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LSI Keywords y Entidades: La VERDAD sobre el Google Semántico

LSI Keywords y Entidades

Tabla de contenidos

Si llevas un tiempo moviéndote en los entornos del SEO, habrás oído hablar de los términos LSI Keywords y Entidades, ¿verdad?

Sin embargo… ¿Tienes claro lo que son?

Existen ciertos mitos y confusiones al respecto. Por ejemplo, que las LSI Keywords son sinónimos de la keyword principal o que las entidades deben prepararse con cuidado en nuestros textos.

Nada de esto es cierto, pero, a pesar de ello, entender las LSI Keywords y las entidades es fundamental para entender a Google. Y, por tanto, para hacer un buen SEO.

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Hoy, te cuento la verdad sobre el Google Semántico.

¡Vamos!

¿Qué son las LSI Keywords?

Las LSI Keywords son términos que guardan una relación semántica entre sí. En general, las LSI Keywords que queremos usar serán términos que guarden relación con la keyword principal que estamos atacando.

Por ejemplo, los términos “muebles”, “sillas”, “mesas”, “hogar”, “decoración” son LSI Keywords. Guardan una relación semántica. Pero también lo son “madera”, “plástico”, “patas”, etc., porque, aunque estén más alejados en su significado, también guardan relación con las anteriores.

Estas LSI Keywords están más cercanas entre sí que, por ejemplo, “caballo”, que no pinta nada ni en el primer grupo ni en el segundo.

LSI Keywords

Sin embargo, a su vez, “caballo” sí podría estar relacionado con “patas”. ¿Ves por dónde va el tema?

Si el término “patas” apareciese junto a “caballo” y, además, junto a “veterinario”, “pelo”, “cola”, etc. Google entendería que ese “patas” no se refiere a las patas de un mueble, sino de un animal.

En definitiva, Google utiliza las LSI Keywords para comprender de qué trata un texto en su conjunto.

Con ello, lo que logra es resolver el problema de la polisemia y la sinonimia en el lenguaje.

Por ejemplo, “patas” es una palabra polisémica, porque tiene varios significados para el mismo signo. Y, en el ejemplo anterior, ese problema queda resuelto con las LSI Keywords mencionadas.

Del mismo modo, si para las keywords “gato” y “minino” aparecen habitualmente las mismas LSI Keywords, Google entenderá que esos dos términos son sinónimos.

Y, así, poco a poco, Google va entendiendo cómo se relacionan los diferentes conceptos y puede atribuirles un significado.

Por eso, si buscas “animal con pico de pato y veneno” lo primero que te sale es un enlace a la página de Wikipedia sobre el ornitorrinco.

Ahí reside la potencia de las LSI Keywords. En hacer que Google pueda entender mejor qué tiene en su índice y qué busca el usuario, superando y yendo más allá de las keywords tradicionales.

Esto no significa que las keywords ya no tengan valor. Lo tienen. Pero debemos entender que Google es semántico.

Por ello, si queremos optimizar bien nuestro texto, debemos asegurarnos de que utilizamos tantas LSI Keywords como sea posible para que Google entienda de qué trata nuestra página.

Si lo logramos, podremos conseguir mucho más tráfico a nuestra página, porque no sólo posicionaremos por las keywords que hemos decidido atacar, sino también para aquellas búsquedas como la del ejemplo del ornitorrinco.

¿Qué son las entidades?

Las entidades van un paso más allá de las LSI Keywords. Si las LSI Keywords buscaban solucionar el problema de la polisemia y la sinonimia, las entidades buscan ayudar a Google a comprender las relaciones entre los diferentes conceptos que tiene en su índice.

Las entidades son algo que están bastante más verdes que las LSI Keywords, pero Google está avanzando a ritmos espectaculares en este tema.

La mejor forma de ver cómo funcionan las entidades es a través del Knowledge Graph de Google.

Mira, busca “Actor El Zorro” en Google. Después, busca “Actor La máscara del zorro”.

En serio. Hazlo. Te espero.

¿Ya?

¿Has visto que Google da la respuesta directamente? Eso es el Knowledge Graph de Google trabajando.

Si te fijas, en el primer caso, te muestra actores protagonistas o relevantes para diferentes películas de El Zorro. En cambio, en el segundo caso, te muestra el reparto de una película específica sobre El Zorro.

