Este es un extracto del libro electrónico Ranking Factors 2023 de SEJ con cambios y actualizaciones para actualizarlo. ¡El SEO cambia rápidamente!
Los factores de clasificación son cada vez más difíciles de categorizar por completo.
Hoy en día, Google utiliza los términos “sistemas” y “señales” más que “factores de clasificación”.
Google dice sobre cómo clasifica los resultados:
“Google utiliza clasificaciones automatizadas sistemas que miran a muchos factores y señales alrededor de cientos de miles de millones de páginas web y otros contenidos en nuestro índice de búsqueda para presentar los resultados más relevantes y útiles, todo en una fracción de segundo”.
Existen múltiples sistemas de clasificación y todos utilizan diferentes combinaciones de señales.
Google se está alejando (y lo ha estado haciendo durante algún tiempo) de un modelo en el que una colección de factores cuantitativos determina la clasificación.
En cambio, Google está creando colecciones de señales cualitativas que se combinan para aproximarse a preguntas y decisiones más importantes (humanas), como por ejemplo:
Muchos profesionales de SEO son gente de números. Investigadores. Buzos de datos. Google publica un poco de información sobre sus algoritmos y nosotros nos aferramos como lapas.
Durante muchos años, algunos incluso han intentado utilizar pistas obtenidas de la interpretación de patentes para intentar descifrar el impacto algorítmico de todo, desde las redes sociales hasta la cocitación.
Pero las patentes de Google no son la Constitución.
Ningún documento definitivo contiene los secretos de los algoritmos de clasificación, aunque me encantaría ver una película sobre cómo robarlo de la sede de Google. (Todos sabemos que Nicholas Cage participaría).
Interpretar patentes es una buena habilidad y puede proporcionar conocimientos importantes.
Pero debe sopesar el impacto comercial de obsesionarse con elementos individuales frente a intentar comprender a su audiencia.
A medida que los algoritmos se vuelven más complejos y la IA se vuelve más avanzada, será más difícil identificar las fuentes exactas de datos que utilizan para tomar decisiones.
Los factores de clasificación no van a desaparecer; están evolucionando.
Las piedras angulares de la clasificación siempre estarán ahí, pero cuanto más complejidad se agrega a los sistemas, menos nos beneficia interrogar cada señal potencial.
¿Qué diablos pasó con la “experiencia de página” y qué es un sistema de clasificación?
En abril de 2023, Google movió varias entradas de su documentación sobre “sistemas de clasificación” y las colocó en otro lugar:
- Experiencia de página.
- Compatibilidad con dispositivos móviles.
- Velocidad de página.
- Seguridad y HTTP.
Varios profesionales de SEO perdieron la calma ante este cambio.
Se comparte la cuenta de enlace de búsqueda de Google en X (anteriormente Twitter) esta declaración:
“Nuestra guía sobre la experiencia de la página está aquí, como compartimos la semana pasada junto con nuestra publicación de blog:
https://developers.google.com/search/docs/appearance/page-experience
*No* dice que la experiencia de la página esté de alguna manera “retirada” o que las personas deban ignorar cosas como Core Web Vitals o la compatibilidad con dispositivos móviles. Lo contrario. Dice que si desea tener éxito con los principales sistemas de clasificación de la Búsqueda de Google, considere estos y otros aspectos de la experiencia de la página.
También actualizamos nuestra página sobre sistemas de clasificación la semana pasada. Los *sistemas* de clasificación son diferentes a las *señales* de clasificación (los sistemas normalmente hacen uso de señales). En esa página teníamos algunas cosas enumeradas relacionadas con la experiencia de la página como “sistemas” que en realidad eran señales. No deberían haber estado en la página sobre sistemas.
Quitarlos no significa que ya no consideremos aspectos de la experiencia de la página. Simplemente significaba que estos no eran *sistemas* de clasificación sino señales utilizadas por otros sistemas.
…
¿La gran conclusión? Como dice nuestra guía sobre la experiencia de la página en la primera oración:
“Los principales sistemas de clasificación de Google buscan recompensar el contenido que proporciona una buena experiencia en la página”. …”
Esto parece significar que los cambios fueron una cuestión de organización y no de un ajuste de algoritmo funcional.
Un sistema de clasificación es una aplicación amplia de señales que apuntan a un objetivo o evaluación específica.
