¿Está Google en camino a un algoritmo continuo de “tiempo real”?

Google va camino de un algoritmo continuo

Resumen en 30 segundos:

  • La realidad actual es que Google presiona el botón y actualiza su algoritmo, que a su vez puede actualizar la clasificación del sitio.
  • ¿Qué pasa si entramos en un mundo en el que cuanto menos presione Google un botón, más actualizaciones automáticas del algoritmo se realizarán en “tiempo real”?
  • Mordy Oberstein, miembro del consejo asesor de Wix y gerente de marca de SEO, comparte sus observaciones y conocimientos sobre los datos

Si ha estado haciendo SEO por un tiempo, probablemente esté familiarizado con una actualización del algoritmo de Google. De vez en cuando, nos guste o no, Google presiona el botón y actualiza su algoritmo, que a su vez puede actualizar nuestra clasificación. La frase clave aquí es “pulsa el botón”.

Pero, ¿y si entramos en un mundo en el que Google ya no presiona un botón y más sobre el algoritmo que actualiza automáticamente las clasificaciones en “tiempo real”? ¿Cómo sería este mundo y quién se beneficiaría de él?

¿Qué queremos decir con actualizaciones continuas de algoritmos en tiempo real?

Es obvio que la tecnología está en constante evolución, pero cabe señalar que lo mismo ocurre con el algoritmo de Google. Por ejemplo, a medida que mejora la tecnología disponible para Google, el motor de búsqueda puede comprender mejor el contenido y clasificar los sitios. Sin embargo, esta tecnología debe inyectarse en el algoritmo. En otras palabras, a medida que las nuevas tecnologías estén disponibles para Google, o la tecnología actual mejore (podríamos llamar a esto “el aprendizaje automático se vuelve más inteligente”), para aprovechar estos avances, Google debe integrarlos en los algoritmos de Google. .

Tome MAMÁ por ejemplo. Google comenzó a usar aspectos de MUM en el algoritmo. Sin embargo, MUM (en el momento de escribir este artículo) no está completamente implementado. Con el tiempo, y según los anuncios anteriores de Google, es casi seguro que MUM se aplicará a más tareas algorítmicas.

Por supuesto, una vez que Google introduzca una nueva tecnología o perfeccione sus funciones actuales, es probable que desee volver a evaluar las clasificaciones. Si Google es mejor para comprender el contenido o juzgar la calidad de los sitios, ¿no le gustaría aplicar estas habilidades a las clasificaciones? Google “presiona el botón” y lanza una actualización de algoritmo.

Supongamos que una de las propiedades actuales de aprendizaje automático de Google ha evolucionado. Ha sido considerado con el tiempo y refinado: es “más inteligente” porque no hay una palabra mejor. Google puede optar por volver a introducir esta propiedad de aprendizaje automático refinado en el algoritmo y volver a evaluar qué páginas se clasifican en consecuencia.

Estas actualizaciones son específicas y dirigidas. Google “pulsa el botón”. Esto se ve más claramente cuando Google anuncia algo como una actualización importante, o una actualización de calificaciones de productos, o incluso una actualización de spam.

De hecho, tal vez nada corrobore lo que he dicho aquí mejor que lo que Google tiene que decir al respecto. actualizaciones de spam:

“Si bien los sistemas automatizados de Google para detectar spam de búsqueda están constantemente operativos, ocasionalmente realizamos mejoras notables en la forma en que funcionan… De vez en cuando, mejoramos este sistema para que sea más eficaz en la detección de spam y para garantizar que detecte nuevos tipos de correo no deseado”.

En otras palabras, Google pudo desarrollar una mejora en una propiedad de aprendizaje automático reciente y lanzó una actualización para que esta mejora pudiera aplicarse a las páginas de clasificación.

Si este proceso es “manual” (para usar una palabra cruda), ¿cuáles serían las actualizaciones continuas “en tiempo real”? Considere las actualizaciones de clasificación de productos de Google. Lanzado originalmente en abril de 2021, las actualizaciones de revisión de productos de Google tienen como objetivo eliminar los sitios de revisión de productos que son endebles, innecesarios y (si queremos llamarlo una espada) esencialmente diseñados para generar ingresos.

