Como utiliza Google, el Machine Learning, para mejorar la experiencia del usuario y como influye en nuestras campañas publicitarias

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Hay muchas palabras de moda en 2019 como Inteligencia Artificial, aprendizaje profundo, etc. La personas tenemos curiosidad por saber como estas tecnologías pueden influir o incluso cambiar nuestras vidas.

Google también está implantando inteligencia artificial, aprendizaje automático, algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales… aprendizaje profundo. Google está aprovechando el beneficio de estas tecnologías para mejorar la experiencia del usuario pero también la del anunciante.

Como Google implementa el auto-aprendizaje

Ya implementó estas tecnologías en sus productos y servicios como Gmail, Google Maps, Search y hemos podido observar como esto ha mejorado nuestra experiencia como usuario, muchas de ellas tan naturalizadas que las echaríamos de menos si estuvieran a nuestra disposición… recuerdas el ¿quizás quiso decir …?

Algunas de estas características se aplican a Gmail como las respuestas inteligentes. En función del correo que recibimos Google nos proporciona la respuesta inteligente. Es decir, analiza el contenido y nos ofrece 3 posibles respuestas automáticas.

El aprendizaje automático incrustado en la búsqueda y los mapas de Google también aprende de nuestro historial de búsqueda y hace estimaciones de lo que podríamos estar buscando, opciones relevantes, todo según patrones y nuestro propio histórico.

Google ha aplicado el procesamiento del lenguaje natural integrado con el aprendizaje automático en su motor de búsqueda, ahora ya reconoce nuestra voz y habla con nosotros, incluso podemos configurar nuestro despertador o preguntarle sobre el tiempo, restaurantes, resultados deportivos…

El algorítmo de Google con IA, Google RankBrain

Google ha desarrollado un sistema de inteligencia artifical de auto-aprendizaje para mejorar su motor de búsqueda, un algoritmo que llama Rankbrain y que es capaz de ayudar al sistema de búsqueda no solo por las palabras clave que buscamos, si no por su intencionalidad. Haz click en el enlace< si quieres saber más sobre este tema.

¿Como afecta a las empresas?

Todo esto incide directamente en la optimización en el motor de búsqueda, interviene en el posicionamiento orgánico (SEO) y en sus campañas publicitarias a través de Google Ads para mejorar los rankings de los anuncios y automatizar y aprender de las propias campañas de los anunciantes en base a su datos.

Por tanto, esto nos obliga a entender de que forma incide en nuestras campañas publicitarias y como puede mejorarlas. En cierto modo, si antes hacíamos una búsqueda de palabras clave y las configurábamos en el buscador como “keywords” – Keyword Research – acto seguido íbamos filtrando aquellos términos de búsqueda que demostraban que el usuario tenia una intencionalidad que no iba en la línea del anunciante, una de las primeras suele ser la palabra “gratis”. Ahora Google aprenderá de estos filtros que creamos y aplicará otros de su propia cosecha.

Con el Google Machine Learning tenemos un sistema que, con nuestra ayuda, aprenderá que búsquedas tienen intencionalidad de compra y por lo tanto puede ahorrarnos tiempo y dinero mejorando nuestros ratios de conversión (anunciantes).

La importancia de complementar nuestras estrategias SEM y SEO

En mi opinión, el SEM o más específicamente, Google Ads es una gran fuente de conocimiento para nuestras campañas. Google Ads tiene el poder de posicionar las palabras clave que nosotros creamos en minutos, con anuncios personalizados en el buscador, algo que para lograr con el SEO se necesita de mucho tiempo. Ahí radica nuestro aprendizaje, SEM es el mayor campo de pruebas que disponemos para interactuar con Google y nuestros usuarios, si además le aplicamos que aprende de nuestros usuarios y ahora, es capaz de aprender, bien empleado nos indica que palabras clave y anuncios dan un mejor rendimiento y por las cuales deberíamos apostar para una estrategia SEO.

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