Optimización SEO: Cómo funciona la IA de Google (marzo de 2026)

La optimización de motores de búsqueda (SEO) es el proceso de optimizar los factores dentro y fuera de la página que afectan la clasificación de una página web para un término de búsqueda específico. Este es un proceso multifacético que incluye optimizar la velocidad de carga de la página, generar una estrategia de construcción de enlaces, usar Herramientas de SEO, así como aprender a aplicar ingeniería inversa a la IA de Google mediante el uso de de pensamiento computacional.

El pensamiento computacional es un tipo avanzado de técnica de análisis y resolución de problemas que los programadores informáticos utilizan al escribir código y algoritmos. Los pensadores computacionales buscarán la verdad básica desglosando un problema y analizándolo utilizando el pensamiento de primeros principios.

Dado que Google no comparte su fórmula secreta con nadie, nos basaremos en el pensamiento computacional. Analizaremos algunos momentos clave en la historia de Google que moldearon los algoritmos que utilizamos y aprenderemos por qué esto es importante.

Cómo crear una mente

Comenzaremos con un libro que se publicó en 2012, llamado “Cómo crear una mente: el secreto del pensamiento humano revelado” por el renombrado futurista e inventor Ray Kurzweil. Este libro diseccionó el cerebro humano y desglosó las formas en que funciona. Aprendemos desde cero cómo el cerebro se entrena a sí mismo utilizando el reconocimiento de patrones para convertirse en una máquina de predicción, siempre trabajando para predecir el futuro, incluso prediciendo la siguiente palabra.

¿Cómo reconocen los humanos los patrones en la vida cotidiana? ¿Cómo se forman estas conexiones en el cerebro? El libro comienza con la comprensión del pensamiento jerárquico, esto es comprender una estructura que se compone de diversos elementos que se organizan en un patrón, este arreglo luego representa un símbolo como una letra o carácter, y luego se organiza en un patrón más avanzado. como una palabra, y eventualmente una oración. Eventualmente, estos patrones forman ideas, y estas ideas se transforman en los productos que los humanos son responsables de construir.

Al emular el cerebro humano, se revela un camino para crear una IA avanzada más allá de las capacidades actuales de las redes neuronales que existían en el momento de la publicación.

El libro fue un modelo para crear una IA escalable mediante el análisis de datos globales y el uso de su procesamiento de reconocimiento de patrones multicapa para analizar texto, imágenes, audio y vídeo. Un sistema optimizado para la ampliación gracias a las ventajas de la nube y sus capacidades de procesamiento paralelo. En otras palabras, no habría un límite máximo de entrada o salida de datos.

Este libro fue tan fundamental que poco después de su publicación, el autor Ray Kurzweil fue contratado por Google para convertirse en Director de Ingeniería enfocado en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje. Un papel que encajaba perfectamente con el libro que había escrito.

Sería imposible negar cuán influyente fue este libro para el futuro de Google y cómo clasifican los sitios web. Este libro de IA debería ser una lectura obligatoria para cualquier persona que desee convertirse en un experto en SEO.

Mente profunda

Lanzado en 2010, DeepMind era una nueva empresa emergente que utilizaba un nuevo tipo revolucionario de algoritmo de IA que estaba conquistando al mundo, se denominó aprendizaje por refuerzo. DeepMind lo describió mejor como:

“Presentamos el primer modelo de aprendizaje profundo para aprender con éxito políticas de control directamente a partir de información sensorial de alta dimensión mediante el aprendizaje por refuerzo. El modelo es una red neuronal convolucional, entrenada con una variante de Q-learning, cuya entrada son píxeles sin procesar y cuya salida es una función de valor que estima recompensas futuras”.

Al fusionar el aprendizaje profundo con el aprendizaje por refuerzo, se convirtió en un aprendizaje de refuerzo profundo sistema. En 2013, DeepMind estaba usando estos algoritmos para acumular victorias contra jugadores humanos en juegos de Atari 2600, y esto se logró imitando el cerebro humano y cómo aprende del entrenamiento y la repetición.

