¿Qué son los vectores de palabras y cómo el marcado estructurado los potencia?
Publicado: 2021-07-28¿Cómo se definen los vectores de palabras? En esta publicación, te presentaré el concepto de vectores de palabras. Repasaremos diferentes tipos de incrustaciones de palabras y, lo que es más importante, cómo funcionan los vectores de palabras. Luego podremos ver el impacto de los vectores de palabras en SEO, lo que nos llevará a comprender cómo el marcado de Schema.org para datos estructurados puede ayudarlo a aprovechar los vectores de palabras en SEO.
Sigue leyendo este post si deseas aprender más sobre estos temas.
Vamos a sumergirnos.
¿Qué son los vectores de palabras?
Los vectores de palabras (también llamados incrustaciones de palabras) son un tipo de representación de palabras que permite que palabras con significados similares tengan una representación igual.
En términos simples: un vector de palabra es una representación vectorial de una palabra en particular.
Según Wikipedia:
Es una técnica utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para representar palabras para el análisis de texto, generalmente como un vector de valor real que codifica el significado de la palabra, de modo que es probable que las palabras que están cerca en el espacio vectorial tengan significados similares.
El siguiente ejemplo nos ayudará a entender esto mejor:
Mira estas oraciones similares:
Que tengas un buen día y Que tengas un gran día.
Apenas tienen un significado diferente. Si construimos un vocabulario exhaustivo (llamémoslo V), tendría V = {Have, a, good, great, day} combinando todas las palabras. Podríamos codificar la palabra de la siguiente manera.
La representación vectorial de una palabra puede ser un vector codificado one-hot donde 1 representa la posición donde existe la palabra y 0 representa el resto
Tener = [1,0,0,0,0]
a=[0,1,0,0,0]
bueno=[0,0,1,0,0]
genial=[0,0,0,1,0]
día=[0,0,0,0,1]
Supongamos que nuestro vocabulario tiene solo cinco palabras: Rey, Reina, Hombre, Mujer y Niño. Podríamos codificar las palabras como:
Rey = [1,0,0,0,0]
Reina = [0,1,0,0,0]
Hombre = [0,0,1,00]
Mujer = [0,0,0,1,0]
Niño = [0,0,0,0,1]
Tipos de incrustación de palabras (vectores de palabras)
Word Embedding es una de esas técnicas en las que los vectores representan texto. Estos son algunos de los tipos más populares de incrustación de palabras:
- Embebido basado en frecuencia
- Incrustación basada en predicciones
No profundizaremos en la incrustación basada en la frecuencia y la incrustación basada en la predicción aquí, pero puede que las siguientes guías le resulten útiles para comprender ambas:
Una comprensión intuitiva de las incrustaciones de palabras y una introducción rápida a Bag-of-Words (BOW) y TF-IDF para crear funciones a partir de texto
Una breve introducción a WORD2Vec
Si bien la incrustación basada en frecuencia ha ganado popularidad, todavía existe un vacío en la comprensión del contexto de las palabras y una representación limitada de las palabras.
La incrustación basada en predicciones (WORD2Vec) fue creada, patentada y presentada a la comunidad de PNL en 2013 por un equipo de investigadores dirigido por Tomas Mikolov en Google.
Según Wikipedia, el algoritmo word2vec utiliza un modelo de red neuronal para aprender asociaciones de palabras de un gran corpus de texto (conjunto de textos grande y estructurado).
Una vez entrenado, dicho modelo puede detectar palabras sinónimas o sugerir palabras adicionales para una oración parcial. Por ejemplo, con Word2Vec, puede crear fácilmente tales resultados: Rey - hombre + mujer = Reina, que se consideró un resultado casi mágico.
Fuente de la imagen: Tensorflow
- [rey] – [hombre] + [mujer] ~= [reina] (otra forma de pensar sobre esto es que [rey] – [reina] está codificando solo la parte de género de [monarca])
- [caminar] – [nadar] + [nadar] ~= [caminar] (o [nadar] – [nadar] está codificando solo el “tiempo pasado” del verbo)
- [madrid] – [españa] + [francia] ~= [parís] (o [madrid] – [españa] ~= [parís] – [francia] que presumiblemente es más o menos “capital”)
Fuente: Brainslab Digital
Sé que esto es un poco técnico, pero Stitch Fix preparó una publicación fantástica sobre las relaciones semánticas y los vectores de palabras.
