Ago 172017 8 Responses

El machine learning y el SEO

Hace tiempo que quería yo hablaros de machine learning y SEO que es una cosa que está ahí aunque no lo queramos ver, pasa como con los lunes o los programas de Los Morancos de Triana.

Antecedentes al machine learning

Antes de entrar en lo que es el machine learning dejadme que os hable de un tiempo lejano. Eran tiempos salvajes en los que Aznar regía el país con mano (y bigote) de hierro, Beatriz Luengo quemaba las pistas de baile con su single: “Pretendo Hablarte”, Diego Forlán se alzaba con el Pichichi y Valdés con el Zamora mientras, en la gran pantalla, Francesca Lo Schiavo se llevaba el Óscar al mejor diseño de producción por Sweeny Todd.

Es curioso porque para añadir esta foto de Aznar he tenido que hacer clic en “añadir objeto”.

En fin. Mientras tanto los SEOs vivían días de vino y rosas, llenaban sus copas de Magno y brindaban mientras posicionaban casi si querer. Sólo hacía falta un EMD con la keyword en el dominio, trufar bien trufado el texto con la palabra clave, meterle caña a las meta etiquetas (incluida la meta keywords, of course), spinear contenido de donde fuera e hincharse a calzar enlaces en cualquier sitio que admitiese un link.

En realidad posicionar entonces no se parecía nada a lo que es posicionar ahora. No había pingüinos, pandas, palomos o ruiseñores… la cosa era mucho más flexible y podía uno hacer lo que le saliera del asterisco.

Apenas usábamos esas magníficas herramientas que, hoy en día, nos son imprescindibles y se comprobaban los rankings a mano “ah, pues yo lo veo en posición 2”.

Claro, hubo un momento en el que Google decidió que hasta aquí había llegado la bicicleta y que se le estaban llenando las SERPs de spam y resultados cuestionables.

Hasta el momento la preocupación era crawlear, indexar y darle un page rank a aquello para ordenarlo un poco, pero el algoritmo de calidad era más cutre y fácil de manipular que el mecanismo de una baticao. Se sentaron en una mesa de Ikea que tenían ahí en Silicon Valley y decidieron que: “¡a tomar viento todo, ya!”.

Buscando la relevancia para los usuarios vinieron los animalitos: el panda en 2011 que repartió estopa a base de bien a los contenidos duplicados y después el pingüino que perseguía los enlaces colocados donde caían.

Estos updates del algoritmo lo hicieron más potente y complicaron bastante la existencia al SEO old school. Tuvieron un impacto que podríamos definir como “del carajo” y sólo era el principio…

¿Qué es machine learning?

Google necesitaba entender la web de manera semántica, interpretar las intenciones de búsqueda basándose en keywords es demasiado simplista. La clave es precisamente lo que decía antes: la intención de búsqueda (no el temporadón de Víctor Valdés).

Si nos guiamos únicamente por palabras clave perdemos la esencia del hecho de buscar como personas, con los distintos sinónimos, términos ambiguos y construcciones gramaticales complejas.

Google consiguió en su momento que adaptásemos nuestra interacción a su capacidad. En lugar de buscar: “¿Dónde comprar pienso para mi cacatúa online?” empezamos a buscar “comprar pienso cacatua online”.

La primera fórmula nos hace hasta gracia porque es la forma en la que buscaría una mercera de Zamora, nosotros somos mucho más sintéticos y compramos online. Pues en lugar de mirar con superioridad moral e incluso condescendencia a la pobre mercera zamorana deberíamos entender que, lo que nos parece lógico como usuarios, era un fracaso de Google.

Su invento no funcionaba tan bien cuando no era capaz de entender al usuario expresándose de manera natural. Nos obligó a pasar por una curva de aprendizaje innecesaria (tampoco nos matamos, que era escribir como los indios o nativos americanos, pero ya nos hizo el lío).

