O El algoritmo de Google es responsable de organizar y clasificar miles de millones de páginas web en la herramienta, ofreciendo los resultados más relevantes a los usuarios.
Detrás de esta eficiencia se encuentran tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que garantizan análisis cada vez más precisos y contextualizados.
En este artículo, te mostraremos cómo funciona este algoritmo, cuáles son sus principales retos y sus actualizaciones más destacadas. ¡Compruébalo!
¿Qué es el algoritmo de Google?
Para estructurar toda la información que llega a la plataforma y establecer un criterio de valor entre los sitios presentados, Google tuvo que desarrollar un algoritmo capaz de analizar eficazmente los miles de millones de sitios web en línea.
Los retos del algoritmo incluyen:
- El resultado debe ser inmediato;
- El resultado debe ser asertivo;
- Hay que contextualizar el resultado.
Los primeros modelos del algoritmo de Google se actualizaban como el software tradicional, con nombres, nuevas versiones y parches que agitaban Internet.
Como estas actualizaciones dependían de mucha potencia de cálculo y de la participación de los desarrolladores, eran poco frecuentes.
Actualmente, Google utiliza tecnologías como las redes neuronales, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para mejorar constantemente su algoritmo. El algoritmo de Google experimenta más de 5.000 cambios cada año. La mayoría son tan pequeños que pasan desapercibidos, pero las actualizaciones más extensas, como las Google Core Updates y los sistemas de evaluación de contenidos, tienen un impacto considerable y notable.
Antes de hablar de las principales actualizaciones, veamos cómo funciona el algoritmo de Google. Compruébelo usted mismo.
¿Cómo funciona el algoritmo de Google?
El propio Google dispone de una extensa guía sobre el funcionamiento de su algoritmo de búsqueda. Sin embargo, aquí simplificaremos algunos de los puntos principales.
1. Organización por rastreadores web
Antes de que se produzca la búsqueda, los rastreadores web de Google (llamados informalmente arañas), recopilar información de miles de millones de páginas y organizarla en un Índice de Búsqueda.
2. Principios del algoritmo de búsqueda de Google
El seguimiento comienza con una tabla de direcciones web de rastreos anteriores y sitemaps proporcionados por los propios usuarios.
Los rastreadores se centran principalmente en sitios nuevos, cambios en sitios existentes y enlaces activos.
A partir de ahí, el algoritmo determina qué sitios se rastrearán, con qué frecuencia y cuántas páginas se comprobarán en cada sitio.
Una herramienta muy útil para comprender cómo Google supervisa cada sitio es la propia Google Search Console gratuita del gigante de las búsquedas, que muestra acciones con instrucciones detalladas sobre cómo mejorar el seguimiento del sitio de los usuarios.
En Search Console hay consejos sobre cómo procesar las páginas, solicitar un nuevo rastreo para intentar clasificar mejor o desactivar el proceso mediante un archivo especial (si su sitio tiene páginas que no deberían rastrearse, como páginas de pago o carritos).
Uso de enlaces para el seguimiento del algoritmo
Internet es un inmenso mar de conexiones e intercambio de información que no deja de crecer. Además, no existe un sistema único y centralizado que catalogue de manera uniforme todo lo que entra en él.
Por ello, una de las formas que tiene Google de identificar nuevas páginas y analizar el valor de cada una de ellas es siguiendo los enlaces disponibles.
Del mismo modo que un usuario exploraría un sitio web pulsando botones y accediendo a las páginas disponibles, Google realiza el mismo proceso con su algoritmo automático que procesa los datos de vuelta al sistema.
En 2023, Google anunció mejoras en los sistemas de rastreo basados en IA generativa, lo que permitirá identificar y organizar con mayor precisión los contenidos dinámicos, como las páginas creadas automáticamente por sistemas CMS.
Indexación de la información por algoritmos
Cuando encuentres una nueva página web, el sistema procesa los contenidos, incluidas las palabras clave y la antigüedad de los contenidos del sitio web.
El índice de búsqueda de Google es un enorme archivo con cientos de miles de millones de páginas web y más de cien millones de gigabytes.
Básicamente, el índice de búsqueda de Google es como el índice de un libro, con entradas para cada palabra que aparece en las páginas web indexadas.
A continuación, cuando se añade una nueva página, se vincula a las entradas del índice de Google para todas las palabras contenidas en la propia página.
Sin embargo, para ir más allá de esta primera referencia de términos, ya que una búsqueda basada exclusivamente en el término arrojaría millones de páginas inconexas, necesitamos comprender los demás aspectos de los algoritmos de clasificación. Búsqueda en Google.
