Este artículo propone una nueva metodología para la planificación y gestión de contenido web optimizado para motores de búsqueda, como alternativa al modelo de Google centrado en la intención de búsqueda. Se analizará críticamente dicho modelo mediante un breve análisis histórico de la documentación creada por la compañía, desde la perspectiva del paradigma cognitivista de la ciencia de la información .

Describiré el proceso de recuperación de información de Kuhlthau, sus influencias y posibles implicaciones para de contenidos , basado en el libro "Manual de Estudos de Usuário da Informação" de Murilo Bastos da Cunha, Sueli Angelica do Amaral y Edmundo Brandão Dantas. Finalmente, propondré una metodología alternativa al modelo centrado en la intención de búsqueda.

Crítica del modelo de intención de búsqueda

Actualmente, el modelo que busca comprender por qué las personas realizan en línea , basándose en la intención detrás de cada acción del usuario, es un estándar en la creación de contenido y el SEO.

Este modelo, a pesar de su innegable contribución, tiene un problema que no ha sido explorado por los profesionales de nuestro campo: el uso de una sola dimensión para comprender el proceso de búsqueda de información (la intención) no solo limita nuestra comprensión, sino que también ignora otros aspectos de la subjetividad de quienes buscan información, especialmente en la web.

Pero primero, miremos al pasado y entendamos cómo llegamos hasta aquí.

Análisis histórico

Google comenzó a utilizar la intención de búsqueda para intentar predecir qué significaba cada búsqueda, como podemos ver en la de la Búsqueda .

Según el sitio web Search Engine Journal , existe una base científica para el uso de la intención en la recuperación de información en la web. El artículo «Utilizing Search Intent in Topic Ontology -based User Profile for Web Mining» de Xujuan Zhou, Sheng-Tang Wu, Yuefeng Li, Yue Xu, Raymond YK Lau y Peter D. Bruza investiga la eficacia de los procesos de recuperación de información. Demuestra que el uso de perfiles de usuario genéricos en sistemas de minería web presenta problemas y propone el uso de la intención de búsqueda para enriquecer dichos perfiles.

Leer el resumen de la investigación nos ayuda a comprenderla mejor:

Es sabido que considerar los perfiles de usuario web puede aumentar la eficacia de los sistemas de minería web. Sin embargo, debido a la naturaleza dinámica y compleja de los usuarios de la red, la adquisición automática de perfiles valiosos resultaba muy difícil. Los perfiles de usuario basados ​​en ontologías pueden proporcionar información más precisa sobre el usuario. Esta investigación se centra en la adquisición de información sobre las intenciones de búsqueda. Este artículo presenta un nuevo enfoque para el desarrollo de perfiles de usuario para la búsqueda web. El modelo considera las intenciones de búsqueda del usuario mediante el proceso del Modelo de Taxonomía de Patrones (PTM). Los experimentos iniciales demuestran que el perfil de usuario basado en la intención de búsqueda es más valioso que el perfil de usuario PTM genérico. Desarrollar un perfil de usuario que contenga las intenciones de búsqueda es fundamental para una búsqueda y recuperación web eficaces .

En el documento vimos que la investigación segmenta la intención de búsqueda en dos objetivos, a nivel básico:

• Cuando un usuario utiliza un término y busca información específica sobre ese término;
• Cuando un usuario utiliza un término para representar un tema y, por lo tanto, desea información más general.

Pongamos un ejemplo sencillo:

Necesito comprar un refrigerador nuevo para mi casa. Mi primera búsqueda probablemente sea usando "refrigerador" o "refrigeradores", simplemente porque necesito explorar el tema.

Después de buscar en varios sitios, vuelvo a la búsqueda y utilizo un término más específico: refrigerador de acero inoxidable de 40 litros.

Es evidente que esta investigación se utilizó como base para estudios que intentaban comprender la intención de búsqueda de los usuarios y cuál era su impacto en la efectividad de la búsqueda.

