La tecnología va tan rápido que no solemos ser conscientes de los grandes cambios que en ella se producen hasta que están consolidados. Ha ocurrido varias veces en diversos sectores y es lo que está volviendo a pasar en el mundo de las búsquedas en Internet. El de hoy poco tiene que ver con aquél que Google revolucionó hace 15 años, y el de mañana, sin darnos mucha cuenta, ya ha comenzado a construirse.
En un momento donde Google domina con un 70% de la cuota del mercado de las búsquedas y muchos hemos interiorizado la metodología de buscar información en Internet utilizando palabras clave, es complicado que el común de los mortales vea que el sector está cambiando. Pero lo está, sólo hay que fijarse en las nuevas tendencias y soluciones tecnológicas que grandes de la tecnología, capitaneados por los de Mountain View, están impulsando de un tiempo a esta parte.
De palabras clave a las búsquedas semánticas
En la actualidad todos los motores de búsqueda giran en torno al concepto de las búsquedas basadas en palabras clave. Es decir, que como los algoritmos no entienden el significado de frases, ni conceptos abstractos o latentes, se limitan a soltar resultados considerados relevantes que contengan los términos –o palabras clave – que hemos buscado, resultados que pueden o no satisfacer las necesidades del usuario. ¿No sería más fácil y poderoso que los buscadores entendieran el lenguaje natural? Rotundamente sí, es lo que varios han bautizado como búsquedas semánticas y algunos ya están en ello. Por ejemplo, Google y su renovado algoritmo Hummingbird, introducido hace poco y que la propia compañía considera el cambio más importante que han hecho en el producto de búsquedas desde 2001.
El principal elemento diferenciador respecto al anterior algoritmo es que este empieza a entender el lenguaje natural. A ojos del usuario se traduce en que al realizar búsquedas, comprenderá el significado de las mismas y devolverá resultados relevantes y mucho más ajustados (no siempre, menos si lo usas en español. Aún le falta mucho por mejorar).
Un caso ilustrativo: Mengano quiere cambiar la cocina de casa, así que pone en Google “¿Dónde puedo comprar una cocina cerca de casa?“. Antes de Hummingbird soltaría lista de resultados entre los que seguramente ninguno o casi ninguno respondería la cuestión; después de Hummingbird, Google entiende que con “dónde” se refiere a una localización, que “puedo comprar” hace referencia a una tienda física, etc. En definitiva entenderá el significado de la frase y devolverá los resultados de tiendas de electrodomésticos cercanas a la casa de Mengano.
Búsquedas inteligentes y predictivas
Otras dos nuevas tendencias dentro del mundo de las búsquedas que están tomando fuerza son las inteligentes y las predictivas.
La máxima expresión de las primeras es Knowledge Graph, un algoritmo complementario al principal de Google que no sólo entiende el significado de los términos relacionados con personas, lugares y cosas, también es capaz de encontrar conexiones entre ellos en caso de haberlas proporcionando resultados más significativos y concretos acompañados de información complementaria interesante. En palabras de Google, “estamos creando un gráfico masivo de elementos de la vida real y de sus conexiones para ofrecerte resultados más significativos”.
Con el siguiente supuesto se entenderá mejor: Pepito busca “Da Vinci”, y justo al lado de la clásica lista de webs situada bajo el cajón de búsqueda aparece una ficha que muestra fotos de Da Vinci, nombre completo, fecha de nacimiento, algunas de sus obras, artistas de similares características… toda esa información la ha buscado, ordenado y relacionado Knowledge Graph él solito.
Por otro lado tenemos las búsquedas predictivas, que suena muy rimbombante pero es algo que todos venimos usando desde hace años. El pistoletazo de salida lo dio Google en el 2010, año en el que desplegaron la característica “Instant”, esa gracias a la cual cuando empezamos a escribir una cadena de búsqueda nos van apareciendo automáticamente resultados y sugerencias predictivas acordes. Por ejemplo, al introducir la cadena “Mejores series de”, Instant sugiere cuatro posibilidades, “tv”, “la historia”, “televisión” y “comedia”; dicho de otra forma, teniendo en cuenta la frase “Mejores series de” predice varias búsquedas posibles y muestra aquellas entre las que cree que encontrarás la que quieres.
