<\/p>\n
RankBrain<\/b> es un nuevo subsistema de algoritmos que Google usa en la entrega de resultados de b\u00fasqueda o SERPs. El RankBrain usa el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial para responder a preguntas que nunca han sido planteadas. El sistema incorpora el lenguaje hablado en forma de b\u00fasquedas en patrones matem\u00e1ticos que pueden ser procesados por el motor de b\u00fasqueda. RankBrain complementa los distintos algoritmos para la categorizaci\u00f3n de estas nuevas b\u00fasquedas. Adem\u00e1s usa la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica<\/b>, que se implement\u00f3 con la actualizaci\u00f3n de Hummingbird, y asocia palabras desconocidas sem\u00e1nticamente a entidades ling\u00fc\u00edsticas ya conocidas. El sistema est\u00e1 dise\u00f1ado para aprender por lo tanto en el futuro.\n<\/p>\n Google recibe millones de consultas de b\u00fasqueda diariamente. Aproximadamente el 15% de todas las b\u00fasquedas entrantes en el buscador de Google son totalmente nuevas<\/b>. Esto incluye nuevos conceptos, frases y preguntas. Para examinar correctamente estos patrones de lenguaje, usualmente muy complejos, y ofrecer resultados relevantes, Google, seg\u00fan sus propias afirmaciones, usa m\u00e1s de 200 se\u00f1ales distintos, una infraestructura compleja y varias actualizaciones dise\u00f1adas para impulsar los resultados de b\u00fasqueda.\n<\/p>\n Luego de a\u00f1os de investigaci\u00f3n, Google implement\u00f3 el sistema RankBrain, que se implement\u00f3 a nivel mundial a principios de 2015 tras un breve periodo de prueba. RankBrain fue probado primero y comparado con usuarios reales, que asignaron correctamente el 70% de las nuevas b\u00fasquedas mientras que RankBrain alcanz\u00f3 el 80%. Debido a que el sistema puede aprender casi de forma aut\u00f3noma<\/b>, r\u00e1pidamente se convirti\u00f3 en una parte integral de la b\u00fasqueda de Google. Al mismo tiempo de los enlaces y las se\u00f1ales sem\u00e1nticas como probablemente los factores de clasificaci\u00f3n m\u00e1s importantes, RankBrain ya se ha convertido en una de las se\u00f1ales m\u00e1s importantes.\n<\/p>\n Cinco desarrolladores que impulsaban la incorporaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial en el contexto de la investigaci\u00f3n eran responsables de ello. Con la adquisici\u00f3n de DeepMind en 2014 y el nombramiento de Ray Kurzweil en 2012, la empresa sent\u00f3 las bases para su propia investigaci\u00f3n en el campo de la inteligencia artificial hace a\u00f1os. El sistema RankBrain, recientemente integrado, complementa el producto principal, la b\u00fasqueda en el buscador de Google, un framework que pretende dar soporte en particular a la b\u00fasqueda conversacional, a los t\u00e9rminos de la jerga, a la b\u00fasqueda por voz y adem\u00e1s a la creaci\u00f3n de Google en el \u00e1rea de la IA para el futuro..[1]<\/sup><\/p>\n Al igual que con otras actualizaciones o modificaciones del algoritmo central, Google no proporciona muchas explicaciones acerca de c\u00f3mo funcionan los mecanismos exactos de RankBrain. S\u00f3lo un comunicado de prensa incluyendo una entrevista con Greg Corrado, Investigador Cient\u00edfico Senior.[2]<\/sup> De acuerdo con esto, RankBrain utiliza inteligencia artificial para incrustar el lenguaje en entidades matem\u00e1ticas, que se llaman vectores<\/b>. Si Rank Brain recibe una palabra o frase de b\u00fasqueda desconocida en forma de consulta, adivina el significado de estos caracteres recogiendo semejanzas importantes con palabras que ya hay en la base de datos; las b\u00fasquedas hist\u00f3ricas se introducen en el sistema. Si estas asociaciones son correctas, se pueden integrar en el sistema vivo. La entrega de los resultados de la b\u00fasqueda se modifica a continuaci\u00f3n en funci\u00f3n de los datos, de modo que las webs y las apps pertinentes puedan mostrarse al usuario, en particular en el caso de b\u00fasquedas nunca antes hechas, con t\u00e9rminos de larga duraci\u00f3n o que contengan palabras ambiguas.