Google Knowledge Map
Además de la concordancia de palabras clave, Google organiza los datos y la información de la web.
Por ejemplo, la búsqueda de Google es capaz de acceder a textos de millones de libros de grandes bibliotecas, a tiempos de desplazamiento proporcionados por los departamentos de tráfico de las ciudades, a datos de navegación de fuentes públicas como el Banco Mundial y cientos de asociaciones y organizaciones de todo el planeta.
Con el algoritmo cada vez más sólido e inteligente, ahora es posible encontrar productos en la primera página de Google sin tener que acudir a sitios web y tiendas en línea, buscar y recibir una respuesta sonora y mucho más.
Desde 2021, Google invierte en el sistema MUM (Multitask Unified Model), que mejora significativamente la comprensión de búsquedas complejas y multimodales al permitir análisis cruzados entre texto, imágenes y vídeos.
3. Cómo funcionan los algoritmos de búsqueda: resumido paso a paso
No basta con catalogar la información en la web para garantizar una respuesta adecuada a los usuarios. Por eso Google clasifica y ordena las páginas en función de numerosos factores de clasificación (algunos ni siquiera son públicos).
Además, Google no utiliza un único algoritmo para todas las tareas, sino una serie de algoritmos integrados que trabajan conjuntamente para generar el resultado final (la respuesta a las búsquedas).
El peso de cada factor analizado por los algoritmos (palabras de la consulta, pertinencia, usabilidad de las páginas, conocimiento de las fuentes, lugar de la búsqueda, lugar buscado, configuración de la búsqueda en el sistema, país de origen, etc.) varía en función de la naturaleza de la consulta.
Ejemplo: con la introducción del algoritmo de Contenido Útil en 2022, la evaluación del contenido útil y relevante se ha vuelto aún más importante, penalizando las páginas que utilizan contenido superficial o generado únicamente para manipular las clasificaciones.
Análisis de palabras según el algoritmo de Google
Google ha desarrollado modelos lingüísticos para descifrar las secuencias de palabras buscadas en el índice de búsqueda. Algunos de los puntos analizados son:
- Interpretación de errores tipográficos;
- Comprensión del tipo de consulta a partir de estudios recientes sobre comprensión del lenguaje natural;
- Sistema de sinónimos para ayudar a acotar la definición de una palabra;
- Comprender la categoría de información buscada a partir de las palabras utilizadas (reseña, foto u horario de apertura son ejemplos clásicos);
- Análisis para comprender la necesidad de contenidos recientes (noticias y actualizaciones sobre determinados temas).
Desde la introducción del modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) en 2019, Google ha mejorado significativamente su comprensión del lenguaje natural, lo que le permite interpretar mejor el contexto de palabras y frases en búsquedas más complejas.
Todo esto (y mucho más) se evalúa a la hora de determinar qué hay que buscar.
Coincidencia de búsqueda en la Web
Una vez que los algoritmos de Google han interpretado la intención de la búsqueda, se ponen en marcha para encontrar la mejores respuestas en los sitios indexados.
En esta fase, los sitios se evalúan y clasifican en función de la frecuencia y la posición de las palabras clave, la posición en los títulos, los encabezados y el cuerpo del texto, el uso de imágenes con texto alternativo que contenga palabras clave, etc.
En este caso, el algoritmo también evalúa si la palabra domina el contenido del sitio. Por ejemplo, si busca "receta de pasta a la boloñesa", no querrá llegar a una página en la que aparezca escrito 700 veces "receta de pasta a la boloñesa".
Clasificación de páginas útiles
Aquí es donde el SEO (optimización para motores de búsqueda) diálogo.
En resumen, además de encontrar el sitio en función de la palabra clave, es necesario comprender su utilidad para el usuario.
Por este motivo, el algoritmo de búsqueda evalúa los enlaces dirigidos a la página, la fecha de creación del contenido, el número de veces que aparecen los términos de búsqueda, la experiencia de los usuarios en las páginas (tiempo que pasan navegando por el sitio después de entrar) y mucho más.
Con el lanzamiento del E-E-A-T (Experiencia, Conocimientos, Autoridad y Fiabilidad) para 2022, Google ha reforzado aún más la importancia de demostrar autoridad y fiabilidad en los contenidos, especialmente en temas delicados como la salud y las finanzas.
Los sitios que intentan burlar las clasificaciones de Google mediante prácticas sospechosas como el relleno de palabras clave (repetición excesiva de términos) o la compra de enlaces para obtener PageRank son identificados a diario y eliminados de los resultados.
