Las palabras clave LSI (Latent Semantic Indexing) son palabras y frases que ayudan a los motores de búsqueda a comprender el contexto de una página, no solo la palabra clave.
En SEO, los términos relacionados ayudan a evitar contenidos superficiales, favorecen una cobertura más amplia del tema, permiten posicionarse para un mayor número de palabras clave y demuestran tanto a los motores de búsqueda como a los usuarios que tienes experiencia en un tema concreto.
Aquí tienes un dato que puede sorprender a muchos profesionales del SEO: Google dejó de utilizar LSI hace mucho tiempo.
¡No te preocupes! ¡Yo también pensaba durante bastante tiempo que las palabras clave LSI existían! 😂
- Palabras clave LSI y algoritmos de búsqueda modernos
- ¿Qué utiliza Google hoy?
- La interpretación moderna de las palabras clave LSI
- ¿Por qué Google valora esto?
- Palabras polisémicas
- ¿Por qué la gente sigue buscando "palabras clave LSI"?
- Cómo encontrar palabras clave temáticas y términos relacionados
- Palabras clave temáticas y autoridad temática
- Reflexiones finales
Palabras clave LSI y algoritmos de búsqueda modernos
El término LSI, o Latent Semantic Indexing, hace referencia a un método matemático desarrollado en la década de 1980 para ayudar a los ordenadores a comprender que diferentes palabras pueden tener significados similares y funcionar como sinónimos.
Hoy, Google utiliza sistemas de aprendizaje automático mucho más avanzados, como BERT, RankBrain y MUM.
Estos sistemas no se limitan a buscar sinónimos o palabras que aparecen juntas con frecuencia. En su lugar, analizan el contexto, la intención del usuario y las relaciones entre entidades para determinar si el contenido realmente responde a la consulta del usuario.
¿Qué utiliza Google hoy?
Google hace mucho tiempo que dejó de centrarse en comprender palabras individuales y ahora se concentra en comprender el contexto.
Ya he mencionado los principales modelos, pero veamos brevemente cada uno de ellos.
RankBrain
RankBrain fue la primera integración a gran escala del aprendizaje automático en los sistemas de posicionamiento de Google. Se introdujo en 2015.
Su objetivo principal era ayudar a Google a interpretar consultas de búsqueda que nunca había visto antes o que no comprendía completamente.
RankBrain relacionaba palabras y frases desconocidas con conceptos que el algoritmo ya comprendía, lo que permitía a Google determinar mejor la intención del usuario y ofrecer resultados de búsqueda más relevantes.
BERT
BERT supuso un gran avance en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Introducido en 2019, BERT cambió significativamente la forma en que Google interpretaba las consultas de búsqueda.
El modelo permitió a Google analizar las palabras dentro de su contexto, en lugar de tratarlas como términos aislados. Tiene en cuenta las palabras que aparecen antes y después de un término específico, lo que permite al motor de búsqueda comprender mejor el significado real tanto de las consultas como del contenido.
MUM
MUM fue el siguiente gran paso adelante.
Introducido en 2021, es considerablemente más potente que BERT.
Una característica clave de MUM es su arquitectura multimodal, que permite a Google analizar simultáneamente texto, imágenes y vídeo. En el entorno de búsqueda moderno, estas capacidades han evolucionado aún más, dando lugar a sistemas avanzados como Gemini.
Estos modelos constituyen la base de AI Overviews y de los marcos RAG modernos, permitiendo comprender las relaciones conceptuales entre diferentes formatos de contenido mucho mejor que las bases de datos de palabras clave tradicionales.
Como resultado, Google puede analizar la información con mayor profundidad y desarrollar una comprensión más completa tanto del contenido de una página como de la intención del usuario.
Este tipo de modelos constituye la base de los sistemas de búsqueda modernos de Google y permite al motor de búsqueda comprender el contexto, las entidades y el significado de una forma mucho más eficaz que durante la era de la simple coincidencia de palabras clave.
La interpretación moderna de las palabras clave LSI
Quizá te preguntes: si Google ya no utiliza LSI, ¿por qué escribir un artículo sobre ello?
La respuesta es sencilla. El término está profundamente arraigado en la cultura del SEO. Muchos profesionales del SEO entraron en el sector décadas después de que se creara la tecnología original, pero el término sigue utilizándose ampliamente hoy en día.
La realidad es que cuando los profesionales del marketing y del SEO hablan de palabras clave LSI, normalmente no se refieren al verdadero Latent Semantic Indexing.
En realidad, hablan de palabras temáticas, entidades y términos relacionados contextualmente. Es decir, palabras y frases que pertenecen de forma natural al mismo ámbito temático que el tema principal.
En el pasado, las palabras clave LSI se describían a menudo como sinónimos o palabras estrechamente relacionadas. Hoy, el término se utiliza más comúnmente para describir palabras que pertenecen al mismo ecosistema temático.
