El SEO semántico se refiere al uso de la semántica en la optimización de los motores de búsqueda (SEO) para ayudar a comprender el significado detrás de las consultas de búsqueda de los usuarios en lugar de simplemente buscar coincidencias de palabras clave.
En este artículo, voy a extrear algunos conceptos principales de este campo que es bastante más complejo de lo que se puede esperar. Las bases han sido definidas y muy bien por el gran Bill Slawski en su artículo What is Semantic SEO? Donde expone las sucesivas patentes de producto del mismo Google en el que se ve una marcada tendencia a la creación de algoritmos que podríamos decir marcan un camino «SEO orientado a objetos o entidades» que relacionadas construyen un Knowledge Graph para el buscador permitiendole una relación semántica entre sus términos, grupos, subgrupos, etc.
«When Google introduced the Knowledge Graph in 2012, it told us that it was going to start focusing upon things and not strings, and indexing real-world objects.»
Recomiendo leer el trabajo de Bill y el que para mi es su sucesor en transmisión de estos conocimientos, el señor Koray
Qué es la semántica en SEO
La semántica en SEO se refiere al estudio del significado de las palabras y frases en su contexto, y cómo los motores de búsqueda pueden interpretar estas palabras para entregar contenido relevante a los usuarios. Por ejemplo, la palabra «banco» puede tener diferentes significados según el contexto; puede referirse a una entidad financiera, un asiento o una reserva de sangre. El SEO semántico ayuda a motores de búsqueda a determinan el significado e intención de las consultas de los usuarios.
Conceptos Fundamentales del SEO semántico
Entidades
Las entidades son conceptos o cosas que tienen una identidad propia y que pueden ser nombradas o descritas. Las entidades se usan en el SEO semántico porque los motores de búsqueda las utilizan para organizar y clasificar la información y para mostrar resultados más relevantes y personalizados. Por ejemplo, si está buscando información sobre «Barack Obama», los motores de búsqueda pueden mostrar información relacionada con la entidad de «Barack Obama», como su biografía, su carrera política, sus libros, etc.
Vectorización de la información
La vectorización de la información es un proceso a través del cual se transforma el contenido textual en representaciones numéricas o vectores que pueden ser procesados por algoritmos matemáticos. La vectorización de la información ayuda a los motores de búsqueda a entender el contenido y a medir su similitud o relevancia con respecto a otras fuentes de información. Por ejemplo, si busca «recetas veganas», los motores de búsqueda pueden comparar el contenido de diferentes páginas web y mostrarte las que tienen más similitud o relevancia con tu consulta.
Procesamiento del Lenguaje Natural
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de analizar y generar lenguaje humano. El PNL se aplica al SEO semántico porque ayuda a los motores de búsqueda a entender el contenido y las consultas de los usuarios en un nivel más profundo y sofisticado. Si busca «cómo hacer un pastel de zanahoria», los motores de búsqueda pueden entender que quiere una receta y no una explicación teórica o histórica.
Google Knowledge Graph
El Google Knowledge Graph es una base de datos que almacena información sobre millones de entidades y sus relaciones. Se puede aprovecha para mejorar el SEO semántico, ya que permite al buscador encontrar resultados más completos y precisos, como paneles informativos, gráficos interactivos, mapas, imágenes, vídeos, etc. Por ejemplo, si busca «Mona Lisa», Google mostrará información sobre la entidad «Mona Lisa», como su autor, su ubicación, su historia, su valor, etc.
Schema.org
Schema.org es un proyecto colaborativo entre Google, Bing, Yahoo! y Yandex que tiene como objetivo principal proporcionar un vocabulario común y estructurado para marcar y etiquetar datos en los sitios web.
Esta marcación se realiza utilizando el lenguaje de marcado estructurado llamado Schema Markup, que permite a los buscadores comprender mejor el contenido de una página y mostrar resultados más enriquecidos y relevantes para los usuarios.
En el contexto del SEO semántico, Schema Markup desempeña un papel fundamental al proporcionar un contexto semántico claro sobre el contenido de una página.
Al implementar etiquetas y atributos de Schema Markup en el código HTML de un sitio web, se enriquece la información que se presenta a los motores de búsqueda, lo que les permite comprender mejor la temática, la estructura y la relevancia del contenido.
Esta data estructurada no es otra cosa que un conjunto de entidades acordadas en un protocolo para faiclitar la tarea de los buscadores en la interpretación de las estructuras básicas y a cuya implementación Google suele «premiar» con resultados enriquecidos.
La búsqueda de los buscadores
¿Que relacion tienen estos conceptos y porque son importantes para una estretegia seo?
El SEO semántico es una forma de optimizar un sitio web para que los buscadores interpreten el significado e intención detrás del contenido y puedan relacionarlo con su base de datos para identificar si son los resultados correctos a las consultas de los usuarios.
Con estos algoritmos Google «garantiza» la relevancia de los resultados a las queries de los usuarios. Si quieres mejorar el posicionamiento de tu sitio web para los motores de búsqueda y «ser elegido» por ellos como las mejores respuestas a tu audiencia, implementa el SEO semántico en tus estrategias de SEO.
Fuentes:
Gofishdigital (2021), «What is Semantic SEO?» Disponible en https://gofishdigital.com/blog/what-is-semantic-seo/