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La imperiosa necesidad del contenido estructurado para restaurantes

Fotografías, vídeos, presentaciones
Eugenia Kuyda explica el funcionamiento de la app IO :: Fragmento de la intervención de Eugenia Kuyda en el TechCrunch Disrupt 2014, en octubre, en el que presentó la app IO, que reconoce, comprende e interpreta las necesidades del usuario para recomendarle un restaurante.

Quienes se encuentren en Nueva York y busquen restaurante tienen la oportunidad de conversar con un programa informático que les entiende, comprende, interpreta y recomienda el mejor lugar para sus necesidades y gustos personales.

La app informática chatea con el usuario, comprendiéndole y es capaz de interpretar sus deseos

La app IO, en versión beta, es un buscador semántico capaz de chatear con el usuario del teléfono móvil de una forma amigable, aprendiendo qué es lo que busca, le gusta e interesa, para ofrecerle la mejor mesa de restaurante y más próxima a su ubicación. A diferencia de la búsqueda habitual, usando Google o portales de recomendación de otros usuarios como Yelp o Tripadvisor, no es necesario tener una idea preconcebida de cómo debe ser el restaurante y filtrar de antemano los resultados.

IO es capaz de entender cuándo se busca una mesa para una comida de negocios, para una velada íntima con la pareja, para una primera cita, para una celebración, para probar algo nuevo o, simplemente, para un bocado rápido y volver al trabajo. Para ello combina dos acciones: el rastreo de Internet y las preguntas y respuestas de todos los usuarios.

Uso de nuestra información sin nuestro contenido

El usuario de IO charla —escribiendo en el teléfono móvil o de viva voz, como con Siri de Apple— con la aplicación, y de sus preguntas y respuestas, naturales y que no responden a un formato preestablecido, el sistema va aprendiendo. La aceptación o no de sus propuestas sirven para clasificar la información que ha captado de Internet y de otros comensales y para generar el perfil de cada uno de ellos.

Si un usuario desea un restaurante con ambiente festivo, la máquina es capaz de comprender e interpretar si festivo se refiere a banquetes de celebraciones, fiestas infantiles o cocina de madrugada para clausurar una buena juerga.

El restaurante debe tener un sitio web siempre al día y estructurado semánticamente

Para dotarse de las posibles respuestas, el sistema rastrea Internet realizando un análisis lingüistico y semántico, captando las características de los restaurantes de la ciudad. Tras este análisis, los datos de las páginas web de los restaurantes se clasifican en una estructura semántica estandarizada (nombre, lugar, descripción, rango de precios, horarios, tipo de cocina o contacto) y en una estructura semántica singularizada (atmósfera, contexto adecuado, plato más reconocible, menú del día, intimidad, iluminación, decoración, etcétera).

Los criterios de esta segunda estructura responden a la combinación del análisis de lenguaje natural de aquello que dicen las páginas web y de la aceptación por parte de los usuarios de las propuestas que IO va haciendo ante cada consulta. De este modo va aprendiendo.

Ya no importa que los usuarios voten y comenten un restaurante en un portal web. Ni siquiera en las redes sociales. Ahora lo verdaderamente importante es que otros hayan conversado con la máquina y aceptado las propuestas de IO para ser promovidos comercialmente.

Las máquinas usan la información que hemos creado, pero no nuestro contenido.

Construcción de contenido semántico y estructurado

La aplicación diseñada por Eugenia Kuyda, fundadora y CEO de Talkto.io, supone un salto inmenso en la forma en la que se comunica todo el ramo de la restauración al público. Implica que un restaurante debe estar en Internet con información actualizada permanentemente sobre su oferta, precios e, incluso, disponibilidad.

Es necesario estructurar el contenido en dos planos, usando Microdata y listas ‘dl’ en HTML5

La actualización debe ser, como mínimo, semanal y el contenido debe estar construido de forma semántica. Es preferible utilizar snippets en Microdata para todos aquellos campos que pueden estandarizarse en la información del sector: contacto, ubicación, horarios, precios y especialidad. Pero también interesa la construcción de un discurso abierto que responda directamente a las preguntas que una máquina, en un análisis de lenguaje natural, identificará con más precisión.

En este sentido, con toda la complejidad que acarrea1 , la solución más factible de implementar es el uso de listas de definición (dl) en lenguaje HTML5. A cada definición (aforo, ambiente, terraza) le corresponde una explicación construida con una estructura sintáctica correcta y con sentido en sí misma. Las omisiones, los pronombres y los sobreentendidos sólo dificultarán una correcta identificación de los contenidos.

La intención de Kuyda es extender rápidamente la aplicación a las principales ciudades europeas.

Referencias

  1. Las normas que rigen las listas de definición están plagadas de excepciones. Un error en su implementación implica que dejen de transmitir el valor semántico que se pretendía, tal y como recoge HTML5 para periodistas. Manual de uso práctico^

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