Parece obvio y fácil, pero… ¿Te das cuenta de todo lo que hay detrás de esto?

Significa que Google sabe qué es El Zorro (como concepto general, el mito). También sabe qué es La máscara del Zorro (una peli sobre El Zorro) y la relación que guarda con el concepto general de El Zorro (esto es una película de aquello).

Pero es que, además, sabe qué es Antonio Banderas, sabe ponerle cara, sabe que es el protagonista de la peli La máscara del Zorro, pero también sabe que NO es el protagonista de otra peli de El Zorro.

Knowledge Graph de Google

Ahí hay toda una serie de relaciones conceptuales MUY potentes. Y eso lo hace en base a entidades.

Así, El Zorro es una entidad, La máscara del Zorro es otra y Antonio Banderas es otra. Pero, además, tiene la entidad de “mito” (o como tenga catalogado el concepto genérico de El Zorro), la entidad de película, la entidad de actor y la entidad de protagonista.

¡Y entiende cómo se relacionan entre sí!

Es espectacular.

De esta forma, las LSI Keywords ayudan a Google a entender las relaciones entre conceptos. Ayudan a Google a entender los contenidos. Pero las entidades ayudan a Google a crear un mapa de la realidad y a relacionar los diferentes elementos que hay en él.

Esta es la magia del Google Semántico.

¿Por qué Google quiere mejorar su semántica?

Hay varias razones por las que Google quiere mejorar su semántica.

La primera y más obvia es porque le ayuda a cumplir mejor con su papel de dar respuesta a las necesidades del usuario cuando hace una búsqueda.

Al comprender mejor los contenidos y las propias búsquedas, puede unir mejor las dudas del usuario con las respuestas que tiene en el índice.

Pero, más allá de eso, hay un interés aún superior, y es que le permite crear una inteligencia artificial muy potente.

Piénsalo: Con la información que le damos a Google, la información a la que tiene acceso en la red y los sistemas que hemos mencionado, Google puede entrenar inteligencias artificiales para que comprendan el mundo de una forma mucho más precisas que las de la competencia.

inteligencia artificial seo

Y, por supuesto, eso se traduce en ventajas para su propio negocio. Como, por ejemplo, lo que hemos visto con el ejemplo de El Zorro: Puede responder al usuario directamente, sin que el usuario tenga que salir de su web (la de Google) para acudir a otra (la tuya, por ejemplo).

Esto tiene sus problemillas a largo plazo, porque… ¿Por qué vamos a crear contenido si Google acaba dando las respuestas y nosotros no recibimos tráfico? ¿Alimentamos su IA para no obtener beneficios?

Esto es algo sobre lo que no tengo claro lo que pasará, porque, a priori, parece que va contra los intereses del propio Google. Pero ellos son más listos que yo, así que tendrán un plan.

Sea como sea, la cuestión es que Google cada vez está volviéndose más semántico y puede responder mejor a las necesidades del usuario, sea mostrando una web más ajustada a la búsqueda o sea respondiendo a la propia búsqueda desde las SERPs.

Knowledge Graph - Zero Position

Es cierto que esto último está un poco más verde que lo primero, pero, sin duda, es hacia ahí hacia donde se dirige Google. Y, al ritmo que avanza, no tardaremos en verlo responder a la inmensa mayoría de búsquedas por sí mismo.

¡Ojo! No confundas el Knowledge Graph con la Zero Position. Una cosa es que Google destaque un resultado y otra que el propio Google dé la respuesta.

¿Para qué sirve esto a los SEOs?

La verdad… Para poco.

Por eso decía que hay mucho mito y confusión al respecto.

Si has seguido el hilo hasta aquí, habrás comprendido que las entidades y las LSI Keywords sirven a Google para comprender mejor los textos y la realidad.

Pero es que la realidad que debe comprender Google es la realidad que nosotros creamos.

Es decir, no tenemos que “optimizar” nada. No tenemos que optimizar la realidad. Es Google quien tiene que optimizarse para comprender lo que creamos, no al revés.

La prueba la tienes en el hecho de que, si tú escribes un texto sobre un tema que domines a ciegas, sin mirar ni LSI Keywords ni entidades en ninguna herramienta, y, después, buscas cuáles son las entidades y LSI Keywords que se usan en los 10 primeros resultados de las SERPs, comprobarás que has acertado.

entidades y LSI Keywords

¿Es magia? ¿Eres súper listo? ¿Eres un Dios del SEO y de la semántica?

