Algoritmo de busqueda google

Algoritmo de busqueda google

Búsqueda en Google – imagen

¿Está interesado en un aspecto específico del funcionamiento de los motores de búsqueda? Utiliza los enlaces que aparecen a continuación para ir a una sección específica dentro del artículo. Si quieres saber específicamente sobre las palabras clave, echa un vistazo a este artículo sobre cómo los motores de búsqueda utilizan las palabras clave.

Las arañas trabajan de una manera muy específica, saltando de enlace en enlace descubriendo nuevas páginas. Por eso, si tu contenido no está enlazado no será indexado. Cuando se encuentra un nuevo dominio, la araña busca primero esta página:

¿Qué relevancia tiene el contenido para la consulta? El indexador es la primera prueba de esto, determinando si debe aparecer en los resultados. Sin embargo, se da un paso más para clasificar las palabras clave. Es lógico que cuando se busca algo, se quieran ver los resultados más relevantes posibles.

La relevancia viene determinada por una mezcla de factores on-page y off-page. Ambos se centran en la colocación de las palabras clave, como en los títulos de las páginas y el texto de anclaje. Algunas métricas son una combinación de éstas. Por ejemplo, si el dominio en su conjunto se considera relevante para el término de búsqueda, esto va a aumentar la puntuación de relevancia de la página individual que se está puntuando. Si quieres saber más sobre esto, te recomiendo que leas mi artículo “Cómo utilizan las palabras clave los motores de búsqueda”.

Cómo funciona el algoritmo de búsqueda de Google

Además, puedes pensar en un sistema de archivos y en un índice como un árbol. En el sistema de archivos, la raíz del árbol es la carpeta de nivel superior y puede tener ramas (carpetas) u hojas (archivos) en esa carpeta. Cada rama puede tener sub-ramas para más carpetas y hojas para más archivos. Para buscar en esta estructura tienes que “recorrer” todas las ramas (y sub-ramas) para encontrar la hoja que estás buscando. Un índice invierte esta jerarquía. La base se convierte en el alfabeto y todas las sub-ramas se refinan a partir de él. Las hojas son la ubicación del elemento que se busca. La búsqueda en esta estructura permite podar (excluir) grandes secciones del árbol (por ejemplo, la primera letra de su término de búsqueda le permite recortar otras 25 ramas de inmediato).

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Uno de los diseños clave que utilizaron es similar a la idea de map reduce, creo. Tienes un montón de ordenadores baratos en las granjas. Deja que estos ordenadores tengan sólo unos 80 gigas de espacio en el disco duro y esfuérzate por tener unos 16 gigas de RAM o incluso mejor 32 gigas de RAM en estos ordenadores (tanto como sea posible). Recuerden que están conectados a través de algún sistema sofisticado que hayan diseñado. Pero la idea clave aquí es que cuando se envía una consulta, se pasa a su sistema donde intentará buscar los datos frescos en la RAM. Hay que tener en cuenta que tienen muchos de estos ordenadores baratos. Y como los datos están en la RAM, se encuentran mucho más rápido que en un disco duro. Pero no olvides que también tienen un sistema sofisticado (de indexación y todos esos algoritmos) que ayuda mucho.

Historial de búsqueda en Google

Para ofrecerte la información más útil, los algoritmos de búsqueda tienen en cuenta muchos factores y señales, como las palabras de tu consulta, la relevancia y la facilidad de uso de las páginas, la experiencia de las fuentes y tu ubicación y configuración. El peso aplicado a cada factor varía en función de la naturaleza de tu consulta. Por ejemplo, la frescura del contenido desempeña un papel más importante a la hora de responder a consultas sobre temas de actualidad que sobre definiciones de diccionario.

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Para obtener resultados relevantes, primero tenemos que determinar qué es lo que está buscando, es decir, la intención de su consulta. Para ello, construimos modelos lingüísticos que intentan descifrar cómo las relativamente pocas palabras que introduces en el cuadro de búsqueda se corresponden con el contenido más útil disponible.

Esto implica pasos tan aparentemente sencillos como reconocer y corregir las faltas de ortografía, y se extiende hasta intentar nuestro sofisticado sistema de sinónimos que nos permite encontrar documentos relevantes aunque no contengan las palabras exactas que has utilizado. Por ejemplo, puede que hayas buscado “cambiar el brillo del portátil” pero el fabricante ha escrito “ajustar el brillo del portátil”. Nuestros sistemas entienden que las palabras y la intención están relacionadas y así te conectan con el contenido correcto. Este sistema ha tardado más de cinco años en desarrollarse y mejora significativamente los resultados en más del 30% de las búsquedas en todos los idiomas.

Consola de búsqueda de Google

PageRank es un algoritmo de análisis de enlaces y asigna una ponderación numérica a cada elemento de un conjunto de documentos hipervinculados, como la World Wide Web, con el fin de “medir” su importancia relativa dentro del conjunto. El algoritmo puede aplicarse a cualquier colección de entidades con citas y referencias recíprocas. El peso numérico que asigna a cualquier elemento E se denomina PageRank de E y se denota por

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El PageRank es el resultado de un algoritmo matemático basado en el webgraph, creado por todas las páginas de la World Wide Web como nodos y los hipervínculos como aristas, teniendo en cuenta centros de autoridad como cnn.com o mayoclinic.org. El valor del rango indica la importancia de una página concreta. Un hipervínculo a una página cuenta como un voto de apoyo. El PageRank de una página se define de forma recursiva y depende del número y la métrica del PageRank de todas las páginas que enlazan con ella (“enlaces entrantes”). Una página a la que enlazan muchas páginas con un PageRank alto recibe un rango alto.

Desde el artículo original de Page y Brin se han publicado numerosos artículos académicos sobre el PageRank[5] En la práctica, el concepto de PageRank puede ser vulnerable a la manipulación. Se han llevado a cabo investigaciones para identificar clasificaciones de PageRank falsamente influenciadas. El objetivo es encontrar un medio eficaz para ignorar los enlaces de documentos con PageRank falsamente influenciado[6].

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