De forma similar a cómo un humano aprende por repetición, ya sea pateando una pelota o jugando al Tetris, la IA también aprendería. Su red neuronal monitorizaba el rendimiento y se automejoraba progresivamente, lo que resultaba en una selección de movimientos más eficaz en la siguiente iteración.

DeepMind era tan dominante en su liderazgo tecnológico que Google tuvo que comprar el acceso a la tecnología. DeepMind fue adquirida por más de $500 millones en 2014.

Después de la adquisición, la industria de la IA fue testigo de avances sucesivos, un tipo que no se veía desde 11 de mayo de 1997, cuando el ajedrez gran maestro Garry Kasparov perdió el primer juego de un partido de seis juegos contra Deep Blue, una computadora para jugar al ajedrez desarrollada por científicos de IBM. 

En 2015, DeepMind refinó el algoritmo para probarlo en la suite de 49 juegos de Atari, y la máquina superó el rendimiento humano en 23 de ellos.

Eso fue solo el comienzo, más tarde en 2015, DeepMind comenzó a enfocarse en AlphaGo, un programa con el objetivo declarado de derrotar a un campeón mundial de Go profesional. El antiguo juego de Go, que se vio por primera vez en China hace unos 4000 años, se considera el juego más desafiante de la historia humana, con su potencial 10³⁶⁰ movimientos posibles.

DeepMind utilizó el aprendizaje supervisado para entrenar el sistema AlphaGo aprendiendo de jugadores humanos. Poco después, DeepMind apareció en los titulares después de que AlphaGo venciera Lee sedol, el campeón mundial, en un partido de cinco juegos en marzo de 2016.

Para no quedarse atrás, en octubre de 2017, DeepMind lanzó AlphaGo Zero, un nuevo modelo con el diferenciador clave de que requería cero formación humana. Dado que no requirió capacitación humana, tampoco requirió etiquetado de datos, el sistema esencialmente usó aprendizaje sin supervisión. AlphaGo Zero superó rápidamente a su predecesor, ya que descrito por DeepMind.

“Las versiones anteriores de AlphaGo se entrenaron inicialmente en miles de juegos profesionales y aficionados humanos para aprender a jugar Go. AlphaGo Zero se salta este paso y aprende a jugar simplemente jugando contra sí mismo, a partir de un juego completamente aleatorio. Al hacerlo, superó rápidamente el nivel de juego humano y derrotó al publicado anteriormente versión de AlphaGo que derrota a los campeones por 100 juegos a 0”.

Mientras tanto, el mundo del SEO estaba muy centrado en PageRank, la columna vertebral de Google. Comienza en 1995, cuando Larry Page y Sergey Brin eran Ph.D. estudiantes de la Universidad de Stanford. El dúo comenzó a colaborar en un proyecto de investigación novedoso apodado "BackRub”. El objetivo era clasificar las páginas web en una medida de importancia mediante la conversión de sus datos de backlinks. Un vínculo de retroceso es simplemente cualquier vínculo de una página a otra, similar a este este enlace.

Posteriormente, el algoritmo pasó a llamarse PageRank, en honor al término "página web" y al cofundador Larry Page. Larry Page y Sergey Brin tenían el ambicioso objetivo de construir un motor de búsqueda que pudiera impulsar toda la web únicamente mediante vínculos de retroceso.

Y funcionó.

PageRank domina los titulares

Los profesionales de SEO entendieron de inmediato los conceptos básicos de cómo Google calcula una clasificación de calidad para una página web mediante el uso de PageRank. Algunos emprendedores expertos en SEO de sombrero negro dieron un paso más allá, al comprender que para escalar el contenido, podría tener sentido comprar enlaces en lugar de esperar para adquirirlos orgánicamente.

Surgió una nueva economía en torno a los backlinks. Los propietarios de sitios web ansiosos que necesitaban impactar en las clasificaciones de los motores de búsqueda comprarían enlaces y, a cambio, desesperados por monetizar los sitios web, les venderían enlaces.

Los sitios web que compraron enlaces a menudo invadieron Google de la noche a la mañana superando a las marcas establecidas.

