NUEVO y revelado: Clasificación de Google a través de señales de usuario, datos de Google Chrome y popularidad del sitio web: Lo que dicen los documentos judiciales
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Publicado el: 6 de septiembre de 2025 / Actualizado el: 6 de septiembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
NUEVO y revelado: Clasificación de Google a través de señales de usuario, datos de Google Chrome y popularidad del sitio web: Lo que dicen los documentos judiciales – Imagen: Xpert.Digital
Google Insider:
¿Qué importancia tienen las señales del usuario para las clasificaciones de Google?
La importancia de las señales de usuario para el posicionamiento en Google ha sido controvertida durante mucho tiempo. El propio Google ha afirmado reiteradamente que las señales directas del usuario, como los clics, no son factores directos de posicionamiento. Sin embargo, documentos judiciales recientes del caso antimonopolio en curso contra Google en EE. UU. revelan una realidad completamente distinta. Estos documentos demuestran que las interacciones del usuario y los datos de comportamiento no solo desempeñan un papel importante, sino que incluso pueden ser más importantes que el algoritmo tradicional de PageRank.
Los documentos judiciales publicados ofrecen, por primera vez, una visión completa de los mecanismos internos de los sistemas de clasificación de Google. Demuestran claramente que Google utiliza los datos de los usuarios en cada paso del proceso de búsqueda: desde el rastreo inicial de un sitio web, pasando por la indexación, hasta la recuperación y clasificación final de los resultados de búsqueda.
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¿Qué muestran los documentos judiciales oficiales sobre el sistema de clasificación de Google?
Los documentos publicados en el marco del procedimiento antimonopolio provienen directamente de los sistemas internos de Google y proporcionan detalles sin precedentes sobre el funcionamiento del motor de búsqueda. Estos documentos fueron puestos a disposición por el Departamento de Justicia de EE. UU. en el caso "Estados Unidos y otros contra Google".
Particularmente reveladoras son las declaraciones del Dr. Eric Lehman, exingeniero distinguido de Google, quien trabajó para la compañía en temas de calidad y posicionamiento durante 17 años. En su testimonio ante el tribunal, confirmó explícitamente que Google utiliza datos de clics para fines de posicionamiento. Al mismo tiempo, reveló que Google recibió instrucciones internas de no confirmar públicamente este uso, ya que los expertos en SEO podrían usar esta información para manipular los resultados de búsqueda.
Los documentos también muestran que Google ha estado aprendiendo continuamente del comportamiento de los usuarios durante 15 años para mejorar sus resultados de búsqueda. Cada interacción del usuario proporciona a Google datos de entrenamiento adicionales y muestra qué resultados de búsqueda se consideraron particularmente relevantes o útiles.
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¿Qué papel juega el misterioso sistema “Glue” en la recopilación de datos?
El sistema "Glue" de Google está demostrando ser uno de los componentes clave para recopilar y analizar datos de usuarios. Se trata de una tabla de registro completa de la actividad del usuario que captura información mucho más detallada de lo que se creía.
El sistema Glue registra sistemáticamente los siguientes tipos de datos: la consulta de búsqueda exacta del usuario, información detallada sobre el idioma, la ubicación geográfica y el tipo de dispositivo utilizado, todo el contenido que se muestra en las páginas de resultados de búsqueda, incluidas las páginas web y las funciones especiales de SERP, registros precisos de lo que el usuario hizo clic o tocó al pasar el mouse, el tiempo exacto que el usuario pasó en la página de resultados de búsqueda e interpretaciones y sugerencias generadas automáticamente para mejorar la consulta de búsqueda original.
Esta exhaustiva recopilación de datos permite a Google aprender de cada búsqueda. El sistema mide continuamente cómo interactúan los usuarios con los resultados mostrados para mejorar continuamente la precisión de la predicción de resultados de búsqueda útiles. Los datos recopilados se utilizan directamente para evaluar y ponderar los resultados de búsqueda futuros.
