SEO y semántica

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SEO y semántica

Hoy queremos hablaros de SEO y semántica. Ya hace años que Google está centrado en el lenguaje y en cómo evolucionan las diferentes formas de comunicación entre los humanos y la tecnología. De hecho, recientemente se están implementando importantes avances en técnicas de aprendizaje automático para entender las búsquedas o para la traducción de diferentes idiomas.

Una de las dudas frecuentes que se deriva de este fenómeno es cuál será el futuro del SEO en un momento en que los resultados de búsqueda evolucionan cada vez más hacia la personalización. ¿Tiene sentido seguir haciendo SEO como se hacía hasta ahora?

La búsqueda semántica

Si rebobinamos una década atrás y pensamos en resultados de búsqueda, vemos que buscadores como Google o Bing simplemente daban información correspondiente a los términos exactos de una búsqueda. Esto provocaba que no fueran capaces, en ciertas ocasiones, de resolver consultas con términos polisémicos o sinónimos.

Hoy día, entendemos que las búsquedas no se basan en una sola palabra clave, sino en entidades de información. Es decir, en cosas, personas o conceptos que los usuarios identificamos como independientes, bien definidos y por los que podemos referirnos a la hora de hacer una consulta. Estas entidades, a su vez, están conformadas por un conjunto de hechos o unidades de conocimiento que las definen. Es decir:

  • Una entidad es aquello que estamos describiendo: Por ejemplo: Shakespeare
  • El predicado es la característica que describimos de la entidad: Por ejemplo: escribió
  • El objeto define el valor de la característica descrita en el predicado: Por ejemplo: Hamlet

De manera que cuando buscamos el término “obras de Salvador Dalí”, Google comprende y nos ofrece lo que estamos buscando:

 

knowledge panel

Para ofrecernos el mejor resultado sobre aquello que estamos buscando y saber si la aproximación dada es correcta o no, Google también se ayuda de los usuarios mediante la opción de sugerencias:

 

google cerca semantica

 

Por otro lado, cuando hacemos clic en un resultado de búsqueda, el sistema lo ve como una configuración que los resultados que ha encontrado son correctos y utiliza esta información para mejorar la búsqueda en un futuro.

La importancia de la personalización en la búsqueda

En definitiva, en la búsqueda semántica no interesa tanto el conjunto de palabras clave que se utilicen, sino el significado de la consulta que se realiza: Es decir, la intencionalidad y el contexto. De ahí que la respuesta a una consulta no sea la misma si la realiza una persona u otra en un contexto diferente. Se trata de una cuestión de personalización de los resultados: Google tiene en cuenta la geolocalización como parte del contexto en que se realiza una búsqueda, pero también el historial de búsqueda, la fecha o la hora de búsqueda, el idioma o, incluso, los correos que hemos recibido en Gmail y las compras que hemos realizado recientemente.

Esta personalización, junto con la mejora constante en el procesamiento de la información, ha provocado que, con el paso del tiempo, Google también haya minimizado el problema de la polisemia o la sinonimia en sus resultados de búsqueda. Hay que tener en cuenta que, si el motor de búsqueda no tiene más datos, igualmente nos muestra ambos resultados. En cambio, si dispone de este contexto del que hablábamos, puede interpretar el significado de la consulta que hemos realizado y nos ofrecerá los resultados que buscamos.

Con el paso del tiempo, no hay duda de que los buscadores cada vez conocerán mejor nuestro contexto personal y serán más concisos encontrando una respuesta única a nuestra consulta. Pero esto nos lleva a otra reflexión: ¿Siempre nos retroalimentaremos a partir de la misma información? Pongamos un ejemplo: Parte del trabajo de Google es comprender cuáles son los medios de comunicación que más consulta cada persona y, cuando esta persona busca información sobre una noticia reciente, en muchas ocasiones ya sólo muestra los resultados de determinados medios afines.

Si se quiere salir de este bucle, se debe hacer un esfuerzo extra y volver a realizar la búsqueda, tal vez cambiando los términos utilizados, pero no siempre tenemos el tiempo o la paciencia de realizar este ejercicio. Esto hace pensar que cada vez será más difícil salir de nuestros esquemas mentales preestablecidos gracias a la pluralidad de los medios porque siempre se estará reafirmando nuestra posición sobre un tema, y ​​nunca cuestionándola… Pero este es un debate que se excluye del tema que hoy nos ocupa.

Los usuarios no siempre sabemos lo que buscamos

Se calcula que el 15% de las búsquedas que se realizan en un buscador cada día no se han visto nunca antes. A veces, cuando buscamos un tema, no siempre estamos seguros de que sea la mejor manera de formular aquella consulta. Puede que no conozcamos las palabras más adecuadas que se deben utilizar o cómo se escribe algo. De hecho, a menudo acudimos a la búsqueda precisamente buscando aprender porque no necesariamente tenemos los conocimientos necesarios, como demuestra claramente la siguiente captura:

termes de cerca

Bromas aparte, este es el principal motivo por el que Google o cualquier otro motor de búsqueda debe saber crear maneras de devolver resultados para consultas que no conoce. Y, por ello, desde hace años, se está trabajando en una serie de actualizaciones de algoritmos y tecnologías que mejoran la capacidad de comprensión del lenguaje natural y la intención de búsqueda mediante la inteligencia artificial.

Las tecnologías que han jugado -y juegan- un papel importante en cómo funciona la búsqueda semántica son la base de conocimiento del Knowledge Graph, el algoritmo Hummingbird, RankBrain o BERT. Las dos últimas novedades que se incorporan a esta lista son LaMDA y MUM que, como sus modelos de lenguaje predecesores, están basados ​​en Transformer, una arquitectura de redes neuronales que Google Research inventó el año 2017. Sin embargo, ambos modelos lingüísticos representan un importante avance. Mientras que LaMDA tendrá un papel clave en la asistencia por voz, MUM revolucionará las búsquedas, dando respuesta a preguntas complejas en diferentes idiomas, entendiendo el contexto que se asocia en cada caso.

¿Cómo crear contenidos SEO que se adapten a estos nuevos paradigmas?

Tal como hemos visto a lo largo del post, ya hace tiempo que Google no sólo se limita a comprender la consulta realizada, sino que intenta interpretar la intención del usuario al realizarla para ofrecer un resultado más preciso.

En este sentido, un error frecuente es pensar que SEO y semántica no son compatibles o que, incluso, el SEO desaparecerá en un futuro inminente. Lo cierto es que, tal y como ha ido haciendo a lo largo de su historia, el SEO debe evolucionar y adaptarse a estas nuevas realidades. Por ello, las antiguas webs de nicho centradas en prácticas poco recomendables hoy en día sí que es probable que, de no renovarse, ya estén sufriendo efectos adversos. Sin embargo, los sitios web de calidad y que realmente responden a una intención de búsqueda, incluso se pueden ver beneficiados de estos cambios.

En definitiva…

Si bien existen tecnologías y algoritmos sofisticados y que, además, evolucionan rápidamente para ofrecer cada vez mejores resultados, los principios de la búsqueda semántica son fáciles de entender y siempre responden a una misma lógica: Ofrecer más y mejores resultados de búsqueda a los usuarios. Si nos centramos en esta idea, no hay duda de que estaremos en una buena dirección.

Recordad que si tenéis dudas sobre SEO y semántica o necesitáis ayuda con el posicionamiento, en Dobleseo quedamos a vuestra entera disposición. No dudéis en contactar con nosotros sin compromiso, estaremos encantados de poderos ayudar.

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