Google. Lo que da mucho por hablar es sobre todo el hecho que Rankbrain ya ha pasado a ser el tercer factor de posicionamiento en buscadores, según las palabras del Senior Research Scientist de Google Greg Corrado entrevistado de parte de Bloomberg al respecto.

Intentaremos en este articulo resumir (muy brevemente) que es y como funciona Rankbrain y analizar su impacto sobre las prácticas de optimización recomendadas para SEO en 2016.

Qué es Rankbrain y cual es su objetivo

Rankbrain ha sido diseñado de parte de Google con un objetivo principal: entender el significado de búsquedas muy complejas compuestas de muchos términos (generalmente las búsquedas de 4 o más términos toman el nombre estadístico de long tail) e interpretarlas correctamente para ofrecer resultados de búsquedas óptimos para los usuarios. Para realizar esta labor Rankbrain utiliza procesos de inteligencia artificial y machine learning que le permiten un constante auto aprendizaje y mejora de la interpretación del significado de las búsquedas (queries). Podemos entender la labor titánica a la cual se confronta Rankbrain sabiendo que cada día a nivel global se realizan en el buscador tres mil millones de búsquedas, de las cuales el 15 % (450 millones) son búsquedas que nunca se han realizado antes y que por ende tienen que ser interpretadas de forma correcta de parte del buscador.

En el mismo artículo mencionado arriba Bloomberg reporta también un ejemplo de consulta de búsqueda long tail donde Rankbrain puede ayudar el algoritmo principal de Google a interpretar significado e intención de usuario:

What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain

Rankbrain: búsqueda long tail

Esta es una búsqueda compleja compuesta de más de 10 términos donde Google podría tener dificultades de interpretación y que utiliza términos científicos como consumer (en el sentido de consumidor de alimentos dentro de una cadena alimentaria). El papel de Rankbrain sería entonces el de simplificar y conectar semánticamente el significado de esta búsqueda con otras búsquedas más comunes y de fácil interpretación, como por ejemplo la búsqueda:

top level of the food chain

Rankbrain: búsqueda simple

Comprobando las dos búsquedas en Google podemos ver como los resultados sean de hecho muy similares: el algoritmo de Google ya es capaz de entender el significado de búsquedas largas y complejas, asociandolas a búsquedas de las cuales ya conoce el significado.

Rankbrain e impacto sobre SEO

Parece entonces que la principal función de Rankbrain sea la de interpretar el significado de búsquedas long tail de difícil comprensión para el buscador. ¿Pero cuál es el impacto de Rankbrain sobre las prácticas SEO que llevamos a cabo al día a día? Ha habido bastante debate y especulaciones en los principales blog de SEO y marketing digital durante estos meses y mucho se ha escrito sobre el tema.

La principal conclusión que podemos de momento sacar es que para poder bien posicionarse para términos de larga cola, tenemos que ayudar al buscador a entender mejor el significado de nuestros contenidos, a qué conceptos y temáticas se refieren y el contexto de interpretación. Esta no es una novedad ya que desde el lanzamiento de Knowledge Graph en 2012 y de Hummingbird en 2013 el algoritmo del buscador ha sido rediseñado para asegurar una mejor interpretación del significado de las búsquedas y de como son interconectados los temas y conceptos a los cuales los términos de búsqueda se refieren.

Optimizar nuestros sitios web para la búsqueda semántica (semantic search) nos permitirá entonces estar al tanto de las últimas actualizaciones de algoritmo de Google. La tarea principal de los SEOs y creadores de contenidos será la de cuidar y reiterar la optimización de todos los contenidos de nuestras páginas web (no solo texto si no también imágenes, vídeos y sus metadatos), pujando para una calidad óptima de los mismos: contenidos de calidad que responden a la intención de búsqueda de los usuarios utilizando una variedad de distintos términos semánticamente interconectados, conjuntamente a sus variaciones y sinónimos, podrán así ayudar a Google en la interpretación del significado y del contexto de consultas de búsquedas complejas y serán considerados como más relevantes en rankings respecto a contenidos pobres, creados sin pensar en responder a una intención de búsqueda y que utilizan un vocabulario donde se repiten siempre los mismos términos. Aquí nos conectamos con dos ideas bien radicadas desde hace tiempo en la comunidad SEO: primero, la idea que cada proceso de optimización SEO tiene que tener como objetivo general el de crear 10X Content, o sea contenidos 10 veces mejores de todo otro contenido actualmente posicionado en los resultados de búsquedas por nuestra keyword / nicho de keywords target. Y también con la idea de que contenidos de calidad "profundos" (in-depth content) de 1000, 2000 o 3000 palabras normalmente podrán dar mejores y más completas respuestas a lo que los usuarios están buscando con respecto a contenidos de baja calidad, redactados superficialmente y con poco texto (el low-quality content ya ha sido y sigue siendo penalizado en rankings desde 2011 con Google Panda).

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