Listado de los últimos cambios en el buscador Google

En el blog oficial de Google, desde hace algún tiempo publican algunos cambios que están haciendo para mejorar la calidad del buscador, que sigue siendo el producto más importante de la empresa y aquella que las personas identifican más.

Cada cambio tiene un nombre (que puede sonar muy raro, pero lo elige cada equipo de desarrollo según su gusto), y en algunos casos un nombre de proyecto. Esto quiere decir que ese cambio está contenido de un sistema mayor. Como se darán cuenta, hay ciertos proyectos que incorporan varios cambios. Si bien no tiene relevancia en la importancia de los cambios, algunos nombres código son bastante graciosos.

•  Autocompletar con símbolos matemáticos. [nombre código: “Blackboard”, nombre del proyecto “Suggest”]. Cuando Google prosesa consultas para dar predicciones al autocompletar, por lo general las normaliza para igualarlas a predicciones más relevantes en su base de datos. Este cambio incorpora varios caracteres que fueron normalizados previamente: “+”, “-”, “*”, “/”, “^”, “(“, “)”, y “=”. Esto hace más fácil buscar ecuaciones populares, como por ejemplo: [e = mc2] ó [y = mx+b].
• Mejoras en el indexado de símbolos. [nombre código: “Deep Maroon”]. Google suele ignorar los símbolos de puntuación en búsquedas. Basados en el análisis del flujo de consultas, han comenzado a indexar los siguientes símbolos de uso común: “%”, “$”, “”, “.”, “@”, “#”, y “+”. Continuarán el proceso de indexado con más símbolos si el uso que les dan las personas lo justifica.
• Evaluación mejorada de grupos de noticias. [nombre código: “avenger_2”]. Los resultados en Noticias de Google son organizados en grupos con historias similares mediante sistemas de evaluación para determinar el orden de estos grupos en una búsqueda específica. Este pequeño cambio mejora ligeramente el sistema de evaluación, produciendo así un mejor ranking de los grupos de noticias.
• Actualizar la información en los enlaces de sitio. [nombre código: “Saralee-76”]. Los enlaces de sitio (los links que aparecen bajo los resultados de búsqueda y que nos conducen al sitio) son en parte generados por un proceso realizado offline, que analiza la estructura del sitio y otra información más para determinar cuáles son los links más relevantes para mostrar a los usuarios. Google actualizó hace muy poco la información relevante que considera en el proceso offline. Estas actualizaciones se realizan con frecuencia (en cuestión de semanas).
• Mejoras en el clúster de servidores que realizan la función de autocompletar. [nombre código: “sovereign”, nombre del proyecto “Suggest”]. Se han consolidado sistemas y reducido el número de llamadas a servidores requeridas para preparar las predicciones de autocompletado a tu búsqueda. El resultado es un uso más eficiente de la CPU y predicciones más precisas.

• Mejor manejo en cambios de contraseña. El enfoque general es que cuando cambias tu contraseña, se debe cerrar la sesión de tu cuenta en todos los equipos. Esta mejora asegura que cambiando tu contraseña tu cuenta sistemáticamente cierra sesión de Search en todas partes.
• Mejor indexación de páginas de perfiles. [nombre código: “Prof-2”]. Este cambio amplía la indexación de páginas de perfil público a más de doscientos sitios sociales.

Comentario: Cada día es más importante para los especialistas en SEO trabajar para conseguir relevancia en sitios sociales, pero sin limitarse a Facebook/Twitter. Es muy probable que Pinterest,Tumblr, Reddit y otros sitios similares donde los usuarios comparten contenido estén en este listado. Ya que Google no dice específicamente cuales son, hay que empezar a hacer pruebas con algunos para determinar su peso en la creación de reputación online.

• Actualización de interfaz de usuario para la búsqueda universal de noticias. [nombre código: “Cosmos Newsy”, nombre del proyecto “Cosmos”]. Esta es una actualización en el diseño en los resultados de News Universal al proveer más resultados del grupo superior, unificando el trato de interfaces de usuario de grupos de distintos tamaños, agregando fuentes más grandes al inicio del artículo, agregando imágenes más grandes (a partir de fuentes con licencia), y agregando información del autor.
• Mejoras en los resultados de las consultas “de navegación”. [nombre código: “IceMan5”]. Una “búsqueda de navegación” es una consulta donde pareciera que el usuario está buscando una página específica, como la del New York Times o Wikipedia.org. Si bien estas búsquedas parecen sencillas, aún hay desafíos para poder entregar los mejores resultados. Por ejemplo, ¿Qué tal si el usuario no conoce la URL correcta? ¿Qué tal si la URL que buscan parece ser un dominio aparcado (sin contenido)? El cambio mejora los resultados para este tipo de búsqueda.