El algoritmo Word2Vec no es un algoritmo único, sino una combinación de dos técnicas que utiliza algunos métodos de inteligencia artificial para unir la comprensión humana y la comprensión de la máquina. Esta técnica es esencial para resolver muchos problemas de PNL.
Estas dos técnicas son:
- – Modelo CBOW (Bolsa continua de palabras) o CBOW
- – Modelo skip-gram.
Ambos son redes neuronales superficiales que proporcionan probabilidades para las palabras y han demostrado ser útiles en tareas como la comparación de palabras y la analogía de palabras.
Cómo funcionan los vectores de palabras y word2vecs
Word Vector es un modelo de IA desarrollado por Google y nos ayuda a resolver tareas de PNL muy complejas.
“Los modelos de Word Vector tienen un objetivo central que debes conocer:
Es un algoritmo que ayuda a Google a detectar relaciones semánticas entre palabras”.
Cada palabra está codificada en un vector (como un número representado en múltiples dimensiones) para hacer coincidir vectores de palabras que aparecen en un contexto similar. Por lo tanto, se forma un vector denso para el texto.
Estos modelos vectoriales asignan frases semánticamente similares a puntos cercanos en función de la equivalencia, las similitudes o la relación de las ideas y el lenguaje.
[Estudio de caso] Impulsar el crecimiento en nuevos mercados con SEO en la página
Lea el estudio de casoWord2Vec- ¿Cómo funciona?
Fuente de la imagen: Seopressor
Pros y contras de Word2Vec
Hemos visto que Word2vec es una técnica muy efectiva para generar similitud distribucional. He enumerado algunas de sus otras ventajas aquí:
- No hay dificultad para entender los conceptos de Word2vec. Word2Vec no es tan complejo como para que no estés al tanto de lo que sucede detrás de escena.
- La arquitectura de Word2Vec es muy poderosa y fácil de usar. En comparación con otras técnicas, es rápido de entrenar.
- La capacitación está casi completamente automatizada aquí, por lo que ya no se requieren datos etiquetados por personas.
- Esta técnica funciona tanto para conjuntos de datos pequeños como grandes. Como resultado, es un modelo fácil de escalar.
- Si conoce los conceptos, puede replicar fácilmente todo el concepto y el algoritmo.
- Captura la similitud semántica excepcionalmente bien.
- Preciso y computacionalmente eficiente
- Dado que este enfoque no está supervisado, ahorra mucho tiempo en términos de esfuerzo.
Desafíos de Word2Vec
El concepto de Word2vec es muy eficiente, pero puede encontrar algunos puntos un poco desafiantes. Estos son algunos de los desafíos más comunes.
- Al desarrollar un modelo word2vec para su conjunto de datos, la depuración puede ser un gran desafío, ya que el modelo word2vec es fácil de desarrollar pero difícil de depurar.
- No se ocupa de las ambigüedades. Entonces, en el caso de palabras con múltiples significados, Embedding reflejará el promedio de estos significados en el espacio vectorial.
- Incapaz de manejar palabras desconocidas o OOV: El mayor problema con word2vec es la incapacidad de manejar palabras desconocidas o fuera del vocabulario (OOV).
Vectores de palabras: ¿un cambio de juego en la optimización de motores de búsqueda?
Muchos expertos en SEO creen que Word Vector afecta la clasificación de un sitio web en los resultados de los motores de búsqueda.
Durante los últimos cinco años, Google ha introducido dos actualizaciones de algoritmos que se centran claramente en la calidad del contenido y la exhaustividad del lenguaje.
Demos un paso atrás y hablemos de las actualizaciones:
Colibrí
En 2013, Hummingbird le dio a los motores de búsqueda la capacidad de análisis semántico. Al utilizar e incorporar la teoría de la semántica en sus algoritmos, abrieron un nuevo camino hacia el mundo de la búsqueda.
Google Hummingbird fue el mayor cambio en el motor de búsqueda desde Caffeine en 2010. Recibe su nombre por ser "preciso y rápido".