Para hacer esto, Google utiliza el aprendizaje automático de una manera específica y analiza ciertos criterios. Con cada iteración de la actualización (por ejemplo, diciembre de 2021, marzo de 2022, etc.), estos dispositivos de aprendizaje automático tienen la oportunidad de recalibrarse y refinarse. Dicho esto, pueden volverse potencialmente más eficientes con el tiempo a medida que la máquina “aprende”, y ese es el objetivo del aprendizaje automático.

Lo que teorizo ​​en este punto es que a medida que estas propiedades de aprendizaje automático se vuelven más refinadas, la clasificación fluctúa en consecuencia. En pocas palabras, Google permite que las propiedades de aprendizaje automático se recalibren y afecten las clasificaciones. Luego, Google revisa y analiza y ve si les gustan los cambios.

Es posible que conozcamos este proceso como actualizaciones de algoritmos no confirmadas (para que conste, no estoy diciendo al 100 % que todas las actualizaciones no confirmadas sean así). Es por eso que creo que hay una tendencia tan fuerte hacia la reversión de rango entre las actualizaciones oficiales de algoritmos.

Es bastante común que el SERP vea un aumento notable en los cambios de clasificación, lo que puede afectar las clasificaciones de una página, solo para ver que esas clasificaciones vuelven a su posición original con la próxima ola de clasificaciones. . De hecho, este proceso se puede repetir varias veces. El efecto neto es que un lado dado ve cambios de rango seguidos de reversiones o una serie de reversiones.

fluctuaciones generales - Google se está moviendo hacia un algoritmo

Una serie de reversiones de clasificación que afectan a casi todas las páginas clasificadas entre las posiciones 5 y 20 que coinciden con cambios de clasificación generalmente aumentados.

Esta tendencia, tal como la veo, es que Google permite que sus propiedades de aprendizaje automático evolucionen o se recalibren (o como quieras describirlo) en tiempo real. Es decir, en Google, nadie presiona un botón, el algoritmo se adapta a la recalibración continua “en tiempo real” de las propiedades de aprendizaje automático.

Es a esta dinámica a la que me refiero cuando pregunto si nos estamos moviendo hacia ajustes de clasificación algorítmica “en tiempo real” o “continuos”.

¿Qué significaría un algoritmo continuo de Google en tiempo real?

¿Y? ¿Qué pasaría si Google adoptara un modelo continuo en tiempo real? ¿Cuáles serían las implicaciones prácticas?

En resumen, esto significaría que la volatilidad de la calificación sería mucho más consistente. En lugar de esperar a que Google presione el botón para que una actualización del algoritmo afecte significativamente las clasificaciones como una compilación, esa sería la norma. El algoritmo evaluaría constantemente las páginas/sitios “por sí mismo” y haría ajustes para mejorar la clasificación en tiempo real.

Otra consecuencia sería que no hace falta esperar a la siguiente actualización para recuperarse. Si bien no es una regla estricta y rápida, si está actualizando desde una actualización oficial de Google, por ejemplo. Una actualización básica, por ejemplo, generalmente no verá ninguna recuperación de rango hasta que se publique la próxima versión de la actualización, momento en el cual sus páginas se clasificarán. En un escenario en tiempo real, las páginas se evalúan constantemente, como enlaces con pingüino 4.0 que se publicó en 2016. Para mí, esto sería un gran cambio con respecto al “ecosistema SERP” actual.

Incluso diría que, hasta cierto punto, ya tenemos un algoritmo continuo de “tiempo real”. Que tengamos al menos parcialmente un algoritmo de Google en tiempo real es simplemente un hecho. Como se mencionó, Google lanzó Penguin 4.0 en 2016, lo que elimina la necesidad de esperar otra versión de la actualización, ya que este algoritmo en particular evalúa constantemente las páginas.

Pero, ¿qué quiero decir cuando digo fuera de Penguin que, hasta cierto punto, ya tenemos un algoritmo continuo en tiempo real?

El caso de los ajustes de algoritmos en tiempo real

Los constantes ajustes de calificación “en tiempo real” que ocurren en el ecosistema actual son tan masivos que han refinado el panorama de volatilidad.

