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Google anuncia el framework de clasificación Term Weighting BERT (TW-BERT) para mejorar los resultados de búsqueda

Google ha revelado el framework de clasificación Term Weighting BERT (TW-BERT), que mejora los resultados de búsqueda y es fácil de implementar en sistemas de clasificación existentes.

Aunque Google no ha confirmado el uso de TW-BERT, este nuevo framework es una innovación que mejora los procesos de clasificación de manera integral, incluida la expansión de consultas.

Además, TW-BERT se puede integrar fácilmente, lo que aumenta la probabilidad de su uso.

TW-BERT es un framework de clasificación que asigna puntajes (llamados pesos) a las palabras dentro de una consulta de búsqueda para determinar con mayor precisión qué documentos son relevantes para esa consulta.

También es útil en la expansión de consultas, que es el proceso de reformular una consulta de búsqueda o agregar más palabras para obtener mejores coincidencias con los documentos.

TW-BERT combina métodos estadísticos y modelos de aprendizaje profundo, llenando el vacío entre estos enfoques y brindando resultados más relevantes.

Aunque Google no ha confirmado oficialmente el uso de TW-BERT en su algoritmo de clasificación de búsqueda, las mejoras significativas que ofrece y su facilidad de implementación sugieren que podría ser una parte integral del sistema de clasificación de Google.

Las recientes fluctuaciones en la clasificación observadas por herramientas de monitoreo de SEO y profesionales de marketing de búsqueda podrían atribuirse a la implementación de TW-BERT.

Sin embargo, sin un anuncio oficial, solo es posible especular sobre la presencia de TW-BERT en el algoritmo de clasificación de Google.

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