Si hay algo define la industria del SEO es el cambio constante, tanto en los algoritmos de los motores de búsqueda como también a aquellos cambios que se van incorporando de manera progresiva a las herramientas y metodologías de trabajo de los profesionales del sector.
Centrando la mirada en la actualidad, hay una serie de tecnologías emergentes en SEO que están cambiando las reglas del juego: estas tecnologías traen ante nosotros nuevas posibilidades, tales como automatizar procesos, auto-generar contenidos o predecir el rendimiento de determinadas métricas. Aquello con lo que todos los SEO han soñado, ahora es posible gracias a la inteligencia artificial y el machine learning.
Inteligencia Artificial IA y Machine Learning ML: una llave para el análisis y la automatización del SEO
Durante los últimos años han aparecido numerosas herramientas relacionadas con la inteligencia artificial, muchas de ellas ligadas al denominado machine learning, como el caso del NLP (Natural language processing) o del NLG (Natural-language generation), entre otros.
Por supuesto, estas no han tardado en encontrar su hueco en la industria del SEO, tanto desde el lado de los buscadores -que cada vez consiguen comprender y responder mejor las consultas de los usuarios-, como desde el lado de los profesionales del SEO, que han encontrado en estas herramientas un poderoso aliado para automatizar tareas, realizar estimaciones y optimizar su flujo de trabajo.
De entre las principales tecnologías que más resuenan en la industria se encuentran:
1. NLP (Procesamiento del lenguaje natural)
El empleo de modelos de procesamiento del lenguaje natural por parte de los buscadores ha traído consigo numerosas mejoras, no sólo respecto a la comprensión del texto en un documento o página, también en la compresión de voces, algo clave para las búsquedas y asistentes de voz.
Gracias a esta tecnología los motores de búsqueda son capaces de analizar un texto de forma minuciosa: las entidades presentes, los temas principales y secundarios o el sentimiento del texto.
Todos estos, aspectos clave para la clasificación y posicionamiento de los contenidos. Un claro ejemplo de la aplicación de esta tecnología por parte de los motores de búsqueda son MUM o BERT de Google.
¿Cómo sacar partido a NLP en un proyecto SEO?
Para sacar partido al NLP en nuestros proyectos existen numerosas herramientas que nos pueden ayudar a analizar nuestro texto y optimizarlo en consecuencia, como por ejemplo, la API de Natural Language de Google o la API de Dandelion, las cuales nos permiten conocer las entidades presentes en un contenido, los temas principales o el sentimiento del texto.
Esto puede ser especialmente útil de cara a comparar y mejorar nuestro contenido respecto a nuestra competencia en las SERPs.
2. NLG (Generación del lenguaje natural)
Relacionado con el NLP, la tecnología NLG (generación del lenguaje natural) está enfocada en la generación de texto natural (como el que usamos las personas) a partir de una serie de datos estructurados.
Gracias al deep learning los algoritmos de NLG van retroalimentando y mejorando su capacidad de generar textos naturales.
Es inevitable hablar de NLG sin mencionar GPT-3 de OpenAI, un modelo capaz de generar textos con un grado de naturalidad sin precedentes hasta su lanzamiento; texto fieles hasta tal punto que resulta difícil diferenciar si estos han sido realizados por un ordenador o una persona.
¿Cómo sacar partido a NLG en un proyecto SEO?
NLG ofrece grandes posibilidades para el SEO, sobre todo en cuanto a generar textos de forma automatizada para metaetiquetas, descripciones de productos, extractos-resúmenes, etc. algo que cobra especial importancia en proyectos con gran cantidad de URLs, donde automatizar este tipo de contenidos puede suponer una gran ahorro de trabajo, tiempo y recursos.
Existen librerías como PyTorch-Transformers, que permiten manejar distintos modelos de NLG como GTP-2 o DistilBert, entre otros.
3. Análisis de imágenes y vídeo
Al igual que hemos hablado de modelos para el procesamiento y generación de contenido natural, también existen modelos orientados al reconocimiento y análisis de imágenes y/o vídeo. Estos nos permite obtener información precisa de las entidades presentes en la imagen: desde objetos, rostros, animales, lugares y espacios, textos, hasta identificación de caras de famosos.
Algunos de los modelos más destacados para el análisis de imágen son las API Vision AI de Google o Computer Vision de Microsoft.
¿Cómo sacar partido al análisis de imágen en un proyecto SEO?
El uso de estos modelos para el análisis de imágenes puede resultar muy interesante para obtener información de forma masiva de nuestras imágenes, a partir de la cual generar contenidos automatizados para los atributos “alt”, “title”, así como para etiquetar las imágenes e incluso asignar un pie de foto.
Este tipo de herramientas son especialmente útiles en aquellos proyectos donde el SEO de las imágenes constituye parte importante del tráfico.
Inteligencia artificial:
presente y futuro en el procesamiento de datos
Aunque hablamos de tecnologías emergentes en SEO, lo cierto es que la inteligencia artificial ya lleva tiempo en la industria de internet, aunque es ahora cuando más adeptos se están sumando.
Gracias a tecnologías como Python, el uso de la inteligencia artificial y machine learning se está democratizando, pues pone a nuestro alcance multitud de librerías y funcionalidades basadas en IA de gran utilidad para el SEO, y que facilitan tareas como: el rastreo y análisis de webs, la extracción de información, la comprobación de URL, la realización de split testing, previsión de datos, etc.
Un amplio abanico de posibilidades que ningún SEO está dispuesto a dejar pasar en pro de optimizar al máximo sus proyectos. ¿Y tú, te apuntas?
Muy interesante Manuel, gracias por compartir. He probado alguna herramienta para la creación de contenido y realmente me parece que cada vez el acierto es mayor.
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