Por eso es importante ser prudente y paciente a la hora de posicionarse en Google; intentar tomar atajos puede llevar a una penalización casi irreversible.
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Interpretación contextual
O ubicación, historial de búsqueda y configuración de búsqueda de cada usuario ayuda a Google a mostrar los resultados más relevantes para cada usuario en ese momento concreto.
Por ejemplo, si estás en EE.UU. y buscas Fútbol, Google mostrará primero Fútbol Americano y los equipos regionales de tu zona. Sin embargo, si estás en Brasil, cuando busques Fútbol, obtendrás información como la clasificación de la liga y el rendimiento de los equipos cercanos.
Dos factores importantes son también las preferencias de idioma y la activación de SafeSearch, que filtra los resultados con lenguaje explícito.
Otro ejemplo interesante de segmentación basada en el historial y el comportamiento previo es la búsqueda de Eventos cerca de mí.
En 2023, Google anunció mejoras en su sistema de personalización con la adopción de IA generativa para refinar aún más los resultados en función del historial y las preferencias del usuario.
De este modo, Google, basándose en la información disponible y proporcionada por el usuario, es capaz de dirigir de forma eficiente la información más interesante, sin interferir en características sensibles como la raza, la religión o el partido político.
Mostrar los mejores resultados
Incluso antes de mostrar los resultados (y es importante recordar que esto ocurre en milisegundos), los algoritmos siguen definiendo si los resultados son sobre uno o varios temas, si varias páginas tienen una interpretación estrecha de un término o pregunta dados, etc.
Hoy en día, para complementar esto, la clasificación también tiene en cuenta los tipos y tamaños de dispositivos, como la diferencia entre ordenadores, tabletas y teléfonos inteligentes, además de evaluar si el sitio es capaz de cargarse para usuarios con conexiones a Internet más lentas.
A partir de 2021, Core Web Vitals se convirtió en un factor determinante en la clasificación, dando prioridad a los sitios con una buena experiencia de usuario en términos de velocidad, interactividad y estabilidad visual.
Aquí es donde entran en juego otras estrategias SEO a disposición de los propietarios y usuarios de sitios web.
En enero de 2018, el algoritmo de Google anunció que empezaría a tener en cuenta la velocidad de carga de las páginas seis meses antes de que se pusieran en práctica los cambios, lo que dio tiempo a la mayoría de webs y empresas a ponerse al día.
Después de todo esto, se muestra el resultado.
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Principales actualizaciones del algoritmo de Google
1. Panda (2011)
La actualización del algoritmo Panda se puso en marcha en 2011 como parte del proceso de eliminación de las prácticas de blackhat SEO y webspam.
En aquella época, los usuarios se quejaban de las "granjas de contenidos" que dominaban el panorama digital. Básicamente, sitios web enormes creaban contenidos poco profundos con miles de palabras clave diferentes y atraían a los usuarios.
Estos sitios ganaban dinero con los anuncios de las redes de display, por lo que el volumen de nuevos usuarios era importante, ya que el porcentaje de clics en estos sitios era muy bajo. pancartas suele ser baja.
Con Panda llegó una actualización para calificar la calidad de las páginas, utilizada internamente y modelada según la forma en que los humanos calificarían positivamente una página.
Una publicación de Google del 24 de febrero de ese año afirmaba que: "hemos lanzado una mejora significativa de nuestras clasificaciones, un cambio que afectará notablemente a 11,8% de nuestras búsquedas".
Y añaden: "Esta actualización está diseñada para reducir la clasificación de los sitios de baja calidad: sitios que no aportan valor a los usuarios, contenidos copiados de otros sitios web o sitios que simplemente no son útiles. Al mismo tiempo, mejorará la clasificación de los sitios de alta calidad, con contenido original e información relevante, como investigaciones, informes exhaustivos, análisis de expertos, etc.".
En 2016, Panda se incorporó al algoritmo principal de Google, convirtiéndose en parte integrante del núcleo de la evaluación de la calidad de las páginas.
2. Penguin (2012)
En 2012, la guerra contra los contenidos de baja calidad continuó. Fue entonces cuando Google lanzó la actualización del algoritmo Penguin como un arsenal extra para esta guerra.
El Pingüino fue la "actualización del algoritmo webspam", centrada exclusivamente en los enlaces basura y las prácticas de spam. creación de enlaces manipulador.
Antes de Penguin, el volumen de enlaces en un sitio o hacia un sitio pesaba mucho en la relevancia del sitio cuando Google lo indexaba y analizaba. En otras palabras, sólo aquellos que recibían muchos backlinks y tenían muchos enlaces salientes se clasificaban bien.
