Para la mayoría de las personas, solo leer el concepto de Acelerador de Recuperación Eficiente Multivectorial nos hace recordar las lecciones más complicadas de la clase de ciencias en la escuela, pero este es el concepto usado por Google en uno de sus últimos adelantos técnicos sobre lo que parece ser nuevas líneas de acción del famoso buscador para acelerar las búsquedas complejas en grandes volúmenes de datos.
Ahora estamos justo a la mitad del camino entre el anuncio del Core Update más reciente (junio 2025) y su finalización estimada de tres semanas para empezar a ver los cambios al funcionamiento del ecosistema de Google; pero al revisar el blog oficial del grupo de investigadores de la compañía, nos encontramos con un artículo firmado por Rajesh Jayaram y Laxman Dhulipala, donde podemos adivinar sin necesidad de una bola de cristal, algunas pistas sobre estas novedades que ponen nerviosos a algunos expertos en SEO.
En este texto, los investigadores de Google explican la tecnología detrás del algoritmo de MuVERA (por las siglas de Multi-Vector Efficient Retrieval Accelerator), una lógica superavanzada que permite realizar búsquedas usando múltiples representaciones numéricas de textos con una velocidad casi igual a la de las búsquedas tradicionales (de un solo vector).
Hasta ahora, los sistemas de recuperación de información que alimentan el motor de Google solían usar un solo vector para representar cada documento o consulta, lo que limitaba la precisión de los resultados. Pero eso se terminó, ahora MuVERA soluciona este problema, permitiendo que tanto las consultas como los documentos tengan múltiples posibilidades de coincidir con los intereses de la búsqueda, lo que debería mejorar la relevancia y calidad de los resultados.
¿Qué impacto tiene MuVERA para las estrategias de SEO?
Con la puesta en marcha de MuVERA, seremos testigos de cómo los motores de búsqueda serán más inteligentes y exigentes con la calidad del contenido, en consecuencia, este cambio exige un SEO mucho más estratégico, centrado en la calidad semántica, la profundidad temática y una mejor organización de la información en bloques temáticos claros que propicien una mejor experiencia del usuario.
Aunque no es la primera vez que Google hace un llamado implícito a dejar atrás el enfoque tradicional de palabras clave aisladas, ahora más que nunca es importante apostar por la comprensión integral del contenido y, a su vez, entender la intención de búsqueda de los usuarios.
La mejor recomendación durante un Google Core Update es no hacer ningún cambio en las estrategias y dejar que se conozcan a detalle las implicaciones de las actualizaciones del algoritmo, pero si la teoría de MuVERA se vuelve realidad en las siguientes semanas, estas son algunos elementos que los editores de contenido pueden considerar:
- Entender mejor la intención de búsqueda para una mayor relevancia en los resultados: Con esta nueva lógica, los motores de búsqueda podrán entender mejor el contexto y los matices de las consultas, mostrando resultados más precisos y alineados con la intención del usuario.
- Optimización de contenidos: Será más importante crear contenidos que aborden un tema desde diferentes ángulos y que profundicen más allá de mencionar repetidamente las mismas palabras clave; es decir, que incluyan un lenguaje rico y bien cuidado, con el uso de sinónimos, variantes y contexto suficiente, ya que los sistemas multi-vector pueden captar mejor estas diferencias semánticas.
- Competencia más alta: Los sitios que ofrezcan información más completa y profunda sobre los temas tendrán más posibilidades de posicionarse, ya que MuVERA premia esa riqueza semántica sobre las menciones “superficiales”.
- Velocidad de indexación y búsqueda: Aunque se usan múltiples vectores, la velocidad de búsqueda no se ve afectada, lo que significa que los motores pueden ofrecer resultados avanzados sin sacrificar rapidez.
¿Cómo funciona MuVERA?
De acuerdo a la publicación de los expertos de Google Research, en una primera etapa MuVERA toma el conjunto de vectores de todos los documentos y consultas y los transforma en un solo vector compacto llamado “codificaciones dimensionales fijas” (FDE, por sus siglas en inglés) que, a su vez, conduce a la búsqueda de producto interior máximo monovectorial (MIPS, por sus siglas en inglés).
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“Este nuevo enfoque nos permite aprovechar los algoritmos MIPS altamente optimizados para recuperar un conjunto inicial de candidatos que luego pueden volver a clasificarse con la similitud multivectorial exacta, permitiendo así una recuperación multivectorial eficiente sin sacrificar la precisión”, detallan los investigadores.
En una segunda fase, los resultados iniciales se comparan entre sí (por ejemplo, usando la métrica Chamfer) para asegurar que verdaderamente representen la máxima relevancia y precisión para pasar a una segunda revisión que finalmente abre la puerta a búsquedas más naturales, precisas y útiles, incluso ante consultas complejas o contextos ricos en matices. En el artículo, también refieren que el código abierto de este “algoritmo de construcción FDE” está disponible para su consulta en GitHub.
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