La clasificación mediante este método funcionó muy bien durante mucho tiempo; hasta que dejó de funcionar, probablemente más o menos al mismo tiempo se activó el aprendizaje automático y resolvió el problema subyacente. Con la introducción del aprendizaje por refuerzo profundo, el PageRank se convertiría en una variable de clasificación, no en el factor dominante.

A estas alturas, la comunidad SEO está dividida sobre la compra de enlaces como estrategia. Personalmente, creo que la compra de enlaces ofrece resultados subóptimos y que los mejores métodos para adquirir backlinks se basan en variables que son específicas de la industria. Un servicio legítimo que puedo recomendar se llama HARO (Ayuda a un reportero). La oportunidad en HARO es adquirir vínculos de retroceso al cumplir con las solicitudes de los medios.

Las marcas establecidas nunca tuvieron que preocuparse por los enlaces de abastecimiento, ya que tenían los beneficios del tiempo trabajando a su favor. Cuanto más antiguo es un sitio web, más tiempo ha tenido para recopilar backlinks de alta calidad. En otras palabras, la clasificación de un motor de búsqueda dependía en gran medida de la antigüedad de un sitio web, si se calcula utilizando la métrica tiempo = vínculos de retroceso.

Por ejemplo, CNN naturalmente recibiría vínculos de retroceso para un artículo de noticias debido a su marca, su confianza y porque, para empezar, estaba en una lista alta. Por lo tanto, naturalmente, obtuvo más vínculos de retroceso de las personas que investigaron un artículo y se vincularon al primer resultado de búsqueda que encontraron. .

Lo que significa que las páginas web mejor clasificadas recibieron orgánicamente más backlinks. Desafortunadamente, esto significaba que los nuevos sitios web a menudo se veían obligados a abusar del algoritmo de backlinks al recurrir a un mercado de backlinks.

A principios de la década de 2000, la compra de backlinks funcionaba muy bien y era un proceso simple. Los compradores de enlaces compraron enlaces de sitios web de alta autoridad, a menudo enlaces de pie de página en todo el sitio, o quizás por artículo (a menudo disfrazados como una publicación de invitado), y los vendedores desesperados por monetizar sus sitios web estaban felices de complacerlos. Desafortunadamente, a menudo sacrificando calidad.

Eventualmente, el grupo de talentos de ingenieros de aprendizaje automático de Google entendió que codificar los resultados del motor de búsqueda a mano era inútil, y gran parte del PageRank era codificación escrita a mano. En cambio, entendieron que la IA eventualmente se volvería responsable de calcular completamente las clasificaciones con poca o ninguna interferencia humana.

Para seguir siendo competitivo, Google utiliza todas las herramientas de su arsenal y esto incluye aprendizaje de refuerzo profundo – El tipo de algoritmo de aprendizaje automático más avanzado del mundo.

Este sistema en capas encima de La adquisición de MetaWeb por parte de Google Fue un punto de inflexión. La adquisición de MetaWeb en 2010 fue tan importante porque redujo la importancia que Google otorgaba a las palabras clave. El contexto adquirió importancia de repente, lo que se logró mediante una metodología de categorización llamada «entidades». Compañía rápida descrita:

Una vez que Metaweb determina a qué entidad se refiere, puede proporcionar un conjunto de resultados. Incluso puede combinar entidades para búsquedas más complejas: "actrices mayores de 40" podría ser una entidad, "actrices que viven en la ciudad de Nueva York" podría ser otra y "actrices con una película en reproducción" podría ser otra. “.

Esta tecnología se incluyó en una importante actualización de algoritmo llamada RankBrain que se lanzó en la primavera de 2015. RankBrain se centró en comprender el contexto en lugar de basarse únicamente en palabras clave, y RankBrain también consideraría los contextos ambientales (p. ej., la ubicación del buscador) y extrapolaría el significado donde no había ninguno antes. Esta fue una actualización importante, especialmente para los usuarios de dispositivos móviles.

Ahora que entendemos cómo Google utiliza estas tecnologías, utilicemos la teoría computacional para especular sobre cómo lo hace.

¿Qué es Deep Learning?

Aprendizaje profundo es el tipo de aprendizaje automático más utilizado: sería imposible que Google no utilizara este algoritmo.

