En nuestra última entrega de Unwrapping the Secrets of SEO, mi colega Holly Miller describió los pasos a seguir para elegir buenos temas en línea en el momento adecuado y en buena forma de SEO. Ahora es el momento de asegurarse de que los temas sobre los que está escribiendo se optimicen igualmente bien para los usuarios y los motores de búsqueda. ¡Es hora de hablar de optimización semántica de temas!

Introducción a la optimización de contenido

Como vendedor en línea, SEO o escritor de contenido, su objetivo final es asegurarse de que todo lo que cree para las audiencias en línea funcione como se espera. Eso podría venir en forma de señales de usuario, clasificaciones más altas, acciones sociales o conversiones. El objetivo de la optimización de contenido es exactamente ese: asegurarse de que su contenido se conecte en los momentos importantes cuando los usuarios buscan información a través de los motores de búsqueda. Para que eso suceda, los motores de búsqueda (y, por lo tanto, los usuarios) deben considerarlo lo más relevante posible para un tema específico. En última instancia, la optimización de su contenido se logra mejor al comprender que lo que realmente está tratando de hacer es aumentar la relevancia del contenido en lugar de optimizarlo.

Este concepto general de aumentar la relevancia del contenido es algo que no solo es divertido desde la perspectiva de un SEO, sino que también es extremadamente útil para ayudar a los escritores de contenido a comprender qué subtemas deben incluirse dentro de los temas.

Para confiar plenamente en los datos que nos ayudarán a aumentar la relevancia de nuestro contenido, profundicemos para ver cómo Google entiende la relevancia en el contenido.

Una breve historia de la densidad de palabras clave

Antes de los días de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y todos esos sofisticados algoritmos, Google calificaba la calidad de la página principalmente en función de dos factores: enlaces y densidad de palabras clave. Para los SEO como yo, esto fue bastante divertido. La optimización de motores de búsqueda en los "viejos tiempos" de hace unos años solía estar mucho más basada en la táctica que en la estrategia.

Hoy en día, es un juego de pelota diferente. Google y otros motores de búsqueda se han vuelto más inteligentes y ya no juzgan la relevancia basándose simplemente en unos pocos enlaces o algunas palabras clave en la página.

Bien, si no está optimizando para una palabra clave utilizando la densidad de palabras clave, ¿cómo optimiza para un tema? Los siguientes dos conceptos pueden parecer complicados al principio, pero deberían ser fáciles de entender.

Indexación semántica latente

El primero es la indexación semántica latente, o LSI. La forma en que Google usa LSI es bastante simple. Una fórmula matemática define la proximidad y la relación entre los términos de un contenido. Los motores de búsqueda rastrearán una página web y, según el título de la página web o el tema principal, las palabras y frases más comunes se agrupan e identifican como palabras clave del tema principal de la página. Si los términos que el motor de búsqueda encontró en su página son términos relevantes, esperaría encontrar términos relacionados como “automóviles”, “segunda mano”, “subasta”, etc.

Para la mayoría de ustedes, todo esto debería sonar muy familiar. LSI es simplemente un método basado en la co-ocurrencia donde los motores de búsqueda buscan términos que ocurren naturalmente junto con otros términos. Aquí hay más información sobre LSI de una publicación que escribí hace unos meses.

A TF*IDF o No a TF*IDF

Si está buscando profundizar, TF*IDF, o Frecuencia de término * Frecuencia de documento invertida, es la fórmula más avanzada. Portent.com escribe esto sobre TF*IDF:

“... NO ESTÁ BIEN dejar de lado a la madre de todos los algoritmos de recuperación de información, TF-IDF, conocido cariñosamente por los geeks de las búsquedas como Term Frequency-Inverse Document Frequency.

Introducido en la década de 1970, este algoritmo de clasificación principal usa la presencia, el número de ocurrencias y las ubicaciones de ocurrencia para producir un peso estadístico sobre la importancia de un término particular en el documento. Incluye una función de normalización para evitar que los documentos largos y aburridos se instalen en los resultados de búsqueda debido a la naturaleza cortante de su circunferencia”.