Además había otro problema: los lenguajes humanos tienen esa particularidad de llamar a la misma cosa de maneras distintas en la misma frase del ejemplo podríamos decir:

  • comprar pienso cacatua online
  • comprar comida cacatua por internet
  • comida para loros online
  • pienso para loros por internet
  • mi loro está muy flaco y creo que debería darle algo de comer
  • despacito lyrics

Si buscas “asco” en Google sale esto

Todas estas búsquedas excepto la última que la he puesto por SEO reflejan una misma intención: comprarle pitanza al pájaro. Había que darle un sentido semántico a toda esta historia y devolver al usuario el resultado más relevante ya buscase con una u otra keyword.

La respuesta de Google fue Hummingbird, aka el colibrí, aka el pájaro. Necesitaban comprender mejor al usuario que, para más inri empezaba a usar el móvil para realizar búsquedas cada vez más complejas y este nuevo algoritmo trabajaba en esa línea, supuso uno de los mayores cambios desde que 3 años antes publicasen Caffeine (orientado a optimizar la indexación)

En paralelo comenzaron a trabajar con la Inteligencia Artificial, las Redes Neuronales Artificiales y lo que llamamos  machine learning.

Google Rank Brain: el “celebro” de la bestia

En 2015 se empezó a hablar más de Machine Learning que del temblor sísmico que hubo en Albacete. Estaba en boca de todos lo que quería hacer Google con esto: interpretar la forma en la que el usuario buscaba e ir aprendiendo de los millones de búsquedas que se hacen a diario para servir siempre la opción de mayor relevancia y pasarse las keywords un poco más por el forro del crawler.

¿Cómo lo hace? Pues de una manera complicadísima pero básicamente utilizando un software que ahora es open source llamado TensorFlow (disponible en farmacias) Lo que hace el programa en cuestión es utilizar el Deep Learning para interpretar el flujo de la información entre nodos, de una manera muy similar a como lo hace en los cerebros humanos.

La avanza muy deprisa, ayuda a entender el leguaje natural, interpretar mejor el contenido incluidas las imágenes… y a los seos les toca de pleno.

¿En qué afecta el Machine Learning al SEO?

Esta pregunta de alguna forma ya la he contestado en el tocho que te has metido entre pecho y espalda para llegar hasta aquí. Pero básicamente nos afecta en dos modos diferentes.

Machine learning y SEO técnico 

El SEO onpage de toda la vida de Cutts, no es que pierda peso, pero ya no basta. Es decir sigue siendo imprescindible tener tus páginas bien optimizadas, una arquitectura de la información lógica y rastreable, tus etiquetas y tus cositas de acuerdo a las guidelines de Google.

Debemos tener en cuenta que el aprendizaje de las máquinas no está supervisado, simplemente ocurre de manera “artificialmente natural” esto hace que sea en gran medida difícil de prever y que no pueda hacerse una investigación de lógica inversa para ver qué funciona y qué no.

Lo que sí sabemos es que hay algunas cosas que pondera sí o sí. Por ejemplo el CTR así que ya te puedes currar los snippets (las descriptions ya no pintaban mucho, pero todo vuelve como los pantalones de campana)

De todas formas quedarnos en el CTR, el tiempo de estancia en página, o la cantidad de enlaces que reciba cada landing (que no nos engañen que esto sigue mandando) es bastante poco ¿no? Lo que pasa es que esto es cada vez más complejo, ahora las diferentes industrias tienen distintos factores de ranking y además influyen vectores como la intención del usuario. Te va a tocar hacer tu propio análisis.

Machine learning y SEO de contenidos 

Ya sabes lo del rey y eso ¿no? Pues sí claro, el contenido junto con los enlaces sigue siendo la base de la chicha. Lo único que cambia es la forma de organizar el contenido e incluso redactarlo (vamos: todo)

Lo de optimizar cada landing para una palabra clave ya no tiene sentido, está más pasado que los chistes de Arévalo. Cada página tiene que funcionar como un silo de relevancia semántica. Tienes que concentrar en una sola página una intención de búsqueda única, con todas las keywords que estén relacionadas, para esto te ayudará el sentido común (vaya mierda de tip ¿eh?) pero también puedes usar el Planner de Adwords, Google Trends y si estás dispuesto a pegarte con él: Google Correlate y sus sorprendentes resultados.