El aprendizaje profundo está influenciado significativamente por el modo en que funciona el cerebro humano e intenta reflejar el comportamiento del cerebro en cómo utiliza el reconocimiento de patrones para identificar y categorizar objetos.

Por ejemplo, si ves la carta a, tu cerebro reconoce automáticamente las líneas y formas para luego identificarlas como la letra a. Lo mismo se aplica a las letras. ap, su cerebro automáticamente intenta predecir el futuro al pensar en palabras potenciales como applicación or manzana. Otros patrones pueden incluir números, señales de tráfico o la identificación de un ser querido en un aeropuerto lleno de gente.

Puede pensar que las interconexiones en un sistema de aprendizaje profundo son similares a cómo funciona el cerebro humano con la conexión de neuronas y sinapsis.

El aprendizaje profundo es, en última instancia, el término que se da a las arquitecturas de aprendizaje automático que integran numerosos perceptrones multicapa, de modo que no existe una sola capa oculta, sino muchas. Cuanto más profunda sea la red neuronal profunda, más sofisticados serán los patrones que pueda aprender.

Las redes totalmente conectadas se pueden combinar con otras funciones de aprendizaje automático para crear diferentes arquitecturas de aprendizaje profundo.

Cómo utiliza Google el aprendizaje profundo

Google rastrea los sitios web del mundo siguiendo hipervínculos (como neuronas) que conectan los sitios web entre sí. Esta fue la metodología original que Google utilizó desde el principio y sigue vigente. Una vez indexados los sitios web, se utilizan diversos tipos de IA para analizar este valioso conjunto de datos.

El sistema de Google etiqueta las páginas web según diversas métricas internas, con una mínima intervención humana. Un ejemplo de intervención sería la eliminación manual de una URL específica debido a... Solicitud de eliminación de DMCA.

Los ingenieros de Google son famosos por frustrar a los asistentes en Conferencias de SEOEsto se debe a que los ejecutivos de Google nunca pueden explicar correctamente su funcionamiento. Cuando se pregunta por qué ciertos sitios web no posicionan, casi siempre se da la misma respuesta mal articulada. La respuesta es tan frecuente que, a menudo, los asistentes afirman anticipadamente que se han comprometido a crear buen contenido durante meses o incluso años sin obtener resultados positivos.

Como era de esperar, a los propietarios de sitios web se les indica que se concentren en crear contenido valioso: un componente importante, pero lejos de ser completo.

Esta falta de respuesta se debe a que los ejecutivos son incapaces de responder adecuadamente a la pregunta. El algoritmo de Google opera en una caja negra. Hay entrada y luego salida, y así es como funciona el aprendizaje profundo.

Volvamos ahora a una penalización de clasificación que afecta negativamente a millones de sitios web, a menudo sin el conocimiento del propietario del sitio web.

PageSpeed ​​Insights

Google no suele ser transparente, PageSpeed ​​Insights es la excepción. Los sitios web que no pasen esta prueba de velocidad serán enviados a una casilla de penalización por cargar lentamente, especialmente si los usuarios móviles se ven afectados.

Se sospecha que, en algún punto del proceso, existe un árbol de decisión que analiza los sitios web rápidos frente a los de carga lenta (falló PageSpeed ​​Insights). Un árbol de decisión es, en esencia, un enfoque algorítmico que divide el conjunto de datos en puntos individuales según diferentes criterios. Estos criterios podrían influir negativamente en la posición de una página en el ranking para usuarios de dispositivos móviles en comparación con los de escritorio.

Hipotéticamente, se podría aplicar una penalización al puntaje de clasificación natural. Por ejemplo, un sitio web que sin penalización ocuparía el puesto n.° 5 puede tener un -20, -50 o alguna otra variable desconocida que reducirá el puesto al n.° 25, n.° 55 u otro número seleccionado por la IA.

En el futuro, podemos ver el final de PageSpeed ​​Insights, cuando Google tenga más confianza en su IA. Esta intervención actual sobre la velocidad por parte de Google es peligrosa, ya que potencialmente puede eliminar resultados que habrían sido óptimos y discrimina a los menos expertos en tecnología.

