Elizabeth Tucker, directora de gestión de productos de la Búsqueda de Google, fue invitada al podcast Search Off the Record de Google, donde Lizzi Sassman y John Mueller de Google le preguntaron sobre la calidad de la búsqueda, cómo la mide Google y mucho más.
Como recordatorio, entrevisté a Elizbeth Tucker para SMX.
Publicaré mis notas a continuación, pero las cosas que me llamaron la atención son:
- Google puede hacer una mejora para un tipo de búsqueda y eso puede llevar a que se destruyan otras 50 búsquedas.
- Las búsquedas de 4 palabras solían ser largas, ahora son comunes
- Los datos pueden ser engañosos, por lo que comprenderlos es importante
- Cuanto mejor sea Google en la búsqueda, más difíciles serán las consultas de búsqueda
- Un aumento en las consultas a corto plazo puede significar que algo no funciona en la Búsqueda de Google
- Una desaceleración a largo plazo en las consultas puede significar que las personas no están contentas o insatisfechas con la Búsqueda de Google.
- PageRank podría estar en la línea de la «A», autoridad, en EEAT
- Ninguna señal de clasificación realmente se alinea uno a uno con EEAT
Aquí está la inserción de la entrevista seguida de mis notas sin editar:
Notas crudas:
- ¿Quién es Elizabeth Tucker?
- ¿Qué hacen los científicos de datos en Google?
- ¿Qué hacen los buscadores?
- ¿Están encontrando lo que buscan?
- Puedes hacer una búsqueda mucho mejor y luego destruir 50 más.
- ¿Cómo saber si lo estás haciendo mejor o no?
- Es difícil encontrar segmentos de búsquedas que no funcionan bien y corregirlos
- ¿Qué significa estar satisfecho cuando sales de una búsqueda?
- Normalmente debería aparecer contenido relevante, lo cual era un desafío en los viejos tiempos.
- Hay sesgos en la Búsqueda de Google algunos ejemplos
- ¿Google muestra demasiados tipos de sitios para una consulta?
- Demasiados resultados imperecederos
- demasiados resultados nuevos
- Demasiados resultados de organizaciones institucionales
- Demasiados resultados de blogs o sitios pequeños
- Demasiados resultados de las redes sociales.
- Google quiere una buena combinación de esto
- La investigación sobre la experiencia del usuario y los científicos de datos se unen para ayudar a mejorar la Búsqueda de Google
- ¿De dónde vienen las quejas?
- A veces de ejecutivos
- A veces del equipo de científicos de datos.
- A veces de ingenieros
- En todos lados
- ¿Cómo priorizas estas preguntas?
- Estafas y cosas así van al principio de la fila
- Qué hace Google cuando aparecen cosas malas en los resultados de búsqueda
- Algunos sistemas degradan, como el spam web o los sitios de descarga maliciosos.
- La mayoría de los sistemas promueven o «encuentran lo bueno», como los sistemas que intentan coincidir con el tema de la consulta, etc.
- Google solía centrarse mucho en las palabras clave, pero ahora puede comprender oraciones reales.
- Antiguamente las búsquedas de 4 palabras se consideraban largas, ahora no lo son
- Los niños buscan de manera diferente y ver a los niños buscar es interesante
- BERT fue un gran avance para el lenguaje en la búsqueda
- Aunque este no es un problema resuelto y mejorará.
- Cuanto mejor lo hace Google, más difíciles serán las consultas de búsqueda.
- Si Google se quedara quieto, la búsqueda empeoraría
- Los datos son engañosos, por lo que Google debe tener cuidado
- Antes de que Elizabeth comenzara, Google usaba muy pocos datos para probar la calidad de la búsqueda, pero ahora Google usa una gran cantidad de datos. Proporcionó algunos ejemplos, como que a veces, si la búsqueda no funciona, la gente busca más a corto plazo, pero a largo plazo, busca menos.
- Medir la búsqueda puede ser más difícil que mejorarla
- Google quiere asegurarse de que los resultados de la búsqueda sean comprensibles y controlables, por lo que ese es un desafío con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
- Las directrices para evaluadores de calidad de búsqueda fueron uno de sus primeros proyectos en Google.
- Su escritorio estaba justo al lado de Sergey Brin y Larry Page (apenas los vio)
- Buscar evaluadores de calidad, cómo funcionan y cómo se miden
- Los orígenes de EAT (ahora EEAT)
- La versión original no mencionaba específicamente EAT, pero estaba lleno de basura en el documento, por lo que los evaluadores se cansaron de escribir experiencia, autoridad y confiabilidad, por lo que escribieron EAT.
- Las consultas de salud necesitan absolutamente resultados confiables, pero es posible que otras consultas no necesiten ser COMER, como muéstrame el gatito más lindo.
- EAT no tiene una señal de clasificación que sea una coincidencia uno a uno
- PageRank está en la línea de autoridad pero no en las otras letras
La transcripción completa está aquí.
Glenn Gabe también publicó su resumen sobre X: escribió:
Gran episodio de SOTR con Elizabeth Tucker de Google. Cubre una serie de áreas de búsqueda, incluida la investigación de la experiencia del usuario (cualitativa y cuantitativa), el poder de escuchar a usuarios externos objetivos. ¿Quién más ha dicho eso por cierto? :), priorización de problemas de búsqueda (equilibrio de frecuencia y gravedad), sistemas que DEMOTAN, sistemas que PROMUEVEN, el QRG y cuándo comenzó a usarse EAT, cómo evolucionó a EEAT, y mucho más. De nuevo, gran episodio. Recomiendo mucho escuchar. 🙂
He cubierto esto antes basándome en archivos PDF anteriores que Google ha publicado (captura de pantalla a continuación), pero cuando habla de EEAT, Elizabeth explicó que no hay ninguna señal de clasificación que coincida uno a uno con EEAT. Pero como ejemplo de una letra *alineada* con una señal de clasificación, PageRank, una de las señales de clasificación clásicas de Google, se alinea más con la autoridad, pero no necesariamente coincide con las otras letras en EEAT.
Una nota más sobre el episodio. Cubrieron cómo debería llamarse EEAT y me sorprendió no escuchar a Elizabeth llamarlo «Double EAT». ¡Así es como lo llamó en el anuncio de la publicación del blog sobre la adición de la segunda E y así es como lo he estado llamando desde entonces! 🙂 A mí personalmente me gusta «Double EAT». Es mejor que la alternativa en mi opinión.
He cubierto esto antes basándome en archivos PDF anteriores que Google ha publicado (captura de pantalla a continuación), pero cuando habla de EEAT, Elizabeth explicó que no hay ninguna señal de clasificación que coincida uno a uno con EEAT. Pero como ejemplo de una letra *alineada* con una señal de clasificación, PageRank, una… pic.twitter.com/4s7p7D4Q8V
– Glenn Gabe (@glenngabe) 27 de junio de 2024
Obtuve esta foto de arriba de una entrevista anterior con Elizabeth cuando era científica de datos en Google:
John Mueller dijo en LinkedIn: «Aprendo algo cada vez que hablo con Elizabeth».
Discusión del foro en X.