¿Cómo funciona Navboost y por qué es tan importante?
Navboost se considera uno de los sistemas de posicionamiento más influyentes de Google, aunque su funcionalidad ha sido malinterpretada durante mucho tiempo. Contrariamente a la creencia generalizada en la comunidad SEO, Navboost no es un sistema complejo de aprendizaje automático, sino básicamente una gran hoja de cálculo que almacena datos de clics.
El Dr. Eric Lehman declaró explícitamente ante el tribunal: «Navboost no es un sistema de aprendizaje automático. Es simplemente una gran hoja de cálculo». Esta hoja de cálculo registra las URL a las que se hizo clic y la frecuencia con la que se hizo para cada consulta de búsqueda. Aunque existen campos de datos adicionales, se trata básicamente de un registro de clics.
Navboost se introdujo en 2005 y, desde entonces, ha recopilado continuamente datos de clickstream para mejorar la calidad de las búsquedas. Inicialmente, estos datos se recopilaban mediante la barra Google, pero posteriormente se añadió el navegador Chrome como fuente de datos adicional. El sistema almacena datos de clickstream de los últimos 13 meses y los utiliza para evaluar la relevancia de los resultados de búsqueda.
La funcionalidad de Navboost se basa en el análisis de diferentes tipos de clics. Los clics largos, en los que los usuarios permanecen en una página durante más tiempo, se consideran indicadores positivos de relevancia y calidad. Los clics cortos, en los que los usuarios regresan rápidamente a la página de resultados de búsqueda, indican poca relevancia o contenido insatisfactorio.
¿Cuál es la importancia de RankEmbed BERT para el ranking moderno de Google?
RankEmbed BERT es uno de los componentes más avanzados del sistema de posicionamiento de Google. Este modelo de aprendizaje profundo combina las capacidades de comprensión del lenguaje de BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores) con algoritmos desarrollados específicamente para el posicionamiento.
El sistema se entrena con dos fuentes de datos principales: 70 días de registros de búsqueda exhaustivos y calificaciones de revisores de calidad. Esta combinación permite que el modelo aprenda tanto de las interacciones reales de los usuarios como de las evaluaciones profesionales de calidad.
RankEmbed BERT posee capacidades excepcionales de comprensión del lenguaje natural. Puede incorporar información sobre cualquier consulta de búsqueda en sus cálculos, teniendo en cuenta el contexto y los matices de la consulta. El sistema es especialmente eficaz al procesar consultas de búsqueda complejas, poco frecuentes o ambiguas, las llamadas "consultas de cola larga".
Las acciones de los usuarios y las calificaciones de los revisores de calidad ayudan al modelo a evaluar y mejorar continuamente la precisión de sus predicciones. Cuando los usuarios muestran mayor satisfacción con los resultados de búsqueda, el sistema lo interpreta como una confirmación de la calidad de sus algoritmos.
¿Cómo utiliza Google los datos de Chrome para la clasificación?
Los datos del navegador Chrome desempeñan un papel mucho más importante en las clasificaciones de Google de lo que se había reconocido públicamente. Con una cuota de mercado global superior al 63 % en dispositivos de escritorio e incluso al 61,76 % en dispositivos móviles, Google cuenta con una base de datos sin precedentes para evaluar la popularidad de los sitios web.
Los documentos judiciales contienen pruebas claras de que la popularidad, como indicador importante de posicionamiento, puede basarse en los datos de visitas de Chrome. Por lo tanto, el uso real y la interacción de los usuarios con un sitio web pueden contribuir directamente a su índice de popularidad.
La evaluación de diferentes tipos de interacciones resulta especialmente interesante. Las interacciones activas del usuario, como completar y enviar formularios, navegar intensivamente por el contenido o realizar compras, podrían representar señales positivas más fuertes que los enlaces pasivos de otros sitios web.