Es una gran exigencia exigir que todos los que dirigen una pequeña empresa tengan la experiencia necesaria para diagnosticar y solucionar con éxito los problemas de las pruebas de velocidad. Una solución sencilla sería que Google simplemente lanzara un complemento de optimización de velocidad para los usuarios de WordPress. poderes de wordpress 43% de la Internet.

Desafortunadamente, todos los esfuerzos de SEO son en vano si un sitio web no pasa PageSpeed ​​Insights de Google. Lo que está en juego es nada menos que un sitio web que desaparece de Google.

Cómo pasar esta prueba es un artículo para otro momento, pero como mínimo debe verificar si su pases de sitio web.

Otra métrica técnica importante de la que preocuparse es un protocolo de seguridad llamado SSL (Capa de sockets seguros). Esto cambia la URL de un dominio de http a https y garantiza la transmisión segura de datos. Cualquier sitio web que no tenga SSL habilitado será penalizado. Si bien hay algunas excepciones a esta regla, los sitios web financieros y de comercio electrónico serán los más afectados.

Los servidores web de bajo costo cobran una tarifa anual por la implementación de SSL, mientras que los buenos servidores web como Siteground emitir certificados SSL gratis e integrarlos automáticamente.

Meta Data

Otro elemento importante en el sitio web es el Meta Título y la Meta descripción. Estos campos de contenido tienen un orden de importancia desmesurado que puede contribuir tanto al éxito o al fracaso de una página como el contenido completo de esa página.

Esto se debe a que Google tiene una alta probabilidad de seleccionar Meta Título y Meta descripción para mostrar en los resultados de búsqueda. Y es por eso que es importante completar el campo de meta título y meta descripción con el mayor cuidado posible.

La alternativa es que Google puede optar por ignorar el metatítulo y la metadescripción para generar automáticamente datos que predice que darán como resultado más clics. Si Google predice mal qué título generar automáticamente, esto contribuirá a que los buscadores hagan menos clics y, en consecuencia, contribuirá a perder posiciones en los motores de búsqueda.

Si Google cree que la meta descripción incluida está optimizada para recibir clics, la mostrará en los resultados de búsqueda. Si esto falla, Google toma una porción aleatoria de texto del sitio web. A menudo, Google selecciona el mejor texto en la página, el problema es que este es el sistema de lotería y Google siempre es malo al elegir qué descripción seleccionar.

Por supuesto, si cree que el contenido de su página es realmente bueno, a veces tiene sentido permitir que Google elija la meta descripción optimizada que mejor se adapte a la consulta del usuario. Optaremos por ninguna meta descripción para este artículo, ya que es rico en contenido, y es probable que Google seleccione una buena descripción.

Mientras tanto, miles de millones de humanos están haciendo clic en los mejores resultados de búsqueda: este es el humano-en-el-bucleEl último mecanismo de retroalimentación de Google. Y aquí es donde entra en juego el aprendizaje de refuerzo.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Aprendizaje reforzado es una técnica de aprendizaje automático que consiste en entrenar a un agente de IA mediante la repetición de acciones y recompensas asociadas. Un agente de aprendizaje por refuerzo experimenta en un entorno, toma acciones y es recompensado cuando se toman las acciones correctas. Con el tiempo, el agente aprende a tomar las acciones que maximizarán su recompensa.

La recompensa podría basarse en un cálculo simple que calcule la cantidad de tiempo dedicado a una página recomendada.

Si combina esta metodología con una subrutina Human-in-the-loop, esto se parecería mucho a los motores de recomendación existentes que controlan todos los aspectos de nuestras vidas digitales, como YouTube, Netflix, Amazon Prime. un motor de búsqueda debe operar usted es correcto.

Cómo utiliza Google el aprendizaje por refuerzo

El volante de Google mejora con cada búsqueda, los humanos entrenan la IA seleccionando el mejor resultado que mejor responde a su consulta y la consulta similar de millones de otros usuarios.

El agente de aprendizaje de refuerzo trabaja continuamente en la automejora reforzando solo las interacciones más positivas entre la búsqueda y el resultado de búsqueda entregado.

