La actualidad del marketing digital

El mundo del marketing digital está en constante cambio según una agencia seo Barcelona.

 

De hecho, cuando crees que te estás acostumbrando a las cosas, te das cuenta de que puedes quedarte atrás. Por lo tanto, la única manera de prosperar en un entorno en constante cambio es evolucionar y adaptarse.

 

SEO 2018 ha sido un año de motores de búsqueda que se esfuerzan por mejorar la calidad de los resultados de búsqueda. Hasta ahora hemos visto una marcha hacia adelante de la dominación móvil, la personalización en la búsqueda y los cambios algorítmicos para nombrar algunos.

 

A medida que se acerca el 2019, he redondeado una lista de tendencias de la industria de SEO que debe tener en cuenta. Con estas tendencias prominentes que están ganando impulso en mente, siempre puede mantener un ojo en el horizonte para ver lo que se avecina.

 

Si quieres mejorar tu juego de optimización de búsqueda, mejorar las clasificaciones y obtener más tráfico orgánico, esta es la guía de SEO en 2019 que necesitarás.

 

Tendencia # 1: Word Vector

El lenguaje es hermoso.

Pero también es difícil, especialmente cuando se trata de describir conceptos lineales abstractos.

 

Aquí es donde las matemáticas son realmente útiles. En el campo del Procesamiento del lenguaje natural (PNL), en el que se enseña a las computadoras a comprender y generar palabras para comunicarse de forma más humana.

 

Las discusiones sobre términos como PNL, Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) no son ajenas a la comunidad de Internet en estos días. Los tres van de la mano porque una computadora tiene que aprender para procesar el lenguaje.

 

Esto sucede cuando la computadora recibe un conjunto de datos de entrenamiento para los modelos o algoritmos en uso y se refina hasta que el modelo generalmente hace lo que usted quiere que haga.

 

En 2013, un algoritmo súper complejo que los científicos de datos inteligentes de Google crearon utilizando este marco formaron lo que se llama Word Vector o Word Embedding hoy.

 

Este es un campo emocionante porque todavía es un bebé; Sus capacidades e influencia solo crecerán en el futuro cercano. Si te has dado cuenta, es bastante claro que Google está apostando fuertemente por el aprendizaje automático.

 

2019 es un año en el que veremos más avances realizados por las computadoras.

 

Continuando, este glosario introducirá conceptos y términos clave de una manera que (con suerte) incluso nuestras abuelas pueden entender.

 

Abordemos esta parte por parte.

Modelo AI de Google: Word Vector

“Google está viviendo algunos años en el futuro y nos envía mensajes al resto de nosotros”.

Doug Cutting, fundador de Google Hadoop

Word Vector es un modelo pre-entrenado por Google.

 

Sí, el poderoso motor de búsqueda en el que todos luchamos para conseguir un lugar.

 

Es un algoritmo que ayuda a Google a aprender sobre las relaciones entre las palabras, basándose en ejemplos del uso real del idioma.

 

Estos modelos vectoriales asignan frases semánticamente similares a puntos cercanos en función de la equivalencia, las similitudes o la relación entre las ideas y el lenguaje.

 

Una forma sencilla de investigar las frases es encontrar las palabras más cercanas para una palabra especificada por el usuario. La distancia entre las palabras sirve al propósito.

 

Por ejemplo, si ingresa “Francia”, la distancia mostrará las palabras más similares y sus distancias a “Francia”, que deberían ser como:

 

Explicacion de word2vec

El valor está entre 0 y 1. Cuanto más cerca está de 1, más relacionado está

 

Lo creas o no, el modelo puede aprovechar muy poco de lo que ha aprendido sobre “Francia” cuando está procesando datos sobre “España” (como ambos países, Europa, etc.)

 

En la actualidad, se considera que los vectores de palabras se encuentran entre varias aplicaciones exitosas de aprendizaje no supervisado.

 

El nacimiento de Word2Vec

Word2vec es una de las técnicas más populares para aprender vectores de palabras usando una red neuronal poco profunda. Fue desarrollado por Tomas Mikolov en 2013 en Google.

 

Él fue quien realmente puso en primer plano el vector de palabras a través de la creación de Word2vec, un conjunto de herramientas que permite el entrenamiento y el uso de vectores pre-entrenados.

 

La forma más fácil de pensar en Word2Vec es que descubre cómo colocar las palabras en una “tabla” de tal manera que su ubicación esté determinada por su significado.

 

En pocas palabras, dos palabras que tienen una proximidad cercana en el espacio vectorial tienden a compartir un contexto común; mientras que dos palabras que están alejadas entre sí se consideran no relacionadas contextualmente.

 

Aquí hay una ilustración para guiarlo en la explicación de Word2vec anterior:

 

¿Qué es Word Vector Infographic?

 

En una investigación realizada por Tomas Mikolov y su equipo, se entiende que cuando los vectores de palabras están bien entrenados, es posible encontrar respuestas precisas y mejorar muchas aplicaciones futuras de PNL.

 

En pocas palabras, este modelo es muy rápido y fácil de usar. Solo requiere texto plano, que tenemos mucho.

 

Para obtener los mejores resultados, es importante continuar entrenándolos (ajustándolos) a medida que se alimenta de datos. Cuanto más grandes sean los datos, más precisión obtendrás.

 

¿El uso de Word Vectors será un cambio de juego en SEO según una agencia seo?

Se ha discutido mucho sobre Word Vector en el espacio de SEO últimamente, provocado por las opiniones expresadas por numerosos especialistas en SEO que determinan la clasificación de un sitio web.

 

Si no te has dado cuenta, Google se está volviendo cada vez más inteligente (incluso si es un ser humano) al descubrir el significado detrás de las palabras clave, rephrasin



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