SEO Semántico… porque es momento de llamar a las cosas por su nombre, vamos a hablar de semántica.

Si tienes el valor de seguir con esta lectura después de la declaración de propósito, hablaremos de como una estrategia SEO debe estar basada en el análisis del contexto semántico más que en el adocenado término (a mi gusto) de “palabras clave”.

¿QUÉ ES LA SEMÁNTICA?

Se dice, se rumorea que la semántica es una rama de la lingüística que estudia el sentido de las palabras y sus combinaciones (campo semántico)

Ejemplo: tomamos la palabra “mango”, vemos que su significado será diferente en función del contexto semántico en el que se emplee: en ocasiones será una parte para agarrar un instrumento, en otras una fruta.

El análisis semántico de un texto (o en nuestro caso de una página web) es darse al tajo de estudiar el significado de las palabras y su interacción en el contexto global, con el fin de optimizar el contenido a través de un SEO semántico.

ORÍGENES DEL SEO SEMÁNTICO

Con el paso de los años, Google ha ido combinando diferentes algoritmos con el fin de ofrecer una respuesta, lo más afinada posible, a una consulta. Proyectándonos inexorablemente a los caminos del SEO semántico:

En illo tempore (año 2003), el algoritmo HILLTOP introdujo el bonito concepto de “pertinencia temática”,y eso vino a revolucionar la manera en la que se calculaba la popularidad de las páginas. Ahora, el PageRank se definiría en base a una temática y al número de links que esa pagina recibía de sitios con autoridad (en la misma temática).

LSI (Latent semantic indexation) Indexación Semántica Latente: fórmula matemática que permite analizar las relaciones entre un documento y un corpus semántico (o el conjunto de términos utilizados alrededor de un mismo concepto por un grupo de páginas.

El Coseno de Salton: otra fórmula matemática más antigua que la tos (precede a Google), que permite establecer una clasificación de documentos en un espacio vectorial definido y compararlos, con el fin de establecer cuál de ellos está más cerca (semánticamente) de responder a una consulta.

TF-IDF : un método de ponderación de palabras clave, una medida numérica que expresa lo relevante que es una palabra para un documento en una colección o corpus.

Todo esto nos ha llevado del PageRank al RankBrain, inteligencia artificial, el cerebro de google y su voluntad de “humanizarse” para, frente a la consulta de un internauta, ofrecer la respuesta más ajustada posible.

Cuando se trata de elaborar una estrategia de contenidos, es importante tener estos conceptos más o menos claros

Si hace algunos años cada contenido se optimizaba en base a una expresión clave que repartías a diestro y siniestro y a veces sin concierto, por todo tu documento, hoy en día hay que añadir un contexto semántico, algo así como utilizar términos habitualmente asociados a la expresión clave principal. No se trata exclusivamente de sinónimos, es más bien crear un universo semántico.

SEO-HERO. ANÁLISIS SEMÁNTICO LATENTE

En esta atmósfera de cambio, surgen nuevas metodologías y herramientas, una de ellas es SEO Hero.

Esta heramienta ese presentada por su creador, Walid Gabteni, como una herramienta de ayuda a la optimización de contenidos a través del SEO semántico. Se centra en la pertinencia semántica a los ojos de los motores de búsqueda, particularmente Google.

Dos son sus puntos fuertes:

Es gratuita… no hay motivo para no probarla.
La extracción semántica tiene lugar en directo. La riqueza de los resultados no depende de lo que la herramienta tenga en su base de datos. Cualquier consulta en SEO-Hero arrojará resultados.

–> Definición de Análisis Semántico Latente <–

Cuando haces una consulta, la herramienta toma las primeras 100 páginas que están posicionadas por ese término, las visita una a una y extrae de todas esas páginas, las palabras importantes que co-ocurren.

Al realizar una búsqueda en SEO Hero, esto es lo que te va a devolver:

La única diferencia entre la columna de la izquierda y la de la derecha, es que a la izquierda solo aparecerán términos únicos (de una sola palabra)

En cuanto a las columnas:

DF (Document Frequency): significa que el término concreto ha sido encontrado en el X% de los documentos analizados.
W (Words): el número medio de palabras de las páginas donde se ha encontrado el término.
OCCU (Occurence): el número de veces que el término aparece en la página.
TF (Term Frequency): el número de repeticiones del término dividido entre la media de palabras de la página.
HTML: Te muestra las etiquetas en las que se ha encontrado el término en las diferentes URLs.

Cómo puedes ver, en la primera url posicionada por este término, el término ha aparecido 31 veces en un texto muy extenso de 2764 palabras, y te muestra las etiquetas en las que se ha introducido y el número de veces.