Estos datos basados en Chrome otorgan a Google una importante ventaja competitiva sobre otros motores de búsqueda. La competencia no tiene acceso a datos de uso comparables a esta escala, lo que les dificulta considerablemente desarrollar algoritmos de clasificación con la misma precisión.
¿Por qué las señales de calidad podrían ser más importantes que el PageRank?
La importancia tradicional del algoritmo PageRank parece verse eclipsada por indicadores de calidad más recientes. Los documentos judiciales describen PageRank como «una única señal relativa a la distancia desde una fuente fiable conocida». Esta caracterización sugiere una importancia significativamente menor en comparación con otros factores de clasificación.
Aún más reveladora es la pregunta de los documentos: "¿Entiendes que la mayor parte del indicador de calidad de Google proviene del propio sitio web?". Esta redacción sugiere que las propiedades intrínsecas de un sitio web, como la calidad del contenido, la experiencia del usuario y las interacciones directas con este, son ahora más importantes que los enlaces externos.
La evaluación moderna de sitios web se centra cada vez más en los patrones de uso reales, en lugar de en las calificaciones de autoridad teóricas basadas en enlaces. Mientras que el PageRank se basa en la suposición de que los enlaces confieren autoridad, los nuevos sistemas evalúan el comportamiento real del usuario y su satisfacción genuina con el contenido.
Este desarrollo refleja el compromiso de Google de ofrecer resultados de búsqueda que no solo sean relevantes en teoría, sino también útiles en la práctica para los usuarios. La combinación de indicadores directos de calidad del sitio web e interacciones reales de los usuarios permite una evaluación más precisa de la relevancia y calidad reales del contenido.
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El futuro de las búsquedas: cómo la IA y las señales de usuario bloquean a los nuevos competidores
¿Qué papel desempeñan los verificadores de calidad humanos en el desarrollo de algoritmos?
Los revisores de calidad humana ocupan una posición significativamente más central en el sistema de clasificación de Google de lo que la empresa ha comunicado públicamente. Los documentos judiciales revelan que las calificaciones de estos revisores se utilizan como datos de entrenamiento directo para los modelos de clasificación centralizados.
En concreto, las calificaciones de los revisores de calidad se utilizan como una de las dos fuentes de datos principales para entrenar los modelos RankEmbed y RankEmbedBERT. La otra fuente de datos son los registros de búsqueda de 70 días con interacciones reales de usuarios. Esta combinación de calificaciones profesionales y datos reales de usuarios permite a los sistemas de IA considerar tanto criterios de calidad objetivos como preferencias subjetivas de los usuarios.
El Dr. Pandu Nayak, vicepresidente de Búsqueda de Google, confirmó ante el tribunal que los modelos RankEmbedBERT, entrenados por evaluadores, han mejorado significativamente el rendimiento de Google en consultas de búsqueda complejas y poco frecuentes. Estos modelos mostraron mejoras significativas, especialmente en consultas de cola larga, donde la comprensión del lenguaje es crucial.
Los evaluadores de calidad evalúan los sitios web según las detalladas "Directrices para Evaluadores de Calidad de Búsqueda", que incluyen criterios como Experiencia, Pericia, Autoridad y Confiabilidad (EEAT). Sus calificaciones sirven como "datos fundamentales" para el desarrollo de los algoritmos y, por lo tanto, influyen indirectamente en la evaluación de miles de millones de páginas web.
¿Cómo influye el comportamiento del usuario en el rastreo y la indexación?
El comportamiento del usuario tiene efectos de gran alcance en los procesos fundamentales del motor de búsqueda, que van mucho más allá de la clasificación final. Google utiliza datos de usuario desde las primeras etapas del proceso de búsqueda para determinar qué sitios web rastrear, en qué orden y con qué frecuencia.
El objetivo de esta estrategia de rastreo orientada al usuario es garantizar que el índice de búsqueda cubra la mayor variedad posible de temas y fuentes, a la vez que ofrece resultados actualizados y relevantes. Los sitios web que experimentan interacciones frecuentes y positivas con los usuarios tienden a rastrearse con mayor frecuencia para detectar cambios y contenido nuevo con mayor rapidez.