Los sistemas de clasificación pueden utilizar señales de clasificación, pero no necesariamente todo el tiempo ni para cada consulta.
La “experiencia de la página” no es un sistema de clasificación.
Sin embargo, es una colección de señales de clasificación que múltiples sistemas de clasificación pueden utilizar y utilizan para evaluar y recompensar las páginas con una buena experiencia de usuario.
Datos de clic: la demanda antimonopolio y el CTR como factor de clasificación
Un ingeniero de software que dejó Google en noviembre de 2022 fue llamado a declarar durante la demanda antimonopolio contra Google.
Comencé a ver conversaciones en todas las redes sociales sobre su declaración irrefutable sobre los datos de clics en la clasificación.
Su testimonio llamó la atención sobre la probabilidad de que Google utilice clics y otros datos sobre las interacciones en las SERP en los algoritmos de clasificación y que Google es evasivo sobre este hecho para evitar que los profesionales de SEO influyan en las clasificaciones.
Es posible que estos datos no se utilicen durante mucho tiempo, como informó Law360: El testimonio del ex empleado de Google decía que “la situación está cambiando rápidamente” y que Google ahora tiene sistemas que se pueden entrenar igual de bien sin datos del usuario.
“Genial”, me dije, “¿Cuántas conclusiones necesito reevaluar?”
Afortunadamente, ninguno hasta el momento. Lo primero que pensé fue el CTR, pero todavía tenemos dudas sobre el CTR como factor de clasificación, incluso con la nueva información.
Existe una diferencia entre las señales de clasificación en vivo y los datos utilizados para el análisis.
Pedro Dias, ex miembro del equipo de calidad de búsqueda de Google, tiene una gran visión de esto y dice en una publicación de LinkedIn:
“Hay una diferencia entre:
- usando directamente una señal en las clasificaciones;
- mirar los datos y evaluar qué partes podrían ser útiles para las clasificaciones”
Captura de pantalla de LinkedIn, octubre de 2023
Usar datos para analizar resultados y entrenar algoritmos es muy, muy diferente de usarlos en vivo en la entrega de resultados. Es más probable que estas señales se utilicen con fines de capacitación y evaluación que para ordenar resultados en vivo.
En lugar de centrarse en las métricas de clics solo como una señal de clasificación directa, considérelas como una medida de cómo el usuario interactúa con su página. porque eso es lo que importa. De cualquier manera, puede considerarse importante.
Si se centra en lo que importa (contenido, autoridad, experiencia del usuario), entonces si el CTR y otros comportamientos del usuario son un factor de clasificación no debería cambiar su estrategia general.
No tienes control sobre los datos de clics; Solo puedes usarlo para medir.
Si bien hay cada vez más motivos para creer que los “datos de clics” se utilizan en las búsquedas como mecanismo de retroalimentación, no es útil centrarse en ellos como una aguja para avanzar. Úselo como lo hace Google: como herramienta de evaluación.
Señales de usuario en búsqueda
Cuanto más descubrimos y con cada nuevo evento, más abierto a la especulación parece volverse el tema de los datos de los usuarios.
En lo que respecta a Appen, veo argumentos en ambas direcciones. Podría ser que Google planee confiar en algoritmos automatizados y agregar datos de usuarios en lugar de calificaciones de calidad humana.
O esto podría simplemente hablar de una decisión de reducción de costos en medio de despidos y sentencias legales desfavorables.
En cuanto a la calidad decreciente de los resultados de búsqueda, en mi opinión, es un argumento en contra de la idea de que los datos de comportamiento del usuario son un factor de clasificación.
La gente está insatisfecha con los resultados de la búsqueda y en cantidades bastante grandes.
Siendo este el caso, un algoritmo que tenga en cuenta el comportamiento del usuario debería Mira esto y ajústalo, ¿verdad? En mi opinión, esto presenta cuatro situaciones alternativas:
- Los algoritmos están, para usar un término técnico, completamente defectuosos.
- El comportamiento del usuario y los datos de clics no son señales directas de clasificación.
- Ambos de los anteriores.
- La cuarta situación requiere leer un anuncio reciente de Google sobre el próximo modelo de IA Gemini y especular sobre su significado. Al final de este post nos encontramos con esto:
“Ya estamos empezando a experimentar con Gemini en la Búsqueda, donde está haciendo que nuestra Experiencia Generativa de Búsqueda (SGE) sea más rápida para los usuarios, con una reducción del 40% en la latencia en inglés en los EE. UU., junto con mejoras en la calidad”.
