Google Personalized Search is a personalized search feature of Google Search, introduced in 2004. All searches on Google Search are associated with a browser cookie record.[1] When a user performs a search, the search results are not only based on the relevance of each web page to the search term, but also on which websites the user (or someone else using the same browser) visited through previous search results.[1] This provides a more personalized experience that can increase the relevance of the search results for the particular user. Such filtering may also have side effects, such as the creation of a filter bubble.
Changes in Google's search algorithm in later years put less importance on user data, which means the impact of personalized search is limited on search results. Acting on criticism, Google has also made it possible to turn off the feature.
Personalized Search was originally introduced on March 29, 2004 as a beta test of a Google Labs project.[2] On April 20, 2005, it was made available as a non-beta service, but still separate from ordinary Google Search.[3][4] On November 11, 2005, it became a part of the normal Google Search, but only to users with Google Accounts.[5]
Beginning on December 4, 2009, Personalized Search was applied to all users of Google Search, including those who are not logged into a Google Account.[1]
In addition to customizing results based on personal behavior and interests associated with a Google Account, Google also implemented social search results in October 2009[6] based on people whom one knows. Operating on the assumption that one's associates share similar interests, these results would give a ranking boost to sites from within a user's "Social Circle". These two services integrated into regular results by February 2011 and expanded results by including content shared to users known through social networks.[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 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. [1]
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 red social 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 versus 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 efectos profundos 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 un promedio de 4,5 fuentes de noticias en varios 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 ] 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.