VP de Google Mayer describe el motor de búsqueda perfecto

El mes pasado, el CEO de Google, Eric Schmidt, dijo durante la llamada de ganancias de la compañía que Google había implementado alrededor de 120 mejoras en la calidad de búsqueda durante el tercer trimestre a medida que avanzaba hacia su objetivo final: "Queremos llegar al motor de búsqueda perfecto. "

Nadie le pidió que explicara ese noble objetivo, por lo que cuando IDG News Service recientemente tuvo la oportunidad de entrevistar a Marissa Mayer, vicepresidenta de productos de búsqueda y experiencia del usuario de Google, le pedimos que explicara qué quería decir Schmidt. También habló sobre qué es lo que mantiene a Google adelante en la búsqueda, cómo la compañía ve la tecnología semántica y qué sigue en sus esfuerzos de Búsqueda Universal para combinar enlaces a una variedad de tipos de archivos: artículos, imágenes, videos, libros, mapas en un lista de resultados individuales.

A continuación, se incluye una transcripción editada de la conversación:

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IDG News Service: ¿Cuál es el motor de búsqueda perfecto? Si tuvieras una varita mágica y pudieras crearla, ¿cómo se vería? ¿Qué haría?

Marissa Mayer: Sería una máquina que podría responder a esa pregunta, realmente. Sería uno que podría entender el habla, preguntas, frases, de qué entidades estás hablando, conceptos. Sería capaz de buscar toda la información del mundo, [encontrar] diferentes ideas y conceptos, y devolverlos a usted en una presentación que fue realmente informativa y coherente.

Hay muchos aspectos diferentes de la investigación que necesitan para entrar en la construcción de ese motor de búsqueda. Necesitas entender el habla. Debes entender las imágenes. Necesita traducción, para que pueda encontrar la respuesta independientemente del idioma en que esté escrita. Necesita mucha inteligencia artificial para poder analizar qué información es relevante y sintetizarla. Necesita una gran interfaz de usuario y experiencia del usuario para ponerlo en contexto. Y probablemente necesite una cierta cantidad de personalización, por lo que el motor de búsqueda se relaciona con la persona, con sus antecedentes, con lo que ya saben, con lo que buscaron la semana pasada.

IDGNS: a nivel de interfaz de usuario, Google es criticado por sus competidores constantemente por lo que desprecian peyorativamente como la página de resultados de "10 enlaces azules" de Google. Dicen que Google es de la vieja escuela, que su paradigma de búsqueda es ineficiente e inconveniente. ¿Cómo respondes a ese tipo de críticas?

Mayer: señalaría el hecho de que la Búsqueda Universal fue realmente un momento decisivo en esto. Obtiene diagramas, imágenes, blogs, información local, libros, noticias, todo cosido en su motor de búsqueda. Mientras que muchos de nuestros competidores todavía están ocupados construyendo motores de búsqueda pequeños y verticales donde debe recordar que los tienen, estamos ocupados haciendo un problema informático muy difícil: ¿cómo unir a todos estos medios dispares en un conjunto coherente de respuestas, y ¿cómo se sintetiza todo eso? Estamos haciendo todo eso porque es mejor para los usuarios: esta es la herramienta y me da lo que quiero, independientemente del formato en el que esté.

Tenemos dos, tres, cinco cambios cada semana que son visibles para el usuario final en la interfaz de usuario. Nosotros no [publicamos] los cambios de clasificación. Estamos haciendo cambios en nuestro algoritmo de clasificación a razón de dos por día. Curiosamente, algunos de nuestros competidores no han realizado ningún cambio en su función de clasificación durante bastante tiempo. La búsqueda necesita evolucionar: la interfaz de usuario, la función de clasificación. Es un proceso de hacer muchos pequeños cambios todo el tiempo y mejorar constantemente las cosas.

IDGNS: ¿Cuál es el estado de la búsqueda semántica en Google? Usted ha dicho en el pasado que a través de la "fuerza bruta" -analizando cantidades masivas de consultas y contenido web- el motor de Google puede ofrecer resultados que lo hacen parecer como si entendiera las cosas semánticamente, cuando realmente funciona usando otros enfoques algorítmicos. ¿Sigue siendo el enfoque preferido?

Mayer: Creemos en la construcción de sistemas inteligentes que aprenden de los datos de forma automatizada, [y luego] afinando y refinando. Cuando las personas hablan sobre la búsqueda semántica y la Web semántica, generalmente se refieren a algo que es muy manual, con mapas de varias asociaciones entre palabras y cosas por el estilo. Creemos que puede obtener un nivel mucho mejor de comprensión a través de datos de coincidencia de patrones, creando sistemas a gran escala. Así es como funciona el cerebro. Es por eso que tienes todas estas conexiones borrosas, porque el cerebro está constantemente procesando montones y montones de datos todo el tiempo.

IDGNS: hace unos años, algunos expertos predecían que la tecnología semántica revolucionaría la búsqueda y la ocultación de Google., pero eso no ha sucedido. Parece que los esfuerzos de búsqueda semántica han topado fondo, especialmente porque los motores semánticos son difíciles de escalar.

Mayer: El problema es que el lenguaje cambia. Las páginas web cambian. Cómo la gente se expresa a sí misma cambia Y todas esas cosas importan en términos de qué tan bien se aplica la búsqueda semántica. Es por eso que es mejor tener un enfoque que se base en el aprendizaje automático y que cambie, itere y responda a los datos. Ese es un enfoque más robusto. Eso no quiere decir que la búsqueda semántica no tenga parte en la búsqueda. Es solo que para nosotros, realmente preferimos enfocarnos en cosas que pueden escalar. Si pudiéramos encontrar una solución de búsqueda semántica que pudiera escalar, estaríamos muy entusiasmados con eso. Por ahora, lo que estamos viendo es que muchos de nuestros métodos aproximan la inteligencia de la búsqueda semántica, pero lo hacen a través de otros medios.

IDGNS: La búsqueda universal se anunció en mayo de 2007. ¿Se considera terminado ahora? ¿Es algo que siempre será un trabajo en progreso?

Mayer: Todavía es una cosa muy viviente y que respira. Ahora tenemos varios equipos: tenemos un equipo local [búsqueda] universal, un equipo universal [búsqueda] de imagen, el equipo universal [búsqueda] de producto. Todos miran cómo podemos hacer un ranking de trabajo aún mejor y desencadenar este contenido. Cuando lo lanzamos, se mostraba en aproximadamente una de cada 25 consultas. Hoy, se muestra en aproximadamente el 25 por ciento de las consultas. Y creemos que probablemente haya ocasiones en que esos formatos auxiliares [de archivos] realmente puedan ayudar, y no los estamos activando en nuestra página de resultados. Eso es algo por lo que debemos continuar esforzándonos.