El mensaje y la intención comunicativa —decir y querer decir— son cosas distintas. Esta ambigüedad, inherente al lenguaje humano, pone en apuros no sólo a las personas con Asperger, por su literal interpretación de las palabras, sino también a los motores de búsqueda. De las 40 mil consultas que Google procesa cada segundo, la mayoría contienen omisiones, polisemias, barbarismos, desórdenes de sintaxis, etcétera, que generaban resultados erróneos antes de la normalización de las búsquedas semánticas.

La semántica —rama lingüística que estudia el significado de las palabras— se ha integrado paulatinamente en el ‘equipamiento’ de los algoritmos de búsqueda. En este sentido Google ha hecho denodados esfuerzos. Después de implementar Hummingbird y Knowledge Graph, el gigante de Internet alteró el 10% de sus resultados con la introducción de Bert, actualización capaz de procesar el lenguaje natural. Sus robots de búsqueda se han puesto así al día con 400 mil años de evolución lingüística (Science Advances). El mérito de esta hazaña no reside en abrazar el coloquialismo, sino en interpretar adecuadamente la intención detrás de cada búsqueda: en enseñar a los algoritmos a ser menos literales, no menos perfectos.

Sin Humminbird, Bert, etcétera, el SEO semántico no habría alcanzado su actual desarrollo. Tanto es así que la polisemia, la pluralidad de significados del vocabulario, era hasta no hace mucho un obstáculo insalvable para los motores de búsqueda. Gran parte de las palabras de cualquier idioma son polisémicas; en inglés, nada menos que un 40%, y quizá un porcentaje mayor en el español. De ahí que Google, Bing o Yahoo hayan tenido que adaptarse para sobrevivir a este mar de significados, que pese a ser indicativo de la eficiencia del lenguaje humano, escapa a la comprensión del algoritmo más inflexible, más cuadriculado.

«El lenguaje humano prospera cuando se usa el mismo término para significar cosas algo diferentes, pero la automatización no», señaló el científico de la computación Tim Berners-Lee en un artículo para la revista Scientific American. Y si las búsquedas semánticas persiguen una mayor comprensión del lenguaje por parte de los buscadores, ¿qué es el SEO semántico?

Breve definición de SEO semántico

Los temas, y no las palabras clave, son el centro de gravedad del SEO semántico. Consiste en optimizar una página web enriqueciendo la semántica, la multiplicidad de significados en sus contenidos, para ajustarse a la intención de búsqueda del usuario y aportar un mayor valor a sus consultas.

Ejemplificando con la búsqueda «fibra óptica barata», los contenidos que pretendan canalizarla harán hincapié en la cuestión económica del servicio, incluyendo respuestas a preguntas relacionadas, como «¿cuál es la compañía más barata en fibra óptica?» o «¿cuál es el mejor precio de fibra óptica?». Para fortalecer su posicionamiento semántico, se implementarán sinónimos y términos relacionados («fibra óptica al mejor precio») y se adelantarán futuras necesidades del usuario («fibra barata sin fijo», «fibra sin permanencia», etcétera).

Pero la sinergia entre SEO y semántica está subordinada a factores como la ubicación, el contexto o la intención de la búsqueda. Clara es la importancia de este último condicionante, por las muchas omisiones que los internautas comenten en sus búsquedas. Veamos una sencilla cadena de consultas: «¿Cuál es el mejor aceite para cocinar? AOVE. ¿Y las marcas más recomendadas de aceite? Ybarra y Carbonell. ¿Y dónde comprarlo cerca de mí? Carrefour». En las dos últimas búsquedas se sobreentiende el producto, el aceite alimentario, aunque el internauta no lo diga expresamente. Pero un algoritmo demasiado literal podría haber respondido «Castrol y Cepsa» y «Norauto» al confundir ese aceite con el lubricante para el coche.

Otros factores coincidentes son el contexto y la ubicación, que adaptan los resultados al clima, la situación geográfico o el historial de búsquedas particular del usuario, así como las variaciones en el uso del lenguaje, siempre revelador para la comprensión del algoritmo. El objetivo detrás de una búsqueda será diferente si emplea un argot profesional o una jerga más llana y regional. De todas estas sutilezas, en resumen, debe nutrirse el SEO semántico si quiere atraer a los actuales motores de búsqueda.