Comentario: Google todavía tiene problemas para diferenciar una búsqueda “de navegación” cuando dos sitios diferentes comparten el mismo dominio.

• Mejoras de innovación y actualización en información de algoritmos en sitios de alta calidad. [nombre código: “mm”, nombre del proyecto “Panda”]. Al igual que muchos otros cambios, los aspectos de los algoritmos en sitios de alta calidad dependen del procesamiento que se realiza offline y proporcionado en un ciclo periódico. El mes pasado Google volvió a generar información actualizada para “Panda”. También realizaron mejoras para mantener al día la base de datos en general.

• Resultados en vivo para la UEFA Champions League y KHL. Google ha agregado fragmentos actualizados en vivo en sus resultados para KHL (la Liga Rusa de Hockey) y la UEFA Champions League, incluyendo puntuaciones y fechas. Ahora puedes encontrar resultados en vivo de una gran variedad de ligas deportivas, incluyendo NFL, NBA, NHL, entre otros.
• Función para búsqueda de partidos Tenis. [nombre código: “DoubleFault”]. Se agrega una nueva función de búsqueda para proporcionar puntajes de tenis en tiempo real, en la parte superior en la página de resultados de búsqueda. Prueba con “maria sharapoava” o “copa davis”.
• Resultados más relevantes en las búsquedas de imágenes. [nombre código: “Lice”]. Este cambio revisa los datos usados en relación a la calidad de la página de destino de las imágenes, lo que hace más probable que encuentres imágenes relevantes, incluso si se encuentran en páginas de menor calidad.

Comentario: A diferencia de lo que muchos puedan pensar, el reconocimiento de imágenes de Google todavía está lejos de ser perfecto. Sigue siendo fundamental usar las etiquetas Alt, Title y el nombre de archivo como “pistas” que el buscador emplea para entender de qué se trata una imagen.

• Nuevas predicciones para imágenes, en todos los idiomas. [nombre código: “imagine2”, nombre del proyecto “Suggest”]. Hace poco Google implementó un cambio para destacar predicciones más relevantes en autocompletado en la búsqueda de imágenes en inglés. Esta mejora se extiende a la actualización en todos los idiomas.
• Ajuste de algoritmos de búsqueda segura (SafeSearch). [nombre código: “Fiorentini», “SuperDyn”; nombre del proyecto “SafeSearch”]. Estos son cambios en algoritmo de búsqueda segura (SafeSearch). Hubo una actualización en el clasificador para hacerlo más inteligente y preciso, y esto va de la mano con nuevas formas de prevenir la aparición de contenido para adultos cuando el usuario no lo está buscando.
• Ajustes en el manejo del anchor text. [nombre código: “PC”]. Este mes Google dejó de utilizar cierto clasificador asociado al anchor text de los enlaces (el texto visible que aparece en un link). Los datos experimentales sugieren que fueron más exitosos otros métodos de procesamiento, por lo tanto desactivar este componente hace nuestra capacidad de evaluación de la calidad de los enlaces sea eficiente.

Comentario: Otro motivo más para que los SEOs estén de cabeza haciendo análisis sobre qué factor ya no es relevante en los enlaces. ¿Apuestas?

• Simplificación del código base de Images Universal. [nombre código: “Galactic Center”]. Se realizaron algunas mejoras para simplificar el código base para Images Universal, para poder sacar mejor partido al ranking de los sitios, y también para proveer mejores resultados en la búsqueda de imágenes.
• Mejor ranking de aplicaciones e interfaz de usuario en teléfonos móviles. Ahora, cuando busques aplicaciones en tu teléfono, encontrarás una mayor cantidad de resultados con iconos de aplicaciones, evaluaciones con estrellas, precios y mejoras en el botón de descarga, que ya se adapta a pantallas más pequeñas. También encontrarás rankings más adecuados de las aplicaciones móviles basados en la plataforma del equipo desde donde realizas la búsqueda, por ejemplo Android o iOS.
• Mejoras de innovación en Video Universal. [nombre código: “graphite”, nombre del proyecto “Freshness”]. Google ha mejorado la renovación de los resultados de video para poder detectar mejor los videos más antiguos y en vez de eso entregar contenido más fresco.

Comentario: Este siempre es un problema. Hay muchas ocasiones en que uno quiere un video actual (por ejemplo para deportes o noticias), pero en otras ocasiones no lo que sea más reciente es mejor, sobre todo si se trata de ciertos tipos de tutoriales o documentales. Veámos como Google maneja la necesidad de equilibrar estos elementos.

