El Posicionamiento por pasajes (Passage Ranking) es un algoritmo inteligente diseñado para analizar secciones o fragmentos individuales de una página con el fin de evaluar su relevancia para una consulta de búsqueda.
Así es como Google posiciona fragmentos individuales dentro de una página, no solo la página en su conjunto.
El algoritmo analiza el significado de un párrafo o sección específicos y puede mostrarlo en los resultados de búsqueda incluso si el tema principal de la página es mucho más amplio.
- ¿Cómo encuentra Google una respuesta en medio de un artículo enorme?
- ¿Cómo funciona el Posicionamiento por pasajes?
- Ejemplo de cómo funciona el Posicionamiento por pasajes
- Desmontando los mitos más populares
- ¿Cómo optimizar el contenido?
- El concepto de fragmentación semántica
- El sándwich contextual para redactores
- Enlaces de salto
- La lógica de trabajar con palabras clave de cola larga
- ¿Cómo comprobar si un texto está optimizado para el Posicionamiento por pasajes?
- Conclusión
¿Cómo encuentra Google una respuesta en medio de un artículo enorme?
Imagina una situación en la que un usuario introduce una consulta muy específica en Google. Tomemos mi nicho como ejemplo. ¿Cómo puedes determinar si una determinada palabra clave se posicionará? Como ya sabes, esta palabra clave tiene una dificultad de palabra clave baja.
En el pasado, el motor de búsqueda simplemente mostraba páginas que explicaban qué es la dificultad de palabra clave, etc. Ahora Google es capaz de encontrar una respuesta exacta incluso dentro de una guía detallada, un artículo en PDF, etc.
Por eso se creó una tecnología llamada Posicionamiento por pasajes (Passage Ranking).
La tecnología se creó hace bastante tiempo. Ya sabes, literalmente podía sentirlo al alcance de mi mano, que era posible… Yo solía llamar a esta tecnología “islas de contenido” y creaba islas de contenido adicionales para facilitar la búsqueda de esta información.
Y ahora la importancia del Posicionamiento por pasajes no hace más que aumentar porque la búsqueda moderna está cada vez más integrada con modelos LLM, AI Overviews, sistemas RAG, asistentes de AI, etc.
Todos funcionan según el mismo principio. Encuentran la información necesaria dentro de una página. Ya no posicionan la página completa.
Por lo tanto, si tu contenido está compuesto por bloques semánticos estructurados y de alta calidad, obtienes una ventaja adicional no solo en la búsqueda clásica, sino también a la hora de ser citado por la inteligencia artificial.
¿Cómo funciona el Posicionamiento por pasajes?
Veamos un poco de teoría. Google no crea una página independiente para cada párrafo ni indexa cada fragmento de una página como un documento separado. La página se analiza en su conjunto y Google simplemente encuentra dentro de ella una sección específica que responde a una pregunta concreta.
He observado una mejora interesante del flujo de trabajo: utilizar anclajes con nombre explícito en las etiquetas H2 y H3 ayuda significativamente a Google a procesar la estructura del documento. Esto permite al motor de búsqueda generar enlaces directos de “salto” en los resultados de búsqueda, dirigiendo a los usuarios directamente al bloque semántico relevante sin tener que desplazarse manualmente por un artículo enorme.
Google ha pasado del posicionamiento tradicional al análisis de bloques semánticos porque, en el pasado, los motores de búsqueda evaluaban un documento en su conjunto. Evaluaban la autoridad del dominio, el perfil de enlaces entrantes, la optimización de la página según las palabras clave, las señales de los usuarios, el volumen de texto, la puntuación de spam, el contenido superfluo, etc.
El principal problema era que los materiales expertos de alta calidad contenían información importante, pero esa información estaba oculta en algún lugar profundo del contenido. Los usuarios no buscaban esas consultas y, por tanto, nunca veían esas respuestas.
El Posicionamiento por pasajes permitió resolver este problema y Google ya no ve una página únicamente como un documento único. Es capaz de analizar bloques semánticos individuales dentro de ella.
Los avances en el procesamiento del lenguaje natural fueron la base para la creación del Posicionamiento por pasajes.
Primero se introdujeron BERT, MUM y otros modelos lingüísticos de Google. Como resultado, el motor de búsqueda aprendió a comprender no solo las palabras clave, sino también el significado completo del texto analizado.
