¿Qué es el algoritmo de Google?

El singular es una simplificación. En su guía sobre los sistemas de clasificación, Google explica que usa sistemas automatizados que analizan muchos factores y señales sobre cientos de miles de millones de páginas y otros contenidos de su índice. Una parte forma los sistemas principales de clasificación (core ranking systems), la tecnología de base que produce los resultados. Otra parte atiende necesidades concretas, como la información en situaciones de crisis o la detección de spam.

Según la misma guía, los sistemas trabajan sobre todo a nivel de página. También usan señales y clasificadores de todo el sitio, pero Google aclara que unas buenas señales de sitio no garantizan que todo su contenido posicione bien, igual que unas malas no hunden todas sus páginas.

Conviene separar el término de otros que suelen mezclarse con él. Un factor de ranking es una señal que esos sistemas tienen en cuenta. Un core update es un cambio en los sistemas principales. Una penalización de Google, en sentido estricto, es una acción manual que decide una persona. Googlebot rastrea las páginas, pero no las ordena: la clasificación llega después, cuando la página ya está en el índice.

Google describe en su guía algunos de sus sistemas más conocidos. No los enumera todos ni dice cuánto pesa cada uno. Entre los que documenta están: - BERT, que interpreta cómo las combinaciones de palabras expresan significados e intenciones distintas. - RankBrain, que relaciona palabras con conceptos y permite mostrar páginas útiles aunque no contengan todas las palabras de la búsqueda. - La coincidencia neuronal (neural matching), que relaciona los conceptos de la consulta con los de las páginas. - Los sistemas de análisis de enlaces, entre ellos PageRank, uno de los sistemas centrales desde el lanzamiento de Google. - El sistema de diversidad de sitios, que normalmente evita mostrar más de dos resultados del mismo sitio entre los primeros. - Los sistemas de detección de spam, entre ellos SpamBrain, que se ocupan del contenido y de las prácticas que infringen las políticas de spam.

Otros sistemas de la lista atienden la frescura del contenido, las reseñas, la información fiable, las noticias locales o el contenido original. MUM, según Google, no se usa para la clasificación general, solo en aplicaciones concretas.

La guía también recoge sistemas retirados. Panda se anunció en 2011 y pasó a formar parte de los sistemas principales en 2015. Penguin, contra el spam de enlaces, se anunció en 2012 y se integró en 2016. El sistema de contenido útil (helpful content) se anunció en 2022 y en marzo de 2024 se incorporó a los sistemas principales.

Los cambios se prueban antes de publicarse. Google afirma que en 2023 hizo más de 700.000 experimentos, que dieron lugar a más de 4.000 mejoras en la Búsqueda. Parte de esas pruebas las hacen evaluadores externos de calidad. Según Google, sus valoraciones sirven para medir la calidad de los resultados y no influyen directamente en el ranking.

Los cambios grandes se anuncian en el panel de estado de la Búsqueda de Google. En 2026, hasta el 18 de octubre, el panel registra siete actualizaciones de clasificación: dos principales, en marzo y mayo; cuatro contra el spam, en marzo, junio, agosto y septiembre; y una de Discover, en febrero. Los despliegues duraron desde 19 horas y media hasta 13 días y 16 horas.

Un cambio en estos sistemas puede mover el tráfico de un sitio más que cualquier cambio propio. El riesgo práctico es atribuir ese movimiento a la causa equivocada: subir tras una actualización y creer que fue por el último ajuste, o bajar y deshacer un trabajo que estaba bien hecho.

Por eso las fechas del panel de estado son un dato de diagnóstico. Si el tráfico cae a la vez que empieza un despliegue, y cae también en páginas que nadie ha tocado, la causa probable es externa. Si solo caen las páginas que se modificaron, el cambio propio es el primer sospechoso. Mientras el despliegue sigue en curso, los datos todavía se mueven y cualquier conclusión es prematura.

La segunda consecuencia afecta a la estrategia. Google no publica una lista completa de señales con sus pesos, así que cualquier lista de «factores del algoritmo» es una elaboración de terceros. Una base de trabajo más estable son los sistemas que describe la guía y las directrices de Google sobre contenido útil y fiable.

• Anotar las fechas de inicio y fin de cada actualización del panel de estado junto a los datos de tráfico.
• Esperar a que termine un despliegue antes de sacar conclusiones o deshacer cambios.
• Guardar un grupo de páginas sin cambios al probar algo, para separar el efecto propio del efecto de una actualización.
• Revisar en Search Console qué páginas y qué consultas se movieron, no solo el total.
• Basar las decisiones en lo que Google documenta en su guía de sistemas de clasificación y no en señales sueltas sin fuente.
• Citar siempre la fecha de la guía o del anuncio, porque los sistemas cambian y algunos se retiran.

• Hablar de «el algoritmo» como si fuera una sola fórmula que se puede descifrar.
• Atribuir a un cambio propio una subida o una bajada que coincide con una actualización de Google.
• Confundir una caída tras un core update con una penalización: la acción manual aparece en Search Console, el core update no.
• Repetir listas de factores con un número fijo como si Google las hubiera publicado.
• Seguir optimizando para Panda o Penguin como sistemas aparte, cuando Google los integró hace años en los sistemas principales.