Tendencias SEO para 2019: Word Vector

food word2vec

Tendencia # 1 para 2019: Word Vector

Para los buscadores, intentar diferenciar si buscamos “la puerta de alcalá” como sitio o como canción le implica conocer el “contexto” en el que sucede.

Y también es muy difícil para las máquinas entender cuando se trata de describir conceptos abstractos.

Aquí es donde entran las mates del Procesamiento del lenguaje natural (PNL), en el que se enseña a las computadoras a comprender y generar palabras para comunicarse de forma más humana.

Estos tres términos (PNL, Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) ) van a ser importantísimos en 2019, e irán cogiendo cada vez más relevancia: estamos en plena evolución de estas tecnologías que aun se van experimentando y siguen creciendo.

En 2013 os científicos de datos inteligentes de Google crearon un algoritmo súper complejo, el Word2Vec, usando el concepto de Word Vector o Word Embedding

Hablamos de un campo emocionante porque está empezando; sus capacidades e influencia solo crecerán en el futuro cercano. Si te has dado cuenta, es bastante claro que Google está apostando fuertemente por el aprendizaje automático y 2019 es un año en el que veremos más avances en esto.

Vamos a ver de que trata todo esto:

Modelo AI de Google: Word Vector

Word Vector es un modelo pre-entrenado por Google.

Es un algoritmo que ayuda a Google a aprender sobre las relaciones entre las palabras, basándose en ejemplos del uso real del idioma.

Estos modelos vectoriales asignan frases semánticamente similares a puntos cercanos en función de la equivalencia, las similitudes o la relación entre las ideas y el lenguaje.

Una forma sencilla de investigar las frases es encontrar las palabras más cercanas para una palabra especificada por el usuario. La distancia entre las palabras sirve al propósito.

Por ejemplo, si ingresa “Francia”, la distancia mostrará las palabras más similares y sus distancias a “Francia”, que deberían ser como:

 

Word2Vec Ejemplo

Lo creas o no, el modelo puede aprovechar muy poco de lo que ha aprendido sobre “Francia” cuando está procesando datos sobre “España” (como ambos son países, parte de Europa, cercanos geograficamente, etc.)

El nacimiento de Word2Vec

Word2vec es una de las técnicas más populares para aprender vectores de palabras usando una red neuronal. Fue desarrollado por Tomas Mikolov en 2013 en Google.

Él fue quien realmente puso en primer plano el vector de palabras a través de la creación de Word2vec, un conjunto de herramientas que permite el entrenamiento y el uso de vectores pre-entrenados.

La forma más fácil de pensar en Word2Vec es como un algoritmo que  descubre cómo colocar las palabras en una “tabla” de tal manera que su ubicación (cerca o lejos) esté determinada por su significado.

En pocas palabras, dos palabras que tienen una proximidad cercana en el espacio vectorial tienden a compartir un contexto común; mientras que dos palabras que están alejadas entre sí se consideran no relacionadas contextualmente.

Fíjate en el ejemplo siguiente como las comidas “parecidas” aparecen juntas.

 

food word2vec

Este modelo es muy rápido y fácil de usar. Solo requiere texto plano, que tenemos mucho.

Para obtener los mejores resultados, es importante continuar entrenando (ajustando) a medida que se producen nuevos datos. Cuanto más grandes sean los datos, más precisión obtendrá el sistema.

¿Cómo afecta Word Vectors a el SEO?

Si no te has dado cuenta, Google se está volviendo cada vez más inteligente en el momento  descubrir el significado de las palabras clave, reformularlas y producir mejores resultados de búsqueda en respuesta.

Esto implica que Google puede hacer búsquedas mucho mejores que antes. Cada consulta individual se procesa de manera que responda mejor a la intención del usuario.

Por lo tanto, sin implementar el vector de palabras correcto, es menos probable que consigas la primera página de SEO.

Si estás preguntando si esto es un cambio de juego, sí. Definitivamente, cambia la forma en que Google ve y maneja las búsquedas, especialmente a medida que continúa actualizándose con nuevos datos o modelos a lo largo del tiempo.

 WordGraph, herramienta para Word Vector

WordGraph
 

Ya entiendes la importancia de tener el vector de palabra correcto. Entonces, ¿como hacemos todo esto.?

¿Cómo es posible encontrar un vector de palabras altamente preciso para incluirlo en nuestro sitio web?

¡Usando WordGraph.io, la primera herramienta inteligente de vectores de palabras del mundo!

Al comprender la idea y el significado detrás de cada palabra usando Word Vector, WordGraph  permite encontrar una composición de palabras clave significativa de su sitio web basada en la palabra clave principal.

De hecho, el programa te avisa sobre las palabras importantes que puedes estar dejando fuera y que le servirían a Google para contextualizar tu página de manera mas efectiva.

Y aquí puedes leer una entrevista (en inglés) con el creador de Word Vector, con interesantes consejos sobre la herramienta.

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