Por lo tanto, los algoritmos comenzaron a analizar el contexto de la consulta, la intención del usuario, las relaciones entre conceptos y la similitud semántica entre una pregunta y una respuesta dentro del texto.
Si lo simplificamos, Google aprendió a responder una pregunta sencilla:
“¿Qué fragmento de texto resuelve mejor el problema del usuario en este momento?”
Si esa respuesta se encuentra dentro de un artículo, esa sección puede obtener una ventaja en los resultados de búsqueda y convertirse en candidata a recibir tráfico de búsqueda.
Ejemplo de cómo funciona el Posicionamiento por pasajes
Imaginemos que queremos escribir un artículo. Quiero escribir un artículo llamado “Guía completa de investigación de palabras clave.” Por cierto, ya tengo un artículo de este tipo en mi sitio web, así que puedes leerlo.
Y la longitud total del artículo es muy grande. Incluso lo comprobé: tiene más de 7.000 palabras. De acuerdo, es un artículo bastante extenso.
Y dentro del artículo hay muchas secciones, por ejemplo:
- Por qué es tan importante la investigación de palabras clave
- La investigación de palabras clave y su impacto en el SEO
- Planificación de la estructura del sitio web
- Encontrar oportunidades de crecimiento mediante palabras clave
- Principales tipos de palabras clave
- Palabras clave informativas, comerciales, transaccionales y de navegación
- Palabras clave según el volumen de búsqueda
- Palabras clave locales y globales
- Palabras clave según su relevancia a lo largo del tiempo
- Palabras clave de cola corta
- Palabras clave de cola larga
- Palabras clave de marca y sin marca
- Intención de búsqueda
- Cómo determinar la intención de búsqueda
- Comprobador de intención de búsqueda
Y así sucesivamente.
En otras palabras, es un artículo muy extenso con un gran número de encabezados y bloques semánticos.
Y entonces un usuario introduce una consulta específica: qué son las palabras clave sin marca o cómo realizar una investigación de palabras clave.
Antes era necesario escribir un artículo muy especializado sobre ese tema, pero ahora puedes escribir un artículo extenso y determinados fragmentos de ese artículo proporcionarán la respuesta a la pregunta del usuario.
Desmontando los mitos más populares
Empecemos por el hecho de que Google Passage Ranking no es un índice independiente. Google no almacena cada párrafo como una página separada. El documento sigue indexándose en su conjunto, pero durante la fase de análisis y posicionamiento de los resultados de búsqueda, Passage Ranking utiliza su algoritmo para encontrar el elemento más valioso dentro de él.
Passage Ranking no es lo mismo que un fragmento destacado. Son cosas completamente diferentes. Passage Ranking evalúa la relevancia de un fragmento, mientras que un fragmento destacado es simplemente la forma en que ese resultado se muestra en la búsqueda.
Ese fragmento puede participar en Passage Ranking sin aparecer en un fragmento destacado. Y viceversa.
Por lo tanto, hay que decir que un mecanismo es responsable de comprender el contenido, mientras que el otro es responsable de cómo se muestra ese contenido a los usuarios en los resultados de búsqueda.
El contenido extenso no funciona
Este es otro mito popular. Y, sabes, es parcialmente cierto.
Observamos en algunos sitios web que reducir el número de palabras nos ayudaba a posicionarnos mejor. Pero esto no ocurría por la reducción del número de palabras en sí. Simplemente eliminábamos el contenido superfluo y dejábamos de llenar la página con material inútil.
Exprimimos el agua de la esponja y dejamos únicamente lo más importante.
Pero si quieres cubrir completamente una guía, un artículo extenso de alta calidad recibirá tráfico de un gran número de palabras clave de baja y media frecuencia.
Por lo tanto, lo más importante al crear un artículo extenso es una buena estructura, mientras que el número de palabras ya no importa.
¿Cómo optimizar el contenido?
Intentemos crear una guía universal que funcione para la mayoría de los nichos.
Utiliza encabezados H2 y H3
Esta sigue siendo una buena forma no solo de incluir palabras clave, sino también de utilizarlas como marcadores semánticos, porque cada subtema debe tener su propio encabezado.
