馃帣 Episodio 48. 聽Inteligencia Artificial para SEO

En el episodio de hoy de Un podcast ninja sobre Big Data vamos a hablar de SEO. De c贸mo utiliza Google la Inteligencia Artificial para decidir los resultados que nos muestra cuando buscamos algo y de c贸mo pueden usar los especialistas en SEO el Machine Learning para hacer su trabajo.

驴Qu茅 es el SEO?

SEO viene de Search Engine Optimization, que significa Optimizaci贸n para motores de b煤squeda.

Es decir, c贸mo conseguir que una p谩gina web aparezca en la primera p谩gina de los resultados de b煤squeda cuando alguien busca algo.

Que te encuentren en Google, vaya.

Y ahora igual, que te encuentren tambi茅n en Bing.

Si crees que lo de aparecer en la primera p谩gina de resultados de Google era algo que sucede sin m谩s, en plan t煤 escribes un art铆culo y ya estar铆a, pues no鈥 es posible que acabes en las profundidades m谩s inh贸spitas de internet y nadie te encuentre jam谩s.

Todo tiene su aquel. 

Incluso hay una profesi贸n para ello.

Los especialistas en SEO (o simplemente SEOs) se encargan de aplicar estrategias y t茅cnicas para optimizar las p谩ginas web y que aparezcan org谩nicamente, o sea sin pagar nada, en buscadores como Google, Bing o Youtube.

Palabras clave por todas partes

En los or铆genes de internet, Google ten铆a suficiente con indexar las paginas de internet y para poder posicionar una p谩gina web casi que bastaba con que la palabra clave estuviera metida con calzador en todas partes.

Entonces si busc谩bamos 鈥減eluquer铆a barata en Barcelona鈥 ten铆amos webs posicionadas con resultados del tipo:

驴est谩s buscando una peluquer铆a barata en Barcelona? Nuestra peluquer铆a barata en Barcelona es la m谩s barata de toda la ciudad de Barcelona.

Tambi茅n hab铆a mucho contenido duplicado de webs que copiaban a otras webs ya posicionadas.

As铆 que cuando Google se hart贸 de que se le llenaran las p谩ginas de resultados de SPAM y webs cuestionables y despu茅s de lanzar algunas modificaciones en su algoritmo de b煤squeda entr贸 a la carga con la Inteligencia Artificial.

驴Utiliza Google modelos de IA en su algoritmo de b煤squeda?

En 2015 despleg贸 Google RankBrain para conseguir que los resultados que nos devuelve cuando buscamos algo realmente satisfagan nuestra intenci贸n de b煤squeda humana.

Porque s铆, todo este rollo sobre SEO es para contarte que Google utiliza modelos de Machine Learning para decidir qu茅 resultados de las miles de millones de webs que hay en internet nos muestra cuando buscamos algo.

Antes:

Google intentaba hacer coincidir las palabras de nuestras consultas de b煤squeda con las palabras de una p谩gina web. Por eso, repetir artificialmente las palabras qu茅 quer铆amos posicionar como en el caso de la peluquer铆a barata en Barcelona funcionaban.

Ahora:

Google RankBrain, que as铆 se llama el modelo de Inteligencia Artificial,  intenta descifrar realmente lo que queremos decir.

Todo ello gracias a modelos de lenguaje natural que sirven para obtener entidades sem谩nticas.

Los humanos tenemos muchas maneras de expresar la misma idea gracias a los modelos de lenguaje natural Google RankBrain puede descifrar que cuando buscamos:

  • curso machine learning 
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Estamos b谩sicamente buscando la misma cosa. 

Total, que una vez que Google RankBrain obtiene mediante modelos del lenguaje natural la intenci贸n de b煤squeda de un usuario muestra un conjunto de resultados de b煤squeda que creen que le gustar谩n. 

Si a muchas personas les gusta una p谩gina en particular en los resultados, el modelo aprende que tiene que mostrar esa web m谩s veces ante b煤squedas similares

Y si no, pues la pr贸xima vez que alguien busque algo similar pues no la mostrar谩.

Para saber si a un usuario le parece bien o no el resultado que le ha ofrecido el algoritmo de Google se fija en c贸mo interact煤a con los resultados de b煤squeda.

Si hace click en el resultado, cu谩nto tiempo est谩 en esa web, si sale inmediatamente de la web o si se queda leyendo otros art铆culos dentro de esa misma web, etc...

Como v茅is la Inteligencia Artificial lleva decidiendo las webs que vemos desde 2015.

Inteligencia Artificial para SEO

Con Google RankBrain el trabajo de los SEOs es m谩s complejo. Posicionar una web ya no consiste en repetir muchas veces la palabra clave que queremos posicionar.

Peeero los SEOs supieron adaptarse ante la aparici贸n de Google RankBrain y algunos de ellos incluso fueron capaces de ver c贸mo incorporar tambi茅n Machine Learning para mejorar su propio rendimiento.

An谩lisis de palabras clave

Una forma en la que el aprendizaje autom谩tico se puede utilizar en SEO es a trav茅s del an谩lisis de palabras clave.

El an谩lisis de palabras clave es el proceso de identificar y seleccionar las palabras clave m谩s relevantes y efectivas para un sitio web.

Por ejemplo, podr铆amos entrenar un modelo sobre un mont贸n de datos de p谩ginas web de las que ya hubi茅semos extra铆do las palabras clave asociadas.

Ese ser铆a nuestro dataset de entrenamiento.

Con el modelo ya entrenado, lo podr铆amos usar para predecir las palabras clave m谩s efectivas para un contenido determinado.