Quiero destacar otro extracto de la investigación:

Actualmente, las búsquedas web no tienen en cuenta la intención de búsqueda del usuario. La mayoría de los motores de búsqueda simplemente ignoran el perfil del usuario. Los perfiles de usuario son una fuente importante de metadatos para los procesos de recuperación de información (RI). Para mejorar la precisión y aumentar la eficiencia del acceso a la información, el proceso de búsqueda web necesita evolucionar e incorporar la intención de búsqueda del usuario. Sin embargo, es difícil obtener perfiles de usuario valiosos sin intervención manual.

Quiero destacar de este pasaje el concepto de precisión en la recuperación de información. Como afirma Araújo Júnior en "Precisión en el proceso de búsqueda y recuperación de información":

La precisión es un concepto fundamental para evaluar la calidad de la recuperación de información, al tiempo que representa la medida del interés (información útil) de lo que se encontró en un proceso de búsqueda y recuperación de información para el usuario, quien califica la información recuperada como útil o inútil según sus necesidades.

En el mismo libro, Araújo Júnior recuerda que Lancaster (1998) define la precisión “como el grado en que los elementos recuperados en un proceso de búsqueda y recuperación de información en una base de datos se consideran útiles. Se da alta precisión cuando la mayoría o todos los elementos (…) recuperados se consideran útiles”.

La cuestión es que debemos ir más allá de comprender la página de resultados —si devolvió los millones de resultados que debería y en cuántos milisegundos—. Necesitamos saber si esos resultados fueron realmente relevantes para las personas que realizaron esas búsquedas.

¿Cómo lo sabemos? Hablaremos más sobre eso más adelante.

En 2016, Paul Haahr (uno de los principales ingenieros de investigación de Google y con más de una década en la empresa) y Gary Illyes (analista de tendencias para webmasters) realizaron una presentación titulada " Cómo Google devuelve los resultados desde la perspectiva de un ingeniero de clasificación", que se puede ver aquí:

Investigué un poco y aquí les dejo un resumen:

(Sé que estás pensando: ¿y qué pasa con Google Play? Bueno, no es una herramienta de recuperación de información, sino que genera información).

En resumen, este fue el enfoque del estudio que inspiró a Google, por así decirlo, a ampliar este modelo y crear las cuatro intenciones de búsqueda.

Descripción de la documentación de Google

Como es sabido, Google utiliza revisores humanos para controlar la calidad de la información que recupera. Estos revisores cuentan con una amplia documentación que deben seguir para garantizar la calidad de su trabajo.

No pretendo describir todos los procesos que se detallan en la documentación (que todo profesional del SEO debería leer). Para los fines de este artículo, nos centraremos en el proceso que utiliza la intención de búsqueda del usuario.

El pasaje que quiero destacar comienza analizando el significado que le dieron al término "múltiples significados de una búsqueda", con un ejemplo visual que reproduzco a continuación:

Consultas con múltiples significados

Muchas consultas tienen más de un significado. Por ejemplo, la consulta [manzana] podría referirse a la marca de ordenador o a la fruta. Llamaremos a estos posibles significados interpretaciones de la consulta. Interpretación dominante: La interpretación dominante de una consulta es la que la mayoría de los usuarios entiende al escribirla. No todas las consultas tienen una interpretación dominante. La interpretación dominante debería resultarte clara, sobre todo después de investigar un poco en internet. Interpretación común: Una interpretación común de una consulta es la que muchos o algunos usuarios entienden al escribirla. Una consulta puede tener varias interpretaciones comunes. Interpretaciones minoritarias: A veces encontrarás interpretaciones menos comunes. Estas son interpretaciones que pocos usuarios tienen en mente. Las llamaremos interpretaciones minoritarias.

Dividen las búsquedas (consultas) relacionadas con los significados en cuatro segmentos:

• Consultas con múltiples significados : Muchas consultas tienen más de un significado. Por ejemplo, la consulta [apple] podría referirse a la marca de ordenador o a la fruta. Llamaremos a estos posibles significados interpretaciones de la consulta.
• Interpretación dominante : La interpretación dominante de una consulta es la que la mayoría de los usuarios pretenden al escribirla. No todas las consultas tienen una interpretación dominante. Esta debería resultarte clara, sobre todo tras realizar una breve búsqueda en internet.
• Interpretación común : La interpretación común de una consulta es lo que muchos o algunos usuarios quieren decir al escribirla. Una consulta puede tener varias interpretaciones comunes.
• Interpretaciones menores : En ocasiones, encontrará interpretaciones menos comunes. Se trata de interpretaciones que pocos usuarios tienen en cuenta. Las denominaremos interpretaciones menores.

