19 de diciembre: Se ha aclarado más cómo Google maneja los sitios con una alta proporción de imágenes explícitas no consensuadas en nuestra guía de políticas de spam y sistemas de clasificación.
Google utiliza sistemas de clasificación automatizados que analizan muchos factores y señales 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.
Mejoramos regularmente estos sistemas mediante pruebas y evaluaciones rigurosas y proporcionamos avisos de actualizaciones en nuestros sistemas de clasificación cuando pueden ser útiles para los creadores de contenido y otros.
Esta página es una guía para comprender algunos de nuestros sistemas de clasificación más notables. Cubre algunos sistemas que forman parte de nuestros sistemas de clasificación principales, que son las tecnologías subyacentes que producen resultados de búsqueda en respuesta a las consultas. También cubre algunos sistemas involucrados con necesidades de clasificación específicas.
También puede visitar nuestro sitio Cómo funciona la Búsqueda para comprender cómo nuestros sistemas de clasificación, combinados con otros procesos, trabajan juntos para que la Búsqueda de Google cumpla con nuestra misión de organizar la información del mundo y hacerla universalmente accesible y útil.
BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) es un sistema de IA que utiliza Google y que nos permite comprender cómo las combinaciones de palabras expresan diferentes significados e intenciones.
Sistemas de información de crisis
Google ha desarrollado sistemas para proporcionar información útil y oportuna durante tiempos de crisis, ya sea que involucren situaciones de crisis personal, desastres naturales u otras situaciones de crisis generalizadas:
Crisis personal: Nuestros sistemas trabajan para comprender cuándo las personas buscan información sobre situaciones de crisis personal para mostrar líneas directas y contenido de organizaciones confiables para ciertas consultas relacionadas con el suicidio, la agresión sexual, la ingestión de veneno, la violencia de género o la drogadicción. Obtenga más información sobre cómo se muestra la información de crisis personal en la Búsqueda de Google.
Alertas SOS: Durante tiempos de desastres naturales o situaciones de crisis generalizadas, nuestro sistema de Alertas SOS trabaja para mostrar actualizaciones de autoridades locales, nacionales o internacionales. Estas actualizaciones pueden incluir números de teléfono y sitios web de emergencia, mapas, traducciones de frases útiles, oportunidades de donación y más. Obtenga más información sobre cómo funcionan las Alertas SOS y cómo forman parte de las alertas de crisis de Google que ayudan en tiempos de inundaciones, incendios forestales, terremotos, huracanes y otros desastres.
Sistemas de deduplicación
Las búsquedas en Google pueden encontrar miles o incluso millones de páginas web coincidentes. Algunas de ellas pueden ser muy similares entre sí. En tales casos, nuestros sistemas muestran solo los resultados más relevantes para evitar duplicaciones inútiles. Obtenga más información sobre cómo funciona la deduplicación y cómo ver los resultados omitidos si lo desea, cuando ocurre la deduplicación.
La deduplicación también ocurre con los fragmentos destacados (featured snippets). Si un listado de página web se eleva para convertirse en un fragmento destacado, no repetimos el listado más adelante en la primera página de resultados. Esto despeja los resultados y ayuda a las personas a localizar información relevante más fácilmente.
Sistema de dominio de coincidencia exacta
Nuestros sistemas de clasificación consideran las palabras en los nombres de dominio como uno de los muchos factores para determinar si el contenido es relevante para una búsqueda. Sin embargo, nuestro sistema de dominio de coincidencia exacta trabaja para garantizar que no demos demasiado crédito al contenido alojado bajo dominios diseñados para coincidir exactamente con consultas particulares. Por ejemplo, alguien podría crear un nombre de dominio que contenga las palabras “best-places-to-eat-lunch” con la esperanza de que todas esas palabras en el nombre de dominio impulsen el contenido a lo alto de las clasificaciones. Nuestro sistema se ajusta a esto.
