Búsqueda personalizada de Google

La Búsqueda Personalizada de Google es una función de búsqueda personalizada de Google Search, introducida en 2004. Todas las búsquedas en Google Search están asociadas a un registro de cookies del navegador. ^{[ 1 ]} Cuando un usuario realiza una búsqueda, los resultados no solo se basan en la relevancia de cada página web para el término de búsqueda, sino también en los sitios web que el usuario (o alguien más que use el mismo navegador) visitó a través de resultados de búsqueda anteriores. ^{[ 1 ]} Esto proporciona una experiencia más personalizada que puede aumentar la relevancia de los resultados de búsqueda para el usuario en particular. Este filtrado también puede tener efectos secundarios, como la creación de una burbuja de filtro .

Los cambios en el algoritmo de búsqueda de Google en los últimos años restan importancia a los datos del usuario, lo que limita el impacto de la búsqueda personalizada en los resultados. Ante las críticas, Google también ha habilitado la opción de desactivar esta función.

La Búsqueda Personalizada se presentó originalmente el 29 de marzo de 2004 como una prueba beta de un proyecto de Google Labs. El 20 de abril de 2005, se lanzó como un servicio completo, aunque independiente de la Búsqueda de Google habitual. El 11 de noviembre de 2005, se integró a la Búsqueda de Google normal, pero solo para usuarios con Cuentas de Google.

A partir del 4 de diciembre de 2009, la Búsqueda Personalizada se aplicó a todos los usuarios de la Búsqueda de Google, incluidos aquellos que no habían iniciado sesión en una cuenta de Google.

Además de personalizar los resultados según el comportamiento y los intereses asociados a una cuenta de Google, Google implementó en octubre de 2009 resultados de búsqueda social basados ​​en los contactos del usuario. Partiendo de la premisa de que los contactos comparten intereses similares, estos resultados mejoraban el posicionamiento de los sitios web del círculo social del usuario. Estos dos servicios se integraron en los resultados habituales en febrero de 2011 y ampliaron la búsqueda incluyendo contenido compartido con usuarios conocidos a través de redes sociales.

El algoritmo de búsqueda de Google se basa en la recopilación y el almacenamiento del historial web en sus bases de datos. Para los usuarios no autenticados, Google examina las cookies almacenadas anónimamente en el navegador del usuario y compara la cadena única con las almacenadas en sus bases de datos. Las cuentas de Google que inician sesión en Google Chrome utilizan el historial web del usuario para conocer sus preferencias de sitios y contenido, y así personalizar los resultados de búsqueda. Con los datos proporcionados por el usuario, Google crea un perfil que incluye género, edad, idiomas e intereses, basado en su comportamiento previo al usar los servicios de Google. ^{[ 2 ]}

Cuando un usuario realiza una búsqueda en Google, las palabras clave o términos se utilizan para generar resultados clasificados según el algoritmo PageRank . Este algoritmo, según Google, es su "sistema para contar los votos de los enlaces y determinar qué páginas son más importantes en función de ellos. Estas puntuaciones se utilizan junto con muchos otros factores para determinar si una página se posicionará bien en una búsqueda". "PageRank se basa en la naturaleza democrática única de la web, utilizando su vasta estructura de enlaces como indicador del valor de una página individual. En esencia, Google interpreta un enlace de la página A a la página B como un voto de la página A a favor de la página B. Pero Google considera mucho más que el volumen de votos o enlaces que recibe una página; por ejemplo, también analiza la página que emite el voto. Los votos emitidos por páginas que son "importantes" tienen mayor peso y contribuyen a que otras páginas también lo sean. Utilizando estos y otros factores, Google ofrece su opinión sobre la importancia relativa de las páginas", ^{[ 3 ]}

Desde que la división de búsqueda lanzó la primera versión con resultados de búsqueda personalizados en 2005 y comenzó a tener en cuenta los sitios visitados previamente, se han añadido nuevos factores para refinar los resultados de búsqueda. Según Google, la conclusión a la que han llegado tras muchos años de pruebas es que el mejor indicador para determinar qué resultados son relevantes para el usuario es la propia frase de búsqueda —no los datos del usuario— y que la personalización de los resultados de búsqueda ya no es un factor tan importante como antes. ^{[ 4 ]}

El profesor de derecho de Harvard, Jonathan Zittrain, cuestionó hasta qué punto los filtros de personalización distorsionan los resultados de búsqueda de Google, afirmando que "los efectos de la personalización de búsqueda han sido leves". ^{[ 5 ]} Además, Google ofrece a los usuarios la posibilidad de desactivar las funciones de personalización si así lo desean, ^{[ 6 ]} eliminando el registro de su historial de búsqueda y configurando Google para que no recuerde sus palabras clave de búsqueda ni los enlaces visitados en el futuro.