No.

Es, simplemente, que Google aprende a entender lo que creamos, no al revés.

Cuando escribes un artículo sobre un tema que dominas, de forma natural, incluyes LSI Keywords y entidades relacionadas. Porque así funciona el lenguaje y la mente humana. Porque si hablas de física, vas a tener que hablar de partículas y de la gravedad.

Es evidente y no podría ser de otra forma.

Google necesita los sistemas como LSI Keywords y entidades porque es un robot y necesita métodos para aproximarse a lo que nosotros hacemos de forma intuitiva y natural.

Pero no tiene sentido que tú uses sus métodos.

Con una excepción: Cuando no sabes de qué estás escribiendo.

Algo que no es infrecuente, vale la pena decir.

En el SEO, muy a menudo, creamos nichos sin tener ni idea del tema que tratamos. Vemos que un nicho es rentable y entramos y lo atacamos. Bien.

En estos casos, es posible que, por desconocimiento, si escribimos a ciegas no incluyamos todas las LSI Keywords y entidades que el texto necesitaría.

En esos casos sí puede ser interesante acudir a herramientas que extraigan LSI Keywords y entidades para saber qué palabras debemos mencionar.

¡Ojo! Ni siquiera en este caso es que sea algo IMPRESCINDIBLE. Al fin y al cabo, si no sabes del tema, vas a buscar fuentes, te vas a informar y, después, cuando tengas una idea del tema, escribirás.

En ese proceso aprenderás los conceptos relacionados con la keyword y los acabarás escribiendo.

Pero, bueno, por si se escapase alguno, no está de más, en estos casos, utilizar herramientas para extraer LSI Keywords y entidades.

Y, de eso, hablamos en el siguiente apartado.

¿Cómo averiguar LSI Keywords y entidades?

Actualmente hay algunas herramientas que se pueden utilizar para obtener LSI Keywords y entidades, pero yo os recomiendo dos.

La primera es una extensión de Fede Gómez para Chrome, que extrae entidades. La segunda es la herramienta de Kiwosan, que extrae entidades y también sirve para obtener LSI Keywords.

¿Por qué sólo recomiendo estas dos?

Porque, en mi experiencia, son las mejores. Son rápidas y eficaces, y eso es todo lo que tengo que exigirles a herramientas de este tipo.

¿Cómo funcionan estas herramientas?

Es muy sencillo: Realizan la búsqueda de la keyword para la que quieres conocer LSI Keywords y entidades, scrapean los 10 primeros resultados de las SERPs, y extraen las LSI Keywords y las entidades que hay en ellas (cruzándolo con datos que ofrece gratuitamente Google sobre éstas).

Después, te muestra una lista de cuáles son las más utilizadas. Así, te puedes formar una buena idea de los conceptos relacionados y puedes escribir tu artículo sin olvidarte ninguno.

No obstante, como decía antes, si escribes con naturalidad un artículo es más que probable que, de forma natural, incluyas el 80% o más de las entidades y LSI Keywords que te arroja la herramienta.

Pero bueno, está bien probarla.

Sobre los microformatos

Resta por comentar un punto importante. Al fin y al cabo, he comentado que el Google Semántico es importante para el SEO, pero, en base a lo anterior, no lo parece, ¿no?

Bueno, eso es porque, todavía, no hemos hablado de los microformatos.

Los microformatos, como bien sabes, son marcados que permiten transferir y organizar información en la propia web. Y, además, al utilizarlo con un estándar generalizado (el Schema Markup), es fácil de reconocer y aprovechar.

Pues bien, Google lleva ya un tiempo tratando de potenciar el uso de estos marcados con microdatos… Y seguirá haciéndolo. Ya han anunciado que esta es una tendencia que se va a mantener y a complejizar.

microformatos

Es decir, como SEOs, tenemos que hacer un esfuerzo por entender el marcado Schema y mantenernos al día en él, tanto en comprensión como en utilización.

La razón es simple: El marcado Schema es una forma de indicar a Google, directamente, sentido conceptual. Y, si suficiente gente lo hace, servirá para alimentar a sus IAs y dar un paso más en el objetivo de transformarse en una IA capaz de comprender la realidad.