Por el contrario, un rastreo poco frecuente puede indicar la necesidad de mejorar la calidad del contenido o de desarrollar una audiencia más comprometida. Google calcula una puntuación de spam para cada sitio web, que también se tiene en cuenta en las decisiones de rastreo.
A cada documento del índice de Google se le asigna un DocID único, que contiene diversos indicadores y atributos. Estos incluyen mediciones de popularidad basadas en la intención del usuario, datos de clics y sistemas de retroalimentación como Navboost y Glue, así como métricas completas de calidad y autoridad.
¿Qué implicaciones prácticas tienen estos hallazgos para los operadores de sitios web?
Las revelaciones de los documentos judiciales tienen implicaciones de gran alcance para cualquiera que gestione sitios web o desarrolle estrategias de SEO. La conclusión más importante es que las interacciones genuinas y la satisfacción del usuario son fundamentales para el éxito en los motores de búsqueda.
Los propietarios de sitios web deberían centrarse principalmente en mejorar la experiencia del usuario, en lugar de las estrategias tradicionales de SEO. Esto incluye optimizar la velocidad de carga, mejorar la usabilidad, ofrecer contenido relevante y de alta calidad, y diseñar una estructura web que anime a los usuarios a permanecer más tiempo y visitar más páginas.
Se debe prestar especial atención a las señales de satisfacción del usuario. Estas incluyen tasas de rebote bajas, tiempos de permanencia prolongados, visitantes recurrentes frecuentes e interacciones activas como comentarios, formularios completados o compras. Google considera estas señales como indicadores sólidos de calidad y relevancia.
Los hallazgos también resaltan la importancia de la calidad del contenido en un sentido amplio. No se trata solo de aspectos técnicos de SEO, sino de crear contenido que ofrezca valor real y satisfaga las necesidades del usuario. Esto se corresponde con los criterios de la EEAT, que también aplican los revisores de calidad humanos.
¿Qué significan estos avances para el futuro de la optimización de motores de búsqueda?
Las revelaciones marcan un cambio fundamental en la optimización de motores de búsqueda (SEO), que se aleja de la manipulación técnica hacia un enfoque verdaderamente centrado en el usuario. Las prácticas tradicionales de SEO, que se centraban principalmente en la densidad de palabras clave, la generación de backlinks y los trucos técnicos, están perdiendo cada vez más importancia.
El futuro del SEO reside en desarrollar enfoques holísticos centrados en las necesidades reales del usuario. Esto requiere una comprensión más profunda del público objetivo, sus problemas y necesidades, así como la capacidad de desarrollar soluciones que vayan más allá de la optimización superficial de palabras clave.
El aprendizaje automático y los sistemas de IA como RankEmbed BERT seguirán cobrando importancia. Estos sistemas están diseñados para comprender el contexto y la intención de las consultas de búsqueda e identificar contenido relevante en consecuencia. Los operadores de sitios web deben aprender a optimizar estos sistemas inteligentes en lugar de simplemente manipular algoritmos.
Es probable que la integración de datos de usuario de diversos productos de Google, especialmente Chrome, siga aumentando. Esto refuerza la importancia de una experiencia de usuario consistente y de alta calidad en todos los puntos de contacto.
¿Cómo reacciona Google ante estas revelaciones?
Hasta el momento, Google solo ha ofrecido respuestas limitadas a las revelaciones específicas de los documentos judiciales. La compañía mantiene su postura oficial de que los clics "no son un factor directo de posicionamiento", lo cual puede ser técnicamente correcto, pero oculta la realidad, con matices, de cómo se utilizan los datos de clics en sistemas más complejos.
