Inteligencia artificial y SEO

En un mundo post algorítmico, será imposible crear enlaces y optimizar páginas con el fin de manipular los resultados de búsqueda. Justamente, esto significará sin duda todavía más el fin del SEO black hat, aquellos que intentan trucar páginas para indexarlas en los primeros resultados de búsqueda.

Pero la expresión SEO-friendly” está llamada a desaparecer. En vez de esto, la única cosa que permanecerá es la noción de “user friendly”. Para los SEO white hat, se trata de un futuro tan excitante y flipante como dar un salto en el vacío. Algunas empresas como la librería TensorFlow ha comenzado a posicionar sitios con una estrategia totalmente distinta, al igual que una agencia SEO en Mallorca.

Para sobrevivir, los expertos SEO tendrán que adaptarse, tal es el caso de de Yagle, una agencia que realiza Posicionamiento Web en Mallorca. Deberán adoptar métodos menos técnicos, tales como el content marketing, las redes sociales y la publicidad online. Y esto representará el final del SEO que conocemos hoy en día. En realidad se trata de enfrentar a Google y sus algoritmos, con otros algoritmos de Ingeniería Inversa. Pero veamos cómo funciona realmente Google para comprender mejor estas nuevas estrategias.

El deep learning

El deep learning se basa en el concepto de las redes de neuronas digitales, organizadas en capas. Cada capa toma sus entradas sobre las salidas de la precedente y transmite estas funciones a la capa siguiente. Al final, las capas superiores están en medida de comprender los conceptos que están detrás de los datos de entrada.

Por ejemplo, si analizamos imágenes con el aprendizaje en profundidad, la primera capa será alimentada con píxeles sencillos y esta primera capa puede ser educada para reconocer las formas de estos píxeles. Luego, las capas superiores pueden combinar estas formas con el fin de comprender que se trata de objetos que están presentes en esa imagen.

Si proporcionamos miles de imágenes con rostros humanos a esta red de neuronas, diciendo que se trata de un rostro, así es como los ingenieros entrenan y educan a estas neuronas digitales para reconocer el concepto de rostro. Al final, el programa de inteligencia artificial podrá reconocer rostros dentro de una fotografía.

Esto es tan eficaz, que las redes de neuronas digitales de Google consiguen leer los números sobre las casas, o los buzones en Google Street View. Entre las diferentes consecuencias, los captchas pueden ser leídos por robots, y dejarán de servir.

Actualmente, el aprendizaje en profundidad se utiliza para el reconocimiento de voz, el tratamiento automático de lenguaje natural, el tratamiento de imágenes y otras aplicaciones.

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