La técnica pronto se pondrá a prueba de forma más amplia—Yahoo está en fase de transición para hacer que Bing ofrezca los resultados de búsqueda en su sitio. Y eso está provocando que los investigadores de Microsoft compartan más detalles acerca de los algoritmos que Bing utiliza para tratar de complacer tanto a los usuarios como a los anunciantes.
Aunque a menudo molestan a los usuarios, los anuncios que aparecen junto a los resultados de búsqueda desempeñan un papel crucial en la economía por inte et. Generan más de 25 mil millones de dólares en ingresos cada año.
Sin embargo la mayor parte de ese dinero fluye hacia Google, que maneja aproximadamente el 63 por ciento de las solicitudes de búsqueda en los EE.UU.. Yahoo procesa alrededor del 19 por ciento, mientras que Bing tiene una cuota de casi el 13 por ciento, según los últimos datos de comScore, una empresa de investigación de marketing. Microsoft tiene la intención de llegar a un público más amplio de buscadores por inte et a través de su asociación con Yahoo.
Microsoft también espera que, mediante el uso de algoritmos de búsqueda de anuncios, cada anuncio sea más relevante y se puedan obtener más clics—y más dinero de los anunciantes—por cada anuncio. Esto es clave, porque sólo el mero hecho de colocar más anuncios en una página no necesariamente mejora de ingresos.
Para tratar de predecir cuántos clics recibirá un anuncio, los algoritmos analizan las tendencias históricas para ver lo que los usuarios han hecho cuando los anuncios se muestran junto a términos de búsqueda en concreto. En el pasado, esto se llevaba a cabo mediante la escritura de reglas relativamente simples en el software de búsqueda. Por ejemplo, si los usuarios introducían una consulta con la palabra "coche", podrían ver anuncios relacionados con cambios de aceite.
Bing incorpora el concepto del "aprendizaje de máquinas" en la ecuación. Utiliza un sistema llamado AdPredictor, desarrollado por Joachin Quiñonero Candela, un investigador de Microsoft en Cambridge, Inglaterra. Con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial llamada modelo Bayesiano, AdPredictor toma en cuenta datos continuamente actualizados para calcular la probabilidad de un evento. En el caso de los anuncios de búsqueda, AdPredictor analiza la frecuencia con que se hace clic sobre un anuncio bajo un gran número de condiciones, afirma Candela Quiñonero. Por ejemplo, los anuncios relacionados con automóviles podrían cambiar dependiendo de la hora del día, la ubicación de la persona que realiza la búsqueda, y la colocación del anuncio en la página. (Quiñonero Candela señala que, por razones de competencia, no puede revelar exactamente estas condiciones o parámetros.)
El resultado, afirma Candela Quiñonero, es que Bing se puede permitir mostrar menos anuncios, ya que sabe que esos anuncios son más propensos a recibir un clic. No necesariamente tiene que mostrar aquellos anuncios cuyos patrocinadores hayan pagado una mayor cantidad de dinero por su colocación, afirma. "Al tratar de mejorar la exactitud de nuestras predicciones, también deseamos tratar de molestar menos a los usuarios y, al mismo tiempo, mantener a los anunciantes contentos", afirma.
De hecho, cuando Bing se lanzó con la tecnología AdPredictor, su porcentaje de clics fue casi tres veces superior a lo que Microsoft había observado con su motor de búsqueda anterior, Live Search, según afirma la empresa de marketing Didit. Además, según un estudio realizado recientemente por una firma llamada Adgooroo, Bing genera 3,85 anuncios por palabras clave de búsqueda, en comparación con los 5,72 que se generan en Google. De nuevo, no está claro si esto es puramente el resultado del rendimiento de AdPredictor, o si simplemente los anunciantes prefieren Google. (También se presume que Google utiliza un algoritmo de relevancia para decidir qué anuncios deben mostrar las búsquedas, aunque la compañía no quiso hacer comentarios.) Ahora que Yahoo ha añadido tráfico al motor de búsqueda Bing, si se reduce la relativamente alta tasa de Yahoo de 6,85 anuncios por palabra clave, eso será un signo revelador.
Un elemento importante de la tecnología de Bing: Aprende sobre la marcha, por inte et, al tiempo que le llegan los nuevos datos. Por el contrario, "algunos algoritmos necesitan todos los datos antes de actualizar el modelo", afirma Guo Qi, experto en aprendizaje de máquinas en la Universidad Emory, y dedicado al estudio sobre cómo reacciona la gente a los anuncios de búsqueda. Aunque los algoritmos capaces de aprender por inte et no son algo nuevo, el enfoque de Bing supone una nueva aplicación de la tecnología, afirma.