Recientemente, el buscador de Google ha dado el gran salto con nuevo algoritmo Knowledge graph o Gráfico de conocimiento, el cual permitirá a los usuarios obtener información instantánea relacionada con los resultados. Una nueva función que ha comenzado en Estados Unidos para luego ir expandiéndose gradualmente en los demás países del mundo.

Dicho cambio lo convertirá en un buscador semántico, es decir una especie de motor de búsqueda “inteligente”, donde ya no sólo mostrará como resultado los enlaces que contienen las palabras introducidas sino que “entenderá” lo que el usuario quiere buscar mediante datos relacionados, y le ofrecerá la respuesta sin que este tenga que entrar en la web que contiene la información. Knowledge graph, es un ejemplo más de aplicaciones basadas en Web Semántica cuyo objetivo es satisfacer las expectativas de búsqueda de usuarios tal como ellos las entienden.

Veamos un ejemplo de búsqueda semántica ofrecido en la página oficial World Wide Web Consortium (W3C) – España

 

 

El nuevo algoritmo hace uso de una gran base de datos creada por Google, nutrida de diversas fuentes como CIA World Factbook, Freebase y Wikipedia, lo que deja fuera de juego a otros buscadores con tecnología semántica que no disponen de tanta información.

Veamos un video subido por Google. (puedes activar los subtítulos y traducir al español)

 

 

Este cambio producirá incertidumbre para las empresas dedicadas al posicionamiento web, pero sin duda el buscador de Google ha evolucionado para mostrar información de calidad y relevante. La mejor manera para que la web de una pyme sobreviva, será creando contenido original y de calidad, muy orientado a sus clientes y aprovechando las últimas tecnologías.

Al igual que el motor de búsqueda de Google a evolucionado, la Web de una empresa puede incorporar tecnología que aporte valor semántico a sus datos. La Web Semántica utiliza esencialmente RDF, SPARQL, y OWL, tecnología que convierte a la Web en una infraestructura global, donde los datos pueden ser “entendidos” por aplicaciones externas y sea posible compartir y reutilizar datos. Un ejemplo conocido del uso de RDF, son los canales RSS 1.0 basados en XML, cuya función principal es avisar a los usuarios de nuevos cambios en el contenido de su interés.

En resumen, estamos en la era donde el hombre y “las máquinas” pueden comunicarse con coherencia, una especie de “inteligencia artificial” que a este ritmo no tardará mucho en convertirse en Skynet.