A este particular en su día Marissa Mayer, quien dejó Google para tomar las riendas de Yahoo!, decía: “Muchos creen que Google Instant es ‘búsqueda mientras escribes’, pero la verdad es que es una ‘búsqueda antes de que escribas’ [...] Hay un elemento de física ahí, podemos predecir lo que vas a escribir”.
Lo más interesante del caso es que Google Instant sólo fue la primera piedra. Con el tiempo las búsquedas predictivas han evolucionado y están presentes en cada vez más servicios y aplicaciones. Google Now, el asistente inteligente móvil de Google, las usa para mostrar información útil incluso antes de que se busque teniendo en cuenta los hábitos de navegación, búsqueda, datos proporcionados por el GPS del móvil, etc. y lo que él mismo ha aprendido con el tiempo.
Búsquedas sociales
Aquí la delantera la lleva Facebook y su Graph Search, un nuevo motor de búsqueda para realizar búsquedas dentro de la red social con el que, a pesar de que sólo está disponible en EE.UU, han dado una vuelta de tuerca.
Recientemente lo vitaminaron añadiendo nuevas características y su gracia está en que mezcla las búsquedas en lenguaje natural con lo social. O sea, que igual que Hummingbird entiende el sentido de las cadenas de búsqueda, y difiere respecto a él en que su pilar fundamental son los contenidos generados por usuarios y empresas dentro de Facebook y las conexiones entre ellos.
Concretamente permite realizar búsquedas con lenguaje natural, busca entre las actualizaciones de estado, los mensajes/textos de pies de foto, check-ins y comentarios y, lo mejor, podemos acotarlas según determinados factores. Una muestra del poder de este tipo de búsqueda: sábado noche, Fulano está aburriéndose como una ostra en casa y decide ver una serie, pero no cae en ninguna interesante así que busca en Facebook “Posts about NombreSerie by my friends”. Voilà: el motor de búsqueda le habrá soltado un listado de todas las actualizaciones de estado de sus amigos que tratan sobre series de televisión.
Sólo es una muestra. El poder de las búsquedas sociales en el caso de Facebook, con las que Yelp, TripAdvisor, Bing y otros también juegan, es muy grande debido al tremendo número de usuarios que tienen y la barbaridad de contenidos que estos generan.
En un momento donde Google domina con un 70% de la cuota del mercado de las búsquedas y muchos hemos interiorizado la metodología de buscar información en Internet utilizando palabras clave, es complicado que el común de los mortales vea que el sector está cambiando. Pero lo está, sólo hay que fijarse en las nuevas tendencias y soluciones tecnológicas que grandes de la tecnología, capitaneados por los de Mountain View, están impulsando de un tiempo a esta parte.
De palabras clave a las búsquedas semánticas
En la actualidad todos los motores de búsqueda giran en torno al concepto de las búsquedas basadas en palabras clave. Es decir, que como los algoritmos no entienden el significado de frases, ni conceptos abstractos o latentes, se limitan a soltar resultados considerados relevantes que contengan los términos –o palabras clave – que hemos buscado, resultados que pueden o no satisfacer las necesidades del usuario. ¿No sería más fácil y poderoso que los buscadores entendieran el lenguaje natural? Rotundamente sí, es lo que varios han bautizado como búsquedas semánticas y algunos ya están en ello. Por ejemplo, Google y su renovado algoritmo Hummingbird, introducido hace poco y que la propia compañía considera el cambio más importante que han hecho en el producto de búsquedas desde 2001.
El principal elemento diferenciador respecto al anterior algoritmo es que este empieza a entender el lenguaje natural. A ojos del usuario se traduce en que al realizar búsquedas, comprenderá el significado de las mismas y devolverá resultados relevantes y mucho más ajustados (no siempre, menos si lo usas en español. Aún le falta mucho por mejorar).
Un caso ilustrativo: Mengano quiere cambiar la cocina de casa, así que pone en Google “¿Dónde puedo comprar una cocina cerca de casa?“. Antes de Hummingbird soltaría lista de resultados entre los que seguramente ninguno o casi ninguno respondería la cuestión; después de Hummingbird, Google entiende que con “dónde” se refiere a una localización, que “puedo comprar” hace referencia a una tienda física, etc. En definitiva entenderá el significado de la frase y devolverá los resultados de tiendas de electrodomésticos cercanas a la casa de Mengano.