Por datos de semrush Dibujé, hubo un aumento del 58 % en la cantidad de días que reflejaban alta volatilidad en 2021 en comparación con 2020. De manera similar, hubo un aumento del 59 % en la cantidad de días que reflejaban niveles altos de volatilidad alta o muy alta:

Los datos muestran volatilidad: Google se dirige a un algoritmo

En pocas palabras, hay un aumento aumento significativo en el número de instancias que reflejan el aumento en la volatilidad de la calificación. Después de estudiar estas tendencias y observar los patrones de clasificación, creo que las reversiones de clasificación mencionadas anteriormente son la causa principal. Dicho esto, gran parte del aumento en la volatilidad de la calificación proviene de lo que creo que es el aprendizaje automático, que se recalibra constantemente en “tiempo real”, creando niveles sin precedentes de reversiones de calificación.

Esto está respaldado por el hecho de que (con una mayor volatilidad de calificación) no hemos visto un aumento drástico en el movimiento de calificación. En otras palabras, hay más instancias de volatilidad de calificación, pero el nivel de volatilidad no ha aumentado.

De hecho, ¡hubo una caída dramática en el movimiento de calificación promedio en 2021 en comparación con 2020!

¿Porque? Nuevamente, atribuyo esto a la recalibración de las propiedades de aprendizaje automático y su impacto en “tiempo real” en las clasificaciones. En otras palabras, estamos empezando a ver más micromovimientos, en línea con la evolución natural de las propiedades de aprendizaje automático de Google.

Si una propiedad de aprendizaje automático se refina a medida que avanza la adquisición/aprendizaje, probablemente no verá grandes fluctuaciones en las clasificaciones. En cambio, verá un refinamiento en las clasificaciones consistente con el refinamiento del propio aprendizaje automático.

Como tal, el movimiento de clasificación que vemos tiende a ser mucho más consistente, pero no tan drástico.

La etapa final de las actualizaciones continuas de algoritmos en tiempo real

Si bien gran parte del movimiento de clasificación que se está llevando a cabo está en curso, ya que no se basa en actualizaciones algorítmicas específicas, todavía no hemos llegado allí. Como mencioné anteriormente, gran parte de la volatilidad de la calificación es una serie de posiciones de calificación invertidas. Los cambios en estos modelos de clasificación, a su vez, generalmente solo se consolidan con la introducción de una actualización oficial de Google, la mayoría de las veces una actualización oficial del algoritmo central.

Hasta que se establezcan modelos de clasificación más sostenibles sin tener que “pulsar el botón”, no tendremos un algoritmo de Google continuo o en “tiempo real” completo.

Sin embargo, me pregunto si la tendencia va en esa dirección. En primer lugar, la actualización de contenido útil (HCU) de Google funciona en tiempo real.

Por Google:

Nuestro clasificador para esta actualización funciona continuamente para que los sitios existentes y recién lanzados puedan ser monitoreados. Como se determina que el contenido innecesario no ha regresado a largo plazo, se baja la calificación.

¿Como es? Lo mismo que hemos estado diciendo aquí todo el tiempo: Google le ha dado al aprendizaje automático la autonomía que necesita para “tiempo real”, o como lo llama Google, “continuo”:

Este proceso de clasificación está totalmente automatizado y utiliza un modelo de aprendizaje automático.

Para que conste, continuo no significa cambiar constantemente. En el caso de la HCU, hay una lógica Período de validación antes de la restauración. Si alguna vez hemos visto un algoritmo en tiempo real “verdaderamente” continuo, esto también podría ser cierto de varias maneras. No quiero admitir que en el momento en que edites una página, habrá una respuesta de clasificación si vemos un algoritmo “en tiempo real”.

Al mismo tiempo, la actualización del algoritmo “tradicional”, oficialmente “botón”, ha perdido su efectividad con el tiempo. En un estudio que realicé a fines de 2021, descubrí que los datos de Semrush indican que las principales actualizaciones lanzadas han tenido un impacto mucho menor desde la actualización de Medic de 2018.

la relación entre las actualizaciones de Google y la volatilidad de la clasificación: Google se está moviendo hacia un algoritmo de

Los datos sugieren que las principales actualizaciones globales de Google muestran menos volatilidad en la clasificación a lo largo del tiempo

Posteriormente, esta tendencia continuó. Para mi Análisis de la actualización principal de septiembre de 2022hubo una caída notable en la volatilidad en relación con el Actualización importante de mayo de 2022.

volatilidad de clasificación más baja observada en la actualización principal de Google de septiembre de 2022: Google se está moviendo hacia un algoritmo

El cambio en la volatilidad de la clasificación fue mucho menos dramático en la Actualización principal de septiembre de 2022 en comparación con la Actualización principal de mayo de 2022

Es una doble convergencia. Los principales lanzamientos de actualizaciones de Google parecen tener un impacto general menor (obviamente, los sitios individuales pueden ser criticados con la misma dureza), mientras que al mismo tiempo continúa la última actualización (HCU).