En un contexto más amplio, el posicionamiento y búsqueda semánticos se enmarca dentro de la web 3.0 o web semántica. Este concepto, impulsado por el World Wide Web Consortium, persigue aumentar la legibilidad, la interacción y el aprovechamiento de masas ingentes de datos, con ayuda de la IA, la tecnología SPARQL, los identificadores únicos (URIs), etcétera.

Adaptando el SEO a las búsquedas semánticas: 5 recomendaciones útiles

Explota las palabras clave semánticas

El enfoque tradicional de las palabras clave está obsoleto, y por ello es necesario adaptar estos términos a las necesidades de las búsquedas semánticas.

La rigidez de las palabras clave tradicionales es inefectiva en la búsqueda semántica, que requiere el uso de términos y frases estrechamente relacionadas con la palabra clave principal, enriquecidas en su significado. Los sinónimos, las variantes de género, la adición de preposiciones y artículos o la reformulación en forma de pregunta pueden constituir keywords semánticas. Las funciones Suggest y Autocomplete de Google son herramientas útiles para identificar estos términos, que nunca deben confundirse con las palabras LSI, más vinculadas con el tema que la palabra clave principal.

Responde a preguntas tácitas

La búsqueda por voz y el auge de las palabras ‘long tails’ ha impulsado las keywords en forma de preguntas, que más que una tendencia, será una necesidad en el posicionamiento en Google y otros motores de búsqueda.

Estructurar los párrafos respondiendo a preguntas tácitas es una excelente práctica para mejorar el SEO semántico. Gran parte de las palabras clave semánticas responden a este enfoque, pues la mayor parte de las búsquedas sobre comida oriental, en realidad no buscan recetas ni información de interés cultural, sino restaurantes. Un primer paso consiste en identificar las preguntas derivadas de la keyword central del contenido, una labor en la que diversos recursos online pueden asistirnos: herramientas genéricas como Keyword Planner de Google, específicas como AnswerThePublic o las búsquedas relacionadas disponibles en las SERPs de la mayoría de consultas. Este listado de preguntas potenciales será de gran utilidad para decidir el contenido de los H2 y H3, para así agotar las posibilidades semánticas de cada tema.

Implementa códigos Schema Markup

Este revolucionario marcado, vigente desde junio de 2011, aporta información útil para los motores de búsqueda, que se sirven de estos fragmentos para interpretar y clasificar con mayor eficiencia el contenido web. De funcionamiento simple, los códigos Schema Markup actúan como un subrayado dentro del SEO on page, indicando a Google, Bing, etcétera, qué datos revisten interés para los usuarios.

Los fragmentos enriquecidos son, por otra parte, beneficiosos para métricas de posicionamiento orgánico como el CTR o tasa de clics. Artículos, reseñas, fichas de productos, noticias de eventos e incluso recetas culinarias cuentan con datos estructurados que permiten a sus autores resaltar su información clave, de modo que sea visible para internautas y algoritmos de búsqueda.

Aumenta el «interlinking»

Los datos vinculados, pese a su novedad y el desconocimiento general, aportan un valor añadido al SEO semántico.

Más allá de las palabras clave semánticas, la construcción de enlaces internos, o interlinking, redobla su importancia en la web 3.0. El enlazado interno actúan como un callejero digital, por el que los algoritmos de búsqueda de orientan, asimilan estructuras, asocian contenidos sin aparente relación y evitan, en última instancia, perderse en un laberinto insondable. Su utilidad trasciende, por tanto, la simple indexación de páginas, categorías y tags en las SERPs de Google.

Incorpora datos vinculados

Beneficiosa para la UX, la creación de enlaces internos ha demostrado ser igualmente eficaz para seducir a los algoritmos de búsqueda semántica.

Los datos vinculados, o linked data, operan conjuntamente con el marcado Schema para aumentar la interconexión y acceso de la información para los motores de búsqueda. Este método de publicación de contenido emplea la codificación JSON-LD, extensiones como RDFa y microdatos diversos, para proporcionar a los algoritmos una lectura fácil, en lugar de la tediosa tarea de interpretar masas de datos. Su efectividad actual y su uso generalizado en el futuro hacen atractivos el marcado Schema y la vinculación de datos; sin embargo, agregan un plus de laboriosidad a la creación de contenidos y no están alcance de todos los webmasters.

El boom de las consultas por voz —utilizada ya por el 27% de la población mundial, según Think With Google— ha dado la última palmada en la espalda a las búsquedas semánticas, por el mayor uso del estilo conversacional y las long tails que conlleva esta modalidad de búsqueda. El futuro del marketing apunta, así, en una única dirección: el SEO semántico.