Google mide la cantidad de tiempo que tarda un usuario en escanear la página de resultados, la URL en la que hace clic, mide la cantidad de tiempo que pasa en el sitio web visitado y registra el clic de retorno. Luego, estos datos se compilan y comparan para cada sitio web que ofrece una coincidencia de datos similar o una experiencia de usuario.

Un sitio web con una baja tasa de retención (tiempo de permanencia en el sitio) recibe un valor negativo del sistema de aprendizaje por refuerzo, y se prueban otros sitios web de la competencia para mejorar las clasificaciones ofrecidas. Google es imparcial y, suponiendo que no haya intervención manual, finalmente proporciona la página de resultados de búsqueda deseada.

Los usuarios son los humanos en el circuito que proporcionan a Google datos gratuitos y se convierten en el componente final del sistema de aprendizaje de refuerzo profundo. A cambio de este servicio, Google ofrece al usuario final la oportunidad de hacer clic en un anuncio.

Los anuncios fuera de la generación de ingresos sirven como un factor de clasificación secundario, flotando más datos sobre lo que hace que un usuario quiera hacer clic.

Google esencialmente aprende lo que quiere un usuario. Esto se puede comparar vagamente con un motor de recomendación de un servicio de transmisión de video. En ese caso, un motor de recomendación alimentaría a un usuario con contenido dirigido a sus intereses. Por ejemplo, un usuario que disfruta habitualmente de un flujo de comedias románticas podría disfrutar de algunas parodias si comparten los mismos comediantes.

¿Cómo ayuda esto al SEO?

Si continuamos con el pensamiento computacional, podemos asumir que Google se ha entrenado para ofrecer los mejores resultados, lo que a menudo se logra generalizando y satisfaciendo los sesgos humanos. De hecho, sería imposible que la IA de Google no optimizara los resultados que atienden a estos sesgos; si lo hiciera, los resultados serían subóptimos.

En otras palabras, no existe una fórmula mágica, pero sí algunas mejores prácticas.

Es responsabilidad del profesional de SEO reconocer los sesgos que busca Google que son específicos de su industria, y alimentar esos sesgos. Por ejemplo, alguien que busca resultados de encuestas electorales sin especificar una fecha, probablemente esté buscando los resultados más recientes; este es un sesgo de actualidad. Alguien que busca una receta, probablemente no necesite la página más reciente y, de hecho, puede preferir una receta que haya resistido la prueba del tiempo.

Es responsabilidad del practicante de SEO ofrecer a los visitantes los resultados que buscan. Esta es la forma más sostenible de clasificar en Google.

Los propietarios de sitios web deben abandonar la orientación a una palabra clave específica con la expectativa de que puedan entregar lo que quieran al usuario final. El resultado de la búsqueda debe coincidir con precisión con la necesidad del usuario.

¿Qué es un sesgo? Podría ser tener un nombre de dominio que parezca de alta autoridad; es decir, ¿se ajusta el nombre de dominio al mercado al que se dirige? Tener un nombre de dominio con la palabra India puede disuadir a los usuarios estadounidenses de hacer clic en la URL, debido a un sesgo nacionalista que les permite confiar en los resultados que provienen del país de residencia del usuario. Tener un dominio de una sola palabra también puede dar la impresión de autoridad.

El sesgo más importante es ¿qué quiere un usuario que coincida con su consulta de búsqueda? ¿Es una pregunta frecuente, una lista de los 10 principales, una publicación de blog? Esto necesita ser respondido, y la respuesta es fácil de encontrar. Solo necesita analizar la competencia realizando una búsqueda en Google en su mercado objetivo.

Black Hat SEO está muerto

Compare esto con Black Hat SEO, un método agresivo para clasificar sitios web que explota técnicas engañosas de SPAM, incluida la compra de backlinks, la falsificación de backlinks, la piratería de sitios web, la generación automática de marcadores sociales a escala y otras metodologías oscuras que se aplican a través de una red de herramientas de sombrero negro. .