Esto nos ayudar铆a a identificar nuevas palabras clave que igual hemos pasado por alto.

Incluso podr铆amos llegar a obtener la importancia relativa de diferentes palabras clave y c贸mo se pueden combinar para lograr el m谩ximo impacto.

Otra forma en que podemos utilizar Machine Learning en el an谩lisis de palabras clave es a trav茅s de t茅cnicas de procesamiento de lenguaje natural.

Si Google lo utiliza, un SEO ninja de la Inteligencia Artificial tambi茅n puede.

Mediante el uso de t茅cnicas de procesamiento del lenguaje natural, es posible extraer autom谩ticamente las palabras clave m谩s importantes de un contenido y utilizarlas para optimizar la p谩gina.

An谩lisis de la competencia

Adem谩s de identificar las palabras clave m谩s relevantes, el aprendizaje autom谩tico tambi茅n se puede utilizar para analizar la competencia de una palabra clave determinada. 

Es decir, que podemos analizar las p谩ginas que tienen una clasificaci贸n alta para una palabra clave en concreto e identificar otros factores importantes que hacen que esa web est茅 tan arriba en el ranking de resultados del buscador.

En definitiva, se pueden optimizar t铆tulos y meta descripciones, y garantizar que el contenido sea relevante y de alta calidad.

Qu茅 es lo que Google y los dem谩s buscadores quieren.

En general, la optimizaci贸n de contenido para SEO consiste en tomar decisiones estrat茅gicas sobre el contenido de su sitio web para mejorar su clasificaci贸n en los resultados de los motores de b煤squeda.

Al realizar una investigaci贸n de palabras clave, optimizar t铆tulos y meta descripciones, garantizar que el contenido sea relevante y de alta calidad, y optimizar im谩genes y videos, un especialista en SEO puede mejorar las posibilidades de que un sitio web aparezca en los resultados de b煤squeda y atraiga m谩s tr谩fico y, por tanto, m谩s clientes.

Y muchas de estas acciones que hacen los especialistas en SEO, frecuentemente de manera manual, pueden ser vitaminadas mediante Machine Learning.

Pero hay m谩s todav铆a鈥

Mejorar el SEO con modelos del lenguaje (GPT-4, ChatGPT...)

Para llevar a cabo de manera exitosa un proyecto que implemente Machine Learning necesitamos construir un dataset de entrenamiento, utilizarlo para entrenar un modelo de Machine Learning, evaluar los resultados del modelo y desplegarlo en producci贸n.

No es algo sencillo.

En el caso de SEO necesitar铆amos un SEO mega ninja de la Inteligencia Artificial o a un equipo completo para desarrollar un proyectazo.

Peeero en el episodio de la semana pasada ya ve铆amos que ahora, gracias a los modelos del lenguaje simplemente podemos dise帽ar un prompt y evaluar si los resultados nos sirven.

Obviamente esta aproximaci贸n no sirve para todos los problemas que utilizan Machine Learning del mundo pero s铆 que podr铆a abrir el mundo de la Inteligencia Artificial a muchos especialistas en SEO sin conocimientos ninja previos de Machine Learning.

Por ejemplo, se podr铆a utilizar GPT4 para analizar el contenido de las webs que mejor posicionan para una determinada consulta en la que estamos interesados y extraer las principales conclusiones del texto, las entidades que aparecen en la p谩gina y las keywords m谩s relevantes del texto con el n煤mero de veces que aparecen.

Tambi茅n se podr铆a usar GPT4 para hacer investigaci贸n de palabras clave, buscando ideas de palabras clave semilla que luego pudi茅ramos buscar en un planificador de palabras clave o en alguna otra herramienta.

Otro posible caso de uso de GPT4 para SEO podr铆a ser extraer la intenci贸n de b煤squeda de un texto determinado.

Adem谩s, c贸mo dec铆a antes, la gente busca lo mismo de formas diferentes.

Una labor importante de un buen SEO es ser capaz de agrupar palabras clave  que responden a la misma intenci贸n de b煤squeda en la misma p谩gina web. Haciendo esto evitamos perder poder de captaci贸n y utilizar palabras claves que responden la misma intenci贸n de b煤squeda en p谩ginas diferentes y que provocan canibalizaci贸n.

Pues estas agrupaciones de palabras clave las podr铆a hacer un modelo como GPT-4.

Y tambi茅n, obviamente, la parte de generar contenido breve como descripciones de producto y metadescripciones, o texto de RRSS como IG.

Ya coment谩bamos la semana pasada el entusiasmo de los creadores de contenido por usar ChatGPT para escribir art铆culos completos pero de nuevo:

鈥淭odo el mundo quiere crear contenido con IA pero nadie quiere consumir ese contenido鈥

驴Se posiciona el contenido generado por IA en Google?

Y eso no quiere decir que el contenido  generado por Inteligencia Artificial no vaya a posicionarse en Google.

Por supuesto que lo hace, siempre y cuando sea 煤til para el usuario puesto que ya hemos visto que Google se fija en las interacciones del usuario con los resultados para decidir si mejora su posici贸n en el ranking o se va pabajo.

El futuro del SEO

Ahora bien, tanto Google como Bing quieren incorporar y est谩n incorporando modelos del lenguaje a los resultados de b煤squeda para enriquecer la experiencia de los usuarios y esto seguramente vaya influyendo poco a poco en el trabajo de los especialistas en SEO.

Tendr谩n que volver a adaptarse como cuando apareci贸 Google RankBrain. 

Espero que os guste el episodio.

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Muchas gracias por estar ah铆 y os espero en el pr贸ximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.

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