¿Para qué usar Machine Learning cuando haces SEO?

Cualquier SEO que entre en Twitter estos días, verá multitud de usuarios de dicha red social compartiendo artículos sobre SEO y Machine Learning. Por qué no decirlo, nos encontramos ante el Despacito de los artículos SEO o sobre tecnología en general. El Hype de los últimos meses/años. Y no puedo más... lo confieso. Estoy hasta los mismísimos canonicals de leer artículos vacíos. Como en mi caso más que leer, deboro, la sensación de vacío es aún mayor. Es parecido a comer un bocadillo imginario, y notar que sólo lleva una triste loncha de algo con sabor a plástico. Imaginación mediocre.

Mención especial, por aquello de ser la excepción a lo expuesto anteriormente, merece el post que se ha marcado Jordi Ordoñez. Lectura 100% recomendable, muy divertida e instructiva aunque necesite ciertos matices (que por supuesto resolveremos en este post), como por ejemplo no plantear la utilidad de cara a los SEOs, a su curro, a sus horas...

stevie wonder

INTRO: ¿De qué mierda hablan todos?

Si piensas que el Machine Learning es una invención moderna (surgida al calor de Github o algún otro frikiantro parecido) y que le espera el mismo cruel destino que a Terra o a Flash: te equivocas.

Aunque realmente el Machine Learning se encuentre en pañales, su tecnología es de los años 60. Los algoritmos que utilizan los sistemas complejos actuales, fueron en muchos casos diseñados en la decada de los 60. La diferencia la marca la velocidad de cálculo que tenemos hoy día y no existía en aquellos años.

Piensa por un momento en la revolución que supuso para las empresas cuando empezaron a usar los ordenadores, o si preferimos acercarnos a nuestros días, cuando empezaron a usar Internet. Pues en esas estamos. Un momento brutal y una suerte poder vivirlo!! No son sólo 4 gigantes tecnológicos los que "están gastando ordenadores" (usan ML), sino que cada vez más empresas lo empiezan a implementar, y claro, están flipando. Las posibilidades que tiene para un ecommerce, por ejemplo, son simplemente infinitas.

¿Cómo está usando Google el Machine Learning?

"¡Chupito! Vuelven a poner (otra vez) Despacito"

No, en serio, este tema tiene miga y da para bastante más que un post vacío. Sólo daré un par de pinceladas, suficiente para que las mentes inquietas estén entretenidas lo que resta de verano.

Google desde que nació, usa tecnología ML. Podéis volver a leer el paper original o éste específico sobre el Page Rank. No encontraréis el término machine learning por ningún lado, pero sí las funciones de clasificación, regresión, clustering, reducción de dimensiones... vamos todo el abanico ML bien regado por el término iteración y por supuesto, la palabra mágica: convergencia refiriéndose a resultados del PR.

"Cariño, esto no es lo que parece..."

Claro, claro... La cara de tonto en realidad se te queda cuando empiezas a utilizar las distintas librerías de código abierto (que algunas existen desde hace más de 10 años), y empiezas a ver cómo funciona un buscador por dentro. Y que los mismos algoritmos de clasificación mediante espacios vectoriales (¿os suena TFIDF?) o de clustring (k-means) que usa Google en su base, nos sirven en nuestro día a día para un montón de funciones. Cara de tonto de verdad... Y si esta información es pública y gratuita, ¿a dónde cojones estaba mirando el sector (yo incluído) estos 10 años, para no usarla? Pues hablando de AuthorRank (yo incluído) y mierdas varias. SEOs va la flapa !! (a mí también)...

Google el cambio gordo, gordo, gordo lo hacen con Hummingbird y su famoso "From strings to things", para nosotros lectores voraces de todo lo relacionado con ML "From strings to vectors". Pero eso da para otro post, para poder tratar el tema de redes neuronales que hay detrás.

nltk entity recognition

¿Y ésto para qué le sirve a un SEO?

Pues como un ordenador o Internet (o si me apuras una hoja de cálculo): PARA TODO!!

Voy a orientarme exclusivamente a los distintos usos que un SEO puede darle, bueno sólo a alguno de ellos, dejad que me guarde algo para el año que viene, o para cuando empiecen a copiarnos los cursos y saquemos los nuevos ;-)

- Para aprender cómo funiona Google: Porque no es lo mismo ver que tocar

- Para Procesar el Lenguaje Natural: Tecnología hummingbird (parte) al alcance de la mano (librería gratuita NLTK)

- Para clasificar URLs: Detectar canibalización y duplicados, cálculos de TFIDF o PageRank...  (librería gratuita SciKit Learn) 

- Para hacer clusters de documentos: por similaridad o las variables que determinemos (de un dominio o de un sector) (librería gratuita SciKit Learn)

- Para calcular PVPs: Mediante Regresiones (librería gratuita SciKit Learn)

"Hostia, pues todo esto me interesa..." Pues claro alma de cántaro, por eso hemos sacado estos cursos. Para que toques y te sacies. Y si no te ves capaz de aprender a desarrollarlo por tu cuenta, al menos saber qué pedir a tu desarrollador.

¿Qué debo hacer ante un ataque de posts sobre ML y SEO?

1º) Comprobar si el post de turno aporta algo (se puede hacer de un vistazo rápido) o es un "contenido encargado" más.

2º) Si aporta, leer exhaustivamente y compartir como si se acabase el mundo. Si no aporta, no compartas por favor

CONCLUSIONES:

Sigue a los referentes de tu sector, pero no bases tu aprendizaje en su ritmo... puede ser más lento que el tuyo, o simplemente estar a otra cosa.

Seguirán existiendo post vacíos que no digan nada ni aporten nada, sobre ML o el chichi de la Bernarda. Con lo que guapo que se está callado.

Me importa todo un carajo, yo estoy entretenido con mi ordenador (sí, sigo hablando de ML)

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