Tu estructura será muy deficiente si tienes un texto enorme de 2.000 palabras sin ningún encabezado y vas pasando de un tema a otro a lo largo del artículo.
Los párrafos deben ser autosuficientes
Asegúrate de que Google pueda comprender el significado de un bloque sin leer todo el artículo. No dejes una idea sin terminar; completa el párrafo de forma lógica.
Un párrafo — una idea
A veces, cuando escribimos, empezamos hablando de una cosa, después recordamos detalles adicionales, profundizamos en ellos y finalmente perdemos el punto principal.
Por lo tanto, sigue el principio de “una pregunta — una respuesta” y asegúrate de que la idea clave esté contenida dentro del párrafo.
Esto hará que el texto sea más fácil de comprender no solo para los algoritmos, sino también para los usuarios.
Utiliza listas
Sí, sí, sé que todos hemos empezado a tener miedo de las listas después de que los detectores de AI empezaran a identificar nuestras listas como contenido que no había sido escrito por un humano.
Pero yo también soy humano y también me gustan las listas. Y me gusta cuando un artículo está estructurado con listas.
Por lo tanto, en lugar de utilizar enumeraciones largas dentro del texto, puedes utilizar:
- Listas con viñetas
- Listas numeradas
- Listas secuenciales al describir etapas o pasos de un proceso
También puedes utilizar listas de comprobación.
Esto facilita el consumo de la información en una página.
Elementos como las listas y las tablas también aparecen con mucha frecuencia en las funciones avanzadas de los resultados de búsqueda.
Creación de tablas
Sí, y aquí volvemos a hablar del miedo a los detectores de AI, porque, al igual que ocurre con las listas, también reaccionan ante un gran número de tablas.
Pero las tablas nos ayudan a presentar datos en un formato compacto: “antes y después”, ventajas principales, etc.
Por lo tanto, las tablas siguen siendo bien recibidas tanto por los usuarios como por los algoritmos.
Quizá no deberías crear demasiadas y tampoco deberías hacerlas con un gran número de columnas, para que sigan siendo fáciles de consumir.
Preguntas y respuestas
Utiliza una sección de Preguntas y respuestas. Es una oportunidad para responder a las preguntas que puedan tener los usuarios después de leer el artículo.
La importancia de Information Gain
Tengo un artículo independiente sobre Information Gain. Puedes leerlo, pero sin duda debemos reconocer que ha surgido otra tendencia muy importante.
Ya no podemos limitarnos a reescribir artículos.
Si todos los sitios web ofrecen la misma respuesta, Google se ve obligado a encontrar el contenido que aporta más valor adicional.
Por lo tanto, si tu material incluye investigaciones, ejemplos, casos de estudio, estadísticas o tu experiencia personal, añade esos materiales al artículo.
Porque el Posicionamiento por pasajes ayuda a encontrar la respuesta, mientras que Information Gain ayuda a encontrar la mejor respuesta.
El concepto de fragmentación semántica
Creo que es importante comprender cómo los rastreadores de búsqueda y sistemas como Passage Ranking y AI Overviews procesan técnicamente los pasajes.
Así es como funciona. Los algoritmos dividen los documentos largos en los llamados fragmentos (chunks). Son bloques semánticos de un determinado tamaño, normalmente de entre 200 y 500 palabras.
Si un párrafo es demasiado corto —menos de 50 palabras—, es posible que el rastreador no disponga de suficiente contexto para responder a una consulta específica. Por otro lado, si una sección consta de más de 600 palabras sin subtítulos ni estructura, su peso semántico puede diluirse y el algoritmo de Passage Ranking puede no ser capaz de extraer la idea exacta de ese texto.
El sándwich contextual para redactores
Ya hemos hablado de cómo optimizar los párrafos, pero también necesitamos una guía de redacción clara y sencilla para los redactores.
Podemos utilizar el principio del Sándwich contextual. La primera frase de un párrafo debe proporcionar una respuesta directa, clara y sencilla. Puedes fijarte en cómo lo hace Wikipedia. Presentan la respuesta inmediatamente en la primera frase.
También suelo formatear este bloque como una cita para proporcionar contenido estructurado a los rastreadores de búsqueda.
En la primera frase damos una respuesta directa y muy clara a la pregunta. Las dos o tres frases siguientes desarrollan la idea y proporcionan las principales pruebas. Incluyen cifras, datos y ejemplos.
