La búsqueda personalizada de Google es una función de búsqueda personalizada de la Búsqueda de Google , introducida en 2004. Todas las búsquedas en la Búsqueda de Google están asociadas con un registro de cookies del navegador . [1] Cuando un usuario realiza una búsqueda, los resultados de la búsqueda no solo se basan en la relevancia de cada página web para el término de búsqueda, sino también en qué sitios web visitó el usuario (u otra persona que use el mismo navegador ) a través de resultados de búsqueda anteriores. . [1] Esto proporciona una experiencia más personalizada que puede aumentar la relevancia de los resultados de búsqueda para el usuario en particular. Este filtrado también puede tener efectos secundarios, como la creación de una burbuja de filtro .
Los cambios en el algoritmo de búsqueda de Google en años posteriores dan menos importancia a los datos del usuario, lo que significa que el impacto de la búsqueda personalizada es limitado en los resultados de búsqueda. Atendiendo a las críticas, Google también ha hecho posible desactivar la función.
La búsqueda personalizada se introdujo originalmente el 29 de marzo de 2004 como una prueba beta de un proyecto de Google Labs . [2] El 20 de abril de 2005, estuvo disponible como un servicio no beta, pero aún separado de la Búsqueda normal de Google. [3] [4] El 11 de noviembre de 2005, pasó a formar parte de la Búsqueda normal de Google, pero sólo para usuarios con cuentas de Google . [5]
A partir del 4 de diciembre de 2009, la Búsqueda personalizada se aplicó a todos los usuarios de la Búsqueda de Google, incluidos aquellos que no iniciaron sesión en una cuenta de Google. [1]
Además de personalizar los resultados según el comportamiento personal y los intereses asociados con una cuenta de Google, Google también implementó resultados de búsqueda social en octubre de 2009 [6] basados en personas que uno conoce. Operando bajo el supuesto de que los asociados comparten intereses similares, estos resultados darían un impulso a la clasificación de los sitios dentro del "círculo social" de un usuario. Estos dos servicios se integraron a los resultados regulares en febrero de 2011 y ampliaron los resultados al incluir contenido compartido con usuarios conocidos a través de las redes sociales. [7]
El algoritmo de búsqueda de Google se basa en la recopilación y almacenamiento del historial web en sus bases de datos. Para los usuarios no autenticados, Google analiza las cookies almacenadas de forma anónima en el navegador de un usuario y compara la cadena única con las almacenadas en las bases de datos de Google. Las cuentas de Google iniciadas en Google Chrome utilizan el historial web del usuario para saber qué sitios y contenidos les gustan y basar los resultados de búsqueda presentados en ellos. A partir de los datos proporcionados por el usuario, Google construye un perfil que incluye sexo, edad, idiomas e intereses basándose en su comportamiento anterior al utilizar los servicios de Google. [8]
Cuando un usuario realiza una búsqueda en Google, las palabras clave o términos se utilizan para generar resultados clasificados según el algoritmo PageRank . Este algoritmo, según Google, es su "sistema para contar los votos de los enlaces y determinar qué páginas son más importantes en función de ellos. Estas puntuaciones se utilizan luego junto con muchas otras cosas para determinar si una página tendrá una buena clasificación en una búsqueda". "PageRank se basa en la naturaleza excepcionalmente democrática de la web al utilizar su amplia estructura de enlaces como indicador del valor de una página individual. En esencia, Google interpreta un enlace de la página A a la página B como un voto, de la página A, a la página B. Pero Google analiza mucho más que el simple volumen de votos o enlaces que recibe una página; también analiza la página que emite el voto. Los votos emitidos por las páginas que son en sí mismas "importantes" pesan más y ayudan. Haga que otras páginas sean "importantes". Utilizando estos y otros factores, Google proporciona su opinión sobre la importancia relativa de las páginas", [9]
Desde que la división de búsqueda lanzó la primera versión con resultados de búsqueda personalizados en 2005 y comenzó a considerar los sitios visitados anteriormente, se han agregado nuevos factores para refinar los resultados de búsqueda. Según Google, después de muchos años de pruebas, el mejor indicador para decidir qué resultados son relevantes para el usuario es la frase de búsqueda en sí, no los datos del usuario, y la personalización de los resultados de búsqueda no es un factor tan importante. como solía ser. [10]
El profesor de derecho de Harvard, Jonathan Zittrain, cuestionó hasta qué punto los filtros de personalización distorsionan los resultados de búsqueda de Google, diciendo que "los efectos de la personalización de la búsqueda han sido leves". [11] Además, Google ofrece a los usuarios la posibilidad de desactivar las funciones de personalización si así lo desean, [12] eliminando el registro de Google de su historial de búsqueda y configurando a Google para que no recuerde sus palabras clave de búsqueda y enlaces visitados en el futuro.