Y añaden que las búsquedas cambian con el tiempo, y nos dan el ejemplo del expresidente estadounidense Bush.

En 1994, una búsqueda del presidente de los Estados Unidos arrojó información sobre George Bush. En 2004, también arrojó información sobre George Bush, pero no se trataba de la misma persona. El primero era el padre del segundo.

Para resolver un semántico , para comprender el significado detrás de cada consulta, los ingenieros de Google buscaron una manera de entender lo que implica cada búsqueda, algo que el sistema no podía tener en cuenta antes.

El enfoque adoptado consistió en intentar comprender la intención detrás de cada búsqueda. Lo cual, en aquel momento, con los recursos de los algoritmos, era la solución adecuada.

En mi opinión, considerando los desafíos de un motor de búsqueda, es una decisión inteligente porque es un enfoque simple que reduce el número de variables a tener en cuenta, es programable y estandariza el trabajo de los evaluadores.

Como todos sabemos, las intenciones que utiliza Google son:

• Búsquedas para averiguar algo : algunas de las cuales son búsquedas simples y conocidas;
• Consulta para hacer algo : cuando el usuario está tratando de lograr un objetivo o participar en una actividad;
• Consulta web : cuando el usuario busca un sitio web o una página específica;
• Consultas presenciales : algunas buscan una empresa u organización específica, otras buscan una categoría de empresas.

Para dar respuesta a todos estos tipos de búsquedas, se busca comprender la intención de búsqueda de los visitantes.

Las empresas han creado plataformas que intentan inferir, basándose en una amplia variedad de criterios, cómo categorizar cada búsqueda dentro de estas cuatro intenciones, que se han resumido de la siguiente manera:

• Relativo a la navegación;
• Informativo
• Comercial;
• Transaccional;

Considero que la simplicidad de este enfoque es también su punto débil. El problema que le veo es que solo tiene en cuenta un aspecto de la motivación de las personas al buscar información y lo resume bajo la etiqueta de intención, sin siquiera molestarse en definir qué significa la intención para este modelo.

Este artículo no pretende debatir ni descubrir qué significa «intención» para Google; esa es una tarea que sus investigadores deberían haber realizado. O, si lo hicieron, deberían haberla publicado en la documentación. Hay 371 menciones de la palabra «intención» en la documentación, y ninguna de ellas aborda la definición ni el significado del término.

La difusión generalizada de este modelo de Google ha generado una carrera ciega en el mercado de la creación de contenido, una búsqueda frenética por comprender la intención del usuario sin molestarse en reflexionar sobre lo que eso realmente significa.

Crítica del modelo

Como ya comenté brevemente en este texto, entiendo que el modelo de intención de búsqueda fue importante por su carácter pionero, pero que tiene debilidades que pueden resolverse con el uso de modelos más robustos.

Necesito plantear un punto que, en mi opinión, nos ayuda enormemente a comprender el proceso de recuperación de información.

El inicio de este proceso se desencadena por lo que Brenda Dervin, en 1983, denominó un vacío cognitivo, que se produce cuando nos encontramos en una situación en la que las respuestas que tenemos a nuestras preguntas ya no son suficientes para llenar el vacío entre lo que sabemos y lo que necesitamos saber.

Extraído del libro "Manual de estudio del usuario de información".

Esta sensación de incertidumbre nos lleva a vagar en busca de información que ya existe, pero que no forma parte de nuestro conjunto actual de información conocida.

Comprender la intención de búsqueda no tiene en cuenta este vacío, ni los sentimientos que provoca.

Por lo tanto, este artículo propone una alternativa a este modelo, basada en el trabajo de la investigadora y educadora estadounidense Carol Kuhlthau, quien comprende la importancia de identificar las necesidades de información de los diversos segmentos de usuarios.