Sistemas de frescura
Tenemos varios sistemas de “la consulta merece frescura” diseñados para mostrar contenido más fresco para consultas donde se esperaría. Por ejemplo, si alguien está buscando una película que acaba de estrenarse, probablemente quiera reseñas recientes en lugar de artículos más antiguos de cuando comenzó la producción. Para otro ejemplo, normalmente una búsqueda de “terremoto” podría traer material sobre preparación y recursos. Sin embargo, si ocurrió un terremoto recientemente, podrían aparecer artículos de noticias y contenido más fresco.
Sistema de contenido útil
Nuestro sistema de contenido útil está diseñado para garantizar mejor que las personas vean contenido original y útil escrito por personas, para personas, en los resultados de búsqueda, en lugar de contenido creado principalmente para obtener tráfico de motores de búsqueda.
Sistemas de análisis de enlaces y PageRank
Tenemos varios sistemas que comprenden cómo las páginas se enlazan entre sí como una forma de determinar de qué tratan las páginas y cuáles podrían ser más útiles en respuesta a una consulta. Entre ellos se encuentra PageRank, uno de nuestros sistemas de clasificación principales utilizados cuando se lanzó Google por primera vez. Los curiosos pueden aprender más leyendo el documento de investigación y la patente originales de PageRank. Cómo funciona PageRank ha evolucionado mucho desde entonces, y sigue siendo parte de nuestros sistemas de clasificación principales.
Sistemas de noticias locales
Tenemos sistemas que trabajan para identificar y mostrar fuentes locales de noticias siempre que sea relevante, como a través de nuestras funciones de “Historias principales” y “Noticias locales”.
MUM
Multitask Unified Model (MUM) es un sistema de IA capaz de comprender y generar lenguaje. Actualmente no se utiliza para la clasificación general en la Búsqueda, sino para algunas aplicaciones específicas, como mejorar las búsquedas de información sobre vacunas contra el COVID-19 y mejorar las llamadas de fragmentos destacados que mostramos.
Coincidencia neuronal
La coincidencia neuronal es un sistema de IA que Google utiliza para comprender las representaciones de conceptos en consultas y páginas y hacerlas coincidir entre sí.
Sistemas de contenido original
Tenemos sistemas para ayudar a garantizar que mostramos contenido original de manera prominente en los resultados de búsqueda, incluidos informes originales, por delante de aquellos que simplemente lo citan. Esto incluye el soporte de un marcado canónico especial que los creadores pueden usar para ayudarnos a comprender mejor cuál es la página principal si una página se ha duplicado en varios lugares.
Sistemas de degradación basados en eliminación
Google tiene políticas que permiten la eliminación de ciertos tipos de contenido. Si procesamos un gran volumen de tales eliminaciones que involucran a un sitio en particular, usamos eso como una señal para mejorar nuestros resultados. En particular:
Eliminaciones legales: Cuando recibimos un gran volumen de solicitudes válidas de eliminación por derechos de autor que involucran a un sitio determinado, podemos usar eso para degradar otro contenido del sitio en nuestros resultados. De esta manera, si hay otro contenido infractor, es menos probable que las personas lo encuentren en comparación con el contenido original. Aplicamos señales de degradación similares a las quejas que involucran difamación, productos falsificados y eliminaciones ordenadas por el tribunal. En el caso de material de abuso sexual infantil (CSAM), siempre eliminamos dicho contenido cuando se identifica y degradamos todo el contenido de sitios con una alta proporción de contenido CSAM.
Eliminaciones de información personal: Si procesamos un gran volumen de eliminaciones de información personal que involucran a un sitio con prácticas de eliminación explotadoras, degradamos otro contenido del sitio en nuestros resultados. También buscamos ver si el mismo patrón de comportamiento está ocurriendo con otros sitios y, si es así, aplicamos degradaciones al contenido en esos sitios. Podemos aplicar prácticas de degradación similares para sitios que reciben un gran volumen de eliminaciones de contenido de doxxing o eliminaciones de imágenes explícitas no consensuadas.
