Google va actualizando su algoritmo de búsqueda de vez en cuando incorporando las mejores que cree más conveniente y dejando obsoletas algunas funcionalidades siempre buscando el mismo fin: Acercarse al máximo al resultado óptimo que está buscando el usuario.
Los últimos avances del buscador de Google se han centrado en disimular su publicidad entre los resultados de búsqueda, pero sin dejar de mostrar de una u otra forma que es publicidad. Responder a nuestras preguntas sin tener que salir del propio buscador, como por ejemplo hacer una operación matemática, ver el cambio de divisas o ver unidades equivalentes como pasar de centímetros a pulgadas, entre otros. Por último y seguramente el más importante, mostrar el contenido más relevante para el usuario personalizando sus resultados según sus gustos y situación geográfica.
La ubicación es muy relevante porque no es lo mismo buscar el término “Guadalajara” si el dispositivo desde el cual hacemos la búsqueda está en España o está en México. Lo más probable es que si estamos en España nos interese información sobre el Guadalajara español y, por contra, si la búsqueda la hacemos desde los países latinoamericanos, estaremos interesados en el Guadalajara latinoamericano.
En este último punto es donde se centra la nueva herramienta de Google que se conoce por las siglas BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), una red neuronal de código abierto que ha sido entrenada por Google para procesar mucho mejor nuestro lenguaje natural.
Este entreno o aprendizaje se va retroalimentando conforme se va usando con inteligencia artificial y así va mejorando paulatinamente la forma en que el buscador entiende las consultas de los usuarios, con lo que se transforma en uno de los avances más importantes de la compañía en toda su historia.
Un ejemplo del potencial de BERT
Antes, quien buscaba literalmente “2019 viajar de Brasil a Estados Unidos hace falta visado” se encontraba como primer resultado un artículo del medio de comunicaciones Washington Post que mostraba como viajar a Brasil desde Estados Unidos porque Google no era capaz de entender la preposición “a” en la frase y solo podía mostrar los resultados con los conceptos de palabras clave como 2019, viajar, brasil y Estados Unidos. Eso en una coctelera daba como resultado el mencionado post.
Con BERT activo, el buscador es capaz de ofrecer como resultado un artículo de la web de la embajada estadounidense en Brasil relacionada con los visados para los turistas brasileños, un avance importante, ¿no?
Otro ejemplo con adverbios sería una búsqueda como “aparcar en una cuesta si no hay bordillo”. En este caso, Google no reconocía la importancia del adverbio “no” y el resultado que ofrecía precisamente era sobre como aparcar en una cuesta CON bordillo.
Con BERT y gracias al aprendizaje y entrenamiento, el algoritmo es capaz de dar un resultado mucho más útil para el usuario como un tutorial sobre como aparcar en una cuesta sin bordillo.
¿El fin de las palabras clave?
Esto nos indica que no es que sea el fin de las palabras clave tal y como las conocemos, sino que ahora podremos formular preguntas mucho más directas como si se la hiciéramos a otra persona como “¿puedo comprar un medicamento para otra persona en la farmacia?”. Antes, Google no entendía que se hace referencia a “para otra persona” y devolvía una serie de resultados muy generales que no solucionaban la duda del usuario. Con BERT, el resultado que muestra es la página del gobierno respondiendo a la pregunta.
El concepto de BERT no es nuevo dentro del ecosistema de Google porque ya lleva años detrás de esta funcionalidad, lo que sí es nuevo es la mejora acelerada de sus algoritmos de comprensión de lenguaje gracias a Google Assistant (el SIRI de Android para entendernos)
Actualmente, los avances de BERT únicamente se están aplicando en las búsquedas en inglés dentro del territorio de los Estados Unidos pero en un futuro próximo se extenderá al resto de países e idiomas, empezando por el portugués, hindi y coreano.