Identificar las necesidades de información del usuario es el punto vital de mi propuesta, y estamos de acuerdo con Cunha (2015) cuando afirma que este es un paso vital para comprender los objetivos estratégicos y primordiales al definir la política de desarrollo de la colección y para saber si se satisfacen las demandas (énfasis añadido).

En nuestro entorno laboral, debemos comprender que la colección incluye todo tipo de contenido creado y puesto a disposición de los usuarios (actuales, potenciales y no usuarios).

Por lo tanto, trasladando los estudios de Ciencias de la Información a nuestro mercado laboral: necesitamos comprender las necesidades de información de quienes buscan lo que ofrecemos en la web, ya que el contenido que publicamos en esta red es nuestra colección, la cual requiere políticas más adecuadas para su desarrollo.

Este artículo no aborda este tema tan amplio, pero sí utiliza el modelo creado por Kuhlthau para iniciar este proceso.

¿Quién es Carol Kuhlthau?

Carol Collier Kuhlthau (nacida el 2 de diciembre de 1937) es una educadora, investigadora y oradora internacional estadounidense jubilada sobre aprendizaje en bibliotecas escolares, alfabetización informacional y comportamiento de búsqueda de información.

Biografía

Kuhlthau nació en New Brunswick, Nueva Jersey, Estados Unidos. Se graduó de la Universidad de Kean en 1959. Obtuvo una maestría en Biblioteconomía en la Universidad de Rutgers en 1974 y un doctorado en Educación en 1983. Fue profesora de Ciencias en el Departamento de Biblioteconomía y Documentación de la Universidad de Rutgers durante más de 20 años y es profesora emérita desde 2006.

Carol Kuhlthau fundó el Centro para la Investigación Internacional en Bibliotecas Escolares.

El proceso de recuperación de información de Kuhlthau

En términos , este artículo y las propuestas que hacemos en él están vinculados al paradigma cognitivista, en el que Ellis, Dervin, Kuhlthau y Wilson son los investigadores elegidos como base.

Advertimos que se debe tener cuidado de no innovar en la teoría y repetir modelos anteriores en la aplicación, como Carlos Alberto Ávila Araújo en su texto " Estudios de Usuario: Pluralidad Teórica, Diversidad de Objetos" en la página 8:

El modelo cognitivo de estos estudios, al priorizar la comprensión de las necesidades de información en función de una brecha, una ausencia de cierto conocimiento para realizar una actividad específica, termina por rigidizar una forma de entender a los usuarios como seres dotados de una necesidad específica que sería satisfecha por una fuente de información específica.

Por lo tanto, este artículo, además de contrastar el modelo de creación de contenido web basado en la intención de búsqueda con nuestra propuesta, propone un nuevo modelo de creación de contenido que necesita ser probado y validado en la práctica.

Influencia de Jean Piaget y Brenda Dervin en Kuhlthau

En 1991, se presentó el modelo de Kuhlthau bajo el nombre de Proceso de Búsqueda de Información (PBI). Este modelo describe cómo los sentimientos, los pensamientos y las acciones se presentan en seis etapas de la búsqueda de información.

El modelo ISP se basa en el trabajo de Jean Piaget, es decir, en las cuatro etapas del desarrollo cognitivo en los niños, a saber: sensoriomotora, preoperacional, operacional concreta y operacional formal.

Kuhlthau introdujo la experiencia de la búsqueda de información desde la perspectiva individual, enfatizando el papel vital del afecto en la búsqueda de información, y propuso el principio de incertidumbre como marco conceptual para las bibliotecas y los servicios de información.

Entiendo que un motor de búsqueda entra dentro de la categoría de servicios de información.

La obra de Kuhlthau se encuentra entre las más citadas por profesores de biblioteconomía y documentación, y es una de las conceptualizaciones más utilizadas por los investigadores en este campo.

El modelo ISP representa un momento crucial en el desarrollo de nuevas estrategias para comprender cómo las personas buscan información.

Proceso de búsqueda de información (ISP)

También dentro del enfoque alternativo, Carol Kuhlthau (1991) abogó por el Enfoque de Proceso Constructivo para realizar estudios de usuarios y desarrolló el modelo de Proceso de Búsqueda de Información (ISP), representado en la figura a continuación, tomado del libro Manual de Estudos de Usuário da Informação (Manual de Estudios de Usuarios de Información ).

