El SEO tantas veces, su nombre ha cambiado varias veces, y aun así sigue aquí. En la práctica, la optimización de procesos no fue inventada por los pioneros que vieron funcionar por primera vez aquel buscador llamado Google.

En nuestro nuevo mundo, tan dinámico e intrincado, este vasto entramado orgánico y digital , la optimización para motores de búsqueda (SEO) ha trascendido su esencia. Desde la mera manipulación de palabras clave , centrada en influir en el sistema de búsqueda y alcanzar las primeras posiciones en los resultados, hasta hoy, paralizados por el temor a no saber cómo ser citados por ChatGPT, nuestra función sigue siendo comprender cómo funciona un motor de búsqueda. Luego, el trabajo consiste en formatear la información que tenemos para que pueda ser recuperada por estas herramientas (o convertirse en una fuente para generar una respuesta).

En sentido estricto, cualquier sistema que ofrezca una función de búsqueda —Google, el buscador interno de un sitio de comercio electrónico o incluso los asistentes virtuales— es, por definición, una herramienta de búsqueda. Por lo tanto, la optimización, o la creación de contenido —que se manifiesta como información, datos o cualquier otra representación— para que estos sistemas ofrezcan respuestas de forma eficaz, ya sea recuperando o generando información, sigue siendo la esencia del SEO.

Quienes me siguen en LinkedIn conocen mi opinión sobre la aparición de nuevos acrónimos para describir esta actividad. Pero este texto no trata de eso. Es algo mucho más técnico, pero refleja mi comprensión del nuevo panorama de las búsquedas, y comparto mis reflexiones al respecto.

¿Pueden los datos vectoriales ayudar a redefinir el SEO semántico?

Escribí este artículo porque decidí comprender esta transformación que está redefiniendo nuestra interacción con la información en línea. Para nosotros, los profesionales del SEO, y para cualquier persona inmersa en el flujo digital, comprender estos conceptos es una forma de descifrar las complejidades del presente y las direcciones del futuro.

Pero, ¿qué son los datos vectoriales?

Los datos vectoriales son representaciones numéricas de objetos, conceptos o palabras, expresadas como puntos en un espacio multidimensional. En el estudio de la búsqueda semántica y las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA), estos vectores capturan las características esenciales y las relaciones semánticas de los datos originales, que pueden ser palabras, imágenes, vídeos o audio. Cada dimensión del vector corresponde a una característica específica, y la proximidad entre dos vectores en este espacio indica la similitud semántica entre los elementos que representan. Esta capacidad de cuantificar la similitud hace que los datos vectoriales sean fundamentales para la IA, especialmente en tareas que requieren comprender el contexto y el significado.

Aplicaciones en la búsqueda semántica

En la búsqueda semántica, los datos vectoriales, a menudo generados por de incrustación , permiten a los sistemas comprender el significado subyacente a las consultas , en lugar de simplemente encontrar coincidencias exactas de palabras clave. Por ejemplo, una consulta como «películas de ciencia ficción sobre el espacio» puede convertirse en un vector semánticamente similar a vectores que representan películas como «2001: Odisea del Espacio» o «Interstellar», incluso si las palabras exactas no aparecen en los títulos. Esto mejora significativamente la relevancia de los resultados de búsqueda, proporcionando una experiencia de usuario más intuitiva y eficaz

Aplicaciones en Inteligencia Artificial

En las aplicaciones de Inteligencia Artificial, los datos vectoriales constituyen la base de muchos algoritmos de aprendizaje automático. Se utilizan en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para representar palabras y frases, lo que permite a los modelos comprender y generar texto. En visión artificial, las imágenes y sus características se transforman en vectores para tareas como el reconocimiento facial y la clasificación . Además, los sistemas de recomendación utilizan datos vectoriales para identificar patrones y sugerir elementos relevantes, mientras que la detección de anomalías puede encontrar patrones inusuales en grandes conjuntos de datos representados vectorialmente. La capacidad de representar información compleja de forma estandarizada y computable es lo que convierte a los datos vectoriales en una herramienta indispensable en el panorama actual de la IA.