Otra cosa que debes cambiar es cambiar el tono. Lo de escribir para personas se lleva diciendo muchos años, pero oye, es que es verdad. Sobre todo porque la idea de Google es que ya no haya diferencia entre hablar para personas y algoritmos. Se acabó lo de: “¿quieres un fontanero barato Madrid? Nuestros fontaneros baratos Madrid son baratos y están en Madrid ¡llame ahora a su fontanero barato Madrid!” esto ya no, por favor. A cambio vas a tener que romperte la cabeza para crear un contenido de carácter más conversacional pero muy natural, piensa que además de todo las búsquedas por voz gracias a los distintos asistentes no para de subir y los usuarios quieren respuestas.

Conclusión

Que ya no vale lo de siempre, que el machine learning puede parecer que no está teniendo un impacto excesivo pero, en realidad, le está dando la vuelta al SEO como un calcetín.

Si yo fuera o fuese tú no lo perdería de vista y leería todo lo que cayera o cayese en mis manos o pieses.

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Ago 082017 3 Responses

Invierte en tu sitio web, no en tu app

Sólo si miramos hacia atrás y tomamos un poco de perspectiva nos damos cuenta hasta que punto se ha llegado a complicar el ecosistema de un eCommerce en pocos años. La “culpa” la tienen los móviles o, mejor dicho, los usuarios y nuestro empeño en utilizar los teléfonos para navegar y comprar online.

Hemos pasado de tener un sitio web a un sitio responsive (o, peor aún, un subdominio específico para el móvil) y en muchos casos una App nativa para IOs y Android, que lo miras y dices: “¿cómo hemos llegado a tener este follón?” y  “¿pero cuánto hemos invertido?”

¿Entonces no merecen la pena las Apps móviles?

No estoy diciendo eso exactamente. Lo que quiero decir es que se hace más necesario invertir en tu web móvil si lo que quieres es ofrecer una experiencia de uso a tus clientes que resulte equiparable en inmersión y usabilidad.

Si tu site está realmente adaptado, la App simplemente dejaría de tener sentido, pero sólo en este supuesto.

Las Apps han revolucionado en muchos sentidos la experiencia de compra, muchos eCommerce (incluidos los más grandes) han apostado por ellas. Lo cierto es que las aplicaciones tienen muchas ventajas y algunos inconvenientes graves.

Desventajas de las Apps nativas vs sitios móviles

Principalmente que suponen un esfuerzo económico adicional. Esto no es sólo una cuestión de inversión en desarrollo (que desde luego es una partida importante), también supone un fuerte desembolso en captación.

Digamos que una App requiere de una cierta evangelización y captación, hay que trabajar las apps stores a nivel de ASO para conseguir destacar y obtener descargas y usos. Pero además se suelen realizar campañas de PPC, contenido, redes sociales… haz números y verás lo que supone en pasta y en recursos.

Por último hay un problema añadido: la gente usa poco las Apps o, para ser exacto, usa mucho pocas Apps y entrar en ese top no es fácil. Hay ciertos estudios de hace algún tiempo que hablan de una media de 65 Apps instaladas por móvil de las que sólo se utilizan 15*

*No me estoy tirando el pisto, es que lo he estado buscando para enlazarlo pero no encuentro la fuente original así que os pido un ejercicio de fe, sólo os puedo decir que sé que era de Dynatrace

Ventajas de las Apps nativas vs sitios móviles

La verdad es que podemos sacar un listado de ventajas bastante abrumador. En realidad y, por definición, todo lo que se hace de forma nativa aprovecha mucho mejor las características del dispositivo con el que trabaja.

La velocidad de ejecución

Como dice el propio Google el 53% de los usuarios abandonan una página que tarda más de 3 segundos en cargar.

El rendimiento de las Apps suele ser mucho más elevado que el de las páginas, en parte porque están optimizadas y no requieren de ajustes dinámicos ni cosas así. Pero también por el hecho de funcionar sin conexión o requieren de una conexión menos exigente.

El uso del hardware

Las aplicaciones pueden utilizar el hardware del teléfono sin demasiado problema con lo que se enriquece en gran medida la experiencia de uso.