[3]<\/sup><\/p>\n Rank Brain se basa en el algoritmo Hummingbird<\/b> y la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica para, al menos, comprender a un nivel rudimentario los significados de ciertas afirmaciones. Como parte de Hummingbird, las b\u00fasquedas individuales son tratadas como entidades y no como cadenas, y anotadas por el Gr\u00e1fico de Conocimiento para comprender, por ejemplo, el tipo de consulta (b\u00fasquedas transaccionales, de navegaci\u00f3n, informativas). Pero el sistema a\u00fan no ha sido capaz de manejar consultas complejas con varios t\u00e9rminos en distintos contextos.[4]<\/sup><\/p>\n De este modo, RankBrain est\u00e1 dise\u00f1ado espec\u00edficamente para manejar consultas que consisten en combinaciones de varios t\u00e9rminos, palabras clave de longtail, preguntas y b\u00fasquedas conversacionales<\/b>. Los motores de b\u00fasqueda siempre han tenido problemas con el lenguaje complejo en la comunicaci\u00f3n hombre-m\u00e1quina porque los significados no pod\u00edan ser modelados. RankBrain se basa aparentemente en un modelo conversacional incrustado en un marco de secuencia a secuencia<\/b>.[5]<\/sup><\/p>\n En consecuencia, el modelo usa un contexto de b\u00fasquedas previas (secuencia) para adivinar la pr\u00f3xima secuencia. Si el sistema es correcto, las secuencias que se hab\u00edan adivinado adem\u00e1s se transferir\u00e1n al contexto<\/b>. Con la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico, el sistema pretende mejorar el procesamiento de consultas complejas en el futuro. Hoy en d\u00eda, estas b\u00fasquedas siguen siendo procesadas por ingenieros que ense\u00f1an al sistema c\u00f3mo puede manejar t\u00e9rminos desconocidos. Se puede suponer que a largo plazo lo har\u00e1 de forma independiente.\n<\/p>\n A d\u00eda de hoy, RankBrain es considerado la tercera se\u00f1al m\u00e1s importante en el posicionamiento de los resultados de b\u00fasqueda<\/b>. Greg Corrado se sorprendi\u00f3 de que el sistema funcionara mejor de lo esperado. A\u00fan cuando no hab\u00eda fecha para el lanzamiento de RankBrain, pero lo m\u00e1s probable es que el sistema ya soporta la interpretaci\u00f3n de la consulta de b\u00fasqueda desde hace meses. RankBrain no debe ser interpretado como una actualizaci\u00f3n o algoritmo<\/b>, sino m\u00e1s bien como un procedimiento que apoya al motor de b\u00fasqueda en la comprensi\u00f3n de las consultas de b\u00fasqueda.\n<\/p>\n El RankBrain no necesariamente procesa todas las b\u00fasquedas, como es el caso del sistema principal. S\u00f3lo las b\u00fasquedas que nunca se han hecho antes o las consultas complejas con diversos palabras o frases pasan por este sistema. Sinonimia, ambig\u00fcedad, significado (intenci\u00f3n) y significancia (extensi\u00f3n), son problemas ling\u00fc\u00edsticos que Google intenta resolver ense\u00f1ando al sistema a interpretar t\u00e9rminos y relacionarlos entre s\u00ed.[6]<\/sup><\/p>\n Cuanto mayor sea la base de datos, que los ingenieros de Google aumentan continuamente con las b\u00fasquedas que ya se han hecho, m\u00e1s precisas ser\u00e1n las predicciones. Desde la inteligencia artificial o el aprendizaje autom\u00e1tico en el sentido m\u00e1s estricto, RankBrain a\u00fan est\u00e1 a algunos pasos de desarrollo. A pesar de todo, el sistema har\u00e1 que el lenguaje hablado sea m\u00e1s un tema para la optimizaci\u00f3n de motores de b\u00fasqueda. Esto adem\u00e1s se refiere a aspectos como el marketing de contenidos, el marcado sem\u00e1ntico, los datos estructurados y el contenido general \u00fatil del portal web<\/b>.[7]<\/sup><\/p>\n \n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" RankBrain es un nuevo subsistema de algoritmos que Google usa en la entrega de resultados de b\u00fasqueda o SERPs. El RankBrain usa el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial para…<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"template":"","glossary-cat":[],"class_list":["post-69593","glossary","type-glossary","status-publish"],"yoast_head":"\n\nInformaci\u00f3n general<\/span>
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\nEnlaces Web<\/span>
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