Búsqueda semántica
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¿Qué es la búsqueda semántica o la semantic search?
La búsqueda semántica es un proceso para recuperar información que ayuda a los buscadores como Google a determinar con mayor eficacia el significado de una consulta y así mostrar los resultados más acordes posibles con la intención de búsqueda.
Para entender mejor el alcance que puede llegar a tener, es de gran utilidad realizar la comparación de las búsquedas semánticas con las lexicales, pues estas últimas abordan las consultas de una manera literal, arrojando únicamente resultados que coinciden con los términos de búsqueda o sus variaciones.
En cambio, las técnicas aplicadas a la búsqueda semántica no se ciñen al pie de la letra a los términos utilizados, sino que se enfocan en el significado de lo que representa cada consulta para proveer resultados más acertados, aun cuando las usuarias o usuarios hayan formulado sus preguntas de forma incorrecta o inexacta.
¿Por qué la búsqueda semántica está adquiriendo mayor importancia?
Una de los principales razones por las cuales la importancia de la búsqueda semántica continúa aumentando se debe a la herramienta de búsqueda por voz.
En las consultas de búsqueda por voz se utilizan oraciones completas o frases de búsqueda más largas, ya que los softwares de IA como Siri, Alexa o el asistente de voz de Google están diseñados para generar resultados más adecuados, gracias a que tienen acceso a un extenso historial de conocimiento y entendimiento semántico.
Otro factor de importancia es la complejidad del lenguaje, puesto que las palabras, sin importar el idioma, tienen múltiples significados. Por este motivo, los buscadores deben ser capaces de contextualizar los términos empleados en una consulta si quieren ofrecer resultados relevantes.
Veamos como ejemplo la palabra “tabla” que tiene al menos dos significados: el primero hace referencia a un trozo de madera y el segundo, puede ser una consulta matemática. En este caso, el buscador debe diferenciar entre ambas temáticas para contextualizar el resultado y la única manera de lograrlo es mediante un análisis semántico.
De este modo, siendo que en la actualidad contamos con la tecnología necesaria para realizar este tipo de búsquedas, es otra de las razones por la cual, la búsqueda semántica se ha convertido en una herramienta indispensable.
Cabe recordar que la búsqueda semántica comenzó a implementarse en 2013, tras el lanzamiento de un algoritmo de Google llamado “Hummingbird” (colibrí) que se enfocaba en entender el lenguaje natural y sus contextos, en lugar de escanear y relacionar palabras clave.
Desde aquel entonces hasta la actualidad, este desarrollo informático ha sido complementado con tecnologías más poderosas y que además funcionan con inteligencia artificial o aprendizaje automático, como es el caso del RankBrain.
Veamos otro ejemplo en la siguiente imagen: gracias a la implementación de la búsqueda semántica, la inteligencia artificial de Google puede detectar a qué personaje se está haciendo referencia (Ringo Starr) sin mencionar el nombre de la banda (The Beatles):
Captura de pantalla de un snippet destacado tras generar la pregunta ¿quién tocaba el bajo en la canción yellow submarine? google.com
¿Cómo funciona la búsqueda semántica de Google?
Google emplea varias técnicas de recuperación de información para procesar todo tipo consultas, pero en general se implementan mediante un proceso que consta de dos partes: comprensión y resultados.
Primero, Google logra la comprensión ejecutando algoritmos y tecnologías especializados en el entendimiento del significado y en la intención de cada búsqueda. Posteriormente, la segunda parte del proceso muestra el resultado relacionado con el término ingresado inicialmente para su búsqueda.
Además del algoritmo Hummingbird, existen otras herramientas que complementan la búsqueda semántica. Una de ellas es el Knowledge Graph de Google, una tool que recupera información sobre diferentes temas y conceptos provenientes de múltiples fuentes y que también relaciona temáticas afines.
De este modo, el Knowledge Graph consigue crear mapas semánticos en los que se utilicen conceptos relacionados como un sistema de señales interconectadas, que ayuden a los buscadores a decodificar las consultas de las usuarias y usuarios de la manera más acertada.
Adicionalmente, Google tiene acceso a bases de datos que acumulan años de información relacionada con el comportamiento de las/los usuarias/os y sus consultas, como también al historial de búsquedas previas y al registro de las tendencias actuales, siendo datos relevantes que puede usar como apoyo para generar resultados que coincidan con las consultas de las y los cibernautas.
Por ejemplo, un usuario/a podría buscar por “comida china”. Como es un término muy vago, el algoritmo lleva a cabo un análisis semántico de la consulta y de las búsquedas relacionadas más populares, y con ello retorna páginas de resultados que dirija a “restaurantes de comida china” o “mejores restaurantes de comida china en X locación”.
Así mismo y como ya se mencionó, Google emplea el algoritmo RankBrain para mejorar la manera en que se interpretan las búsquedas semánticas, puesto que este algoritmo es una colección de tecnologías de aprendizaje automatizado que ayudan al buscador a decodificar consultas incluso si son ambiguas o están incompletas.
Otro de los algoritmos utilizado por Google para responder consultas más complejas es el BERT o “Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores”. Se trata de un algoritmo por el cual, a través del aprendizaje computarizado, se puede facilitar el procesamiento de entendimiento del lenguaje natural. De este modo, BERT permite manejar consultas largas o complejas con palabras polisémicas, homófonas, etc.
Finalmente, otro aspecto incluido en este tipo de búsquedas es la codificación semántica: el uso de códigos, especialmente de etiquetas HTML, que transmiten un significado.
Un buen ejemplo de etiquetas HTML como soporte para las búsquedas semánticas sería la etiqueta <h1>, la cual es interpretada como el encabezado principal e indica a los rastreadores que se trata de una parte importante del texto.
Importancia para el SEO
La implementación de ciertos algoritmos como el Hummingbird han tenido un impacto directo en el mundo del SEO, pues contribuyó a la creación de nuevas y mejores prácticas o recomendaciones.
Previamente a la implementación de las búsquedas semánticas, todo contenido creado con propósitos SEO debía construirse alrededor de ciertas palabras clave o a su cantidad. Sin embargo y gracias a las búsquedas semánticas, en la actualidad, el énfasis recae en la relevancia del contenido y en la precisión con la que las usuarias y usuarios puedan utilizar el lenguaje cotidiano.
En resúmen, es importante tener en cuenta que esta clase de contenido no debe ser creado para los motores de búsqueda, sino que se desarrolla para las y los internautas incluso si se hace con propósitos SEO.
Teniendo conocimiento de todo lo mencionado, para conseguir un mejor posicionamiento, las y los creadores de contenidos ya no tiene que centrarse en el keyword stuffing, sino en el uso de sinónimos y palabras clave long tail.
Por último, debemos resaltar la importancia de la codificación semántica. Por lo que, las/los webmasters y expertas/os en marketing digital deberían saber cómo incluir los HTML semánticos para incorporar un esquema que mejore el posicionamiento de los sitios web en las SERPs.
Además, hoy en día las/los desarrolladoras/es y profesionales del SEO tienen acceso a herramientas de análisis semántico que ayudan a crear contenido optimizado con una innegable relevancia para las y los usuarias/os, siendo que dichas tools pueden sugerir frases y palabras claves en sintonía con los análisis semánticos de Google.
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