Sistema de clasificación de pasajes
La clasificación de pasajes es un sistema de IA que utilizamos para identificar secciones individuales o “pasajes” de una página web para comprender mejor qué tan relevante es una página para una búsqueda.
RankBrain
RankBrain es un sistema de IA que nos ayuda a comprender cómo se relacionan las palabras con los conceptos. Significa que podemos devolver mejor contenido relevante incluso si no contiene todas las palabras exactas utilizadas en una búsqueda, al comprender que el contenido está relacionado con otras palabras y conceptos.
Sistemas de información confiable
Múltiples sistemas trabajan de varias maneras para mostrar la información más confiable posible, como ayudar a mostrar páginas más autorizadas y degradar contenido de baja calidad y elevar el periodismo de calidad. En los casos en que la información confiable podría faltar, nuestros sistemas muestran automáticamente avisos de contenido sobre temas que cambian rápidamente o cuando nuestros sistemas no tienen una alta confianza en la calidad general de los resultados disponibles para la búsqueda. Estos proporcionan consejos sobre cómo buscar de maneras que podrían conducir a resultados más útiles. Obtenga más información sobre nuestro enfoque para ofrecer información de alta calidad en la Búsqueda.
Sistema de reseñas
El sistema de reseñas tiene como objetivo recompensar mejor las reseñas de alta calidad, contenido que proporciona un análisis perspicaz y una investigación original, y que está escrito por expertos o entusiastas que conocen bien el tema.
Sistema de diversidad de sitios
Nuestro sistema de diversidad de sitios funciona para que, por lo general, no mostremos más de dos listados de páginas web del mismo sitio en nuestros resultados principales, para que ningún sitio tienda a dominar todos los resultados principales. Sin embargo, aún podemos mostrar más de dos listados en casos en los que nuestros sistemas determinan que es especialmente relevante hacerlo para una búsqueda en particular. La diversidad de sitios generalmente trata a los subdominios como parte de un dominio raíz. Es decir: los listados de un subdominio (subdomain.example.com) y el dominio raíz (example.com) se considerarán todos como provenientes del mismo sitio único. Sin embargo, a veces los subdominios se tratan como sitios separados para fines de diversidad cuando se considera relevante hacerlo.
Sistemas de detección de spam
Nadie quiere que su bandeja de entrada de correo electrónico esté llena de spam, por lo que los filtros de spam son tan útiles. La Búsqueda enfrenta un desafío similar, porque Internet incluye enormes cantidades de spam que, si no se tratara, nos impediría mostrar los resultados más útiles y relevantes. Empleamos una gama de sistemas de detección de spam, incluido SpamBrain, para tratar con contenido y comportamientos que violan nuestras políticas de spam. Estos sistemas se actualizan constantemente para mantenerse al día con las últimas formas en que evoluciona la amenaza del spam.
Sistemas retirados
Los sistemas a continuación se señalan con fines históricos. Se han incorporado a sistemas sucesores o se han convertido en parte de nuestros sistemas de clasificación principales.
Hummingbird
Esta fue una mejora importante en nuestros sistemas de clasificación generales realizada en agosto de 2013. Nuestros sistemas de clasificación han seguido evolucionando desde entonces, tal como lo habían estado haciendo antes.
Sistema Panda
Este fue un sistema diseñado para garantizar mejor que el contenido de alta calidad y original apareciera en nuestros resultados de búsqueda. Anunciado en 2011 y apodado “Panda”, evolucionó y se convirtió en parte de nuestros sistemas de clasificación principales en 2015.
Sistema Penguin
Este fue un sistema diseñado para combatir el spam de enlaces. Anunciado en 2012 y apodado “Penguin Update”, se integró en nuestros sistemas de clasificación principales en 2016.
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