Tendencias en buscadores: velocidad y semántica 2/3

En el primer post dedicado a las tendencias de los buscadores, traté sobre la lucha contra el spam de Google y la eficiencia hacia una búsqueda individualizada para cada usuario optmizando las búsquedas.  Google busca mejorar sus servicios desde varios frentes y está en continuo estado de evolución.

Incremento de la velocidad

Los buscadores no sólo luchan contra el spam, también mejoran constantemente sus algoritmos para conseguir una mayor eficiencia y rapidez en sus resultados. En 2009 salió la actualización Google Caffeine logrando una mejor presteza y exactitud en sus consultas. Pienso que la tendencia en los buscadores consistirá en conseguir un incremento en el almacenamiento de sus índices con respecto a la capacidad y disminuir el tiempo de sus resultados de búsquedas. Otro factor a tener en cuenta y que cogerá más peso será el tiempo de carga del sitio web. En un mundo con millones de páginas ya creadas y otras muchas que salen todos los días, si facilitamos la tarea a Google, mejoraremos su eficiencia por lo que lo tendrá en cuenta en sus resultados. Además, los usuarios buscamos sitios web que tarden poco en cargarse, si no pasamos a otra página. Los factores que afectan al rendimiento del sitio y disminuyen la duración de carga se llama Web Performance Optimization (WPO).

Camino con destino: la semántica

Los buscadores buscan que sus algoritmos entiendan las consultas de los usuarios para tender a dar respuestas en vez de sólo resultados. Además, los navegantes cada realizamos búsquedas más complejas que poco a poco Google intenta comprender mejor para responder satisfactoriamente. Los buscadores van encaminados de entender palabras a comprender frases enteras y devolver búsquedas relacionadas con la respuesta a nuestra cuestión. Para lograr este objetivo, Google adquirió en 2010 una de las más grandes bases de datos de relaciones semánticas, Metaweb. Con ello mejoró el sistema de Metaweb y creó Knowlegde Graph.

Una búsqueda semántica implica distinguir entre personas y lugares con el mismo nombre a la vez que ofrece resultados con una temática similar. Por tanto, comparar, comprender y vincular es fundamental en la semántica. Por ejemplo, si buscamos en Google la palabra “Madrid” vemos que relaciona la ciudad con la Comunidad y el club de fútbol del Real Madrid.

Ejemplo de semantica en Google: Madrid

Otro ejemplo, si buscamos “Tolkien” sale aparejado el escritor con sus libros y personas relacionadas con Tolkien al buscarse.

Todo esto está afecta al índice que Google que resulta modificado. A las palabras clave se les asignará un significado determinado modificando su índice de búsqueda al relacionas palabras con propiedades muy características. Los contenidos y las relaciones irán muy unidas en las búsquedas semánticas.

Nosotros podemos ayudar a Google información semánticas con microdatos. El soporte de Google sobre microdatos nos explica cómo debemos implementar este código. Podemos indicar si estamos hablando de una ONG, un libro, una canción o una película. Además, se concretan muchos detalles indicando el escritor, idioma o fecha de publicación de un libro. Asimismo, el HTML5 también favorece las tareas de semántica.

En el último post sobre el futuro de los buscadores, escribiré sobre TrustRank y Authorship.

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