Beneficios del posicionamiento en buscadores para tu empresa

¿Qué es el posicionamiento en buscadores?

Se define como la posición en la que aparece tu empresa (página web) en los resultados de una búsqueda en internet.

¿Por qué es importante?

Actualmente los buscadores como Google lideran el listado de los métodos más usados para adquirir un producto a servicio, por lo que es muy importante tener presencia en ellos, ya que es la forma más rápida y efectiva en la que los clientes potenciales encontrarán tu página web. Sin embargo no basta con crear una página web, debes crear un negocio en internet, teniendo en cuenta ciertos parámetros y herramientas que ayudarán a mejorar tu estrategia digital, incluyendo la posición de tu página web en los resultados del buscador.

¿Cuáles son las mejores posiciones?

Los usuarios tienden a escoger entre los primeros 3 sitios que aparezcan en su resultado, por esta razón siempre se debe tener como objetivo posicionar tu página web en los primeros lugares.

Beneficios de tener un buen posicionamiento en buscadores:

  • Los usuarios que buscan tu producto o servicio te encontrarán más rápido.
  • Tienes más posibilidades de aumentar ventas e interacciones en tu sitio web.
  • Aumentas la visibilidad y recordación de tu marca.
  • Puedes recolectar información más efectiva, sobre qué tipo de personas buscan tu producto o servicio y cómo lo buscan.
  • Puedes segmentar por ubicación, es decir que tu elijes si tu página le aparece a personas que vivan en determinadas zonas, ciudades o países.
  • Puedes tener una mejor visibilidad de tu competencia y de la forma en la que compiten.
  • Impulsa tu estrategia digital en general.

¿Cuáles son los tipos de posicionamiento?

  • Posicionamiento orgánico (SEO): Requiere tiempo, pero es gratuito y la posición se mantiene durante mucho tiempo.
  • Posicionamiento pago (SEM): Se debe pagar, pero se posiciona de forma inmediata.

¿Qué es una red neuronal de algoritmos?

Las redes neuronales de algoritmos están diseñadas para el reconocimiento de patrones, así como aplicamos el reconocimiento en el mundo real de la categorización del contenido de la imagen, el reconocimiento de la escritura a mano e incluso la predicción de tendencias en los mercados financieros.

¿Qué es el procesamiento de lenguaje?

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) se refiere a una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la lingüística, con el objetivo de permitir que las computadoras entiendan la forma en que los humanos se comunican naturalmente.

Los ejemplos de avances posibles gracias a PNL incluyen herramientas de escucha social, chatbots y sugerencias de palabras en su teléfono inteligente.

En sí mismo, la PNL no es una característica nueva para los motores de búsquedaBERT, sin embargo, representa un avance en PNL a través de la capacitación bidireccional.

¿Cuál es la diferencia entre BERT y Rankbrain?

Algunas de las capacidades de BERT pueden sonar similares al primer método de inteligencia artificial de Google para comprender consultas, RankBrain. Pero son dos algoritmos separados, que pueden usarse para informar los resultados de búsqueda.

Lo primero que hay que entender sobre RankBrain es que se ejecuta en paralelo con los algoritmos de clasificación de búsqueda orgánica normales, y se utiliza para realizar ajustes en los resultados calculados por esos algoritmos” dijo Eric Enge, gerente general de Perficient Digital.

RankBrain ajusta los resultados mirando la consulta actual y encontrando consultas pasadas similares. Luego, revisa el rendimiento de los resultados de búsqueda para esas consultas históricas. “En función de lo que ve, RankBrain puede ajustar la salida de los resultados de los algoritmos de clasificación de búsqueda orgánica normal“, dijo Enge.

RankBrain también ayuda a Google a interpretar consultas de búsqueda para que pueda mostrar resultados que pueden no contener las palabras exactas en la consulta. En el ejemplo a continuación, Google pudo darse cuenta de que el usuario estaba buscando información sobre la Torre Eiffel, a pesar de que el nombre de la torre no aparecía en la consulta “altura del punto de referencia en París”.

BERT opera de una manera completamente diferente”, dijo Enge. “Los algoritmos tradicionales intentan mirar el contenido de una página para comprender de qué se trata y para qué puede ser relevante. Sin embargo, los algoritmos tradicionales de PNL generalmente solo pueden ver el contenido antes de una palabra O el contenido después de una palabra para un contexto adicional para ayudarlo a comprender mejor el significado de esa palabra. El componente bidireccional de BERT es lo que lo hace diferente”. Como se mencionó anteriormente, BERT analiza el contenido antes y después de una palabra para informar su comprensión del significado y relevancia de esa palabra. “Esta es una mejora crítica en el procesamiento del lenguaje natural, ya que la comunicación humana es naturalmente compleja y compleja”.