Búsquedas inteligentes y predictivas
Otras dos nuevas tendencias dentro del mundo de las búsquedas que están tomando fuerza son las inteligentes y las predictivas.
La máxima expresión de las primeras es Knowledge Graph, un algoritmo complementario al principal de Google que no sólo entiende el significado de los términos relacionados con personas, lugares y cosas, también es capaz de encontrar conexiones entre ellos en caso de haberlas proporcionando resultados más significativos y concretos acompañados de información complementaria interesante. En palabras de Google, “estamos creando un gráfico masivo de elementos de la vida real y de sus conexiones para ofrecerte resultados más significativos”.
Con el siguiente supuesto se entenderá mejor: Pepito busca “Da Vinci”, y justo al lado de la clásica lista de webs situada bajo el cajón de búsqueda aparece una ficha que muestra fotos de Da Vinci, nombre completo, fecha de nacimiento, algunas de sus obras, artistas de similares características… toda esa información la ha buscado, ordenado y relacionado Knowledge Graph él solito.
Por otro lado tenemos las búsquedas predictivas, que suena muy rimbombante pero es algo que todos venimos usando desde hace años. El pistoletazo de salida lo dio Google en el 2010, año en el que desplegaron la característica “Instant”, esa gracias a la cual cuando empezamos a escribir una cadena de búsqueda nos van apareciendo automáticamente resultados y sugerencias predictivas acordes. Por ejemplo, al introducir la cadena “Mejores series de”, Instant sugiere cuatro posibilidades, “tv”, “la historia”, “televisión” y “comedia”; dicho de otra forma, teniendo en cuenta la frase “Mejores series de” predice varias búsquedas posibles y muestra aquellas entre las que cree que encontrarás la que quieres.
A este particular en su día Marissa Mayer, quien dejó Google para tomar las riendas de Yahoo!, decía: “Muchos creen que Google Instant es ‘búsqueda mientras escribes’, pero la verdad es que es una ‘búsqueda antes de que escribas’ [...] Hay un elemento de física ahí, podemos predecir lo que vas a escribir”.
Lo más interesante del caso es que Google Instant sólo fue la primera piedra. Con el tiempo las búsquedas predictivas han evolucionado y están presentes en cada vez más servicios y aplicaciones. Google Now, el asistente inteligente móvil de Google, las usa para mostrar información útil incluso antes de que se busque teniendo en cuenta los hábitos de navegación, búsqueda, datos proporcionados por el GPS del móvil, etc. y lo que él mismo ha aprendido con el tiempo.
Búsquedas sociales
Aquí la delantera la lleva Facebook y su Graph Search, un nuevo motor de búsqueda para realizar búsquedas dentro de la red social con el que, a pesar de que sólo está disponible en EE.UU, han dado una vuelta de tuerca.
Recientemente lo vitaminaron añadiendo nuevas características y su gracia está en que mezcla las búsquedas en lenguaje natural con lo social. O sea, que igual que Hummingbird entiende el sentido de las cadenas de búsqueda, y difiere respecto a él en que su pilar fundamental son los contenidos generados por usuarios y empresas dentro de Facebook y las conexiones entre ellos.
Concretamente permite realizar búsquedas con lenguaje natural, busca entre las actualizaciones de estado, los mensajes/textos de pies de foto, check-ins y comentarios y, lo mejor, podemos acotarlas según determinados factores. Una muestra del poder de este tipo de búsqueda: sábado noche, Fulano está aburriéndose como una ostra en casa y decide ver una serie, pero no cae en ninguna interesante así que busca en Facebook “Posts about NombreSerie by my friends”. Voilà: el motor de búsqueda le habrá soltado un listado de todas las actualizaciones de estado de sus amigos que tratan sobre series de televisión.
Sólo es una muestra. El poder de las búsquedas sociales en el caso de Facebook, con las que Yelp, TripAdvisor, Bing y otros también juegan, es muy grande debido al tremendo número de usuarios que tienen y la barbaridad de contenidos que estos generan.
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