La búsqueda semántica es la forma en que los usuarios se comportan cuando utilizan un motor de búsqueda. Este comportamiento del usuario que ocurre cuando los usuarios buscan a través de un motor de búsqueda crea una red entre palabras, reglas gramaticales y entidades. Los motores de búsqueda como Google, Bing y Yandex utilizan esta red para comprender la importancia de los términos y las ideas en una consulta de búsqueda y, posteriormente, entregar una lista de sitios web que tienen contenido que puede cumplir con la intención de búsqueda detrás de consulta.
El uso de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático ha permitido que los motores de búsqueda interpreten las consultas de los usuarios de una manera más humana y brinden respuestas que se adaptan mejor a las necesidades del usuario. Esto ha facilitado que los usuarios encuentren la información que buscan y ha ayudado a mejorar la precisión y relevancia general de los resultados de búsqueda.
Este enfoque en la intención del usuario es la principal diferencia entre la búsqueda léxica y la búsqueda semántica. En la búsqueda semántica, las consultas «cómo cocinar un churrasco perfecto» y «consejos para asar un churrasco como un chef» tienen la misma intención de búsqueda, y proporcionarán resultados similares con el mejor contenido para aprender a cocinar un churrasco, algunas diferencias ocurren si el motor de búsqueda reconoce que el verbo es más utilizado en algún país que en otro y ofrece contenido de ese país. Las hojas de resultados de búsqueda serían mucho más diferentes el uno del otro con el contenido agrupado bajo la coincidencia directa de palabras clave en el modelo de búsqueda léxica anterior..
Conceptos clave en la búsqueda semántica
Para poder asociar las diferentes variaciones de las consultas utilizadas para buscar un hecho o una entidad específicos y proporcionar un SERP preciso centrado en la intención de búsqueda, los motores de búsqueda modernos se basan en los métodos de búsqueda de entidades, consultas canónicas y reescritura de consultas.
Las consultas de búsqueda de entidades se utilizan para extraer la información del Knowledge Graph de Google, que es la base de datos que utiliza Google para recopilar la información que Google recopila acerca de entidades.
Las consultas canónicas crean la conexión entre las diferentes variaciones para buscar cualquier hecho o entidad determinada.
Y la reescritura de consultas creará la consulta final utilizada para servir como la intención de búsqueda principal y la consulta utilizada para escupir el resultado final y cualquier otra consulta utilizada para la intención de búsqueda secundaria.
Las SERP mixtas ocurren cuando el motor de búsqueda reconoce que hay varias intenciones de búsqueda relacionadas a la consulta, por ejemplo, la consulta «chia» genera una SERP mixta con intención de búsqueda mixta y la lista de resultados tiene contenido sobre la semilla y dónde comprarla, e incluyen un gráfico de conocimiento o knowledge panel y un carrusel de productos, pero también presenta contenido sobre la cadena de blockchain llamada Chia Network.
Algo similar sucede cuando alguien busca apple en inglés aunque si eres un entusiasta de la tecnología es muy posible que la hoja de resultados esté dominada por resultados acerca de la compañía Apple y no sobre las manzanas. Esto sucede debido a la gran popularidad de los productos de dicha compañía y ahora Google reconoce que es más probable que algunos tipos de usuarios estén buscando información sobre la compañía que buscando información acerca de la fruta.
La evolución de la búsqueda léxica a la búsqueda semántica.
Las primeras versiones de los motores de búsqueda funcionaban bajo un modelo de búsqueda léxica, al agrupar y catalogar el contenido acorde a las principales palabras clave y variaciones de palabras clave y contaban los vínculos que apuntaban al contenido como una señal de popularidad y la calidad del contenido.
Pero confiar solo en la frecuencia de las palabras clave y los vínculos hacía el contenido facilitó que las personas manipularan el modelo y esto permitió el posicionamiento de contenido de baja calidad y, por lo tanto, fallar en el objetivo principal de un motor de búsqueda, que es proporcionar los mejores resultados para responder a la consulta del usuario.
Elemento HTML y estructura de contenido semántico
Semántica en el HTML De igual manera el significado semántico de las etiquetas HTML ayuda a los rastreadores de los motores de búsqueda a comprender mejor el contenido y a indexar el contenido que descubren de mejor manera. Además habilita a los buscadores ofrecer hojas de resultado con fragmentos o resultados enriquecidos.
Los datos estructurados también proporcionan una capa adicional de información que los motores de búsqueda y otros tipos de rastreadores web pueden usar para mejorar el proceso de descubrimiento y categorización del contenido en la web. Este tipo de marcado ahora es un requisito para que el contenido aparezca en algunos de estos resultados enriquecidos en los SERPs de Google.
¿Por qué es importante la búsqueda semántica para el posicionamiento web?
La búsqueda semántica hizo posible que los motores de búsqueda modernos ofrecieran un listado de resultados mucho más efectivo, al centrarse en la intención de búsqueda detrás de cada consulta en lugar de simplemente conectar el contenido haciendo coincidir las palabras clave y contando los vínculos de retroceso como una medida de la calidad del contenido.
El auge de la búsqueda semántica también ha sentado las bases para LLM como PaLM y para nuevos algoritmos impulsados por IA como MUM.
Entender estas conexiones semánticas también será muy importante para saber optimizar contenidos para chatbots y otros modelos de búsqueda conversacional.
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