Esto significaba que, al clasificar los sitios según esta métrica en el momento de la búsqueda, muchos contenidos de baja calidad aparecían en posiciones destacadas en la búsqueda orgánica.
Al igual que Panda, Penguin también se integró en el algoritmo principal de Google en 2016, operando en tiempo real para reevaluar constantemente los sitios web.
3.Colibrí (2013)
El algoritmo Hummingbird de Google ha dejado su huella en los resultados de miles de millones de búsquedas, dando a los usuarios finales otro punto de apoyo en el mundo. personalizar las búsquedas.
Es fácil olvidar (algunos ni siquiera tenían la edad suficiente en aquel momento) cómo la búsqueda en micromomentos con Google respondiendo de forma personalizada hoy en día es completamente diferente de los inicios de las plataformas de búsqueda a la vuelta de 1999 a 2000.
Por aquel entonces, las palabras clave específicas dictaban los resultados en lugar de tener en cuenta todo el contexto.
Es decir, independientemente de la búsqueda: "juegos", "quién es el alcalde de Valença-RJ" o "FIFA", Google daría la respuesta exacta para el término introducido.
Aunque esto sonaba positivo, venía con un problema: los resultados eran obvios, sin profundidad en las respuestas.
Por ello, los ingenieros de Google se han dedicado a estudiar cómo descubrir el interés de las búsquedas, siendo el principal reto diferenciar entre encuestas similares pero no iguales (normalmente con términos y nombres ambiguos).
Por ejemplo: al buscar el término Europa, ¿el usuario se refiere al continente o al grupo de rock?
Si esta búsqueda hubiera tenido lugar antes de Hummingbird, el usuario podría haber recibido información sobre los países de Europa, datos geográficos y demográficos, o simplemente una lista de los álbumes y canciones del grupo.
Hummingbird allanó el camino para actualizaciones más avanzadas, como BERT, lanzada en 2019, que refuerza la comprensión del contexto lingüístico de la investigación.
4. Paloma (2014)
La actualización de Pidgeon vino a cambiar el orden de preferencia en la visualización de los resultados locales, dando prioridad a las empresas regionales y a la información relevante para ellas.
Se cree que Pidgeon se puso en marcha en torno al 24 de julio de 2014 y que recompensa a las empresas locales con una fuerte presencia orgánica a través de una mayor visibilidad en la búsqueda tradicional, similar a la visibilidad que la empresa podría haber tenido anteriormente en Google Maps.
La idea de que las pequeñas empresas con relevancia local merecían aparecer en las búsquedas tanto como cualquier otra tienda de la zona, independientemente de su tamaño o popularidad, tiene sentido hoy en día si asumimos que la empresa se posiciona bien para las palabras clave buscadas.
Para integrar esta funcionalidad, había que unir Google Search (la parte de búsqueda que centra este artículo) y Google Maps. Pero también era necesario afinar la ubicación del dispositivo de búsqueda y los parámetros de clasificación por distancia.
A largo plazo, los resultados han sido muy positivos para las pequeñas empresas.
Hoy en día, el impacto de Pigeon es visible en prácticas como SEO localque ha ganado protagonismo con el auge de las búsquedas "cerca de mí" y la integración con datos de dispositivos móviles.
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5. Mobilegeddon (2015)
Lanzada en abril de 2015, la actualización Mobilegeddon prioridad a los sitios web con capacidad de respuesta y optimizados para dispositivos móviles en los resultados de la búsqueda.
El objetivo de la actualización era mejorar la experiencia del usuario en dispositivos móviles, dado el aumento exponencial del uso de teléfonos inteligentes para navegar.
El mayor impacto de esta actualización se produjo en los sitios que no eran compatibles con dispositivos móviles, que sufrieron penalizaciones en la clasificación.
6. RankBrain (2015)
En octubre de 2015, Google presentó RankBrain, un sistema de aprendizaje automático que ayuda a interpretar las consultas de búsqueda.
El algoritmo empezó a comprender mejor el contexto de las búsquedas, sobre todo las que nunca se habían hecho antes (15% de todas las búsquedas diarias).
El objetivo de la actualización era mejorar la pertinencia de los resultados de búsqueda comprendiendo con mayor precisión las intenciones de los usuarios.
7. Possum (2016)
Lanzada en septiembre de 2016, la actualización de Possum centrado en los resultados de búsqueda locales, aumentando la diversidad de empresas mostradas..