• Menos sinónimos no deseados. [nombre del proyecto “Synonyms”]. Cuando buscas en Google, normalmente aparecen otros términos de búsqueda que tal vez tengan el mismo significado que tu búsqueda original (sinónimos) y también surgen resultados para aquellos términos cuando puede ser útil. Este mes Google hizo un ajuste en un clasificador para evitar que aparezcan sinónimos poco útiles como contenido entre los resultados.
• Mejor manejo de consultas/búsquedas con propósito local y “de navegación” [nombre código: “ShieldsUp”] Algunas búsquedas tienen ambos propósitos; local y a la vez muy navegacional (dirigido hacia un website específico). Este cambio mejora el balance de resultados entregados y ayuda a asegurar que encontrarás resultados locales o “navegacionales” altamente relevantes al comienzo de los resultados, de acuerdo a tu búsqueda.
• Mejoras en actualización. [nombre código: “Abacus”, nombre del proyecto “Freshness”]. El año pasado lanzaron una mejora en innovación que fue muy útil, pero que significa altos costos en recursos. Por ese motivo en ese entonces el cambio fue sólo para tráfico relacionado a noticias; este mes se utilizará en todas las búsquedas.
• Mejoras en el proceso de detección de calidad de sitio. [nombre código: “Curlup”]. Algunas mejoras a un antiguo sistema empleado para detectar la calidad de un sitio. Esta mejora permite tener una mayor confianza en las clasificaciones.
• Mejor interpretación y uso de Anchor text. Mejoramos los sistemas que utilizamos para interpretar y usar anchor text, y para determinar la relevancia que pueda tener cierto anclaje en determinadas búsqueda y websites.

Comentario: Otra referencia al Anchor text. Google sabe que los spammers manipulan los resultados forzando la manera en que entregan links con ciertos anchor texts a sitios basura. Sin embargo, discriminar entre spam y no-spam no siempre es tan fácil como parece.

• Mejores fuentes y resultados locales en Google News. [nombre código: “barefoot”, nombre del proyecto “news search”] Dejarán de usar cierto factor para ayudar a las personas a encontrar contenido de su propio país, y están trabajando en una lógica similar para procesar otros indicadores. Como resultado se obtienen resultados locales más relevantes en Google News y fuentes de mejor calidad.
• Remoción de un factor asociado al ranking en un grupo de noticias. [nombre código: “decaffeination”, nombre del proyecto “news search”]. Cierto elemento que no mejoró la relevancia de los resultados de en Google News será eliminada. Este elemento fue desarrollado originalmente para ayudar a las personas a encontrar artículos de mejor calidad en Google News. (Nota: A pesar del nombre código, este proyecto no tiene relación con Caffeine, la actualización para indexar en 2010).
• Menor cantidad de sinónimos “hermanos”. [nombre código: “Gemini”, nombre del proyecto “Synonyms”]. Una de las principales señales usadas para identificar un sinónimo es el contexto. Por ejemplo, si la palabra “gato” aparece con frecuencia junto al término “mascota” y “peluda”, así como también la palabra “gatito”, el algoritmo puede deducir que “gato” y “gatito” tienen significados similares. El problema es que este método a veces agregará “sinónimos” que son en realidad distintas entidades en la misma categoría. Para continuar con el ejemplo, los perros también son “mascotas peludas”, por lo tanto a veces “perro” puede ser presentada incorrectamente como un sinónimo de “gato”. Google lleva tiempo trabajando para descubrir estos sinónimos “hermanos”, y es por eso que el último sistema es más completo en términos de  mantenimiento, actualización, eliminación de errores, y extensión a otros sistemas.
• Mejor precisión y utilización de sinónimos. [nombre del proyecto “Synonyms”]. Se han hecho mejoras al sistema de sinónimos al eliminar la lógica duplicada. También han desarrollado formas de identificar mejor los sinónimos que son apropiados en casos donde hay múltiples opciones de sinónimos con diferentes contextos.
• Sinónimos menos agresivos. [nombre código: “zilong”, nombre del proyecto “Synonyms”]. Muchos usuarios se han quejado de que los algoritmos son demasiado agresivos al incorporar resultados de búsqueda para otros términos. La causa es generalmente el sistema de sinónimos, que en muchos casos incluye resultados de otros términos. Este cambio hace que el sistema de sinónimos sea menos agresivo en la forma de incorporar resultados para búsquedas de otros términos, poniendo mayor énfasis en la búsqueda original del usuario.