Por ejemplo, actualmente, cuando utilizas el marcado Schema para las recetas, estás indicando a Google cuáles son los ingredientes y pasos (por poner un ejemplo sencillo). Esto, automáticamente, le sirve para comprender entidades y relaciones.

Sabe que las “zanahorias”, el “rayado en natural” y la “cocción” son tres entidades, y que la entidad “zanahoria” con la entidad “rayado en natural” se utiliza en la entidad “ensalada de verano”, mientras que la entidad “zanahoria” con la entidad “cocción” se utiliza en la entidad “estofado”.

El uso del marcado Schema está muy verde todavía, pero no resulta difícil imaginar un internet donde todo esté mucho más marcado siguiendo el esquema anterior, y donde Google pueda tener una mayor comprensión, reforzando su Knowledge Graph.

Y, por supuesto, por el camino ofrecerá Rich Snippets y beneficios de posicionamiento para quien le ofrezca esa información, incentivando que los SEOs utilicen los marcados y que se desarrollen plugins para que hasta el menos capaz pueda transmitir esa información. Hoy en día en cualquier estrategia seo para ecommerce, son imprescindibles.

Al fin y al cabo, es lo que siempre ha hecho Google.

¿Qué consecuencias tendrá la semántica a futuro para el SEO?

Y llegamos al último punto. Soy consciente de que, más allá de las primeras explicaciones, estos apartados son un tanto especulativos. Sin embargo, dime si no es una evolución lógica de las cosas, viendo cómo funciona Google y la posición en la que está.

Además, piensa que, hoy en día, con el avance de la IA, si no es Google quien se pone a hacer esto, lo hará otra empresa… Y es algo que amenaza fuertemente el modelo de negocio de Google, así que Google tiene el máximo interés por encabezar esta carrera.

A futuro, las consecuencias de este uso de la semántica, apuesto a que serán, por lo pronto, la práctica desaparición de gran parte del SEO como lo conocemos. Si Google responde directamente al usuario, ¿qué lugar tienen los SEOs?

la semántica a futuro para el SEO

Quizá para eso falte muchísimo, o quizá sólo cinco años. Es difícil saberlo, viendo el ritmo al que avanza la tecnología. Sin embargo, tengo la intuición de que avanzamos en esa dirección.

Quizá el SEO no desaparezca, sino que se transforme en algo basado no en manipular el algoritmo para aparecer primeros, sino en manipular a la IA para hacerle creer que algo es lo que no es, para beneficio nuestro o de nuestro cliente.

Sin embargo, el paradigma cambiará completamente.

Sigo preguntándome cómo sobrevivirá el propio Google a ello. Quizá un Google que sólo ofrece sus propias respuestas y anuncios sea viable, pero me cuesta entender cómo se podrá mantener al día sin creadores de contenido (que no habrá porque ya no se beneficiarán de estar indexados en Google).

En fin, si estoy en lo cierto, nos espera un futuro emocionante.

Como puedes ver, la semántica en Google es muy importante, y es fundamental que los SEOs la entendamos bien, tanto para aprovecharla hoy en día para hacer nuestro trabajo, como para entender en qué dirección va Google y poder adaptarnos antes de que sea demasiado tarde.

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Rafa Sospedra

Rafa Sospedra

Soy Consultor Seo en Valencia, llevo desde el 2004 formándome y trabajando en lo que es mi pasión, el Posicionamiento web y la Analítica Web, disfruto aumentando las ventas de los Ecommerce y ayudando a las empresas a conseguir mas contactos.

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7 comentarios

    1. Javier gracias por comentar, en cuanto a tu pregunta, espero que te sirva este post o bien puedes realizar una busqueda en mi blog por la palabra herramientas y te saldran otros articulos, donde podras encontrar más herramientas para realizar un buen keyword research, saludos

  1. Vaya crack Fede y la extensión que hizo. No la conocía pero me ha parecido muy buena, me servirá mucho para un proyecto que tengo entre manos.
    Gracias Rafa por tanta información buena y de calidad.

  2. Me acabo de leer todo el artículo de cabo a rabo. Muy buen contenido, muy bien escrito y, sobre todo, de forma sencilla y amena. ¡Gracias por compartir!

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