La frase final del párrafo debe contener una conclusión clara.
Como resultado, el contenido escrito con esta estructura tiene más probabilidades de ser extraído por Passage Ranking y AI Overviews, porque estos sistemas comprenden su significado con mayor facilidad.
Enlaces de salto
También merece la pena mencionar que los anclajes con nombre en los encabezados H2 y H3 ayudan considerablemente a Google.
La mayoría de los artículos, por ejemplo en WordPress, pueden utilizar plugins automáticos. Sin embargo, estos plugins a veces generan anclajes de encabezado caóticos que no son ideales.
Es mucho mejor cuando la tabla de contenidos se genera utilizando anclajes que coinciden con los nombres de los encabezados y tienen identificadores limpios, escritos manualmente, legibles para las personas y que reflejan con precisión la intención de búsqueda.
Por ejemplo, en lugar de id=”98234″ es mejor hacer esto: id=”keyword-difficulty-calculation”
Esto ayuda a Google a mostrar enlaces de salto directamente en los resultados de búsqueda. Podemos realizar un seguimiento de este comportamiento en Google Search Console (filtrando los informes de rendimiento por URL que contengan el símbolo “#”).
Te mostraré un ejemplo utilizando uno de mis artículos:
La lógica de trabajar con palabras clave de cola larga
Gracias al Posicionamiento por pasajes, ya no necesitamos crear decenas de artículos pequeños dirigidos a cada microconsulta.
En su lugar, basta con publicar una guía completa y bien estructurada: un artículo extenso y sólido.
El algoritmo identificará los pasajes relevantes dentro de ella, los relacionará con consultas de búsqueda de cola larga y permitirá que ese artículo central atraiga una gran cantidad de tráfico segmentado desde una sola página.
¿Cómo comprobar si un texto está optimizado para el Posicionamiento por pasajes?
Te daré una breve lista de comprobación para que puedas evaluar tu contenido. Hazte estas cinco preguntas sencillas.
Lista de comprobación del Posicionamiento por pasajes
- ¿Tus encabezados H2 o H3 contienen consultas de búsqueda?
- ¿El párrafo es una respuesta completa?
- ¿El párrafo contiene elementos concretos: cifras, ejemplos, datos, instrucciones o tablas?
- ¿Estás utilizando palabras innecesarias?
Elimina todas las construcciones que añadan palabras innecesarias. Elimínalas del texto sin piedad.
¿Es comprensible la sección actual sin leer los párrafos anteriores?
Si una persona llega a un bloque específico y encuentra allí la información, significa que puede comprender su significado sin leer todo el artículo.
Conclusión
El Posicionamiento por pasajes ha cambiado por completo el enfoque de la creación de contenido porque hoy Google ya no evalúa una página como un todo y ha aprendido a leer los bloques semánticos dentro de una página.
Si quieres crear contenido que triunfe en los resultados de búsqueda, no te limites a utilizar las palabras adecuadas: proporciona respuestas a preguntas específicas.
Todo ha pasado hace tiempo de la optimización de documentos a la optimización del conocimiento, y cada sección de un artículo se convierte en un posible punto de entrada desde la búsqueda.
Por lo tanto, cuanto más estructurados y útiles sean tu contenido y tus bloques semánticos, mayor será la probabilidad de recibir tráfico orgánico.
Y en la era moderna de AI Overviews, los sistemas RAG y los asistentes artificiales, este enfoque ya se ha convertido en la norma, y no deberías quedarte atrás respecto a estas tendencias.
El contenido del futuro ya no es contenido escrito en torno a palabras clave y a un determinado número de palabras, sino un conjunto de respuestas y recomendaciones expertas y claras combinadas en una estructura lógica.
Me gustaría concluir diciendo que, en la era de la búsqueda vertical y la indexación de documentos a gran escala, la optimización del conocimiento ha sustituido a la optimización de documentos.
Hoy no importa cuánto hayas escrito en una página, sino lo que realmente has dicho. Cuanto más lógicamente esté estructurado tu contenido, mayores serán tus posibilidades de ser citado en los resultados de búsqueda.
Eso es todo por mi parte. Gracias por leer el artículo. Lee otros artículos en mi sitio web.
