Aunque pueda parecerlo por cómo funciona la función Autocompletar, Google todavía no ha aprendido a leer nuestras mentes. Este servicio, que nos ayuda añadiendo términos probables cuando comenzamos a introducir datos en la caja de búsqueda, funciona mediante algoritmos que priorizan unas predicciones sobre otras. En un reciente post en el blog de Google, Danny Sullivan, coordinador de búsquedas de la compañía, explica cuáles son las claves que determinan la aparición de las sugerencias.
Autocompletar sirve para que podamos completar rápidamente nuestras búsquedas sin tener que escribir todo el texto, simplemente recurriendo al que el buscador automáticamente predice. Para que la predicción sea lo más precisa posible, no basta conque Google se limite a ofrecernos los términos más buscados: debe seleccionar en función de una serie de factores, que Sullivan explica en su post.
Los filtros inteligentes de Autocompletar
Cuando comenzamos a escribir, Google examina las búsquedas y tendencias más comunes que encajan con los términos que introducimos en la caja de búsqueda. “Si escribiéramos Star Trek, buscaríamos los complementos más frecuentes que le seguirían, como “Star Trek mejores series” o “Star Trek mejores episodios”, comenta Sullivan. Esa es la base. Pero, desde el primer momento, el buscador también tiene en consideración otros aspectos, como el idioma del usuario y el lugar desde donde busca.
Como ejemplo, he aquí dos búsquedas realizadas con los términos “driving Test” en dos territorios distintos. Como se puede ver, hay cambios en las predicciones relacionadas con ubicaciones (las sugerencias se adaptan buscando las cercanas al usuario).
Además, el sistema afronta de manera distinta las búsquedas más largas, con más términos: pasa de sugerir en función de todos los términos a agruparlos y sugerir en función de esos grupos. La razón es que encontrar sugerencias adecuadas para búsquedas con términos muy largos es difícil, mientras que si el algoritmo selecciona solo un grupo de todos los términos encontrará más sugerencias (y, además, pueden ser más acertadas, al basarse en más búsquedas previas).
Las predicciones también tienen en cuenta las búsquedas más recientes, ofreciendo sugerencias que quizá no sean las más buscadas en largos periodos de tiempo, pero sí las que son tendencia en las últimas horas. Vamos, que si buscamos “L.A. Lakers”, es probable que priorice el resultado del partido más reciente antes que la página del equipo.
Además, los algoritmos también adaptan las predicciones de temas a priori similares, pero que pueden matizarse. Sullivan lo explica: “Alguien que busque ‘viaje a Nueva York’ podría ver una predicción de ‘viaje a Nueva York para Navidad’, ya que es una época habitual para visitar esa ciudad. Por el contrario, ‘viaje a San Francisco’ puede mostrar una predicción de ‘viaje a San Francisco y Yosemite’. En este caso el tema era similar, pero según la ciudad a la que queremos viajar y la época del año, Google sugiere un momento (Navidad) u otra localización (Yosemite).
Eliminando las predicciones inadecuadas
El post de Sullivan también aclara que existen sistemas diseñados para evitar predicciones inadecuadas, ya sea porque no son certeras o porque violan las propias políticas de Autocompletar y pueden conducir a contenido no apropiado. Autocompletar evita mostrar términos violentos, sexualmente explícitos o que puedan incitar al odio (aunque el usuario puede buscar directamente esos términos, claro).
Resulta muy interesante también que las predicciones intentan eludir los términos que pueden llevar hasta información de poca confianza o rumores no confirmados, porque Google no quiere que algunos usuarios puedan tomar las predicciones en sí mismas como información contrastada, o que dirijan a noticias falsas (por muy difundidas que estén, Google trata de evitarlas en las predicciones).
Pero claro, aunque en Google se muestran orgullosos de cómo sus algoritmos detectan estas posibles predicciones inadecuadas, son conscientes de que no las filtran al 100%, de manera que pone a disposición de los usuarios la posibilidad de denunciar las que se les “cuelen” para que sean investigadas por los equipos encargados de velar por el cumplimiento de las políticas del servicio. Si la investigación detecta, efectivamente, una violación, se borra la predicción y se examinan otras predicciones relacionadas para evitar más incumplimientos. Sullivan asegura también que son conscientes de que los sistemas de protección pueden evitar que aparezcan algunas predicciones útiles, pero que consideran que es más importante ser cautos y evitar la aparición de contenido inapropiado.
Para finalizar, Sullivan aclara un detalle importante: las políticas de Autocompletar no se aplican a los resultados de búsqueda (vamos, que Google no aplicar un filtro “censor” a esos resultados).