Por ejemplo, si la palabra clave principal es “mountain bike”, los términos temáticos relacionados pueden incluir suspensión, cuadro, transmisión, sistema de frenado, dibujo de la banda de rodadura, horquilla, tamaño de rueda y muchos otros.
Cuanto más vocabulario temático relevante incluyas de forma natural en tu contenido, más exhaustivamente cubrirás el tema.
Estos términos pueden ser expresiones habituales del sector, terminología técnica poco frecuente, conceptos muy especializados que solo conocen los expertos o incluso expresiones coloquiales utilizadas habitualmente por profesionales y usuarios reales.
Como resultado, los motores de búsqueda obtienen una comprensión más sólida de que el autor realmente conoce el tema y habla el lenguaje de su audiencia.
¿Por qué Google valora esto?
Google depende en gran medida de su Knowledge Graph.
El Knowledge Graph es una enorme base de datos que conecta entidades y conceptos mediante relaciones.
Cuando Google encuentra palabras como “tostado”, “arábica”, “robusta”, “cafetera” y “tamaño de molienda” junto a la palabra “café”, obtiene una comprensión mucho más clara del contexto de la página.
El mismo principio se aplica a los términos ambiguos.
Por ejemplo, si una página contiene la palabra “Napoleón”, Google debe determinar si el contenido hace referencia a la figura histórica, al pastel o a otra entidad.
Si aparecen cerca palabras como “emperador”, “Francia”, “ejército” y “batalla”, el motor de búsqueda puede deducir que la página trata sobre Napoleón Bonaparte.
Si, en cambio, aparecen palabras como “crema”, “capas” y “postre”, Google puede concluir que el contenido trata sobre el pastel.
De esta manera, el vocabulario temático ayuda a enriquecer el contenido, aclarar el contexto y reforzar la relevancia temática de una página.
Palabras polisémicas
Estas palabras también se denominan palabras polisémicas, es decir, palabras que tienen varios significados relacionados. Por ejemplo: cabeza (parte del cuerpo, líder, parte superior), correr (moverse rápidamente, funcionar, gestionar), ligero (iluminación, que no pesa mucho), etc.
Anteriormente, las palabras ambiguas suponían un enorme desafío para los motores de búsqueda. Hoy, los modelos modernos de procesamiento del lenguaje natural resuelven este problema mediante representaciones vectoriales. En lugar de comparar caracteres exactos, el algoritmo analiza toda la estructura de la oración.
Por eso es fundamental rodear los términos ambiguos de un vocabulario rico y relacionado contextualmente: proporciona las señales semánticas que el algoritmo necesita para relacionar los términos ambiguos con las entidades correspondientes del grafo de conocimiento.
¿Por qué la gente sigue buscando “palabras clave LSI”?
Aunque Google abandonó el concepto tradicional de LSI hace muchos años, el término nunca desapareció del sector del SEO.
Quizá simplemente nos hemos acostumbrado demasiado a él.
Hoy, cuando un profesional del SEO habla de palabras clave LSI, normalmente no se refiere al verdadero Latent Semantic Indexing.
En la mayoría de los casos, se refiere a palabras temáticas, entidades, términos contextuales y vocabulario profesional que ayudan a cubrir un tema de forma más exhaustiva y demostrar experiencia.
Cómo encontrar palabras clave temáticas y términos relacionados
Encontrar palabras clave temáticas comienza con algo más importante que cualquier herramienta: tus propios conocimientos, la lógica y la comprensión del nicho. Sin embargo, también existen varios métodos y herramientas que pueden ayudarte a descubrir términos y entidades relevantes de forma más eficiente.
Analiza los resultados de búsqueda
El enfoque más sencillo consiste en estudiar los resultados de búsqueda de Google. El propio motor de búsqueda proporciona pistas sobre qué temas, términos y entidades considera importantes para una consulta concreta.
Autocompletado de Google
Empieza a escribir una consulta en la barra de búsqueda de Google, pero no pulses Enter. Google sugerirá automáticamente frases adicionales y variaciones de búsqueda.
Aquí tienes un truco útil: después de introducir tu palabra clave principal, añade diferentes letras del alfabeto una por una. Cada letra activará un nuevo conjunto de sugerencias de autocompletado, lo que te ayudará a descubrir un gran número de consultas relacionadas y términos temáticos.
People Also Ask
Esta es una de las fuentes más valiosas de ideas temáticas.
La sección People Also Ask contiene preguntas reales de los usuarios que revelan subtemas y temas importantes que deberían cubrirse idealmente en tu contenido.
Búsquedas relacionadas
En la parte inferior de la página de resultados de búsqueda de Google encontrarás la sección de búsquedas relacionadas.
Estas consultas suelen contener entidades, conceptos e ideas de contenido adicionales que pueden enriquecer considerablemente tu artículo.