De acuerdo con Search Engine Land, Hummingbird presta más atención a cada palabra en una consulta, asegurando que se considere la consulta completa, en lugar de solo palabras particulares.
El objetivo principal de Hummingbird era ofrecer mejores resultados al comprender el contexto de la consulta en lugar de devolver resultados para palabras clave específicas.
"Google Hummingbird se lanzó en septiembre de 2013".
RankBrain
En 2015, Google anunció RankBrain, una estrategia que incorporó inteligencia artificial (AI).
RankBrain es un algoritmo que ayuda a Google a dividir consultas de búsqueda complejas en otras más simples. RankBrain convierte las consultas de búsqueda del lenguaje "humano" a un lenguaje que Google puede entender fácilmente.
Google confirmó el uso de RankBrain el 26 de octubre de 2015 en un artículo publicado por Bloomberg.
BERT
El 21 de octubre de 2019, BERT comenzó a implementarse en el sistema de búsqueda de Google.
BERT significa Representaciones de codificador bidireccional de Transformers, una técnica basada en redes neuronales utilizada por Google para el entrenamiento previo en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
En resumen, BERT ayuda a las computadoras a comprender el lenguaje más como los humanos, y es el mayor cambio en la búsqueda desde que Google introdujo RankBrain.
No es un reemplazo de RankBrain, sino un método adicional para comprender el contenido y las consultas.
Google usa BERT en su sistema de clasificación como una adición. El algoritmo RankBrain todavía existe para algunas consultas y seguirá existiendo. Pero cuando Google siente que BERT puede comprender mejor una consulta, lo usará.
Para obtener más información sobre BERT, consulte esta publicación de Barry Schwartz, así como la inmersión en profundidad de Dawn Anderson.
Clasifique su sitio con vectores de palabras
Supongo que ya ha creado y publicado contenido único, e incluso después de pulirlo una y otra vez, no mejora su clasificación ni su tráfico.
¿Te preguntas por qué te está pasando esto?
Puede ser porque no incluyeste Word Vector: el modelo de IA de Google.
- El primer paso es identificar los vectores de palabras de las 10 mejores clasificaciones SERP para su nicho.
- Sepa qué palabras clave están usando sus competidores y qué podría estar pasando por alto.
Al aplicar Word2Vec, que aprovecha las técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y el marco de aprendizaje automático, podrá ver todo en detalle.
Pero estos son posibles si conoce las técnicas de aprendizaje automático y PNL, pero podemos aplicar vectores de palabras en el contenido usando la siguiente herramienta:
WordGraph, la primera herramienta de vectores de palabras del mundo
Esta herramienta de inteligencia artificial está creada con Neural Networks for Natural Language Processing y entrenada con Machine Learning.
Basado en Inteligencia Artificial, WordGraph analiza su contenido y lo ayuda a mejorar su relevancia para los 10 mejores sitios web del ranking.
Sugiere palabras clave que están relacionadas matemática y contextualmente con su palabra clave principal.
Personalmente, lo combino con BIQ, una poderosa herramienta de SEO que funciona bien con WordGraph.
Agregue su contenido a la herramienta de inteligencia de contenido integrada en Biq. Le mostrará una lista completa de consejos de SEO en la página que puede agregar si desea clasificarse en la primera posición.
Puede ver cómo funciona la inteligencia de contenido en este ejemplo. ¡Las listas lo ayudarán a dominar el SEO en la página y clasificarlo utilizando métodos prácticos!
Cómo potenciar los vectores de palabras: uso de marcado de datos estructurados
El marcado de esquema, o datos estructurados, es un tipo de código (escrito en JSON, notación de objetos de Java-Script) creado con el vocabulario de schema.org que ayuda a los motores de búsqueda a rastrear, organizar y mostrar su contenido.
Cómo agregar datos estructurados
Los datos estructurados se pueden agregar fácilmente a su sitio web agregando un script en línea en su html
Un ejemplo a continuación muestra cómo definir los datos estructurados de su organización en el formato más simple posible.
Para generar el Schema Markup, utilizo este Schema Markup Generator (JSON-LD).
Aquí está el ejemplo en vivo del marcado de esquema para https://www.telecloudvoip.com/. Verifique el código fuente y busque JSON.
