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Conferencia sobre el SEO y la semántica en Congreso Web Zaragoza. Microformatos, microdatos, ontologías etc.

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    SEO y Web Semántica en Congreso Web SEO y Web Semántica en Congreso Web Presentation Transcript

    • SE O MÁNTICA @lakil - SEO-20.com Lakil Essady
    • Modelo clásico de indexación
    • Funcionamiento actual de los buscadores Bases de datos de Google Índice inverso G g l e
    • P recio, entrada, incluyen,conferencias,talleres,total, suman, horas, contenidos impartidos,4,salas,paralelas,ponentes, importante, networking, 500,asistentes España.
    • La búsqueda en el índice es muy fácil usando booleanos OR y AND
      • Meter todas las palabras en un saco no permite tener en cuenta las relaciones semánticas y sintácticas entre ellas.
      • Para mejorar este sistema se está trabajando en 2 líneas:
      • Entender las relaciones entre palabras ( semántica )
      • Identificar grupos de palabras ( sintaxis )
    • ¿SEMÁNTICA?
    •  
    •  
    • Belén Esteban la caga con la cirugía estética Belén estaban ha intentado mejorar su cara y la ha cagado todavía más… su nariz parece de una adicta a la droga… http://www.exemple.com/answers/belen-esteban-321/ * La noticia es solo ejemplo y no es un contenido real
    •  
    • Resultados no relevantes
    • ¿Porqué ocurre esto?
    • Falta de ontologías una ontología define los términos que se usan para describir y representar un cierto dominio.
    • Objeto Sujeto Predicado Estructura de una Ontología El recurso que vayamos a describir Propiedad o relación del sujeto El Valor del sujeto o el otro objeto con el que se quiere establecer una relación
    • Congreso Web reunión charla Ponentes personas expertos 4 de junio SEO buscadores marketing día fecha tiempo ahora actualmente mes hoy Evento seo conferencia Esta semana Ejemplo de una ontología
    • Congreso Web reunión charla Ponentes personas expertos 4 de junio SEO buscadores marketing día fecha tiempo ahora actualmente mes hoy Evento seo conferencia Esta semana Ejemplo de una ontología El buscador entenderá las relaciones entre palabras, y devolverá un resultado relevante
    • Congreso SEO Profesional reunión charla Ponentes personas expertos Miguel López 4 de junio SEO buscadores marketing día fecha tiempo ahora actualmente mes hoy Evento conferencia Esta semana Ejemplo de una ontología SEO es marketing se lleva acabo en buscadores Conferencia se lleva a cabo en un evento Congreso Web es un evento Congreso Web habla de SEO semana período de tiempo de siete días consecutivos 4 de junio es hoy Hoy forma parte de esta semana Congreso Web es esta semana Conferencia seo esta semana = Congreso Web
    • El problema es que necesitamos muchísimas ontologías para que esto funcione.
    • Ontologías más usadas
      • FOAF (http://xmlns.com/foaf/0.1/): describiendo personas, las relaciones entre ellas y las cosas que crean y hacen.
      • Geospatial (http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#): describiendo la posición de los objetos.
      • DOAP (http://usefulinc.com/ns/doap#): Describiendo proyectos de software libre mediante RDF, y que así puedan ser procesados fácilmente de una manera automática.
      • GoodRelations es un vocabulario estándar para comercio electrónico.
      • RDFa
      • OWL
      • ETC…
    • RDF
    • RDFa <div> Mi nombre es Roberto Sánchez, pero me llaman &quot;Rober&quot;. Esta es mi página principal: <a href=&quot;http://www.example.com&quot;> www.example.com </a>. Vivo en Alcobendas (Madrid) y trabajo de ingeniero en ACME S.A. </div> HTML sin RDF
    • RDFa HTML con RDFa <div xmlns:v=&quot; http://rdf.data-vocabulary.org/# &quot; typeof=&quot;v:Person&quot;> Mi nombre es <span property=&quot;v:name &quot;> Roberto Sánchez </span> , pero me llaman <span property=&quot;v:nickname&quot; > Rober </span>. Esta es mi página principal: <a href=&quot;http://www.example.com&quot; rel=&quot;v:url&quot; > www.example.com </a>. Vivo en Alcobendas (Madrid) y trabajo de <span property=&quot;v:title&quot; > ingeniero </span> en <span property=&quot;v:affiliation&quot; > ACME S.A. </span>. </div> Declarar el NameSpace que vaymos a usar
    • RDFa HTML con RDFa http://rdf.data-vocabulary.org/# <rdfs:Class rdf:ID=&quot; Person &quot;> <rdfs:comment>Represents a Person, living/dead/fictional.</rdfs:comment> <rdfs:subClassOf rdf:resource=&quot;http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#Resource&quot;/> </rdfs:Class> <rdf:Property rdf:ID=&quot; name &quot;> <rdfs:domain rdf:resource=&quot;http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#Resource&quot;/> </rdf:Property> <rdf:Property rdf:ID=&quot; nickname &quot;> <rdfs:domain rdf:resource=&quot;#Person&quot;/> </rdf:Property> <rdf:Property rdf:ID=&quot; photo &quot;> <rdfs:domain rdf:resource=&quot;http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#Resource&quot;/> </rdf:Property>