La brecha semántica y el desafío de la búsqueda tradicional.

Históricamente, la forma en que las computadoras almacenan y procesan datos difiere mucho de cómo los humanos les asignan significado. Las bases de datos convencionales operan con campos estructurados, donde la información se categoriza por formato de archivo, fecha de creación o etiquetas ingresadas manualmente. Si bien esto es efectivo para estructurar datos, este enfoque genera serios problemas al momento de capturar el contexto general de datos no estructurados, como imágenes, texto y audio. ¿Y se imagina la enorme cantidad de datos no estructurados frente a los estructurados que se publican en internet a diario?

Esta desconexión crea lo que el mundo tecnológico llama una "brecha semántica": una barrera entre el almacenamiento computacional de datos y la comprensión humana de su significado inherente.

Imagínese tener una enorme biblioteca organizada por tamaño de libro, pero sin un sistema que conecte los libros por sus temas o contenido, lo que convierte la búsqueda de algo relevante en una tarea ardua y a menudo improductiva, si no imposible.

¿Cómo podemos llenar este vacío y revelar el significado?

¿Es aquí donde las bases de datos vectoriales se convierten en una salvación? No, pero sin duda pueden ayudarnos a resolver muchos problemas diferentes.

A diferencia de sus predecesoras, las bases de datos relacionales, se crearon para almacenar y recuperar datos en forma de «incrustaciones vectoriales», es decir, matrices de números. La principal característica de estos vectores es que codifican la «esencia semántica» de la información. En otras palabras, los elementos con significados similares se ubican cerca unos de otros en el espacio vectorial, mientras que los elementos disímiles se encuentran más alejados.

Visualización del espacio vectorial semántico

Como se mencionó, las bases de datos vectoriales almacenan la información como «incrustaciones vectoriales»: matrices de números que codifican la «esencia semántica» de los datos. En esta visualización simplificada de un espacio bidimensional, se observa cómo los elementos con significados similares (por ejemplo, «Manzana (fruta)» y «Naranja») se agrupan, formando clústeres semánticos. En cambio, los elementos con significados distintos (como «Manzana (fruta)» y «Manzana (empresa)») se encuentran más alejados, lo que demuestra la relación de proximidad y distancia basada en el significado.

Esta capacidad de representar significado permite realizar búsquedas por similitud que van más allá de la coincidencia exacta de términos. Cualquiera que utilice un buscador moderno sabe que es posible buscar contenido semánticamente similar, aunque las palabras no sean idénticas.

Imagina buscar «imágenes con paletas de colores similares a una puesta de sol en la montaña» o «paisajes con atributos similares»; si tu búsqueda es semántica o híbrida, la probabilidad de obtener un buen resultado es mucho mayor. Las bases de datos vectoriales hacen esto una realidad tangible, mediante operaciones matemáticas que identifican vectores cercanos entre sí en un espacio multidimensional.

Incrustaciones vectoriales, sus modelos y dimensiones

La creación de estos vectores que capturan el significado es un proceso complejo, difícil de comprender, pero fascinante. Las representaciones vectoriales se generan mediante «modelos de incrustación» entrenados con enormes conjuntos de datos. Al comienzo del auge de la Inteligencia Artificial, estos modelos se entrenaban con billones de textos, un corpus textual. Hoy en día, con la búsqueda multimodal, contamos con texto, imagen, vídeo y audio como parte de esta gigantesca «base de datos», de ahí el nombre de Modelo de Lenguaje Grande.

La diversidad de datos requiere modelos especializados: por ejemplo, el modelo CLIP es importante para imágenes, Glove para texto y Wave to Vec para audio.

Cuando un modelo de incrustación procesa datos no estructurados, ya sean una imagen, un fragmento de texto o un archivo de audio, estos pasan por múltiples capas de procesamiento. Cada capa tiene la capacidad de extraer características cada vez más abstractas:

• En una imagen, las capas iniciales pueden identificar bordes y texturas, mientras que las capas más profundas reconocen objetos y escenas completas.
• En el caso del texto, las primeras capas procesan palabras individuales, y las capas subsiguientes comprenden el contexto y el significado general.