Proceso de recuperación de información

Según los autores, durante el proceso de búsqueda de información (principio de incertidumbre), Kuhlthau considera que el nivel de incertidumbre fluctúa y puede observarse en seis etapas, divididas en tres campos de experiencia: emocional, cognitivo y físico .

• La etapa de iniciación , cuando se reconoce la necesidad de información;
• La etapa de selección inicia el trabajo de definir el campo o tema de investigación;
• La etapa de exploración de documentos sobre el tema, que conduce a una ampliación del tema general (por ejemplo, la lectura de fuentes secundarias);
• La etapa de formulación , en la que se establece el enfoque o la perspectiva del problema;
• La etapa de recopilación de datos implica la interacción con sistemas y servicios de información para reunir información;
• Y la etapa de presentación , el "final" de la búsqueda y la "solución" al problema.

Según González-Teruel (2005, p. 72), el modelo de proceso de búsqueda de información de Kuhlthau identifica la necesidad de información con el estado de incertidumbre que suele provocar ansiedad y falta de confianza. Para el investigador, la incertidumbre es un estado natural, sobre todo en las primeras etapas del proceso de búsqueda de información.

Rolim y Cendón (2013) sostienen que las etapas pueden visualizarse a partir de la naturaleza dinámica del proceso de búsqueda de información, dado que este proceso implica la construcción de conocimiento y significado. La formulación de un foco de interés afecta el proceso de búsqueda, ya que establecer un foco requiere interpretar la información existente. La naturaleza de la información encontrada modifica la posición del usuario; la información redundante puede resultar molesta, mientras que la información nueva puede requerir una reconfiguración del conocimiento no disponible, lo que genera ansiedad. La actitud del usuario influye en el resultado de la búsqueda, puesto que esta implica elecciones personales, y el interés aumenta a medida que se define el foco y avanza la investigación.

Resulta interesante observar en este pasaje la reciprocidad entre nuestras necesidades y lo que encontramos al buscar activamente información para satisfacerlas. Sentimientos como la ansiedad, la frustración, la molestia, el entusiasmo, la euforia y la alegría no suelen tenerse en cuenta al estudiar las búsquedas de nuestros visitantes, pero forman parte de la experiencia de cada persona que busca.

Propuesta de una nueva metodología para la planificación de contenido optimizado para la búsqueda.

Partiendo de este enfoque, describimos y proponemos un nuevo modelo de creación de contenido basado en la investigación de Kuhlthau (1991), que detallamos a continuación. Antes de continuar, es importante mencionar algunos detalles relevantes, ya que el modelo que describo es una adaptación del trabajo de Kuhlthau.

Adaptación del proceso de búsqueda de información

En la tabla siguiente, resaltados en verde, se muestran los pasos que seleccioné para adaptar el ISP para crear contenido optimizado para la búsqueda.

La intención es proponer una nueva forma de planificar la creación de contenido basada en las tres etapas de la tabla del "Proceso de Búsqueda de Información" propuesta por Kuhlthau:

• Iniciación;
• Exploración;
• Recolectar.

Las seis fases están presentes en cualquier proceso de recuperación de información, pero en mi opinión, las fases que he seleccionado se alinean perfectamente con la gestión de contenido web.

Entiendo que este modelo permite la creación de una estructura que alinea la creación con las necesidades de nuestros usuarios, alineándolas con un proceso de gestión y creación que ayuda a satisfacer estas necesidades de información en cada etapa de la búsqueda.

Nuestra propuesta tiene como objetivo considerar la importancia de las necesidades, deseos, demandas, expectativas, actitudes, comportamientos y otras prácticas en el uso de la información por parte de los usuarios que buscan información que los creadores pueden proporcionar en su contenido.

Pero, por el contrario, citamos a Hewins (1990) apud Cunha (2015) para enfatizar que

Cada usuario tiene características únicas, mientras que otros son comunes a varios; por lo tanto, los sistemas deben desarrollarse considerando la flexibilidad necesaria para adaptarse a todos los usuarios.

