Olvídate de densidades de palabras clave en contenidos. Si quieres desarrollar una estrategia de optimización de contenido para incrementar el posicionamiento, debes aplicar una capa semántica, que requiere de la ponderación entre las palabras clave usadas y la frecuencia esperada para cada una de ellas. Mediante la técnica TF-IDF podemos realizar ingeniería inversa y crear contenidos optimizados para un posicionamiento óptimo.
"...nos permite identificar homónimos y establecer una semántica latente basada en conceptos..."
En 2014 Google publicó un artículo donde advertían: “Esta es la idea del famoso TFIDF, usado desde hace tiempo para indexar sitios web”. El TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) es una fórmula matemática de los años 80 que aplicada a las estrategias SEO nos permite identificar homónimos y establecer una semántica latente basada en conceptos construidos por asociación de palabras clave, mejorando el uso aleatorio de palabras clave no relacionadas estadísticamente.
El artículo de 2014 de Google deja entrever el problema de entonces con la interpretación del concepto de la página sin un mecanismo de machine learning, desde 2015 ,con el lanzamiento del algoritmo RankBrain, Google ya tiene la pieza clave para poder establecer la indexación de la semántica latente y comprender el significado más allá de los términos. Tengamos en cuenta que no sólo Google, sinó también Yandex usa el TF-IDF como principal factor de posicionamiento.
¿Por qué hay que tener en cuenta a RankBrain para mi estrategia de contenidos?
Para situarnos un poco, existen dos partes del RankBrain:
- Parte responsable del análisis de las búsquedas.
Realizando interpretaciones de las nuevas búsquedas y de long-tails asociando conceptos con búsquedas conocidas, ofreciendo mejor calidad en la página de resultados.
- Parte responsable de ranking.
Analiza las páginas en su contexto y busca parámetros de relevancia (CTR, pogo-sticking, tiempo en página etc…). Estas páginas que aparecen en los resultados, no necesariamente contienen las palabras exactas de la búsqueda, pero son consideradas relevantes por el método de Regla de Aprendizaje por Asociación (ARL, Association Rule Learning).
Hoy en día, el 15% de las búsquedas procesadas por Google son nuevas, no se han realizado nunca antes, por lo que RankBrain se encarga de establecer las similitudes con búsquedas o conceptos similares conocidos.
En resumen, y de forma simple, RankBrain interpreta la búsqueda del usuario, determina el intento de búsqueda y selecciona resultados en base a conexiones de significados.
¿Cómo afecta el Term Frequency – Inverse Document Frequency a la estrategia SEO?
La fórmula TF-IDF nos da una medida de originalidad de contenido y ayuda a los buscadores a determinar que hace que una página sea especial, que sea única. La densidad de palabras clave es una métrica muy simple y fácilmente manipulable.
Matemáticamente, el TF-IDF es el producto de la frecuencia de la palabra clave en la página (TF) y la frecuencia estimada media de la palabra clave en un grupo grande de documentos (IDF).
Dado que TFxIDF compara una palabra clave individual respecto a un gran grupo de documentos es una estimación bastante fiel de cuán importante es la palabra en la página, rebaja el peso de las palabras y frases no importantes e incrementa el valor de las palabras únicas, raras y significativas.
Debemos buscar nuestro océano azul en posicionamiento
Debemos salir de océanos rojos con palabras clave de alta competencia
Nos encontramos cada vez con más competencia por palabras clave cortas, en un entorno de alta competencia sólo lograremos posicionarnos mediante autoridad en links y estructura técnica en página, aun así, estaremos en posiciones rezagadas sino intentamos buscar un nicho con contenido original que nos diferencie.
Debemos salir de océanos rojos con palabras clave de alta competencia y buscar nuestro océano azul, donde nuestro contenido sea único, original con baja competencia que nos haga ganar autoridad y relevancia frente a los usuarios.
Pongamos un ejemplo:
Si buscamos “Regar jardín” nos encontramos con 599.000 resultados. Posicionarnos para esta búsqueda implica movernos en entorno de alta competencia, con sitios de mayor relevancia y autoridad a los que puede costarnos mucho batir.
No obstante, si realizamos búsquedas de contenido más específico llegaremos a entornos con menor competencia, dónde posicionarnos y ganar autoridad nos puede resultar más sencillo:
“Regar césped” = 399.000 resultados
“Riego césped natural” = 342.000 resultados
“Riego césped natural en verano” = 90.700 resultados
“frecuencia riego por aspersión césped natural en verano” = 63.500 resultados
A medida que vamos realizando asociaciones semánticas de las palabras clave iniciales, vamos reduciendo el número de competencia encontrando entornos dónde podemos ganar autoridad y consistencia.
Olvídate de palabras clave, busca los significados relacionados
Esencialmente ofrecer el mejor resultado para lo que le interesa al usuario es el fundamento principal para crear una estrategia de contenidos orientado a una optimización del posicionamiento web.
Las estrategias SEO de éxito actuales se orientan a entender el intento de búsqueda de los usuarios, para ofrecer el resultado más óptimo a la consulta que el usuario está realizando en ese momento. Dado a las nuevas consultas y a la cantidad de información, una opción fiable para ofrecer el contenido adecuado a los usuarios es la relación de conceptos, al fin y al cabo, como decían, el concepto es el concepto.