Después de crear el código de marcado de esquema, use la Prueba de resultados enriquecidos de Google para ver si la página admite resultados enriquecidos.
También puede usar la herramienta Auditoría del sitio de Semrush para explorar elementos de datos estructurados para cada URL e identificar qué páginas son elegibles para estar en Rich Results. 
¿Por qué los datos estructurados son importantes para el SEO?
Los datos estructurados son importantes para el SEO porque ayudan a Google a comprender de qué se tratan su sitio web y sus páginas, lo que da como resultado una clasificación más precisa de su contenido.
Los datos estructurados mejoran tanto la experiencia del Search Bot como la experiencia del usuario al mejorar las SERP (páginas de resultados del motor de búsqueda) con más información y precisión.
Para ver el impacto en la búsqueda de Google, vaya a Search Console y en Rendimiento > Resultado de búsqueda > Aspecto de búsqueda, puede ver un desglose de todos los tipos de resultados enriquecidos como "videos" y "Preguntas frecuentes" y ver las impresiones orgánicas y los clics que generaron. por su contenido.
Las siguientes son algunas ventajas de los datos estructurados:
- Búsqueda semántica de soporte de datos estructurados
- También es compatible con su E‑AT (experiencia, autoridad y confianza)
- Tener datos estructurados también puede aumentar las tasas de conversión, ya que más personas verán tus listados, lo que aumenta la probabilidad de que te compren.
- Al utilizar datos estructurados, los motores de búsqueda pueden comprender mejor su marca, su sitio web y su contenido.
- Será más fácil para los motores de búsqueda distinguir entre páginas de contacto, descripciones de productos, páginas de recetas, páginas de eventos y reseñas de clientes.
- Con la ayuda de los datos estructurados, Google crea un gráfico de conocimiento y un panel de conocimiento mejores y más precisos sobre su marca.
- Estas mejoras pueden generar más impresiones y clics orgánicos.
Actualmente, Google utiliza datos estructurados para mejorar los resultados de búsqueda. Cuando las personas buscan sus páginas web utilizando palabras clave, los datos estructurados pueden ayudarlo a obtener mejores resultados. Los motores de búsqueda notarán más su contenido si agregamos el marcado Schema.
Puede implementar el marcado de esquema en varios elementos diferentes. A continuación se enumeran algunas áreas donde se puede aplicar el esquema:
- Artículos
- Publicaciones de blog
- Artículos de noticias
- Eventos
- Productos
- Vídeos
- Servicios
- Reseñas
- Calificaciones agregadas
- Restaurantes
- Negocio local
Aquí hay una lista completa de los elementos que puede marcar con el esquema.
Datos estructurados con incrustaciones de entidades
El término “entidad” se refiere a una representación de cualquier tipo de objeto, concepto o sujeto. Una entidad puede ser una persona, una película, un libro, una idea, un lugar, una empresa o un evento.
Si bien las máquinas realmente no pueden entender las palabras, con las incrustaciones de entidades, pueden comprender fácilmente la relación entre rey – reina = esposo – esposa.
Las incrustaciones de entidades funcionan mejor que las codificaciones one-hot
Google utiliza el algoritmo de vector de palabras para descubrir relaciones semánticas entre palabras, y cuando se combina con datos estructurados, terminamos con una web mejorada semánticamente.
Al usar datos estructurados, estás contribuyendo a una web más semántica. Esta es una web mejorada donde describimos los datos en un formato legible por máquina.
Los datos semánticos estructurados en su sitio web ayudan a los motores de búsqueda a relacionar su contenido con la audiencia adecuada. El uso de NLP, Machine Learning y Deep Learning ayuda a reducir la brecha entre lo que buscan las personas y los títulos disponibles.
Pensamientos finales
Ahora que comprende el concepto de vectores de palabras y su importancia, puede hacer que su estrategia de búsqueda orgánica sea más efectiva y eficiente utilizando vectores de palabras, incrustaciones de entidades y datos semánticos estructurados.
Para lograr la clasificación, el tráfico y las conversiones más altos, debe usar vectores de palabras, incrustaciones de entidades y datos semánticos estructurados para demostrarle a Google que el contenido de su página web es exacto, preciso y confiable.