Es evidente que Hewins se refería a sistemas de recuperación de información, pero podemos ampliar ese significado y decir que, para que nuestra propuesta sea mínimamente efectiva, necesitamos desarrollar un modelo que pueda adaptarse a ambos casos: audiencias específicas y una audiencia general.

En 1968, Taylor, al hablar sobre las preguntas que hacían los usuarios de la biblioteca, estableció una interesante relación entre las preguntas formuladas y las necesidades reales de los usuarios.

Este trabajo generó una clasificación de necesidades de información que resulta interesante para nuestro trabajo:

• visceral,
• consciente,
• formalizado,
• comprometido.

Necesidad visceral

Puede tratarse de una vaga insatisfacción, pero esa sensación no es lo suficientemente fuerte como para generar una pregunta. Sin embargo, esta situación puede cambiar si la persona tiene acceso a información que modifica esa sensación y la anima a preguntar.

Necesidad consciente

Existe una confusión mental que, en cierto modo, influye en la formulación de la pregunta.

Necesidad formalizada

Cuando una persona logra resolver esta confusión hasta cierto punto, formula la pregunta que desencadena el proceso de búsqueda de información.

Necesidad comprometida

Esto se refiere a una pregunta que ha sido modificada o reformulada para que pueda ser comprendida por un sistema de información que no puede procesar, por ejemplo, la búsqueda en lenguaje natural. En este caso, el usuario debe adaptarse al sistema, no al revés.

Cuando Kotler (2000, p. 43) aborda el tema desde una perspectiva de marketing, señala que existen estos cinco tipos de necesidades:

• necesidades declaradas (el cliente quiere un televisor económico);
• Necesidades reales (el cliente quiere un televisor que dure mucho tiempo, pero no le importa el precio);
• necesidades no expresadas (el cliente espera un buen servicio del vendedor);
• La necesidad de "algo más" (el cliente quisiera que el vendedor incluyera un sistema de sonido como obsequio);
• Necesidades secretas (el cliente quiere ser visto por sus amigos como un consumidor inteligente).

Teniendo esto en cuenta, creamos el siguiente modelo, que pretende ser una base para generar modelos de gestión y creación de contenido que tengan en cuenta las fases que ya hemos descrito: iniciación, exploración y recopilación de información.

Me gustaría recordarles que lo más importante no es el modelo, que puede y debe adaptarse, actualizarse y mejorarse constantemente, sino más bien una nueva forma de pensar sobre cómo creamos contenido en la web.

Un nuevo paradigma impulsado por las necesidades de las personas que requieren los servicios y productos que su empresa desea ofrecerles.

Quiero recordarles nuestra base teórica para la creación del modelo que se muestra a continuación, con esta tabla:

Plantilla para la creación de informes

Crea contenido que aborde la {RESOLUCIÓN DE SENTIMIENTOS} y genere {TAREAS APROPIADAS} relacionadas con las {ACCIONES}, con el objetivo de reducir los {SENTIMIENTOS} que experimentan los visitantes en la etapa {ETAPA}.

Ejemplo:

contenido específico y enfocado que genere reconocimiento de información preexistente con el objetivo de reducir la incertidumbre los visitantes que se encuentran en las iniciales .

El modelo que se muestra a continuación debe utilizarse al generar informes de contenido con el objetivo de crear contenido alineado con los sentimientos de los usuarios, la etapa en la que se encuentran en su recorrido como usuarios y cómo debe generarse el contenido para satisfacer esas necesidades.

En conclusión. Por ahora.

Para concluir esta primera versión de mi propuesta que vincula el SEO, la gestión de contenidos y el modelo ISP, quiero decir que quienes trabajamos con y en la web tenemos mucho que aprender de la biblioteconomía y la ciencia de la información.

Existe un vasto cuerpo de conocimiento generado a lo largo de siglos de estudio en esta área que está íntimamente ligado a nuestro trabajo. Comprender esta conexión es lo que me impulsó, a mis casi 50 años, a retomar mis estudios universitarios y cursar otra carrera.

Esa ha sido mi misión desde el día en que impartí mi primera clase: conectar estos dos mundos.