El resultado final es un vector de alta dimensión (potencialmente con cientos o miles de dimensiones) que encapsula las características esenciales de la entrada, representando su significado de una manera matemáticamente comparable.

Eficiencia en la búsqueda: indexación vectorial y algoritmos de redes neuronales artificiales.

Con millones, o incluso miles de millones, de vectores de alta dimensión en una base de datos, comparar un vector de consulta con todos los vectores existentes sería una tarea prohibitivamente lenta y cada vez más costosa. Para superar esta limitación, la indexación vectorial emplea de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN) .

Los algoritmos de redes neuronales artificiales (RNA) sacrifican una pequeña cantidad de precisión a cambio de velocidades de búsqueda considerablemente más rápidas. En lugar de encontrar la coincidencia exacta más cercana, localizan rápidamente vectores que tienen una alta probabilidad de estar entre los más similares, lo que hace que la búsqueda de similitud en grandes volúmenes de datos sea extremadamente eficiente.

Es por este factor que podemos afirmar, con cierto grado de adaptación, que un modelo generativo siempre trabaja en el promedio.

Entre los ejemplos más destacados de métodos de indexación se encuentran HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que construye grafos , e IVF (Inverted File Index), que segmenta el espacio vectorial en clústeres. Esta eficiencia es uno de los pilares del rendimiento de las aplicaciones de IA y la búsqueda semántica a gran escala, lo que nos permite obtener respuestas muy rápidas a preguntas cada vez más complejas.

RAC y la evolución de la búsqueda semántica

Las aplicaciones prácticas de las bases de datos vectoriales son cada vez más comunes, especialmente en el campo de la inteligencia artificial aplicada. Un ejemplo cada vez más frecuente es RAG , o Augmented Generation Retrieval (Recuperación Generativa Aumentada) .

RAG es una arquitectura de Inteligencia Artificial que combina la capacidad de los Grandes Modelos de Lenguaje (GML) para generar texto con la capacidad de los sistemas de recuperación de información para buscar datos relevantes en fuentes externas. En esencia, RAG permite a los GML ir más allá de su conocimiento preentrenado al acceder e incorporar información actualizada y específica del dominio antes de formular una respuesta. Esto ayuda a limitar los problemas inherentes a los GML tradicionales: la tendencia a generar información incorrecta o inventada y la dependencia de datos estáticos y potencialmente obsoletos.

¿Cómo funciona RAG?

El proceso RAG generalmente consta de dos fases principales:

1. Recuperación: Cuando se realiza una consulta al sistema RAG, se activa un componente de recuperación. Este componente busca en una base de conocimiento externa (que puede ser una base de datos, documentos internos de la empresa, internet, etc.) información semánticamente relevante para la consulta del usuario. Esta búsqueda generalmente utiliza técnicas de búsqueda semántica, donde la consulta y los documentos se representan como vectores (datos vectoriales) en un espacio multidimensional, y la proximidad vectorial indica relevancia.
2. Generación: La información más relevante obtenida en la fase anterior se proporciona al modelo de aprendizaje automático (LLM) junto con la consulta original del usuario. El LLM utiliza este contexto adicional, es decir, la información "aumentada", para generar una respuesta más precisa, objetiva y contextualizada. Esto garantiza que la salida del modelo se base en datos verificables, en lugar de depender únicamente de la memoria interna del modelo adquirida durante el entrenamiento.

Como puede verse, en este contexto, las bases de datos vectoriales almacenan fragmentos de documentos, artículos y bases de conocimiento como incrustaciones y ayudan a los LLM a generar mejores respuestas.

Cuando un usuario formula una pregunta, el sistema emplea la búsqueda de similitud vectorial para identificar los fragmentos de texto más relevantes que se asemejan semánticamente a la consulta. Estos fragmentos se proporcionan al modelo, que los utiliza para formular respuestas precisas y contextualizadas.

Para ti, amigo mío, que lees el Blog Semántico, y para todos aquellos que buscan profundizar en su comprensión del nuevo panorama de las búsquedas semánticas y basadas en IA, comprender estos conceptos es la puerta de entrada a un nuevo mundo del SEO.

