El año de la inteligencia artificial en el SEO

He enviado hoy, martes 11 de agosto, una nueva edición de mi newsletter sobre SEO, analítica web y visibilidad en Google. Es una edición especial, esta semana no hay recopilación de contenidos: he decidido dedicar el envío enteramente a cómo, bajo mi punto de vista, la inteligencia artificial, el machine learning y el procesamiento de lenguajes naturales están cambiando el mundo del SEO.

Espero que lo disfrutéis. La próxima semana regreso con el formato habitual.

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🤖 Los que sigáis de cerca esta newsletter sabréis que una de mis grandes obsesiones de este año está siendo todo lo relacionado con el Procesamiento de lenguajes naturales. Desde que recientemente lanzaran la beta privada de GPT-3, mi interés por este tema ha subido un escalón más.

🔮 La cuestión es que todo lo relacionado con inteligencia artificial está teniendo, y sobre todo tendrá en el futuro, un gran impacto en la industria del SEO.

Lo que el robot se llevó:

📅 Para entrar en materia, permitidme que haga este repaso cronológico de lo que este año ha supuesto para todo lo relacionado con el futuro de la inteligencia artificial en el SEO:

  • ✍️ En marzo, Bill Slawski sacaba a la luz una patente de Google (presentada en mayo de 2018, aprobada el día 24 de marzo de 2020) que hablaba de un nuevo concepto llamado Author Vectors.

👉 Utilizando redes neuronales, este sistema en cuestión sería capaz de encontrar patrones en un texto de tal forma que, estando conectado a una base de datos, tendría la capacidad de identificar al autor de un contenido incluso aunque éste no haya firmado la publicación.
👉👉 ¿Esto para qué serviría? Pues por ejemplo para mostrarte automáticamente todos los contenidos de autores que escriben habitualmente sobre temas que te gustan (Discover y medios, ya sabéis), incluso aunque no sigas sus perfiles en ningún sitio. Temas que te gustan, nivel de profundidad sobre una materia que acostumbras a leer, edad del autor… las posibilidades de cruzar información son infinitas.

  • 🚁 En junio conocíamos PEGASUS, que además de identificar al helicóptero que pone multas desde el aire resulta que también es el nombre que Google ha puesto al modelo de aprendizaje en el que están trabajando para crear resúmenes de textos de forma automatizada.

👉 Con tan solo 100 ejemplos de muestra, en algunos casos el modelo ya es capaz de alcanzar la capacidad de síntesis humana para resumir cualquier texto.
👉👉 Pensad en todas las aplicaciones que algo así podría tener solo dentro de Google: resultados enriquecidos que resuelvan dudas con frases que ni siquiera estaban en el contenido de origen; meta títulos y meta descripciones totalmente modificadas de forma personalizada para cada usuario en función de la búsqueda que esté haciendo; incluso contenidos enteros generados desde cero a partir de varios resúmenes diferentes.

  • 🧾 También en junio, supimos que además de procesar textos, Google está trabajando en modelos de inteligencia artificial que entiendan documentos como facturas, recibos o currículums bajo la plataforma de Document AI.

👉 Es cierto que todas las facturas del mundo vienen a mostrar normalmente más o menos los mismos datos (fecha, nombre y apellidos, importe, etcétera), pero ya sabéis que hay cientos de plantillas diferentes y raro es que te lleguen dos facturas iguales a casa.
👉👉 Google ha desarrollado un sistema que lee todos los campos de una factura y, en base a marcadores de probabilidad, es capaz de identificar dónde está el campo del nombre del proveedor, el campo del importe y muchos otros más.
👉👉👉 Lo podéis probar subiendo una factura cualquiera aquí.

  • 📜 Para mí, uno de los puntos de inflexión de este año al respecto del uso del lenguaje natural en Google fue la plantilla de Extracción de Entidades que compartió el grandísimo David Esteve, ahora E-commerce Manager de El Corte Inglés Seguros.

👉 Es una plantilla que a mí me ha dado pie a atreverme a entrar en el mundo de las APIs de Google Cloud, una herramienta que está al alcance de cualquiera con 300 dólares de crédito gratis sin compromiso.
👉👉 Desde Google Cloud puedes acceder a las APIs de todas las barbaridades que Google tiene ahora entre manos, incluyendo los modelos de Lenguaje Natural, algo sobre lo que escribí un artículo en mi blog: Qué sabe sobre ti Google solo con lo que escribes.
👉👉👉 Google lleva años trabajando con tecnologías de este tipo para mejorar los resultados en la búsqueda orgánica, pero hasta ahora tenía muchos problemas para entender de verdad lo que leía en los textos de los contenidos.
👉👉👉👉 Es evidente que en plataformas como Discover, el concepto de ‘keywords’ directamente pasa a un segundo plano. Google necesitaba algo mucho más avanzado para pintar noticias de forma automatizada a cada usuario en su móvil, y las entidades son la solución perfecta: le permiten estar seguros de que las noticias que va a mostrar el feed en cada caso corresponden realmente a las temáticas de interés de cada persona.

🧠 Si tan solo podéis dedicar unos segundos a entender (o explicarle a alguien) qué va a cambiar en el SEO de aquí a unos años a medida que tecnologías como BERT se vayan expandiendo, yo os diría que veáis este vídeo:

Este vídeo lo publicaba la gente de TensorFlow con el siguiente mensaje: What if you could use BERT right in your browser? This #TensorflowJS experiment helps you find answers to your questions on any webpage.

👉 Es una muestra de cómo, a través de BERT, el típico campo de búsqueda de CTRL+F en el navegador es capaz de entender la pregunta que le estás haciendo y mostrarte una respuesta acorde. No es que simplemente marque en amarillo la frase que estás buscando… es que, literalmente, está contestando a tu pregunta.


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🗞 Por otra parte, dado que el mundo de los medios es algo que también sigo muy de cerca, os dejo algunas pinceladas de lo que la inteligencia artificial ha supuesto ya este año en este campo:

🍒 Microsoft ha decidido prescindir de 50 periodistas del equipo de editores encargados de seleccionar los contenidos para MSN y Microsoft News, en su lugar pondrá a una IA para que realice esta tarea.

⚽ Reuters Uses AI To Prototype First Ever Automated Video Reports – Reuters ha comenzado a utilizar un algoritmo que genera diferentes vídeos de resúmenes de fútbol a través de inteligencia artificial:

👉 Unos pocos clics y ya tienes a tu presentador virtual –con apariencia totalmente real, porque está construido sobre una persona de verdad– dando el resultado del último partido entre dos equipos de fútbol.

🌎 El futuro es apasionante.


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Jakub
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