Sin embargo, los procedimientos legales han obligado a Google a ser más transparente sobre ciertos aspectos de sus algoritmos. Como parte de la sentencia judicial de septiembre de 2025, Google tuvo que compartir ciertos datos de índice de búsqueda y uso con la competencia.
Al mismo tiempo, Google trabaja activamente para reducir su dependencia de los métodos de búsqueda tradicionales. La mayor integración de funciones basadas en IA, como AI Overviews, y el desarrollo de la funcionalidad de chatbots puede considerarse una respuesta a la presión regulatoria y a la creciente competencia de proveedores de IA como OpenAI.
Es probable que la empresa siga buscando proteger los detalles de sus algoritmos de clasificación, a la vez que cumple con los requisitos regulatorios. Equilibrar la transparencia y la protección contra la manipulación sigue siendo un desafío clave.
¿Qué impacto tienen estos hallazgos en la competencia en el mercado de motores de búsqueda?
Las revelaciones ponen de relieve el enorme problema estructural que enfrentan los competidores de Google. La combinación de datos del navegador Chrome, extensos registros de búsqueda y sistemas avanzados de inteligencia artificial crea importantes barreras de entrada al mercado para los motores de búsqueda alternativos.
Competidores como Bing, DuckDuckGo y los nuevos motores de búsqueda basados en IA no tienen acceso a datos de usuarios comparables a esta escala. Esto les dificulta considerablemente desarrollar algoritmos de clasificación con la misma precisión y centrados en el usuario. La ventaja de Google en cuanto a datos se retroalimenta: mejores resultados de búsqueda generan más usuarios, lo que a su vez permite obtener más datos y mejores algoritmos.
La sentencia judicial de septiembre de 2025 que exige a Google compartir ciertos datos con "competidores cualificados" podría, en teoría, reducir estas barreras. Sin embargo, la implementación práctica y la definición de "competidores cualificados" siguen sin estar claras.
Resulta interesante la valoración del juez de que el desarrollo de chatbots de IA y la IA generativa crea, por primera vez en más de una década, una "perspectiva seria" de un producto que podría desafiar el dominio del mercado de Google. Esto sugiere que la competencia podría no provenir de los motores de búsqueda tradicionales, sino de sistemas de acceso a la información completamente nuevos basados en IA.
¿Qué aprendemos de estas revelaciones históricas?
Los documentos judiciales del caso antimonopolio de Google han sacudido las suposiciones fundamentales sobre el funcionamiento del motor de búsqueda más importante del mundo. Demuestran claramente que las señales de los usuarios desempeñan un papel mucho más importante del que Google ha comunicado públicamente durante años.
La conclusión más importante es que Google opera un ecosistema altamente complejo de diferentes sistemas, cada uno de los cuales utiliza los datos de los usuarios de forma distinta. Desde Navboost hasta el sistema Glue y RankEmbed BERT, todos estos componentes están diseñados para aprender de las interacciones reales de los usuarios y optimizar los resultados de búsqueda en consecuencia.
Para los operadores de sitios web y los profesionales del SEO, esto transmite un mensaje claro: el enfoque debe cambiar de la manipulación técnica a la creación de valor añadido real para los usuarios. La era de los trucos superficiales de SEO ha terminado definitivamente. El éxito en los resultados de búsqueda requiere cada vez más un enfoque holístico de la experiencia del usuario.
Las revelaciones también plantean importantes interrogantes sobre el poder de mercado y la competencia justa. El acceso de Google a los datos de Chrome y las consiguientes ventajas competitivas demuestran lo difícil que es para los competidores consolidarse en este mercado. Las medidas regulatorias, aunque limitadas, son un primer paso hacia el restablecimiento de un entorno competitivo más justo.
En definitiva, los documentos confirman lo que muchos expertos en SEO sospechaban desde hacía tiempo: Google evalúa la satisfacción del usuario con los resultados de búsqueda y utiliza esta información para mejorar continuamente sus algoritmos. Ya no es cuestión de descartar estas suposiciones como especulaciones.
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