La búsqueda semántica, que va más allá de la simple coincidencia de palabras clave, y el auge de la inteligencia artificial como motor para la recuperación y generación de información, ¿son estas las fuerzas que están configurando el futuro de la interacción humana con el conocimiento? Ya veremos qué nos depara el futuro, pero nos inclinamos hacia esa posibilidad.

El objetivo principal de la búsqueda, desde sus orígenes, siempre ha sido conectar la necesidad informativa de una persona con la información que la satisface. Esta premisa básica permanece inalterable. Lo que evoluciona, increíblemente, es el «intermedio»: las tecnologías y metodologías que hacen que esta conexión sea cada vez más fluida, intuitiva y precisa.

Las bases de datos vectoriales representan un avance significativo en este sentido , y en SEO utilizamos las herramientas disponibles sin conocer su funcionamiento interno. Sin embargo, este modelo de base de datos permite a las máquinas no solo encontrar datos y transformarlos en información, sino que también mejora considerablemente la comprensión y la manipulación de su significado intrínseco.

Mi visión, basada en casi dos décadas de trabajo en este campo, es que el SEO, en esencia, no se trata solo de optimizar para los motores de búsqueda, sino de optimizar la experiencia de búsqueda del usuario. Creo que mi objetivo personal y profesional es garantizar que la información, en todo su sentido, sea descubierta, comprendida y utilizada por quienes la necesitan.

En este escenario, las bases de datos vectoriales y la búsqueda semántica son más que simples tendencias tecnológicas; son la columna vertebral de un futuro donde la información se revela en su forma más rica y accesible.

Pero, ¿cómo se puede aplicar este escenario de búsqueda semántica en la práctica, o al menos en un ejercicio de imaginación sobre cómo sería una aplicación? Intenté imaginar cuatro escenarios:

• descubrimiento del conocimiento (yo arranqué las brasas de la investigación académica);
• difusión de noticias e información;
• combatir la desinformación;
• El futuro de la tecnología de búsqueda..

Por lo tanto, investigué más, conté con la ayuda de mi compañero de investigación, NotebookLM, e intenté responder a estas preguntas. Vamos a verlas:

¿Cuál es el impacto de la revolución de las búsquedas en la investigación académica y el descubrimiento de conocimiento?

La transición de la búsqueda por palabras clave a la búsqueda semántica, que utiliza datos vectoriales para comprender el significado y el contexto, tiene el potencial de transformar la forma en que los investigadores descubren conocimiento. Esto ya está ocurriendo, pero aún no contamos con investigaciones que demuestren este cambio.

En lugar de depender de combinaciones exactas de términos técnicos, un académico podría realizar búsquedas conceptuales, encontrando estudios y artículos relevantes que aborden la misma idea, aunque con terminología diferente. Como ya comenté, utilizo Google NotebookLM para configurar un entorno de estudio e investigación, y también uso Gemini en su función de Investigación Profunda como mi bibliotecario de referencia personal para desarrollar mis propias estrategias de búsqueda.

El hecho de ser estudiante de biblioteconomía me ayuda a evaluar la calidad de la investigación que realiza y a poder adaptarla, evitando errores.

¿Haría esta evolución un proceso de revisión bibliográfica más eficiente y exhaustivo? Quizás, al integrarse con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que mencioné anteriormente. Esta combinación permitiría a los sistemas de IA consultar grandes bases de datos académicas seleccionadas por los usuarios para generar resúmenes, identificar conexiones entre diferentes campos de estudio y responder preguntas de investigación complejas.

Esto aceleraría el descubrimiento de conocimiento al conectar la información de una manera más precisa e intuitiva, alineando las necesidades informativas del investigador con los datos más relevantes disponibles.

¿Cómo ha afectado la revolución de las búsquedas a la difusión de noticias e información?

