¿Sabes cómo funciona un buscador de Internet?
Cómo funciona un buscador
Todos los usamos, pero no todos saben cómo funciona un buscador de Internet. Y es que -si hablamos de SEO- hablamos de optimización para buscadores de Internet y -por motivos obvios- la gran mayoría de artículos sobre SEO se refieren sólo al orden en el que aparece los resultados de una query (sobretodo a cómo aparecer en esos primeros resultados), eso es -en realidad el posicionamiento en buscadores.
El caso es que, no sé tú, pero yo no soy capaz de entender un concepto fácil si no visualizo todas las fases, así que no digamos un concepto complejo como el posicionamiento en buscadores.
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Por este motivo voy a hablar sobre el proceso mediante el cual un buscador web procura devolver los resultados más relevantes a tu consulta.
Pero vamos de lo disperso a lo concreto, no sin antes dejar claros algunos conceptos (para quien no los tenga claro).
Qué es, cómo funciona un buscador web y cómo encuentra la información
Un buscador de web es un sistema informático que sirve la información del índice de la Base de datos de su servidor (o servidores) y que previamente ha sido almacenada gracias al trabajo de los denominados bots, arañas (o spiders), que son programas con 2 únicas órdenes a cumplir:
- Recorre todas las páginas que encuentres, saltando de enlace en enlace
- Almacena en el índice de la base datos la información que encuentres
Por lo tanto, el componente fundamental de cualquier motor de búsqueda como Google es la BBDD, y lo que diferencia a los diferentes Buscadores es la relevancia de los resultados que devuelve de su BBDD con respecto de la búsqueda que hacemos; y hay dos conceptos principales relacionados con la calidad o relevancia de los resultados de una búsqueda:
- La precisión: que es (Nº de resultados RELEVANTES que devuelve la búsqueda)/(Nº de documentos que devuelve la búsqueda)
- El recall: que es (nº de documentos RELEVANTES que devuelve la búsqueda)/(Nº de documentos RELEVANTES que hay en la BBDD)
El recall, que como habrás leído arriba se puede medir, es el responsable de procurar obtener el mayor número de buenas respuestas posibles, y a continuación te explicaré con ejemplos cómo lo consigue.
¿Cuál es el proceso mediante el cual un buscador web procura devolver los resultados más relevantes?
Ya hemos visto los conceptos necesarios para entender la secuencia de transformaciones que sufre nuestra consulta (en lenguaje humano), a una query que aumente el recall a la BBDD, y maximice la relevancia y calidad de los resultados de la respuesta del motor de búsquedas.
El proceso de transformación de la consulta sería algo similar a esto: vamos a imaginar que buscamos la expresión “El empleado solicita sus nóminas”:
1ª fase de la transformación: todo a minúsculas y eliminación de tildes
BBDD hay un resultado potencialmente bueno, la máquina no devuelve ningún resultado porque el usuario busca en minúscula y sin tilde y no coincide con lo que tiene almacenado (qué se le va a hacer, las máquinas son tontas)…
Si aplicamos la primera fase de la transformación de consulta en lenguaje humano a query a una base de datos, observaremos que sí que devuelve un resultado porque la máquina compara en igualdad (como si todo estuviera en minúscula y sin tilde)
| Búsqueda del usuario | Consulta que se hace a la BBDD | Disponible en la BBDD | Resultado |
| «el empleado solicita sus nominas» | Contiene el Y empleado Y solicita + sus Y nominas | El empleado solicita sus nóminas | ☐ |
| «el empleado solicita sus nominas» | Contiene el Y empleado Y solicita Y sus Y nominas | el empleado solicita sus nominas | ☑ |
2ª fase de la transformación: eliminación de las stopwords
BBDD hay un resultado potencialmente bueno, la máquina no devuelve ningún resultado porque el usuario busca con el artículo «las» y no coincide con lo que tiene almacenado (¿no te había dicho que las máquinas son tontas?)…
Si aplicamos la segunda fase de la transformación de consulta en lenguaje humano a query a una base de datos, observaremos que sí que devuelve un resultado porque la máquina ignora las stopwords (que son todas aquellas palabras que si las quitas de una frase, el sentido de la frase no cambia: artículos, pronombres, preposiciones, etc.)
| Búsqueda del usuario | Consulta que se hace a la BBDD | Disponible en la BBDD | Resultado |
| «el empleado solicita las nominas» | Contiene el Y empleado Y solicita Y las Y nominas | El empleado solicita sus nóminas | ☐ |
| «el empleado solicita las nominas» | Contiene empleado Y solicita Y nominas | el empleado solicita sus nominas | ☑ |
3ª fase de la transformación: uso de diccionarios de ontologías
BBDD hay un resultado potencialmente bueno, la máquina no devuelve ningún resultado porque el usuario busca con «trabajador» y no coincide con lo que tiene almacenado (qué, ¿son tontas o no?)…
Si aplicamos la tercera fase de la transformación de consulta en lenguaje humano a query a una base de datos, observaremos que sí que devuelve un resultado porque la máquina aplica diccionarios de ontologías (que son grupos de palabras relacionadas semánticamente entre sí: sinónimos, antónimos, etc.)
| Búsqueda del usuario | Consulta que se hace a la BBDD | Disponible en la BBDD | Resultado |
| «el trabajador solicita las nominas» | Contiene trabajador Y solicita Y nominas | El empleado solicita sus nóminas | ☐ |
| «el trabajador solicita las nominas» | Contiene (empleado O trabajador) <Y (solicita O pide) Y nominas | el empleado solicita sus nominas | ☑ |
4ª fase de la transformación: lematización o stemming
BBDD hay un resultado potencialmente bueno, la máquina no devuelve ningún resultado porque el usuario busca «trabajadora» (género femenino) y no coincide con lo que tiene almacenado (lo dicho, ¿cómo son las máquinas?)…
Si aplicamos la cuarta fase de la transformación de consulta en lenguaje humano a query a una base de datos, observaremos que sí que devuelve un resultado porque la máquina busca sólo las palabras parciales evitando así problemas de localización por un género o un número diferente (másculinos, femeninos, plurales, singulares…). El algoritmo que extrae la raíz de una palabra se llama lematizador o «stemmer»
| Búsqueda del usuario | Consulta que se hace a la BBDD | Disponible en la BBDD | Resultado |
| «la trabajadora solicita las nominas» | Contiene trabajadora Y solicita Y nominas | El empleado solicita sus nóminas | ☐ |
| «la trabajadora solicita las nominas» | Contiene (empl O trabaj) + (solic O pid) + nomi | el empleado solicita sus nominas | ☑ |
NOTA: esto que te acabo de explicar es sólo la manera con la que los buscadores de internet recuperan la información de su base de datos, pero quiero que entiendas que en ningún caso tú tienes que hacer nada diferente al buscar o al optimizar, son los buscadores web los que hacen esta tarea como te he explicado.
Algo de lectura sobre cómo funciona un buscador y el proceso de optimización de búsquedas
El libro «Mejorar las búsquedas de información» ha sido coescrito por Silvia Argudo Plans y Amadeo Pons i Serra. Es una guía práctica y completa para profesionales de la información, bibliotecarios, documentalistas y estudiantes. El objetivo principal de este libro es proporcionar las herramientas necesarias para mejorar las habilidades de búsqueda de información online.
Y tú, ¿ya sabías cómo funciona un buscador de Internet?, ¡cuéntame tu experiencia en los comentarios!