Aunque puede ver que es un concepto más antiguo, sigue siendo muy relevante. Al igual que LSI, TF*IDF analiza palabras clave específicas e intenta comprender la relación entre cada una. Sin embargo, va un paso más allá al otorgar una ponderación específica a cada término.

Digamos que está tratando de entender qué palabras y frases son relevantes para el tema de los autos usados. Establecimos la fórmula para mirar las 20 mejores páginas de clasificación. TF*IDF funcionará de dos maneras:

• TF (Frecuencia de términos): un rastreador observará cada una de las palabras en cada página web y determinará la frecuencia de términos (densidad de palabras clave) de cada una de esas palabras:

Esto se repetiría para la página 2, página 3, etc.

• IDF (Frecuencia de documentos invertida): el rastreador observará todas estas palabras e identificará en cuántos documentos (de los 20 analizados) están presentes estas palabras.

• Se repite para la página 2, página 3, etc...

• TF*IDF: una vez que se juntan estos dos elementos, se calcula un logaritmo simple y se obtiene una puntuación (peso) para cada término analizado.

Automóvil de segunda mano: TF*IDF = 0,8

Automóvil usado: TF*IDF = 0,6

Lo que hace que este método sea sorprendente es que en realidad elimina las conjeturas al tratar de entender qué palabras y, por lo tanto, qué temas deben usarse junto con el tema central de su texto. Luego, puede analizar qué palabras clave tienen más peso y, por lo tanto, son más importantes para el tema sobre el que está escribiendo.

Y, por cierto, Google habla de TF*IDF en algunas de sus patentes de búsqueda:

• https://www.google.com/patents/US7711668
• https://www.google.com/patents/US20130346424
• https://www.google.com/patents/US7730061

Si no creías que era importante entenderlo antes. Espero que lo hagas ahora.

Profundizando en los tipos de entidad

Ahora hablemos de los tipos de entidad. Hemos visto una muestra de cómo Google entiende los términos más importantes para un tema específico; Google también entiende la categorización de las palabras. Usemos este artículo como ejemplo. El titular dice "Trump amenaza a los fabricantes de automóviles alemanes con un arancel de importación de EE. UU. del 35 por ciento", lo que brinda una buena descripción general de lo que leería en el artículo. En resumen, el artículo dice que BMW, la marca Vauxhall de GM y otras están siendo notificadas por el presidente Trump para producir más en los EE. UU. Cita a Daimler y Renaul-Nissan por ensamblar productos en Agauscalientes, México, y los amenaza con una tarifa de importación si no invierten más en la fabricación en los EE. UU. A continuación, utilizo la herramienta de búsqueda de entidades de Watson de IBM para ver cómo un algoritmo de aprendizaje automático define la relevancia del contenido y cómo se clasifica cada palabra en un tipo de entidad específico:

Aquí hay un recurso adicional sobre cómo Google agrupa las entidades:

http://searchengineland.com/google-patent-question-answering-using-entity-references-unstructured-data-267273

¿Qué significa esto? Los motores de búsqueda, especialmente aquellos lo suficientemente inteligentes como para usar el aprendizaje automático, miran CADA palabra en su documento de texto y las sopesan y clasifican. Para vencer a la competencia, deberá comprender todos estos conceptos y asegurarse de que todo en su página esté optimizado correctamente.

Calidad del contenido frente a estructura del contenido

Ahora que hemos hablado sobre cómo hacer que nuestro contenido sea relevante en términos de calidad, veamos cómo nuestro contenido es relevante en términos de estructura.

Un gran paradigma en el que muchos SEO (solían) equivocarse es simplemente escupir contenido (incluso bien optimizado) en cualquier parte de la página y esperar que se clasifique (me refiero a ustedes, especialmente en el comercio electrónico). Echemos un vistazo a dos piezas de contenido:

V ersión 1 :

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Versión 2 :

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La versión 2 se ve mejor, ¿verdad?

