Así funciona el buscador Petal Search de Huawei

Actualmente hay casi 1.200 billones de páginas web en internet. Esto significa que un buscador debe ser capaz de encontrar los resultados más adecuados a nuestra solicitud entre todas ellas. En menos de un segundo. Y con la mayor precisión posible. Para dar una idea de esto es como si quisiéramos encontrar un grano de sal, específico, en una bañera llena de sal. Es obvio que buscar grano por grano puede ser efectivo, pero sin duda no es rápido. ¿Cómo hacen entonces los buscadores para detectar el contenido más adecuado? Mediante un proceso que se llama indexación, que permite organizar la información antes de una búsqueda para permitir respuestas muy rápidas a las consultas. En cierto sentido es como un catálogo de biblioteca, donde es posible encontrar el título, el autor, el tema, la editorial, referencias vinculadas... Pero esto solo no basta. Una vez conseguido este catálogo hay que «darle la vuelta» y crear un índice invertido.

Los motores de búsqueda reducen las palabras a su significado central, minimizando los recursos necesarios para almacenar y recuperar datos. Es un enfoque mucho más rápido que enumerar todos los documentos conocidos con todas las palabras clave.

Básicamente, en lugar de buscar grano por grano de sal, primero los describen en detalle, en mucho detalle. De este modo no es necesario saber dónde está, simplemente describir cada uno de ellos. ¿Por qué entonces hay gente que encuentra cierta información más fácil que otra? La relación con los buscadores es una cuestión de dos: ellos describen minuciosamente cada contenido y los humanos obtendremos mejores resultados cuanto más específica sea nuestra solicitud.

Petal Search, al igual que otros buscadores, tiene un algoritmo que le permite hallar la información adecuada: PetalBot. Un algoritmo es, en pocas palabras, una receta de cocina escrita en clave informática: pasos muy precisos que llevan a un resultado. Cada pequeña variación en los pasos, lleva al algoritmo hacia un camino distinto. Al crear una consulta, PetalBot hace coincidir esta con el contenido de su índice y produce una clasificación de los resultados de las páginas web. Para ello utiliza diferentes factores que clasifican cada página, entre ellos la relevancia, la credibilidad, la ubicación y la actualización de contenido.

La relevancia, por ejemplo, mide cómo se relaciona una consulta con el contenido. Petal Search considera no solo cómo la consulta coincide con el contenido, sino también la similitud semántica entre la consulta y el contenido. Por ejemplo, se considerará que sinónimos o abreviaturas tienen el mismo significado que un término, algo que en español es muy útil al existir formas diferentes pero correctas para nombrar frutos, comidas u objetos.

La calidad y la credibilidad de los sitios web también es analizada para producir resultados más relevantes. Aquí Petal Search evalúa las fuentes citadas para dar información, la integridad de la página, la reputación del autor, el tiempo de carga de la página, las calificaciones y reseñas y la interacción entre esta página y otras relevantes.

Idioma y ubicación

La ubicación es otro factor fundamental. En este sentido Petal Search considera el contexto de búsqueda de los usuarios, desde dónde se realiza una búsqueda (país y ciudad), el idioma de la consulta y la ubicación donde se encuentra alojada la página web, para mostrar a los resultados. más efectivos.

Finalmente también se tiene en cuenta el factor de actualizaciones. Petal Search considera si una página web proporciona información actualizada para una consulta determinada o no. Por lo general, selecciona de forma prioritaria aquellas páginas que proporcionan contenido nuevo, especialmente para consultas urgentes.

Un factor que cada vez se considera más importante, que no es lo mismo que determinante, es la Interacción de los visitantes a una página. Y este es uno de los aspectos más interesantes de los buscadores. A primera vista sería lógico deducir que la web con más interacción sea colocada en un puesto prioritario. Pero Petal Search también analiza la calidad de los comentarios (no al usuario) para saber si se trata de intercambios enriquecedores o solo generan ruido. También considera cuánto tiempo pasan los usuarios en los resultados de búsqueda y si la búsqueda se reformula con un criterio diferente para aprender a adaptarse. Todo esto hace que sea necesario actualizar constantemente los algoritmos existentes y diseñar nuevos para mejorar la eficacia del motor de búsqueda.

Por último hay que destacar el aspecto de la legalidad en internet. ¿Cómo se filtra el contenido en este sentido? Como ocurre con cualquier otro motor de búsqueda, Petal Search se actualiza constantemente para detectar y eliminar contenido ilegal en línea. “Lo que es ilegal fuera de internet también es ilegal en la red: la incitación al terrorismo, el discurso xenófobo y racista que incita públicamente al odio y la violencia, así como el material de abuso sexual son considerados ilegales y por ello denunciados y no se surgen como resultados.

Otro detalle interesante es la capacidad de buscar contenido personalizado. Petal Search cuenta con la pestaña “Mi día” que permite a los usuarios ver tarjetas relacionadas con la gestión de horarios. La opción Newsbox nos permite decidir qué sitios e información queremos que aparezca en la búsqueda (periódicos, estudios científicos, tiendas, etc.). Finalmente hay una opción muy actual y relevante para quienes buscan capacitarse. Se trata de la opción de Cursos que agrega material de cursos en dos idiomas: inglés y español. Esta etiqueta se muestra cuando los usuarios realicen una consulta y permite seleccionar entre 21 categorías de cursos y 5 patrones de clasificación para obtener los resultados más relevantes.

Mucho más que palabras

Pero internet no son solo palabras claves y búsqueda de contenido escrito. Hay en igual cantidad contenido audiovisual que debe ser filtrado y a eso hay que agregar una capacidad de los dispositivos que hasta hace unos años era poco relevante para los motores de búsqueda: lo táctil. Petal Search, mediante su búsqueda visual, da un paso adelante muy interesante en este aspecto. No solo brinda la posibilidad de búsqueda inversa de imágenes, es decir consultar por una fotografía para ver resultados similares, sino también permite a los usuarios usar las fotos que hayan tomado con sus móviles y en las que aparezcan objetos, personas, animales o productos para solicitar información sobre ellos: de qué raza es un perro, dónde está localizado determinado documento o información sobre la receta de un determinado plato. Pero al mismo tiempo Petal Search es capaz de identificar los múltiples objetos que aparecen en una imagen, separarlos y cuando el usuario los señala, sea en una pantalla táctil o mediante un cursor, llevarnos hacia la información más relevante seleccionada, que puede ser una descripción pero también un sitio web que ofrezca ese producto. Así, si vemos una manta, una lámpara o un sofá que nos guste en una imagen, basta seleccionarla para que Petal Search nos lleve hacia el sitio que vende esos productos que nos han llamado la atención. En pocas palabras: se acabó aquello de ver lo que nos gusta y buscar por descripciones hasta, con suerte, encontrar un resultado similar.

Actualmente, fuera de China, Petal Search tiene cerca de 20 millones de usuarios activos mensuales y se espera que la cifra se triplique a fin de año, algo que para un buscador con meses de vida y en un mercado con una competencia feroz, es sin duda un triunfo.