Introducción
El mundo del SEO es muy cambiante y, cada anuncio, cada rumor y cada paper de investigación de Google se analiza con lupa. Recientemente, la comunidad ha estado en ebullición tras la publicación de un paper de Google sobre un algoritmo llamado Muvera el pasado 25 de junio de 2025.
Como si esto no fuera suficiente para generar especulaciones, justo ayer, Gary Illyes, un analista clave en el equipo de la Búsqueda de Google, avivó aún más el runrun al insinuar que aunque no utilizan Muvera directamente, sí se apoyan en algo «similar».
Esta declaración ha desatado una ola de preguntas: ¿Estamos ante el próximo gran update de Google? ¿Cómo afectará esto al SEO? ¿Es Muvera el futuro de la recuperación de información? En este artículo, desglosaremos los mitos y realidades en torno a Muvera y su posible impacto en nuestras estrategias de posicionamiento.
Pero, ¿qué es Muvera?
Para poner contexto, primero debemos comprender qué es Muvera. Según la documentación oficial de Google Research, MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) es un algoritmo innovador desarrollado por Google. Su propósito es transformar la compleja tarea de la recuperación de información basada en múltiples vectores en un proceso tan rápido y eficiente como la búsqueda clásica de un solo vector (Maximum Inner Product Search o MIPS).
En lugar de comparar múltiples vectores por documento o consulta, Muvera comprime esta complejidad en un único vector proxy de dimensión fija, sin comprometer la precisión. Esto permite aplicar algoritmos de búsqueda superoptimizados sobre estructuras de datos que antes eran intratables debido a su complejidad. En esencia, Muvera mejora drásticamente la eficiencia de la recuperación semántica multivectorial, como la utilizada por ColBERT, al convertirla en un problema de recuperación monovectorial mediante la técnica de Fixed Dimensional Encodings (FDEs). Esto significa búsquedas más rápidas y escalables, un avance crucial para la recuperación de información avanzada.
A modo de ejemplo, así decompondría la consulta en vectores:
y así construye la respuesta:
¿En qué se diferencia del modelo anterior?
La llegada de Muvera marca un punto de inflexión en la recuperación de información, diferenciándose sustancialmente de los modelos previos. Antes de Muvera, las opciones para la búsqueda semántica multivectorial eran limitadas: o se recurría a heurísticas de un solo vector, que ofrecían rapidez pero sacrificaban precisión, o se utilizaban sistemas como PLAID, optimizados para multivector pero con restricciones en velocidad y escalabilidad. Muvera, fusiona lo mejor de ambos mundos: la precisión inherente a la búsqueda multivectorial con la eficiencia de la búsqueda de un solo vector, todo ello respaldado por garantías matemáticas de aproximación (bounded error en Chamfer similarity).
Por lo que, a diferencia fundamental radica en que mientras que los sistemas anteriores realizaban una coincidencia entre consultas y documentos como una petición entera, Muvera opera a un nivel mucho más granular, comparando por partes (conceptos, significados y relaciones). Esto no es una simple mejora en el rendimiento; es un cambio de paradigma que permite a Google no tener que elegir entre calidad y velocidad, sino tener ambas.
Para los SEO, Muvera es una señal clara: la recuperación multivectorial parece ser el futuro. Optimizar el contenido para ser comprendido tanto en partes como en su totalidad es ahora más crucial que nunca para ser recuperado y citado en la IA.
¿Se puede hacer SEO para Muvera?
Ante la irrupción de algoritmos como Muvera, sumenta el runrun en la comunidad SEO y surge la siguiente pregunta: ¿Debemos empezar a optimizar nuestro contenido específicamente para Muvera? La respuesta, rotunda y clara, es NO (*aún), y hay varias razones fundamentales para ello.
En primer lugar, la falta de información oficial y confirmación sobre su implementación en los sistemas de búsqueda de Google es un factor crítico. A diferencia de algoritmos como BERT, RankBrain o MUM, donde Google comunicó explícitamente su integración en el ranking, Muvera se ha presentado a través de un paper en arXiv (un repositorio de preprints sin revisión por pares) y un post en el blog de Google Research. Google publica cientos de papers al año, y la gran mayoría nunca se traduce en una aplicación directa en el algoritmo de búsqueda principal. Basar estrategias de SEO en un paper de investigación, por muy avanzado que sea, sin una confirmación oficial de su uso en producción, es especular en el mejor de los casos y contraproducente en el peor.
La segunda razón, y quizás la más importante, es que Muvera opera en una capa de abstracción demasiado baja para ser accionable desde una perspectiva SEO. Los Fixed Dimensional Encodings (FDEs) de Muvera trabajan a un nivel técnico inaccesible para los profesionales del SEO. Como SEOs, carecemos de visibilidad sobre el modelo o versión específica de embeddings que Google utiliza, los valores exactos de estas transformaciones, el proceso de recuperación en sí, y no podemos medir su impacto directo.
Finalmente, es crucial entender la diferencia entre recuperación y ranking. Muvera no decide qué página se posiciona en primer lugar. Su función es acelerar la identificación de documentos candidatos relevantes. El orden final de los resultados lo determinan otros sistemas de ranking), donde sí entran en juego señales de SEO tradicionales y fundamentales como los enlaces, la relevancia contextual, la experiencia de usuario, la autoridad del dominio, etc. Muvera es, en esencia, una mejora de infraestructura, una optimización de la eficiencia interna de Google, no una nueva señal de ranking para la que podamos «hacer SEO».
Por lo tanto, el esfuerzo de los SEOs debe seguir siendo la creación de contenido de alta calidad, relevante y bien estructurado, que satisfaga la intención del usuario y que sea fácilmente comprensible por los modelos de lenguaje avanzados, independientemente de la infraestructura subyacente que Google utilice para procesarlo. La optimización para la comprensión semántica general y la calidad del contenido es el verdadero «SEO para Muvera».
Conclusión: El problema del ruido y la desinformación
Como hemos analizado, el verdadero problema en torno a Muvera no reside en si este algoritmo está o no en producción en los sistemas de búsqueda de Google. El problema radica en el ruido y la desinformación que se genera cuando se intenta vender «humo» sobre tecnologías complejas y no confirmadas, a menudo por parte de quienes no comprenden a fondo su funcionamiento o su impacto real en el SEO. Esta situación no solo confunde, sino que desinforma a aquellos profesionales y negocios que genuinamente buscan entender las dinámicas de la Búsqueda de Google para optimizar sus estrategias.
Esta no es una situación nueva en el ámbito del SEO. Hemos sido testigos de cómo recientemnete ciertos «expertos» han intentado capitalizar la novedad, creando y promoviendo nuevas siglas como GEO (Generative Engine Optimization), LLMO (Large Language Model Optimization) o AEO (AI Engine Optimization), con el único fin de abrirse un hueco en un sector en constante evolución.
En un ecosistema tan dinámico y cambiante, donde la información fluye a gran velocidad y la especulación es constante, es más importante que nunca mantener la calma y el pensamiento crítico. Ante cualquier duda sobre un nuevo «update», un algoritmo emergente o una nueva sigla de moda, la recomendación es siempre la misma: consulte con una agencia SEO con experiencia demostrada.