Análisis de la competencia
Estudia entre tres y cinco sitios web que ya estén bien posicionados para tu palabra clave objetivo.
Presta atención a sus encabezados H2 y H3, terminología, jerga del sector y expresiones poco habituales.
También debes revisar cuidadosamente sus secciones de preguntas frecuentes y la estructura de sus artículos. Las entidades temáticas importantes suelen estar ocultas dentro de estas secciones.
Knowledge Graph
Explora lo que Google ya sabe sobre tu tema.
Por ejemplo, si buscas “mountain bike”, Google puede mostrar un panel de conocimiento junto a los resultados de búsqueda.
Examínalo detenidamente. Estos paneles suelen contener entidades relacionadas, características, marcas, categorías y otros elementos temáticos importantes.
Inteligencia artificial
La AI también puede ser una excelente herramienta para descubrir vocabulario temático.
La clave está en hacer la pregunta adecuada.
Por ejemplo, al buscar palabras relacionadas con el tema de la consulta “Keyword Research“, puedes utilizar una instrucción como esta:
Enumera términos temáticos relacionados con la palabra clave principal: “Keyword Research” sin utilizar la propia expresión “keyword research”.
La respuesta puede incluir términos como volumen de búsqueda, SERP, palabras clave de cola larga, intención de búsqueda, posiciones, competencia y muchos otros conceptos asociados al tema.
Utiliza las herramientas SEO adecuadas
Las herramientas SEO especializadas pueden acelerar considerablemente el proceso de búsqueda de palabras clave temáticas.
KeywordStat puede identificar términos temáticos relacionados en solo unos clics, haciendo que la preparación del contenido sea mucho más eficiente.
Ingeniería inversa
Aborda el problema como un experto.
Observa las páginas que tienen éxito y están posicionadas en los resultados de búsqueda e identifica qué entidades, conceptos y términos aparecen con mayor frecuencia.
Crea un mapa de asociaciones temáticas
Comienza con tu tema principal y crea un mapa de asociaciones a su alrededor.
Por ejemplo, si tu tema son las recetas, los conceptos relacionados pueden incluir proteínas, vitaminas, nutrición, salud, calorías, ingredientes, métodos de cocción y preparación de comidas.
Después, continúa ampliando cada rama añadiendo conceptos y términos relacionados adicionales.
Este método te permite crear rápidamente una lista completa de palabras clave temáticas y, al mismo tiempo, comprender mejor la futura estructura de tu artículo.
Palabras clave temáticas y autoridad temática
¿Cómo se relacionan estos dos conceptos?
La respuesta es bastante sencilla. Google quiere señales de que tu página pertenece realmente a un tema específico y de que tienes experiencia real en ese nicho, en lugar de limitarte a crear contenido en torno a una palabra clave concreta.
Si realmente conoces tu tema, naturalmente estarás familiarizado con un gran número de términos del sector, conceptos, entidades y expresiones profesionales relacionadas con ese campo.
Cuanto más vocabulario temático relevante incorpores de forma natural a tu contenido, más fácil será para los motores de búsqueda comprender hasta qué punto cubres el tema.
Esto no significa que debas introducir palabras clave a la fuerza en cada párrafo. Los términos temáticos deben aparecer de forma natural como resultado de abordar el tema en profundidad.
Cuando los motores de búsqueda ven constantemente entidades, conceptos y terminología relevantes a lo largo de tu contenido, obtienen una confianza adicional en que tu página trata realmente sobre el tema y no se limita a dirigirse a una palabra clave.
Reflexiones finales
A estas alturas, probablemente te hayas dado cuenta de que la mayoría de los profesionales del marketing y del SEO utilizan el término palabras clave LSI de una forma algo imprecisa.
Simplemente nos hemos acostumbrado a esta terminología, aunque la tecnología original ya no se utiliza en los motores de búsqueda modernos.
Dicho esto, no hay nada de malo en seguir utilizando el término siempre que comprendas lo que realmente significa.
Hoy, cuando la gente habla de palabras clave LSI, normalmente no se refiere al Latent Semantic Indexing. En su lugar, habla de palabras clave temáticas, entidades, terminología profesional, vocabulario contextual y conceptos relacionados semánticamente.
Si así es como entiendes el término, no hay ningún problema en utilizarlo.
Puedes incorporar estos términos temáticos con confianza a tu estrategia de SEO para enriquecer tu contenido, demostrar experiencia y ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor el tema de tu sitio web.
En última instancia, el objetivo no es añadir más palabras clave. El objetivo es cubrir un tema de la forma más exhaustiva posible y comunicarte en el lenguaje de tu audiencia.
Eso es todo por mi parte. Gracias por leer este artículo. No dejes de consultar los demás recursos de este blog y aprovecha nuestras herramientas de investigación y análisis de palabras clave.