Herramientas que a menudo se reutilizan y revenden en varios foros de marketing de motores de búsqueda, productos casi sin valor y con pocas probabilidades de éxito. Por el momento, estas herramientas permiten a los vendedores enriquecerse mientras ofrecen un valor mínimo al usuario final.

Por eso recomiendo abandonar el Black Hat. Centra tu SEO en analizarlo desde la perspectiva del aprendizaje automático. Es importante comprender que cada vez que alguien omite un resultado de búsqueda para hacer clic en uno oculto, es el humano quien colabora con el sistema de aprendizaje por refuerzo profundo. El humano ayuda a la IA a mejorar, volviéndose infinitamente mejor con el tiempo.

Este es un algoritmo de aprendizaje automático que ha sido entrenado por más usuarios que cualquier otro sistema en la historia humana.

Google gestiona una media de 3.8 millones de búsquedas por minuto en todo el mundo. Eso resulta en 228 millones de búsquedas por hora, 5.6 mil millones de búsquedas por díaSon muchos datos, y por eso es una tontería intentar el SEO de sombrero negro. Suponer que la IA de Google se quedará estancada es una tontería; el sistema está usando la Ley de Aceleración de Rendimientos para mejorar exponencialmente.

La IA de Google se está volviendo tan poderosa que es concebible que eventualmente pueda convertirse en la primera IA en alcanzar Inteligencia Artificial General (AGI). Un AGI es una inteligencia que es capaz de utilizar transferencia de aprendizaje Dominar un campo para luego aplicar la inteligencia adquirida en múltiples dominios. Si bien puede ser interesante explorar los futuros esfuerzos de Google en IA general, es importante entender que, una vez que el proceso está en marcha, es difícil detenerlo. Esto, por supuesto, es especular sobre el futuro, ya que Google actualmente es un tipo de IA específica, pero ese es un tema para otro artículo.

Saber esto y gastar un segundo más en black hat es una tarea inútil.

White Hat SEO

Si aceptamos que la IA de Google mejorará continuamente, no nos queda otra opción que dejar de intentar ser más astutos que Google. En su lugar, debemos centrarnos en optimizar un sitio web para ofrecerle a Google exactamente lo que busca.

Como se describe, esto implica habilitar SSL, optimizar la velocidad de carga de la página y optimizar el Meta Título y la Meta Descripción. Para optimizar estos campos, el Meta Título y la Meta Descripción deben compararse con los sitios web de la competencia: identifique los elementos ganadores que dan como resultado una alta tasa de clics.

Si optimizó los clics, el siguiente hito es crear la mejor página de destino. El objetivo es una página de destino que optimice tanto el valor del usuario que el tiempo promedio que se pasa en la página supere a competidores similares que compiten por los mejores resultados del motor de búsqueda.

Solo ofreciendo la mejor experiencia de usuario puede una página web subir de ranking.

Hasta ahora hemos identificado estas métricas como las más importantes:

• Velocidad de carga
• SSL habilitado
• Meta título y meta descripción
• Página de Destino

La página de destino es el elemento más difícil ya que compites contra el mundo. La landing page debe cargar rápido, y debe servir todo lo que se espera, para luego sorprender al usuario con más.

Conclusión

Sería fácil llenar otras 2000 palabras que describan otras tecnologías de IA que utiliza Google, así como profundizar más en la madriguera del conejo de SEO. La intención aquí es volver a centrar la atención en las métricas más importantes.

Los particionadores de SEO están tan enfocados en jugar con el sistema que olvidan que, al final del día, el elemento más importante del SEO es brindar a los usuarios el mayor valor posible.

Una forma de lograr esto es no permitir nunca que el contenido importante se vuelva obsoleto. Si en un mes se me ocurre una aportación importante, se añadirá a este artículo. Luego, Google puede identificar cuán actualizado es el contenido, comparándolo con el historial de entrega de valor de la página.

Si todavía te preocupa adquirir backlinks, la solución es simple. Respeta el tiempo de tus visitantes y dales valor. Los vínculos de retroceso vendrán de forma natural, ya que los usuarios encontrarán valor en compartir su contenido.

Luego, la pregunta pasa al propietario del sitio web sobre cómo proporcionar el mejor valor y experiencia de usuario.