Neural Matching: Google confirma la última actualización de su algoritmo

No, los cambios en el posicionamiento de búsqueda local de Google no han sido tu imaginación. Desde principios de noviembre se comenzó a esparcir el rumor de que Google estaba realizando alguna actualización en su algoritmo, específicamente en la búsqueda local, y que estaba afectando en menor o mayor medida a algunos resultados en su SERP, rumores que ahora se han confirmado por Google que comenzó a utilizar Neural Matching o la coincidencia neuronal para sus resultados de búsqueda local este lunes.

Neural Matching busca generar resultados más precisos para las búsquedas locales

Al confirmar los numerosos informes sobre esta última actualización de su algoritmo, Google comentó en su cuenta de Twitter que se está “haciendo uso de la coincidencia neuronal como parte del proceso de generación de resultados de búsquedas locales”

Para ponerlo en palabras más claras, el Neural Matching o coincidencia neuronal permite a Google comprender de mejor forma cuándo las consultas que los usuarios realizan tienen una intención de búsqueda local, incluso cuando no se incluyen en la búsqueda el nombre o descripción de la empresa.

De acuerdo con Google “esto significa que podemos devolver mejor las páginas relevantes incluso si no contienen las palabras exactas utilizadas en una búsqueda, al comprender que la página está relacionada con otras palabras y conceptos”.

Un nuevo cambio histórico para el algoritmo de Google

La historia de Google se basa en los cambios constantes en su algoritmo, que le ha permitido ofrecer resultados más precisos a sus usuarios.

Específicamente hablando de su algoritmo de coincidencia o emparejamiento neuronal, comenzó a desarrollarse en 2018 como un medio por el que Google podría comprender mejor cómo las palabras se relacionan con los conceptos, muy similar a los algoritmos BERT y RankBrain que el gigante de internet utilizó en 2016.

Ahora, Neural Matching permite a Google a mejorar la asignación de resultados a las consultas. Google lo compara como un “sistema de súper sinónimos” ya que es capaz de encontrar palabras que estén estrechamente relacionadas con otras palabras y no simplemente equivalencias entre términos, sino de interpretar la intención del usuario en su búsqueda.

Un ejemplo que Google nos comparte es en relación con la búsqueda de la pregunta “¿Por qué mi televisión se ve extraña?” Neural Matching puede ayudar en esta búsqueda a incluir entre los resultados el concepto de “Soap opera effect” o efecto telenovela, una sensación de falsedad que puede percibirse principalmente en pantallas LCD cuando una película presenta más fotogramas por segundo de lo habitual.

Antes este concepto no era relacionado con la pregunta sobre por qué falla un televisor, pero ahora que pueden relacionarse los conceptos a pesar de no utilizar las palabras exactas, se pueden ofrecer más resultados útiles a los internautas.

Qué se puede hacer para mejorar el posicionamiento local

El lanzamiento de Neural Matching se ha realizado desde hoy a nivel global, cubriendo a todos los países, y ahora que sabemos que estos cambios no son solo paranoia y hay evidencia clara de que los cambios en tu clasificación de resultados locales no son solo tu imaginación, Google dice que no hay nada más que debas hacer para mejorar tu posicionamiento, sino que los resultados se brindarán de forma más relevante a la búsqueda.

Sin embargo, el consejo para mejorar tu posicionamiento local se sigue apegando a las mismas reglas:

• Relevancia: el grado de coincidencia de una ficha local con lo que busca un usuario, es decir, se debe agregar información completa y detallada de la empresa para que Google pueda comprender mejor tu giro y encontrar las coincidencias de tu ficha con búsquedas relevantes.
• Distancia: hace referencia a la distancia entre cada resultado posible de la búsqueda y el término de ubicación utilizando. Si un usuario no especifica la ubicación en su búsqueda, Google calcula la distancia en función de lo que sabe sobre su ubicación.
• Importancia: hace referencia a qué tan conocida des la empresa, por ejemplo, museos famosos, hoteles emblemáticos o tiendas reconocidas y familiares para muchas personas suelen destacarse entre los resultados.

Además de la familiaridad, la importancia también se basa en la información de la web que Google posee sobre la empresa, como son sus artículos, directorios y vínculos, así como el registro de opiniones y la puntuación en Google: a mayor calificación positivas mejor será el ranking local de la empresa, así como la optimización SEO.