Comentario: Sin duda hay una dirección clara hacia una mejor comprensión de la semántica, algo que los seres humanos hacemos de manera casi automática y sin esfuerzo, pero que es muy complejo de programar, sobre todo cuando se trata de hacerlo para múltiples idiomas (sin considerar las diferencias regionales).

• Recuperación de ajustes de sistema. [nombre código: “emonga”, nombre del proyecto “Optionalization”] Se hicieron mejoras en los sistemas que identifican los términos que no son necesariamente requeridos en una búsqueda para poder entregar documentos relevantes. Esto creará resultados que son más precisos a la búsqueda original.
• Actualización de sistemas que usan información geográfica. [nombre código: “Maestro, Maitre”]. Se toman en consideración un gran número de señales que utilizan información geográfica (similar a la utilizada en Google Earth y Maps). Este cambio actualiza parte de la información geográfica que usamos.
• Mejoras en la detección de nombres. [nombre código: “edge”, nombre del proyecto “NameDetector”]. Google ha mejorado el sistema para detectar nombres, especialmente nombres de celebridades.
• Actualizaciones de datos de personalización. [nombre del proyecto “PSearch”]. Este cambio actualiza las señales usadas para personalizar los resultados de búsqueda.
• Mejoras en relevancia de resultados en la búsqueda de imágenes. [nombre código: “sib”]. Se consideran nuevos elementos para poder promover mejor las imágenes de tamaño razonable que se encuentren en páginas de alta calidad.
• Remoción de señales en desuso de la señal de relevancia de sitios. [nombre código: “Freedom”]. Se eliminó el reconocimiento de cierto factor enfocado en productos que el algoritmo de “entendimiento” de los sitios ya no estaba usando.
• Detección más precisa de páginas antiguas. [nombre código: “oldn23″, nombre del proyecto “Freshness”]. Este cambio mejora la detección de páginas más antiguas en nuestra indexación, apoyándose en señales más confiables. Como resultado, se muestran menos entradas antiguas a los usuarios.
• Ajustes en detección de idiomas al autocompletar. [nombre código: “Dejavu”, nombre del proyecto “Suggest”]. En general, la función de autocompletar depende del idioma usado para determinar en qué idioma mostrar las predicciones. Para la mayoría de los idiomas, también busca detectar el idioma de búsqueda del usuario, y este cambio extiende ese funcionamiento al Chino (Simple y Tradicional), Japonés y Coreano. El efecto es que aunque los usuarios olviden desactivar sus IMEs, cuando comiencen a tipear términos en inglés recibirán de todas formas predicciones en inglés.
• Mejoras en la detección de fechas para blogs/páginas de foros. [nombre código: “fibyen», nombre del proyecto “Dates”]. Este cambio mejora los algoritmos que determinan fechas para blogs y páginas de foros.
• Más predicciones al autocompletar mediante reescrituras de prefijos de búsqueda. [nombre código: “Lombart”, nombre del proyecto “Suggest”]. En este cambio se reescriben búsquedas parciales sobre la marcha, para obtener predicciones con más opciones de coincidir con la búsqueda del usuario. Se emplearán sinónimos y otras funciones para obtener mejores resultados globales. Los prefijos reescritos pueden incluir reordenamiento de términos, adición de palabras, remoción de términos y más.
• Enlaces de sitio expandidos a móviles. Google lanzó una función expandida de enlaces de sitio para navegadores móviles, proporcionando una mejor organización y presentación de los enlaces de sitio en los resultados de búsqueda.
• Respuestas cortas más precisas. [nombre del proyecto “Porky Pig”]. Actualización de las fuentes tras la función de respuestas cortas para que se base en datos más actualizados. Esto mejora la precisión y facilita la corrección de errores/bugs.
• Migración de los servidores de búsqueda avanzada de videos. Se han migrado algunos servidores usados en la búsqueda avanzada de videos a nuestra infraestructura principal de búsqueda.
• Botón +1 en la búsqueda para más países y dominios. Este mes Google amplió el uso del botón +1 en la página de resultados de búsqueda a más idiomas y dominios. El botón +1 en la búsqueda hace más fácil compartir las recomendaciones con el mundo directamente desde los resultados de búsqueda. La utilidad belleza del +1 está en su relevancia: obtienes las recomendaciones precisas (porque vienen de gente que te importa), al momento preciso (cuando estás buscando información acerca del tema) y en el formato preciso (tus resultados de búsqueda).

• Actualización de resultados locales de interfaz de usuario en tablas. Actualización de la interfaz de usuario de resultados locales en tablas para hacerlas más compactas y fáciles de escanear.

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