Aquí suceden dos cosas:
- “Ya estamos empezando a experimentar con Géminis en la búsqueda …”
- “…haciendo nuestra Busque experiencia generativa (SGE) más rápido …”
Géminis está al menos en Labs. ¿Algunos elementos también están en la búsqueda en vivo?
¿Un lanzamiento de Gemini anunciará un lanzamiento de SGE?
Esto está sucediendo rápido. Google bien podría haber decidido que los algoritmos actuales no son capaces de resolver los problemas actuales y, en cambio, están avanzando lo más rápido posible con Gemini. Esto podría cambiar lo que sabemos sobre las señales y sistemas de clasificación.
¿Utilizará Google datos de comportamiento/clics como señales de clasificación en el futuro?
Todavía hay un argumento que respalda el hecho de que Google utiliza, o al menos le gustaría utilizar, datos de comportamiento para clasificar el contenido.
De hecho, es objetivamente cierto que ya lo hace. en la búsqueda de YouTube.
La participación es uno de los tres pilares de la búsqueda en YouTube. En YouTube, las señales de participación del usuario, en conjunto, impactan directamente la clasificación de un video en la plataforma.
Al explicar cómo funciona el algoritmo de búsqueda de YouTube, la documentación dice:
“En YouTube Search, priorizamos tres elementos principales para brindar los mejores resultados de búsqueda: relevancia, participación y calidad. A estos tres elementos se les da diferente importancia según el tipo de búsqueda.
Para estimar la relevancia, analizamos muchos factores, como qué tan bien el título, las etiquetas, la descripción y el contenido del video coinciden con su consulta de búsqueda.
Las señales de participación son una forma valiosa de determinar la relevancia. Incorporamos señales de participación agregadas de los usuarios, es decir, podemos observar el tiempo de visualización de un video en particular para una consulta particular para determinar si otros usuarios consideran que el video es relevante para la consulta.
Finalmente, en materia de calidad, nuestros sistemas están diseñados para identificar señales que pueden ayudar a determinar qué canales demuestran experiencia, autoridad y confiabilidad en un tema determinado”.
En su documentación para creadores sobre cómo hacer crecer un canal, YouTube dice lo siguiente:
“Consejo de un experto: nuestro algoritmo no presta atención a los vídeos, sino a los espectadores.
Entonces, en lugar de intentar hacer videos que hagan feliz a un algoritmo, concéntrate en hacer videos que hagan felices a tus espectadores”.
Esta es una indicación bastante buena de que Google utilizaría absolutamente el comportamiento y las señales de clic en la búsqueda. si pudiera hacerlo de manera confiable.
Ahí yace el problema. En YouTube, todos los datos que necesita están ahí, contenidos dentro de la plataforma.
Este no es el caso de la Búsqueda de Google porque no todos los sitios web utilizan Google Analytics y no todos los usuarios utilizan Chrome.
Además, es mucho más fácil interpretar comportamientos de participación positivos y negativos con videos que con texto.
Creo que estas dos cosas son ciertas:
- Google sabe que los comentarios directos de los usuarios son la mejor manera de determinar si el contenido es “bueno” y, si pudiera, lo implementaría en el orden de resultados en vivo en la Búsqueda.
- Actualmente, y anteriormente, esto no se podía lograr algorítmicamente.
Quién sabe, tal vez un mayor desarrollo de la IA presente nuevas soluciones.
Esta es una manera muy indirecta de decir:
Los datos de comportamiento del usuario probablemente se utilicen en la búsqueda para ajustar y evaluar los resultados, pero probablemente no para tomar decisiones de entrega en el momento. Incluso si se usara de esta manera, no debería importarle mucho porque solo puede controlar la participación creando mejor contenido, que debería ser su objetivo de todos modos.
La pregunta más interesante en este momento es ¿cómo diablos nosotros, como profesionales de SEO, aconsejamos a las personas que respeten las mejores prácticas de contenido mientras los resultados de búsqueda parecen recompensar el spam?
Sigo trabajando en eso.
Más recursos:
Imagen de portada: Paulo Bobita/Search Engine Journal