Para determinar el impacto real de la personalización de búsquedas en los usuarios finales, investigadores de la Universidad Northeastern determinaron en un estudio con usuarios registrados frente a un grupo de control que el 11,7 % de los resultados presentaban diferencias debidas a la personalización. La investigación mostró que este resultado varía ampliamente según la consulta de búsqueda y la posición en el ranking de resultados. ^{[ 9 ]}

En el siguiente ejemplo, el equipo de Portent realizó una búsqueda de "JavaScript" (mostrada a la derecha) y luego buscó "Libros de texto de programación" y "Libros sobre HTML" antes de buscar "JavaScript", lo que modificó los resultados de la búsqueda al incluir tres listados de libros que no formaban parte del conjunto original de resultados. El estudio demostró que, de los diversos factores analizados, los dos con mayor impacto medible fueron si el usuario había iniciado sesión con una cuenta de Google y la dirección IP de los usuarios que realizaban la búsqueda. Este mismo estudio también investigó el impacto de la personalización del 11,7 % mediante el uso de Amazon Mechanical Turk (AMT) (un mercado de Internet de crowdsourcing y parte de Amazon Web Services) frente a un grupo de control para determinar la diferencia entre ambos. Los resultados mostraron que las URL mejor clasificadas tienen menos probabilidades de cambiar en función de la personalización, y que la mayor parte de la personalización se produce en las posiciones inferiores de las páginas resultantes. ^{[ 7 ]}

Se han planteado varias preocupaciones con respecto a esta función. Disminuye la probabilidad de encontrar información nueva, ya que sesga los resultados de búsqueda hacia lo que el usuario ya ha encontrado. También introduce algunos problemas de privacidad, puesto que un usuario puede no ser consciente de que sus resultados de búsqueda están personalizados para él, y afecta a los resultados de búsqueda de otras personas que usan el mismo ordenador (a menos que hayan iniciado sesión como un usuario diferente). La función también tiene profundos efectos en la industria de la optimización de motores de búsqueda (SEO), ya que los resultados de búsqueda no se clasifican de la misma manera para todos los usuarios, lo que dificulta la identificación de los efectos de los esfuerzos de SEO. ^{[ 10 ]} La personalización hace que la experiencia de búsqueda sea inconsistente para diferentes usuarios, lo que requiere que la industria del SEO tenga en cuenta tanto los resultados de búsqueda personalizados como los no personalizados para obtener un aumento en el posicionamiento. ^{[ 8 ]}

La búsqueda personalizada sufre el inconveniente de generar una gran cantidad de ruido de fondo en los resultados de búsqueda. Esto se conoce como efecto de arrastre, donde se realiza una búsqueda seguida de otra. La segunda búsqueda se ve influenciada por la primera si no se establece un período de espera suficientemente largo. Un ejemplo de los efectos negativos del efecto de arrastre es que una búsqueda de una tienda en Hawái podría arrastrar los resultados de una búsqueda anterior fallida que mostraba la misma tienda en California, generando ruido. ^{[ 9 ]}

Sin embargo, en los últimos años, nuevas investigaciones han afirmado que los motores de búsqueda no crean el tipo de burbujas de filtro que se creía anteriormente. En un estudio sobre el impacto político de los motores de búsqueda en siete países, realizado en la Universidad Estatal de Michigan, los investigadores descubrieron que estos motores complementaban otras fuentes de noticias que la gente ya utilizaba. Los usuarios consultaban un promedio de 4,5 fuentes de noticias de diversos medios para informarse, y aquellos con un interés específico en política consultaban aún más (este estudio fue financiado por Google). Los investigadores señalan que las burbujas de filtro parecen un problema real y que, aparentemente, afectan principalmente a personas ajenas al usuario. No obstante, concluyen que el problema está exagerado, que la evidencia es anecdótica y que, según la evidencia empírica del estudio, es imposible afirmar que los motores de búsqueda contribuyan a la creación de burbujas de filtro. ^{[ 11 ]}

• Burbuja de filtro