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Posicionamientourl 11/16/2016 4:38:42 AM
Posicionamientourl
Adaptacin para el posicionamiento web
Machine Learn y Big Data
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Tags posicionamiento web posicionamiento en buscadores Machine Learning Big data posicionar en google estrategias de posicionamiento posicionamiento en Google visibilidad en la web
 
Procesos que ayudan al posicionamiento web
 

La capitalización de contenidos es uno de los procesos que los cambios de algoritmo de Google han respetado a lo largo de su evolución; sin embargo la capacidad de adaptación de las estrategias para el posicionamiento en buscadores es una de las características que todo SEO posicionamiento debe mantener.

De un modo casi imperceptible, los contenidos en vez de vivir una vida libre de condicionamientos, tuvieron que adaptarse a las condiciones de los buscadores, Google en primer término, por ser el buscador más interesante en cuanto a clasificación de resultados como espejo de la forma en que buscan los usuarios.

Esto es, los algoritmos de Google se acomodan también a la mutación de las redes, a sus usos y nuevas aplicaciones, pero acompaña con penalizaciones sobre el uso de las propuestas de otras empresas.

Una de estas adaptaciones es que en tanto las redes sociales creaban procesos para generar accesos a los sitios, uno de los factores para el posicionamiento web, ello generó un sinnúmero de trucos para conseguir esos clics sin el objetivo principal, el interés en lo que el sitio propone, lo que puso en alerta las condiciones de Google que rápidamente eliminó de entre sus condiciones el uso de las redes sociales o el acceso desde redes sociales por ser fácilmente manipulables.

Aun así, las redes sociales encontraron su espacio y consiguieron asociar a miles de usuarios que no tienen en cuenta la relación de los buscadores con el éxito de sus emprendimientos, a pesar que los resultados no fueron los esperados.

Cada vez que un medio entra en crisis de valores, aparece una nueva aplicación que viene a sumarse a los servicios ya propuesto; algunos lejos de las políticas de uso en buscadores.

En tanto la generación de contenidos y relación entre los datos cobra importancia, surge el Big Data, un proyecto de banco de datos interrelacionado que aprovecha en la gran potencia de correspondencia entre consumidores, intereses, productos o servicios y algoritmos Machine Learning, proceso sujeto a técnicas de análisis de contenido específicamente bajo estructura de webs que combina análisis semántico y duplicación de contenidos, lo que neutraliza la posibilidad de penalización por parte de Google y genera confianza en el contenido.

Machine Learning es el sueño del aprendizaje automatizado, utilizar procesos que “piensen” por nosotros y tomen decisiones que nos convengan.

Estas estructuras de datos y sus funcionalidades ya tienen un antecedente en los tableros de control o Data mining, estructuras de bases de datos cúbicas en la cuarta dimensión que mantenían datos relacionados entre sí, sin que se pueda establecer la razón de esa interrelación, pero que podía configurarse para informar alertas y su influencia en cualquiera de los otros datos, lo que permitía mover variables para alterar el resultado, incluso desde puntos de vista imprevistos.

Machine Learning mantiene ese espíritu sometido a comportamientos y contenidos.

Sería necesario una infraestructura de desarrollo para acomodar los informes de este gran banco de datos a las necesidades personales; los especialistas en SEO posicionamiento encontrarán el espacio para utilizar esta herramienta que se perfila como el futuro en el presente de las actividades virtuales.

El análisis de tendencias, para los cuales la redes sociales fueron de gran ayuda, viene a profesionalizarse con nuevas herramientas, permiten inferir o proponer nuevas estrategias, basados en una disponibilidad casi infinita de posibilidades como lo son los aportes desde los distintos medios que ya se ocupan de aprovechar el producto de años de colección de datos para el futuro que es hoy.

 

Licencia Creative Commons
Este obra est bajo una Licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Unported.

  Ana Abregú

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Ana Abregú

 

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