es en es en en id es en es es es en es es id id es en en gl es es es es es es gl es es es es es es es es es es es es es es es gl es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es en es es en es es en es es es fa en en es en en es es es es de es en es en es es es en es es id id es es en es es es en sv es es en en es es en es es en en gl en en es en en gl fa en gl en en gl en en es es es es en en es en en es es es gl en en en es
En diciembre de 2017 el equipo de investigación de Google y MIT publicó un interesante estudio sobre “El caso de las estructuras indexadas aprendidas” relacionado con el método de indexación de documentos en una base de datos.
Quiero destacar que en este estudio presentado por Google también ha participado Jeff Dean, uno de los ingenieros que está involucrado en diversas patentes de Google y detrás del desarrollo de Inteligencia Artificial (AI) del buscador.
Jeff Dean tiene gran experiencia en técnicas de optimización de programas completos para lenguajes de programación orientados a objetos, así como está detrás del desarrollo para mejorar la calidad de resultados de búsqueda del gran G.
Con el aumento en el número de publicaciones nuevas que tienen las páginas web actualmente, la indexación web también se está volviendo muy importante para todos los motores de búsqueda.
La tecnología para proporcionar una rápida indexación también debe avanzar ante este aumento de creación de documentos para indexar cada segundo. Esto puede afectar al SEO en un futuro próximo.
Los humanos utilizamos la indexación mucho antes que apareciera Internet.
Cuando por ejemplo, usamos un archivador bien organizado, estamos usando un sistema de indexación. Las enciclopedias de volumen completo podrían considerarse una estrategia de indexación.
La Biblioteca Real de Alejandría fundada a comienzos del siglo III a. C. por Ptolomeo I Sóter, ya contó con una indexación de documentos que fue encargada a Zenódoto de Éfeso, ayudado por el poeta Calímaco, la tarea de catalogación de todos los volúmenes y libros.
Cada vez que tenemos muchas cosas organizadas y etiquetadas dentro de un conjunto, podemos decir que utilizamos la indexación.
# Las entidades y su relación con el SEO moderno
Los mapas hash y los B-Trees
El estudio mencionado sugiere que podríamos, y quizás deberíamos, reemplazar las estructuras de índice tradicionales por el aprendizaje automático.
Y el argumento de ese artículo fue que al usar el aprendizaje automático podemos hacer el mapeo mucho mejor porque:
el modelo aprendido (en este caso, la red neuronal) es mucho más pequeño que un árbol b tradicional B-tree
el modelo aprendido puede predecir el valor CDF , que es mucho más preciso que un simple b-tree, lo que mejora el rendimiento.
Las estructuras de datos clásicas para la indexación: los mapas hash y los B-trees
El objetivo de estos estudios es intentar reducir la sobrecarga de la memoria o de las tablas hash .
Las tablas hash son utilizadas para la indexación de bases de datos, el caché y para almacenar valores. Por ejemplo, en programación varios lenguajes dinámicos, como Perl , Python , JavaScript , Lua y Ruby , usan tablas hash para implementar objetos.
Estas tablas suelen ser más eficientes que los árboles de búsqueda o b-trees. Aunque estos últimos son muy utilizados para los sistemas de almacenamiento que leen y escriben bloques de datos relativamente grandes.
# Que son los datos vinculados en SEO
Resultados del estudio realizado por el equipo de Google y MIT
El estudio realizado por Google y MIT encontró que mediante el uso de redes neuronales se pueden superar a los B-Trees optimizados en caché hasta en un 70% , al mismo tiempo que se guarda un orden de magnitud en la memoria en varios conjuntos de datos del mundo real.
Debido a la importancia de los índices para los sistemas de bases de datos y muchas otras aplicaciones, se han optimizado mucho los árboles B y los mapas hash en los últimos años para que sean más eficientes en memoria, caché y CPU.
En términos de garantías semánticas, los índices ya son, en gran medida, modelos aprendidos, lo que hace que resulte sencillo reemplazarlos con otros tipos de modelos, como las redes neuronales.
En términos de rendimiento, observamos que cada CPU ya tiene potentes capacidades SIMD y especulamos que muchas computadoras portátiles y teléfonos móviles pronto tendrán una Unidad de Procesamiento de Gráficos (GPU) o Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU).
Por ejemplo, tanto las TPU de Nvidia como las de Google, ya pueden realizar miles, o decenas de miles de operaciones de redes neuronales en un solo ciclo .
Para comprender un poco mejor estos sistemas de almacenamiento de información, existe un hilo común que conecta los servicios de Google, como son:
Vista de la calle
Todos ellos utilizan la Unidad de procesamiento del tensor de Google ( TPU ), para acelerar sus cálculos de redes neuronales.
Según la investigación de Google el TPU es capaz de obtener de 30-80 veces mayor rendimiento por vatio que las CPU y GPU contemporáneas.