    • RDFa HTML con RDFa http://rdf.data-vocabulary.org/# Postal-code Adress Postal-code Street-adress region Country-name
    • RDFa HTML con RDFa http://rdf.data-vocabulary.org/# Para visualizar Datos de archivos RDFa como http://rdf.data-vocabulary.org/# Se puede usar RDF Gravity 1.0
    •  
    • HTML5 y los microdatos
    •  
    • Mi nombre es Roberto Sánchez, pero me llaman &quot;Rober&quot;. Esta es mi página principal: www.example.com. Vivo en Alcobendas (Madrid) y trabajo de ingeniero en ACME S.A. Texto <div> Mi nombre es Roberto Sánchez, pero me llaman &quot;Rober&quot;. Esta es mi página principal: <a href=&quot;http://www.example.com&quot;> www.example.com </a>. Vivo en Alcobendas (Madrid) y trabajo de ingeniero en ACME S.A. </div> HTML clásico
    • HTML enriquecido con Microdatos <div itemscope itemtype=&quot; http://data-vocabulary.org/Person &quot;> Mi nombre es <span itemprop=&quot;name&quot;> Roberto Sánchez </span> , pero me llaman <span itemprop=&quot;nickname&quot;> Rober </span> . Esta es mi página principal: <a href=&quot;http://www.example.com&quot; itemprop=&quot;url&quot;> www.example.com </a> . Vivo en Alcobendas (Madrid) y trabajo de <span itemprop=&quot;title&quot;> ingeniero </span> en <span itemprop=&quot;affiliation&quot;> ACME S.A. </span> . </div>
    • Microdatos http://data-vocabulary.org/Person
    • schema.org Una serie de microdatos esquemas que los Webmasters podrían utilizar para sus Páginas Web para mejorar su apariencia en buscadores, pactados por Google Yahoo y Bing
      • Painting
      • Photograph
      • Recipe
      • Review
      • Sculpture
      • TVEpisode
      • TVSeason
      • TVSeries
      • WebPage
      • WebPageElement
      • Event
      • Organization
      • Person
      • Place
      • Product
      • CreativeWork
      • Article
      • Blog
      • Book
      • ItemList
      • Map
      • MediaObject
      • Movie
      • MusicPlaylist
      • MusicRecording
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    • Si le estructuramos tanto nuestros datos, será posible que Agentes inteligentes como Google accedan a nuestros datos, que las puedan compartir , y presentar de la forma (diseño) que ellos quieran.
    • Posible impacto comercial
    • Interpretación de estructuras sintácticas
      • La separación de las palabras usando métodos estadísticos no permite identificar expresiones hechas o nombres de identidades.
      • Tirar cohetes
      • Tocar los huevos
      • De puta madre
      • Dar la lata
    • Puta AND Madre Puta OR Madre Puta Madre – estupendo - genial
    • El gran incendio de Chicago del siglo XX
    • Para ello tiene que entender bien las sintagmas.
      • Hay muchísimas posibles sintagmas:
      • El gran incendio
      • Chicago en el siglo XX
      • El grán incendio de chicago del siglo XX
    •  
    • El gran incendio de Chicago del siglo XX
    • El video del incendio subido a facebook
    • Para entender los núcleos de las sintagmas Google estaría usando ya los llamados N-gramas: N-gramas: se usan para procesar estadísticamente el lenguaje humano, y detectar las posibles sintagmas. Unigramas: unidades de una sola palabra Bigramas: unidades de dos palabras Trigramas: unidades de tres palabras …
    •  
    • En 2006 Google proceso una base de datos de 1.024.908.267.229 palabras en inglés (Un archivo comprimido de 24 GB) y se ha encontrado: Número de fichas: 1.024.908.267.229 Número de frases: 95.119.665.584 Número de unigramas: 13.588.391 Número de bigramas: 314.843.401 Número de trigramas: 977.069.902 Número de fourgrams: 1.313.818.354 Número de fivegrams: 1.176.470.663
    • Con la nueva infraestructura de Cafeine, probablemente esto ya esté en funcionamiento El gran Gran incendio Gran de chicago De chicago gran Chicago XX Siglo XX ….
    • Comprar los resultados en un texto con otros resultados en otros documentos y calcular la probabilidad de aparición de un término determinado: G-gramas Probabilidad de aparición El gran SI Gran incendio NO Gran de chicago SI De chicago gran NI Siglo XX SI … …
    • Con la nueva infraestructura de Cafeine , probablemente esto ya esté en funcionamiento
      • Implicaciones de los avances en la interpretación del lenguaje humano:
      • Usar siempre que podamos un etiquetado semántico
      • El orden en el que se escriben las palabras es importante, la presencia de las palabras clave de forma aislada no funcionará igual de bien.
      • Las preposiciones vuelven a ser importantes, los n-gramas los toman en cuenta para poder identificar el núcleo del sintagma.
      • La Relevancia supera a popularidad.
    •  
    • ¿PREGUNTAS? Twitter @lakil Blog SEO-20.com Gracias 