Esto no es solo algo que ayudará a las señales generales de los usuarios (menor tasa de rebote, mayor tiempo en la página, lo que con suerte conducirá a más páginas por sesión), sino que ayudará a las clasificaciones a medida que los motores de búsqueda comprendan varios elementos CSS y, por lo tanto, cómo se presenta una página. afuera.

Volviéndose Real con Estos Conceptos

Digamos que su tema principal es "comprar un auto usado" y está tratando de entender sobre qué subtemas escribir: ¿Debería hablar sobre el proceso? ¿Puntas? ¿Comprar un auto fuera del estado?

El primer paso es comprender el mercado lo mejor que pueda en un momento dado. Con la plataforma de desarrollo de contenido ágil de Searchmetrics Content Experience, podemos identificar rápidamente algunos elementos de alto nivel, incluido el volumen de búsqueda, la estacionalidad, las palabras clave similares y las integraciones de búsqueda para guiar nuestros temas:

El siguiente paso en la Experiencia de contenido de Searchmetrics es trabajar con el Explorador de temas para comprender qué temas están resonando en el mercado y por qué:

Gracias al gráfico de temas de Searchmetrics, podemos identificar rápidamente temas centrales que están semánticamente cerca del tema principal de "comprar un automóvil usado". Curiosamente, notaremos que muchas personas están interesadas en saber cómo comprar un automóvil usado con efectivo, o comprar un automóvil usado fuera del estado o de un concesionario. Dado que nuestro análisis puede incluir hasta cinco temas principales, incluiremos los que tengan el mayor volumen de búsqueda.

Al seleccionar algunos de estos otros temas, nuestro volumen total de búsqueda aumenta a alrededor de 7,000+

Hecho esto, ¡podemos empezar a escribir!

Aplicación de palabras clave con desarrollo de contenido ágil

Una vez que estemos listos para escribir, echemos un vistazo a lo que vería a la izquierda en el módulo editor de Searchmetrics Content Experience. Antes incluso de escribir algo, notaremos algunas cosas muy interesantes, principalmente sobre qué palabras clave (esencialmente subtemas) escribir y la frecuencia recomendada para que cada una se clasifique bien en los resultados de búsqueda.

¿Recuerda todos estos conceptos de contenido anteriormente en el artículo? Eche un vistazo para ver dónde se calculan la mayoría de estas recomendaciones de palabras clave.

Según los datos anteriores, para asegurarnos de que nuestro contenido sea completamente relevante, debemos escribir sobre el seguro, el mantenimiento, el proceso de prueba, la garantía, el registro, la financiación y algunos otros.

Una vez que comenzamos a escribir, aquí es donde comienza la diversión:

Puedo usar la herramienta para adoptar un enfoque basado en datos para escribir contenido de manera holística, obtener puntajes por cuán legible y bien estructurado es e incluso ver en la consola dónde el contenido duplicado de otros sitios podría causarme problemas en la clasificación.

Si está buscando aprender un poco más y entrar en los datos, desglosaremos TF * IDF y otras recomendaciones basadas en datos.

Finalmente, realiza un seguimiento del impacto. Asegúrese de realizar un seguimiento de los 5 temas principales para ver cuál funciona mejor en términos de clasificación, tráfico y señales de usuario.

Un recordatorio: la vieja mentalidad de "publicar y olvidar" ya no existe. Debes “publicar y reciclar” para asegurarte de que tu contenido esté siempre optimizado y actualizado.

Desenvolviendo los secretos del SEO

Comprender los conceptos básicos de la optimización semántica del contenido es vital. No necesitas ser técnico. No necesitas ser un científico de datos. Simplemente necesitas prestar atención y ser curioso. Una vez que haya comprendido el valor de optimizar semánticamente su contenido, la escritura centrada en datos no solo será más divertida, sino que comenzará a tener mucho más sentido.