El GPS para ofrecer características asociadas a la geolocalización, la cámara del móvil, el micro… son ventajas que se integran con el proceso de navegación y compra.

Presencia en homescreen

Ahora que evitamos tener que recordar lo más posible y nos apoyamos en nuestros teléfonos para absolutamente todo, estar en el top of mind del usuario puede sustituirse tranquilamente por tener una acceso directo con nuestro logo en el escritorio de su móvil.

Esto es exactamente algo que se puede conseguir a través de una aplicación.

Las notificaciones push

Desde el prisma del marketing esta es, sin lugar a dudas, una de las características claves por lo que aporta a nivel de engagement.

El poder impactar al usuario a voluntad directamente en su dispositivo hacen que lleguemos hasta él con acciones concretas en momentos determinados, mientras que en el caso de la web, tenemos que fiarlo todo a que vuelva por su pie o bien pinche en un banner de alguna campaña (retargeting, PPC, social…) realmente es más difícil y encima lleva un coste asociado.

Experiencia de uso nativa

Por muy avanzados que seamos como usuarios seguimos sintiéndonos más cómodos cuando un entorno determinado se comporta como esperamos.

Pinchar y arrastrar ítems, hacer pinch para realizar un zoom… características propias de la interacción con el terminal a través de su sistema operativo que podemos trasladar a la experiencia de uso.

Por otra parte, incluso muchísimas páginas responsive pueden pecar de ciertos problemas de visibilidad, interacciones pobres o exigencias sorprendentes como utilizar exclusivamente el teléfono en modo landscape.

Progressive Web Apps: la mejor alternativa a la app

Después de leer el listado de virtudes me vas a decir que por qué te estoy diciendo que no inviertas en una app y yo te volveré a decir que no he dicho tal cosa… exactamente.

Lo que pretendo es que inviertas en potenciar tu web y lo de responsive puede que se esté quedando corto por mucho que el HTML 5 haya ayudado a integrar mejor las cosas. A lo mejor tienes que dar el salto a una Progressive Web App.

¿Qué es Progressive Web App?

Se trata de la pera limonera en aplicaciones web y no, no es un término vacío o grandilocuente más de los que surgen cada día en Twitter.

Son, como decía, aplicaciones web que adaptan sus funcionalidades en relación al dispositivo en el que son ejecutadas. La tecnología que utilizan es básicamente la de cualquier web, esa clásica combinación de: HTML, CSS y JavaScript.

Esta solución es ideal porque recoge todas y cada una de las ventajas enumeradas pero sin “enfangarse” en Apps nativas.

Flipkart: un buen ejemplo de Progressive Web Apps en eCommerce

Un caso de estudio bastante guay es el de Flipkart, el market place indio. Resulta que esta gente se curró una PWA y los resultados hablan por sí mismos.

Consiguieron que los usuarios de móvil, pasaran de los 70 segundos de estancia en el dominio a 3,5 minutos de media, subieron la conversión en un 70% de los usuarios que entraban directamente desde la homescreen móviles y, esto no es un tema menor teniendo en cuenta las dimensiones del portal del que estamos hablando, redujeron un 300% el uso de ancho de banda consumido.

¿Qué es lo que llevó a Flipkart a invertir en su sitio web y crear una PWA? Pues la primera motivación fue la mierda de redes que hay en muchas regiones de la India, ya que el 63% de sus usuarios móviles se conectan a través de 2G.

Gracias al desarrollo de la Progresive Web App y la utilización de service workers consiguieron lo que buscaban: los usuarios podían navegar de forma mucho más eficiente incluso offline y sin tirar de recursos propios como datos o almacenamiento interno.

Conclusión

Invertir en tu sitio web es siempre una buena idea, hacerlo en una app también lo que pasa es que supone una diversificación de tus recursos y esfuerzos.

Puede que una solución sea la apuesta por las Progresive Web Apps aunque de momento no sean ni mucho menos un estándar. Al final es una buena forma de explotar las ventajas de las Apps nativas pero con un desarrollo que, de alguna forma, es transversal tanto a nivel de desarrollo como estratégico y de marketing.

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