01.5.5 Neural Matching

Google implementó a principios de noviembre de 2019 una nueva actualización: Neural Matching

Google confirma oficialmente que ha lanzado actualizaciones del algoritmo ‘Neural Matching’ con el objetivo de mejorar la experiencia de usuario, optimizar la respuesta de la búsqueda y ofrecer contenido de calidad al usuario. 

¿Qué es neural Matching?

El Neural Matching de Google o “concordancia neuronal” es un algoritmo basado en un sistema de IA que realiza un análisis mucho más profundo de las consultas que se realizan en Internet. Es decir, este tipo de inteligencia es capaz de identificar las intenciones de búsqueda del usuario y, en consecuencia, genera resultados de búsqueda más variados. 

¿Cómo funciona?

Neural Matching utiliza los últimos avances en IA para estudiar de forma óptima la coincidencia entre un sitio web y los términos de búsqueda utilizados por el usuario, sin tener en cuenta que la página esté o no en las primeras posiciones de las SERPs para las palabras clave o keywords que se han introducido. 

Este algoritmo de concordancia neuronal que se basa en la realización de búsquedas de sinónimos, mejorará la UX en un 30%. Por lo tanto, a partir de ahora ya no será necesario incluir un sinfín de términos relacionados en el contenido siempre que este sea útil y de calidad para el usuario.

Para entender este sistema de súper sinónimos, vamos a poner como ejemplo la búsqueda “cómo puedo arreglar mi ordenador” y Google nos dará como resultado “la pantalla de mi ordenador no se enciende”. Aunque las dos consultas son distintas, ambas se refieren a una necesidad común, que es la de ‘’Arreglar un ordenador’’. 

Google tendrá la capacidad de ver más allá y entender el contenido y la intención real detrás de los términos de búsqueda introducidos por el usuario. Debido a esto, necesita contenido original y relevante, ya que esta es la llave para que el usuario entre en nuestro sitio y encuentre lo que realmente está buscando. 

¿Cómo afecta al SEO?

Neural Matching genera resultados de búsqueda que no están clasificados de forma directa por los factores tradicionales, como son las palabras clave. En cambio, ahora tendremos que estar mucho más atentos a las intenciones de búsqueda del usuario y a cómo el contenido de una página pueda servirle de ayuda. 

Con esta nueva mecánica, Google persigue su objetivo de ser un motor de búsqueda cada vez más versátil y premia el contenido natural y efectivo en lugar de los textos técnicos y persuasivos.

El factor diferencial es la utilidad. Así que: 

• Pierde relevancia la reiteración de términos clave en el sitio web así como el linkbuilding. 
• Google mostrará resultados en función de la calidad y utilidad del contenido de las páginas que muestra. 
• El sistema mostrará la página siempre y cuando la relación entre la búsqueda y la página sea alta. 

¿Qué estrategia seguir?

Ahora Google entenderá completamente tus palabras cuando hagas una búsqueda. Es decir, si Google ya sabía leer, ahora también entiende y comprende lo que lee. Por ello debemos reajustar nuestra estrategia: 

Investigación

Debemos realizar un estudio sobre las búsquedas más frecuentes de los usuarios para que podamos crear contenido exclusivo y dirigido a búsquedas muy determinadas. En consecuencia, nos estaremos dirigiendo a un nicho de potenciales clientes.

Comprensión de conceptos

Los términos o palabras clave seguirán jugando un papel importante pero ya no serán el único factor relevante o de clasificación para mostrar un sitio web u otro. A partir de ahora será necesario trabajar la calidad del contenido y su concordancia con las búsquedas de los usuarios. De esta manera podremos desarrollar soluciones ante los diversos problemas o cuestiones concretas que buscan los usuarios en Internet. 

Diseño responsive

El contenido debe estar alojado en un sitio web que se adapte a los distintos positivos para que Google no nos penalice por no cumplir con los parámetros responsive. 

Neural Matching vs Rank Brain

La diferencia fundamental entre estos dos algoritmos es que el Neural Matching o coincidencia neuronal ayuda a los motores de búsqueda a relacionar mejor las palabras con las consultas de búsqueda de los usuarios y, en cambio, el RankBrain ayuda a los motores de búsqueda a relacionar mejor las páginas con los conceptos. 

De esta manera, a partir de ahora el algoritmo RankBrain traza un primer filtro en el que trata de entender el significado y contexto de una página web que está clasificada por enlaces o términos claves. Por otro lado, el Neural Matching aporta un segundo filtro y hace uso de las páginas que ya han sido clasificadas previamente apoyándose en la implementación de la Inteligencia Artificial.