Google utiliza BERT y RankBrain para procesar consultas y contenido de la página web para comprender mejor el significado de las palabras. BERT no está aquí para reemplazar a RankBrain. Google puede usar múltiples métodos para comprender una consulta, lo que significa que BERT podría aplicarse por sí solo, junto con otros algoritmos de Google, junto con RankBrain, cualquier combinación de los mismos o nada, dependiendo del término de búsqueda.

BERT el algoritmo de GOOGLE basado en inteligencia artificial

Google ha confirmado en su última actualización la implementación del algoritmo BERT, promocionado como “uno de los mayores avances en la historia de la búsqueda”. Este algoritmo ayudará a comprender mejor la intención detrás de las consultas de búsqueda de los usuarios y por ende, reflejarse en resultados de búsqueda más relevantes y naturales.

¿Qué es BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), es una técnica basada en redes neuronales para el pre-entrenamiento del procesamiento del lenguaje natural. En inglés simple, se puede usar para ayudar a Google a discernir mejor el contexto de las palabras en las consultas de búsqueda.

¿Para qué está diseñado?

Para hacerlo simple, usaremos un ejemplo: en las frases “nueve a cinco” y “cinco menos cuarto”, la palabra “a” tiene dos significados diferentes, que pueden ser obvios para los humanos pero puede no estar muy claro para los motores de búsqueda, BERT está diseñado para distinguir entre tales matices y facilitar resultados más relevantes.

¿Cómo funciona?

BERT está en su capacidad de entrenar modelos de lenguaje, basados ​​en el conjunto completo de palabras en una oración o consulta (entrenamiento bidireccional), en lugar de la forma tradicional de entrenamiento en la secuencia ordenada de palabras (de izquierda a derecha o izquierda combinada -a la derecha y derecha a izquierda). 
BERT permite que el modelo de lenguaje aprenda el contexto de las palabras en función de las palabras circundantes, en lugar de solo la palabra que lo precede o sigue inmediatamente.

“Por ejemplo, la palabra ‘ banco ‘ tendría la misma representación sin contexto en ‘ cuenta bancaria ‘ y ‘ banco del río’. En su lugar, los modelos contextuales generan una representación de cada palabra que se basa en las otras palabras de la oración. Por ejemplo, en la oración ‘ Accedí a la cuenta bancaria ‘, un modelo contextual unidireccional representaría ‘ banco ‘ basado en ‘ Accedí a ‘ pero no ‘ cuenta’. Sin embargo, BERT representa ‘ banco ‘ usando su contexto anterior y el siguiente: ‘ Accedí a la… cuenta ‘ ”.

¿Cuándo se lanzó Bert en la búsqueda de Google?

Bert comenzó a implementarse en el sistema de búsqueda de google el 21 de octubre de 2019 para consultas en inglés, incluidos fragmentos destacados.
“El algoritmo se expandirá a todos los idiomas en los que Google ofrece búsqueda, pero aún no hay una línea de tiempo establecida” afirmó Danny Sullivan de Google, sin embargo ya se está implementando un modelo Bert para mejorar fragmentos destacados en dos docenas de países.

¿Qué tanto afectará las búsquedas?

Google afirma que actualmente “Bert afectará el 10% de las búsquedas”, es decir que solo mejorará aproximadamente 1 de cada 10 búsquedas en inglés (EE.UU.). Probablemente tenga algún impacto en la visibilidad y el tráfico orgánico de su marca, también es posible que no lo note.

Se debe tener en cuenta que Bert también afecta los fragmentos destacados, del mismo modo que lo hace con las búsquedas.

¿Qué otros productos de Google podrían afectar BERT?

El anuncio de Google para BERT se refiere solo a la Búsqueda, sin embargo, también habrá algún impacto en el Asistente. Cuando las consultas realizadas en el Asistente de Google lo activan para proporcionar fragmentos destacados o resultados web de Búsqueda, BERT puede influir en esos resultados.

Google le ha dicho a Search Engine Land que BERT no se está utilizando actualmente para anuncios, pero si se integra en el futuro, puede ayudar a aliviar algunas de las variantes cercanas que afectan a los anunciantes.

¿Se puede optimizar BERT?

“No hay nada para optimizar con BERT, ni nada para que alguien pueda repensar sobre el algoritmo”, dijo Sullivan. “Los fundamentos de nosotros que buscan recompensar el gran contenido permanecen sin cambios”.

El consejo de Google para clasificar bien ha sido siempre tener en cuenta al usuario y crear contenido que satisfaga su intención de búsqueda. Dado que BERT está diseñado para interpretar esa intención, tiene sentido que dar al usuario lo que quiere siga siendo el consejo de Google.

“Optimizar” ahora significa que puede concentrarse más en una escritura buena y clara, en lugar de comprometer la creación de contenido para su audiencia y la construcción de fraseo lineal para máquinas.

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