Qué puede suponer para la futura indexación de documentos
Los TPU hacen que las cargas de trabajo de aprendizaje automático sean más rápidas. Hablamos de que estos procesos de máquinas trabajan en nanosegundos ( ns ).
La indexación podría beneficiarse cada vez más de las estrategias de aprendizaje automático.
Estos sistemas abren una nueva vía de investigación para una forma de indexar documentos a una mayor velocidad sin sobrecargar la memoria.
Los sistemas de aprendizaje automático y las redes neuronales pueden ayudar en este proceso de agilidad ante la creciente creación de contenidos a nivel mundial. Sin embargo, por ahora, parece más bien una mezcla entre los sistemas de tablas hash y aprendizaje automático lo que se trabaja.
Esta es una visión muy diferente de lo que podemos conocer dentro de un motor de búsqueda, pero creo que es lo suficientemente emocionante comprobar la evolución de los motores de búsqueda con el fin de ayudar al experto en SEO en sus tareas de optimización.
Te puede interesar conocer:
Cual es el peso de los enlaces recíprocos
Qué son los microsites 2.0 y como pueden impulsar tu ranking
Más sobre mí aquí
SEO Mánager en ginesmayol.com . Ayudo a empresas y marcas a posicionarse en Google. Presidente de la Asociación de MKT Digital de la Región de Murcia. Creo estrategias de Adquisición de tráfico para empresas y marcas nuevas. Hago deporte a diario y me gusta todo lo relacionado con el medio ambiente y el estilo de vida sencillo y saludable.
Artículo anteriorSEO para Youtube: Como clasifica los vídeos Youtube
Siguiente artículoComo diseñar una página web siguiendo las reglas de Google
También te puede gustar
Cómo preparar tu tienda online para la nueva actualización de experiencia de página de Google
Gines Mayolabril 18, 2021
Google implementará la experiencia de página en 2021 como factor de clasificación
Gines Mayolnoviembre 29, 2020
Como Google descubre (y posiciona) nuevos productos
Gines Mayoljunio 13, 2020
Deja una respuesta Cancel Reply
Guarde mi nombre, correo electrónico y sitio web en este navegador para la próxima vez que comente.
Todos los derechos reservados. © 2022
Agencia de MKT Digital en Murcia y Madrid
Telf: 611 614 111
© 2022 Agencia Marketing Digital GINÉS MAYOL.
Aprende más de SEO
Todos los derechos reservados
Usamos cookies en nuestro sitio web para brindarle la experiencia más relevante recordando sus preferencias y visitas repetidas. Al hacer clic en "Aceptar todo", acepta el uso de TODAS las cookies.
Sin embargo, puede visitar "Configuración de cookies" para proporcionar un consentimiento controlado.
Este sitio web utiliza cookies para mejorar su experiencia mientras navega por el sitio web. De estas, las cookies que se clasifican como necesarias se almacenan en su navegador, ya que son esenciales para el funcionamiento de las funcionalidades básicas del sitio web. También utilizamos cookies de terceros que nos ayudan a analizar y comprender cómo utiliza este sitio web. Estas cookies se almacenarán en su navegador solo con su consentimiento. También tiene la opción de optar por no recibir estas cookies. Pero la exclusión voluntaria de algunas de estas cookies puede afectar su experiencia de navegación.
Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Estas cookies garantizan funcionalidades básicas y características de seguridad del sitio web, de forma anónima.
Esta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. La cookie se utiliza para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Análisis".
La cookie está configurada por el consentimiento de cookies de GDPR para registrar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Funcional".
Esta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. Las cookies se utilizan para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Necesario".
Esta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. La cookie se utiliza para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Otro.
Esta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. La cookie se utiliza para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Rendimiento".
La cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR y se utiliza para almacenar si el usuario ha dado su consentimiento o no para el uso de cookies. No almacena ningún dato personal.
Las cookies funcionales ayudan a realizar ciertas funcionalidades, como compartir el contenido del sitio web en plataformas de redes sociales, recopilar comentarios y otras funciones de terceros.
Las cookies de rendimiento se utilizan para comprender y analizar los índices clave de rendimiento del sitio web, lo que ayuda a brindar una mejor experiencia de usuario a los visitantes.
Las cookies analíticas se utilizan para comprender cómo interactúan los visitantes con el sitio web. Estas cookies ayudan a proporcionar información sobre métricas, el número de visitantes, la tasa de rebote, la fuente de tráfico, etc.
Las cookies publicitarias se utilizan para proporcionar a los visitantes anuncios y campañas de marketing relevantes. Estas cookies rastrean a los visitantes en los sitios web y recopilan información para proporcionar anuncios personalizados.
Other uncategorized cookies are those that are being analyzed and have not been classified into a category as yet.