Sabemos que la tecnología transforma radicalmente la difusión de cualquier tipo de información. Uno de los cambios radica en cómo debe estructurarse la información para ser encontrada. Esta nueva era exige que el contenido, incluidas las noticias, se formatee de manera que las nuevas herramientas de búsqueda, como las que utilizan IA generativa, no solo puedan indexarlo, sino también comprenderlo y usarlo para generar respuestas. Esto crea una necesidad de conocimientos técnicos de los que carece la mayoría de los profesionales.

Esto significa que la visibilidad de una noticia ya no dependerá únicamente de las técnicas tradicionales de SEO. El énfasis podría estar desplazándose hacia una mayor claridad, una mayor profundidad semántica y la fiabilidad del contenido. ¿Tendrán más probabilidades de ser utilizados como fuente por las IA generativas los portales de noticias que logren presentar su información de forma estructurada y con un contexto rico? Solo el tiempo lo dirá.

La difusión de información ya no se centra tanto en "aparecer primero", sino en "ser la fuente de la respuesta", lo que transforma el paradigma de cómo la información llega al público. Este cambio radical nos plantea numerosos desafíos, ya que ahora son las grandes empresas tecnológicas, propietarias de las herramientas, quienes tienen el control.

¿Cómo está impactando la revolución de las búsquedas en la lucha contra la desinformación?

Los artículos que leí como base para este trabajo sugieren una vía prometedora para combatir la desinformación, centrada en la arquitectura de IA conocida como Generación Aumentada de Recuperación (RAG).

El principal problema de la IA generativa es la alucinación, es decir, la creación de información falsa pero plausible. La desinformación prolifera en este entorno. El modelo RAG aborda directamente este problema al obligar a la IA a basar sus respuestas en información obtenida de una base de datos externa y verificable, en lugar de generar texto libremente.

Este mecanismo funciona como un filtro de información. Antes de formular una respuesta, el sistema busca y recupera datos relevantes de fuentes confiables. Solo con base en estos datos recuperados, la IA genera la respuesta final. Al basar la generación de contenido en fuentes auditables y consideradas fidedignas, se limita drásticamente la posibilidad de que la IA fabrique información. Por lo tanto, la revolución de las búsquedas, al adoptar esta arquitectura, aumenta la precisión y la veracidad de las respuestas, convirtiéndose en una poderosa herramienta para mitigar la propagación de información errónea.

El uso de gráficos de conocimiento junto con ontologías puede ser una vía para construir herramientas RAC.

¿Cuáles son las predicciones sobre el futuro de la tecnología de búsqueda en los próximos 5 años?

En los próximos cinco años, el futuro de las búsquedas será cada vez más semántico e impulsado por la inteligencia artificial; de eso estoy seguro.

La búsqueda exacta por palabras clave ya está obsoleta y deberá ser reemplazada por sistemas que comprendan la necesidad, la intención y el contexto de la consulta del usuario. Esto será posible gracias a la adopción generalizada de tecnologías como las bases de datos vectoriales, que analicé en este artículo, las cuales traducen cualquier tipo de contenido a representaciones numéricas de su significado, permitiendo una conexión mucho más precisa entre la pregunta y la respuesta.

Además, las herramientas o agentes de recuperación y generación de información, entrenados en temas muy específicos y guiados por grafos de conocimiento y ontologías especializadas, deberían ser la vía para crear herramientas de gran impacto en la forma en que buscamos información a diario.

Como resultado, la interacción humana con el conocimiento se volverá más fluida e intuitiva.

Las barreras entre la pregunta de una persona y la información que necesita se reducirán, gracias a que la tecnología actuará como un puente casi invisible. En este escenario, el SEO también evolucionará. La optimización ya no se centrará en manipular algoritmos, sino en estructurar la información de la forma más clara y comprensible posible para que las IA puedan descubrirla, validarla y utilizarla. La esencia del SEO, conectar a las personas con la información, se mantendrá, pero las tácticas se enfocarán en optimizar la experiencia de búsqueda humana en un mundo impulsado por la IA.

Gracias por leer hasta aquí un texto tan denso. Espero que te haya ayudado a comprender mejor este tema. Estoy disponible en LinkedIn para profundizar en estos temas. ¡Sigamos hablando, estudiando, practicando y optimizando!