Todo apunta a que Google está tratando de alejarse del modelo tradicional de lanzamiento de actualizaciones de algoritmos a favor de una compilación más continua. (Otras pistas podrían ser cómo ha cambiado el lanzamiento de actualizaciones oficiales. Si observa los diversos medios de comunicación que informan sobre estas actualizaciones, los datos indican que el lanzamiento ahora tiende a ser más lento, con menos días de mayor volatilidad y, a su vez, con menos efecto global).

La pregunta es por qué Google querría pasar a un modelo en tiempo real más continuo.

Por qué es beneficioso un algoritmo continuo de Google en tiempo real

¿Un algoritmo continuo en tiempo real? ¿Por qué querría Google esto? Es bastante simple, creo. Tener una actualización que actualice continuamente las clasificaciones para recompensar páginas y sitios relevantes es una victoria para Google (de nuevo, no estoy hablando de una revisión instantánea u optimización del contenido que resulte en un cambio de clasificación instantáneo).

¿Qué es lo más beneficioso para los usuarios de Google? ¿Una actualización continua de resultados clave o actualizaciones periódicas que pueden tardar meses en mostrar cambios?

La idea de que Google analice y actualice constantemente en un escenario en tiempo real es simplemente mejor para los usuarios. ¿Cómo ayuda a un usuario que busca el mejor resultado tener clasificaciones que se restablecen regularmente con cada nueva iteración de una actualización oficial del algoritmo?

¿No sería mejor para los usuarios si un sitio, después de ver cómo se clasifica, realiza cambios que dan como resultado un excelente contenido y, en lugar de esperar meses para obtener una buena clasificación, los usuarios pueden llegar al SERP mucho antes?

La implementación algorítmica continua significa que Google puede entregar mejor contenido a los usuarios mucho más rápido.

También es mejor para sitios web. ¿Realmente disfruta hacer un cambio en respuesta a una pérdida de calificación y luego tener que esperar tal vez meses para que se recupere?

Además, el hecho de que Google dependa tanto del aprendizaje automático y confíe en las personalizaciones que realiza solo sucede cuando Google confía en que comprende el contenido, la relevancia, la autoridad, etc. Los SEO y los propietarios de sitios web deben querer esto. Esto significa que Google podría confiar menos en señales secundarias y más directamente en el producto principal, el contenido y su relevancia, confiabilidad, etc.

El hecho de que Google pueda evaluar más directamente el contenido, las páginas y los dominios en su conjunto es saludable para la web. También abre la puerta a sitios especializados y sitios que no son grandes superautores (piense en Amazon y WebMD del mundo).

Una mejor comprensión del contenido de Google crea más paridad. El paso de Google a un modelo en tiempo real sería una manifestación de esta mejor comprensión.

Una nueva forma de pensar en las actualizaciones de Google

Un algoritmo continuo en tiempo real cambiaría la forma en que pensamos acerca de las actualizaciones de Google. Esto haría que las actualizaciones de seguimiento, tal como las conocemos ahora, quedaran más o menos obsoletas. Esto cambiaría la forma en que vemos las herramientas meteorológicas de SEO porque en lugar de buscar momentos específicos de mayor volatilidad en el ranking, prestaríamos más atención a tendencias más amplias durante un período de tiempo más largo.

Basado en las tendencias de clasificación ya discutidas, diría que, de alguna manera, ese momento ya ha llegado. Ya vivimos en un entorno en el que las clasificaciones son mucho más volátiles que antes y, en muchas situaciones, hemos redefinido lo que significan las clasificaciones estables.

Para resumir y simplificar: pasar a un algoritmo continuo en tiempo real es una parte integral de una nueva era de clasificación orgánica en los SERP de la Google.


Mordy Oberstein es gerente de marca SEO en Wix. Encuentra a Mordy en Twitter @Mordy Oberstein.

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