Las empresas que están geográficamente cerca del lugar de búsqueda han adquirido mayor relevancia, incluso cuando se encuentran fuera de los límites administrativos.
8. Fred (2017)
En marzo de 2017, Google lanzó la actualización Fred, cuyo objetivo eran los sitios con prácticas de monetización agresivas y contenidos de baja calidad.
Ha penalizado los sitios con demasiados anuncios intrusivos o contenidos creados únicamente para generar ingresos. El objetivo es mejorar la experiencia del usuario y promover contenidos más útiles.
9. Actualización de Medic (2018)
En agosto de 2018, Google lanzó la Medic Update, una importante actualización del núcleo del algoritmo.
Afectó principalmente a sitios relacionados con la salud, el bienestar y las finanzas, ámbitos conocidos como YMYL (Your Money, Your Life).
El objetivo era promover sitios fiables y de calidad sobre temas delicados.
10. BERT (2019)
BERT (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores) se introdujo en octubre de 2019, lo que supone un gran avance en la comprensión del lenguaje natural.
Ha mejorado la interpretación de consultas complejas y contextuales, entendiendo las palabras en relación con el resto de la frase, proporcionando resultados más relevantes, incluso para búsquedas detalladas o de nicho.
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11. Core Web Vitals (2021)
En junio de 2021, Google implantó el Core Web Vitals como parte de su factor de clasificación.
Páginas web se han evaluado en función de la velocidad de carga, la interactividad y la estabilidad visual.. El objetivo era mejorar la experiencia del usuario en términos de rendimiento y facilidad de uso.
12. Actualización de contenidos útiles (2022)
Lanzada en agosto de 2022, la actualización de Contenidos Útiles pretende promover contenidos útiles, originales y centrados en el ser humano.
La actualización penalizaba los sitios con contenidos generados únicamente para manipular las clasificaciones o sin valor real para el usuario.
13. Multibúsqueda e IA Generativa (2023)
A partir de 2023, Google empezó a integrar IA generativa y herramientas como Multisearch, que combina texto e imágenes en las búsquedas.
El impacto fue la ampliación de las posibilidades de búsquedapermitiendo consultas más interactivas y personalizadas. Todo ello para mejorar la experiencia de búsqueda con tecnologías multimodales y respuestas más visuales y completas.
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A continuación encontrará un resumen de las actualizaciones más importantes del algoritmo de Google:
| Año | Actualización | Objetivo |
|---|---|---|
| 2011 | Panda | Reducir la clasificación de los sitios de baja calidad y valorizar los contenidos originales. |
| 2012 | Pingüino | Combatir los enlaces spam y las prácticas manipuladoras de construcción de enlaces. |
| 2013 | Colibrí | Mejorar la comprensión del contexto y las intenciones de búsqueda. |
| 2014 | Paloma | Dé prioridad a los resultados locales relevantes e integre las búsquedas con Google Maps. |
| 2015 | Mobilegeddon | Favorecer los sitios optimizados para dispositivos móviles en los resultados de búsqueda. |
| 2015 | RankBrain | Utilice el aprendizaje automático para interpretar las consultas y mejorar la relevancia de los resultados. |
| 2016 | Zarigüeya | Aumentar la diversidad de empresas locales en los resultados de búsqueda. |
| 2017 | Fred | Penalizar los sitios con prácticas agresivas de monetización y baja calidad. |
| 2018 | Actualización médica | Mejora de la calidad de los sitios relacionados con la salud, el bienestar y las finanzas (YMYL). |
| 2019 | BERT | Avanzar en la comprensión del lenguaje natural en la investigación compleja. |
| 2021 | Core Web Vitals | Dé prioridad a los sitios con una buena experiencia de usuario (velocidad, interactividad y estabilidad visual). |
| 2022 | Contenido útil | Promover contenidos útiles y originales, penalizando las páginas de escasa relevancia. |
| 2023 | EIA multibúsqueda/generativa | Amplíe las búsquedas integrando texto, imágenes e IA generativa para obtener respuestas más completas. |
Conclusión sobre el algoritmo de Google
El algoritmo de Google es algo más que un motor de búsqueda; representa la tecnología aplicada a la organización e interpretación de la información.
Desde sus primeros pasos, con actualizaciones como Panda y Penguin, hasta avances más recientes como la IA generativa y la Multibúsqueda, Google sigue adaptándose a las necesidades de los usuarios y a los cambios en el panorama digital.
Para aquellos que buscan optimizar su presencia online, entender cómo funciona este algoritmo es esencial para conseguir mejores resultados y destacar en el siempre cambiante mundo digital.
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