• Según Google, MUVERA logra una reducción de hasta 90% en la latencia respecto a modelos anteriores como PLAID.
• El 68% de las búsquedas online en México se realizan desde dispositivos móviles, según Statista.
• El mercado global de search marketing superó los 200 mil millones de dólares en 2024, de acuerdo con eMarketer.

Google MUVERA: el nuevo algoritmo que podría redefinir cómo funciona la búsqueda semántica

Google Research presentó MUVERA, un avance técnico en el campo de la recuperación de información que promete acelerar las búsquedas semánticas sin comprometer su precisión.

Su nombre proviene de Multi-Vector Retrieval Algorithm, y responde a una necesidad concreta: mejorar la eficiencia de los sistemas de búsqueda en contextos donde la comprensión del lenguaje y el contexto son determinantes para ofrecer resultados relevantes.

Con MUVERA, Google propone una forma innovadora de representación semántica, en la que se combinan múltiples vectores en una única codificación de dimensión fija.

Esto reduce la complejidad computacional, permite usar infraestructuras ya existentes y, sobre todo, da un paso hacia búsquedas más humanas, más centradas en el contexto y menos en palabras sueltas.

El desafío de la velocidad con precisión

Uno de los principales obstáculos de los modelos semánticos más avanzados es su costo en términos de velocidad. Por ejemplo, arquitecturas como ColBERT (un sistema de búsqueda basado en representaciones de múltiples vectores) ofrecen resultados de alta calidad, pero a cambio de un uso intensivo de recursos.

MUVERA cambia ese paradigma. Según los desarrolladores de Google, este algoritmo permite hacer búsquedas multi-vector tan rápido como si fueran búsquedas tradicionales de un solo vector. ¿Cómo lo logra? A través de un proceso de codificación conocido como FDE (Fixed-Dimensional Encoding), que transforma múltiples vectores en un único vector con la capacidad de conservar el contexto original, asegura Google.

Este vector puede indexarse y buscarse de manera eficiente mediante técnicas MIPS (Maximum Inner Product Search), ampliamente adoptadas en motores de búsqueda a escala. El resultado es una recuperación de información más precisa, con hasta un 10% más de recall en benchmarks como BEIR, y una latencia 90% menor que PLAID, uno de los estándares previos en el área, dicen en esta entrada de Medium.

La arquitectura también permite un reordenamiento de resultados, en donde se aplica nuevamente la lógica multi-vector a los documentos más relevantes. Esto afina la precisión sin perder velocidad.

Qué cambia para el marketing y la publicidad

Desde el punto de vista del marketing digital, MUVERA (siempre es en potencial porque nada está dicho en estos días) podría modificar las reglas del juego.

Una mejor comprensión semántica significa que los motores de búsqueda serán más capaces de interpretar lo que el usuario realmente quiere decir, incluso si no usa palabras exactas. Eso tiene un impacto directo en la estrategia de contenidos, el SEO y la planificación de campañas.

En mercados como México, donde el 68% de las búsquedas se realiza desde smartphones, ofrecer resultados más rápidos y relevantes se traduce en una experiencia de usuario superior, clave para el éxito en comercio electrónico y medios digitales.

En este contexto, MUVERA podría integrarse rápidamente a plataformas de recomendación de contenido, buscadores internos de marketplaces o sistemas de atención al cliente basados en inteligencia artificial.

La actualización también encaja con la estrategia de Google de combinar grandes modelos de lenguaje con técnicas eficientes en ambientes de producción. No se trata solo de poder hacerlo, sino de hacerlo bien y rápido a escala global.

Para las marcas, esto implica que los sistemas de búsqueda serán cada vez más exigentes en cuanto a la calidad contextual del contenido. Ya no basta con repetir palabras clave: será necesario construir contenidos útiles, estructurados y alineados con la intención del usuario.

¿Qué viene después?

El desarrollo de MUVERA forma parte de una tendencia mayor: la búsqueda como diálogo, no como diccionario. Herramientas como Search Generative Experience (SGE), los modelos Gemini o las aplicaciones basadas en IA conversacional están empujando a Google a redefinir lo que entendemos por buscar.

Aunque MUVERA todavía no está implementado en todos los productos comerciales de Google, su arquitectura está disponible como investigación abierta, lo que indica una intención de que la comunidad técnica y académica lo adopte, pruebe y lo adapte a nuevas aplicaciones.

En la medida en que estas innovaciones lleguen al usuario final, las marcas deberán estar listas para entender cómo funcionan, qué impacto tienen y cómo adaptar sus estrategias para no perder visibilidad en un ecosistema cada vez más guiado por inteligencia artificial.

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