Cómo funciona el sistema de ranking de Google
Descubre todos los sistemas implicados en la ordenación de los resultados de las SERPs por parte de Google.
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Esta semana estuve leyendo un artículo sobre el funcionamiento de los rankings de Google por parte de Mario Fischer bastante interesante, y he sacado las principales conclusiones que pueden ayudarte a entender mejor como funciona Google y poder aprovechar esos conocimientos para mejorar la visibilidad de tu proyecto en los motores de búsqueda.
Para que te hagas un mapa mental sobre la complejidad del sistema de ranking de Google, aquí tienes un esquema de todos los sistemas que se implican en la ordenación de los resultados de búsqueda.
Cómo funciona el sistema de ranking de Google
Las principales conclusiones que he extraído del sistema de ordenación de Google son siguientes:
Complejidad del ranking: el sistema de clasificación de Google es extremadamente complejo. Ni siquiera los empleados de Google pueden explicar completamente por qué una página se posiciona en un lugar específico. Esto se debe a la cantidad de señales y factores, incluidos algoritmos de aprendizaje automático, como RankBrain y BERT.
Indexación de nuevas páginas: cuando se publica una página, Google primero debe descubrir la URL, lo cual ocurre a través de un sitemap o enlaces desde páginas conocidas. El sistema de rastreo analiza enlaces salientes, útiles para el cálculo de PageRank. El tráfico y los enlaces de calidad aumentan la frecuencia de rastreo de la página.
Análisis de contenido y enlaces: Google diferencia entre una URL y un documento. Un documento puede estar compuesto por varias URLs con contenido similar. Además, Google selecciona una versión canónica de entre varias URL duplicadas para aparecer en los resultados de búsqueda.
Sistema de almacenamiento: Google almacena documentos en su sistema HiveMind, donde los enlaces almacenados tienen mayor peso para el ranking. Los documentos menos importantes se almacenan en TeraGoogle (discos duros HDD), lo que puede disminuir su relevancia.
Peso de las fechas y actualizaciones: las señales de fechas, como BylineDate y SemanticDate, determinan la relevancia temporal de una página. Manipular fechas para parecer más reciente puede resultar en una penalización en el ranking.
Evolución del contenido: Google puede rastrear cambios en el contenido a lo largo del tiempo. Cambiar drásticamente el tema o el contenido de una página puede hacer que Google reinicie las señales, eliminando cualquier ventaja de SEO previa.
QBST y el proceso de ranking
Análisis de la búsqueda y relevancia de palabras: cuando un usuario busca un término, como "bolígrafo", el sistema QBST analiza la búsqueda. Palabras clave relevantes se envían al índice de palabras, donde sistemas como RankBrain y DeepRank determinan la importancia de cada término y lo pasan al sistema Ascorer para su procesamiento.
Proceso de filtrado: el sistema Ascorer selecciona los primeros 1,000 documentos (DocIDs) relevantes para la búsqueda, conocidos como el "anillo verde". Luego, el sistema Superroot reduce esta lista a solo 10 resultados, conocidos como "anillo azul", utilizando filtros como Twiddlers y NavBoost.
Twiddlers: son sistemas que ajustan el ranking mediante modificaciones de las puntuaciones IR o las posiciones directamente. Existen cientos de Twiddlers que operan en paralelo para refinar los resultados, como mejorar la diversidad de contenido o dar prioridad a contenido reciente. Algunos Twiddlers pueden mejorar la puntuación de documentos según su relevancia temática o propósito comercial.
Optimización por intención de búsqueda: Twiddlers identifican la intención detrás de la búsqueda (por ejemplo, comercial o informativa). Un documento puede mejorar su posición si responde mejor a la intención del usuario, como en el caso de búsquedas comerciales como "comprar bolígrafo".
Evaluación humana con Quality Raters: Google utiliza Quality Raters humanos para evaluar los resultados de búsqueda y entrenar sus algoritmos de machine learning. Estos evaluadores no afectan directamente el ranking, pero sus evaluaciones influyen en la forma en que los algoritmos clasifican el contenido a largo plazo.
RankLab y experimentación: Google realiza experimentos constantes en su laboratorio RankLab, donde se desarrollan nuevos Twiddlers y algoritmos para mejorar la calidad de los resultados. Estos son probados antes de ser implementados en el sistema de ranking.
NavBoost y su influencia en las clasificaciones
NavBoost es un sistema central que gestiona la clasificación en las búsquedas, utilizando métricas como los clics de los usuarios para ajustar el orden de los resultados.
Aunque Google ha negado oficialmente usar datos de clics para las clasificaciones, documentos del reciente juicio antimonopolio al que se enfrenta en EE.UU. revelan que sí se usan, pero con discreción por motivos de privacidad. Los principales puntos que podemos destacar sobre NavBoost son los siguientes:
Datos de clics y clasificación
Los comportamientos de clics (buenos o malos clics) y el tráfico en las páginas web afectan las clasificaciones de Google. Google puede rastrear estos comportamientos directamente desde los SERP, incluso sin usar Google Analytics. Chrome, con más del 60% de cuota de mercado, permite a Google rastrear patrones de comportamiento.
Métricas y ajuste de clasificaciones
Las métricas de Google incluyen clics, duración de visitas a una página y el comportamiento de navegación dentro de un sitio. Estas métricas pueden ser utilizadas para ajustar el ranking de páginas en función de la relevancia y el engagement del usuario.
NavBoost analiza estos datos para ajustar las posiciones de los documentos, recompensando a las páginas con buenos comportamientos de clics y desplazando a las que no cumplen con las expectativas de CTR.
Sistemas auxiliares como InstantNavBoost
El sistema InstantNavBoost puede ajustar las clasificaciones en tiempo real si detecta cambios en las tendencias de búsqueda. Por ejemplo, un aumento en las búsquedas de "bolígrafo" debido a un programa de TV podría desplazar resultados orientados a ventas por resultados informativos.
Modelos predictivos en lugar de personalización
Google no se basa tanto en la personalización directa de los resultados de búsqueda, sino en modelos predictivos que ajustan las clasificaciones basadas en comportamientos agregados de los usuarios.
SEO y la importancia de la experiencia del usuario
Para mejorar el rendimiento SEO, es importante diversificar las fuentes de tráfico, construir la autoridad de marca, optimizar títulos y descripciones para mejorar la tasa de clics (CTR) y comprender la intención de búsqueda de los usuarios.
También se destaca la importancia de la estructura clara del sitio y maximizar el tiempo de permanencia de los usuarios para enviar señales positivas a Google.
Backlinks y contenido de calidad
Los backlinks de páginas recientes y de tráfico alto son más efectivos. Es fundamental evitar backlinks "tóxicos" que puedan dañar la puntuación del sitio.
Además, se sugiere optimizar el contenido existente en lugar de crear constantemente contenido nuevo, y asegurarse de que los encabezados y el contenido estén alineados correctamente.
En resumen, el proceso de ranking en Google involucra una compleja combinación de análisis de palabras clave, sistemas de filtrado como los Twiddlers, y evaluaciones humanas. El contenido relevante, bien estructurado y con enlaces de calidad tiene más probabilidades de posicionarse alto en los resultados de búsqueda, siempre que cumpla con las señales correctas, como la intención de búsqueda y la consistencia temática.
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