Hay más de 50 factores (llamados "señales" por Google) que se utilizan para determinar los resultados de la búsqueda. Los principales factores a la hora de personalizar los resultados de búsqueda son:
Cada una de estas variables influirá en la personalización de los resultados de búsqueda de un usuario con la esperanza de proporcionar rápidamente los resultados más relevantes al usuario para responder cualquier pregunta que se le haga. [13]
Los datos de ubicación permiten a Google proporcionar información basada en la ubicación actual y los lugares que el usuario ha visitado en el pasado, según la ubicación GPS de un teléfono inteligente Android o la dirección IP del usuario. Google utiliza estos datos de ubicación para proporcionar listados locales agrupados con resultados de búsqueda utilizando la plataforma Google Local con reseñas y calificaciones detalladas de Zagat . [14]
El historial de búsqueda se utilizó por primera vez para personalizar los resultados de búsqueda en 2005 en función de búsquedas anteriores y enlaces en los que hicieron clic los usuarios finales individuales. Luego, en 2009, Google anunció que la búsqueda personalizada ya no requeriría que un usuario iniciara sesión y, en su lugar, utilizaría una cookie anónima en un navegador web para personalizar los resultados de búsqueda para aquellos que no habían iniciado sesión.
El historial web difiere del historial de búsqueda, ya que es un registro de las páginas reales que visita un usuario, pero aún proporciona factores que contribuyen a la clasificación de los resultados de búsqueda. Por último, los datos de Google+ se utilizan en los resultados de búsqueda, ya que a partir de esta información se proporciona a Google una gran cantidad de datos demográficos sobre un usuario, como edad, sexo, ubicación, historial laboral, intereses y conexiones sociales. [13]
El servicio de redes sociales de Google , Google+, también recopila estos datos demográficos, incluidos edad, sexo, ubicación, carrera y amigos. Esto entra en juego en gran medida cuando se presentan reseñas y calificaciones de personas dentro del círculo inmediato de un usuario.
Para determinar los impactos reales de la personalización de la búsqueda en los usuarios finales, investigadores de la Universidad Northeastern determinaron en un estudio con usuarios registrados frente a un grupo de control que el 11,7% de los resultados muestran diferencias debido a la personalización. La investigación demostró que este resultado varía ampliamente según la consulta de búsqueda y la posición en el ranking de resultados. [15]
En el siguiente ejemplo, el equipo de Portent realizó una consulta de búsqueda de 'JavaScript' (que se muestra a la derecha) y luego realizó una búsqueda de 'Libros de texto de programación' y 'Libros en HTML' antes de buscar 'JavaScript, lo que cambió los resultados de la búsqueda. al incluir tres listados de libros que no formaban parte del conjunto original de resultados. El estudio mostró que de los diversos factores que se probaron, los dos con el impacto más mensurable fueron si el usuario inició sesión con una cuenta de Google y la dirección IP de los usuarios que realizaban búsquedas. Este mismo estudio también investigó el impacto del 11,7% de personalización mediante la utilización de Amazon Mechanical Turk (AMT) (un mercado de Internet de crowdsourcing y una parte de Amazon Web Services) frente a un grupo de control para determinar la diferencia entre los dos. Los resultados mostraron que las URL mejor clasificadas tienen menos probabilidades de cambiar según la personalización, y que la mayor personalización se produce en los rangos inferiores de las páginas resultantes. [13]
Se han planteado varias inquietudes con respecto a esta función. Disminuye la probabilidad de encontrar nueva información, ya que sesga los resultados de búsqueda hacia lo que el usuario ya ha encontrado. También introduce algunos problemas de privacidad, ya que un usuario puede no ser consciente de que sus resultados de búsqueda están personalizados para él y afecta los resultados de búsqueda de otras personas que usan la misma computadora (a menos que hayan iniciado sesión como un usuario diferente). La característica también tiene profundos efectos en la industria de optimización de motores de búsqueda (SEO), ya que los resultados de búsqueda no se clasifican de la misma manera para todos los usuarios, lo que hace más difícil identificar los efectos de los esfuerzos de SEO. [16] La personalización hace que la experiencia de búsqueda sea inconsistente para diferentes usuarios, lo que requiere que la industria del SEO esté al tanto de los resultados de búsqueda personalizados y no personalizados para obtener un aumento en la clasificación. [14]
La búsqueda personalizada adolece de la creación de una gran cantidad de ruido de fondo en los resultados de la búsqueda. Esto puede verse como el efecto de arrastre en el que se realiza una búsqueda seguida de una búsqueda posterior. La segunda búsqueda se ve influenciada por la primera búsqueda si no se establece un período de tiempo de espera en un umbral suficientemente alto. Un ejemplo de los efectos negativos del efecto de arrastre es que una búsqueda de una tienda en Hawái podría arrastrar los resultados de una búsqueda anterior fallida que mostraba la misma tienda en California, generando ruido. [15]
Sin embargo, en los últimos años, nuevas investigaciones han demostrado que los motores de búsqueda no crean el tipo de burbujas de filtro que se pensaba anteriormente. En un estudio sobre el impacto político de los motores de búsqueda en siete países realizado en la Universidad Estatal de Michigan, los investigadores descubrieron que los motores de búsqueda eran un complemento de otras fuentes de noticias que la gente ya utilizaba. Los usuarios consultaron una media de 4,5 fuentes de noticias de diversos medios para comprenderlas, y aquellos con un interés específico en política consultaron aún más. Los investigadores señalan que las burbujas de filtro parecen un problema real y que parecen aplicarse principalmente a otras personas además de usted. [ dudoso – discutir ] Su conclusión es, sin embargo, que el problema es exagerado, la evidencia es anecdótica, y es imposible ver que los motores de búsqueda contribuyan a la creación de burbujas de filtro basadas en la evidencia empírica producida por el estudio. [17]
La personalización de los resultados de búsqueda de Google es una función automática, pero puedes desactivarla.