Latent Semantic Indexing: definición y ejemplos

Si nunca has oído hablar del concepto Latent Semantic Indexing ha llegado el momento de que te lo expliquemos de forma simple. En el siguiente artículo definimos el LSI y detallamos todas las particularidades del modelo matemático adoptado por el algoritmo de Google para entender mejor el contenido de una página. Quédate hasta el final y te contamos cómo puedes aprovechar la Latent Semantic Indexing para mejorar tu posicionamiento orgánico.

La Indexación Semántica Latente o Latent Semantic Indexing es un proceso de indexación que trata de comprender el contexto y el significado de las palabras clave utilizadas en el contenido de una página para establecer conexiones entre las palabras clave utilizadas y sus sinónimos, así como sus familias de palabras. De esta manera, se crea un campo semántico para cada keyword, permitiendo una comprensión más amplia del contenido y el contexto en el que están siendo utilizadas para alcanzar un entendimiento más completo de los textos SEO.

El objetivo principal del Latent Semantic Indexing es mejorar la relevancia del contenido para los motores de búsqueda, ofreciendo resultados de búsqueda más precisos y relevantes ante las consultas de los usuarios. Además, esta técnica ayuda a evitar prácticas penalizadas por Google como el keyword stuffing y contribuye a enriquecer la calidad general del contenido web, algo que en última instancia puede mejorar el posicionamiento orgánico de una URL.

La Latent Semantic Indexing utiliza algoritmos para identificar patrones de co-ocurrencia de palabras y analiza la proximidad y la frecuencia con que estas aparecen juntas en el contenido. A partir de esta información, el algoritmo puede deducir la relación semántica entre las palabras, determinando qué términos están asociados entre sí. Por ejemplo, si las palabras «perro», «cachorro» y «mascota» tienden a aparecer juntas en el contenido, el algoritmo entiende que estas palabras están relacionadas semánticamente en el contexto de animales domésticos.

Al analizar un bloque de texto con una gran cantidad de palabras, el algoritmo Latent Semantic Indexing elimina palabras vacías que carecen de significado como pueden ser conjunciones, pronombres y algunos verbos. De esta forma el algoritmo aísla las palabras clave principales que dotan de significado al texto. Estas palabras se introducen en una matriz bidimensional que determina la frecuencia con la que aparece cada palabra o término en el texto. Cuando las palabras aparecen con la misma frecuencia decimos que tienen la misma co-ocurrencia y se consideran términos semánticamente relacionados.

Pongamos el ejemplo de una página web dedicada a la fotografía de paisajes naturales y otra que se dedica a la fotografía de montaña. En el primer caso, cuando los bots de Google están rastreando la página probablemente encuentren términos como «fotografía», «paisajes» y «naturaleza». Además, dentro del contenido, es probable que encuentren palabras relacionadas con la fotografía, como «cámara», «apertura», «exposición» y «composición». En el segundo caso posiblemente localicen entre el contenido términos como «montañas», «cimas», «senderismo», «aventura”, “cumbre” y “pico”.

Con el paso del tiempo, las arañas de Google van archivando las relaciones entre estas palabras y desarrollando un entendimiento más profundo del contenido y su contexto. Cuando un usuario realice una búsqueda ambigua relacionada con la fotografía de paisajes naturales o de montañas, la araña podrá ofrecer la página web más relevante, teniendo en cuenta la pequeña diferencia entre alguien que busca consejos de fotografía de montañas y alguien que busca inspiración para fotografía de cualquier tipo de paisajes naturales.

Podemos hablar de términos semánticamente relacionados cuando nos encontramos ante conceptos que comparten similitudes de significado dentro del mismo campo semántico. Estas relaciones se establecen a través de variaciones lingüísticas como pueden ser el uso del singular y plural, masculino y femenino, sinónimos, así como el uso variado de sustantivos, adjetivos y verbos, etc.

• Singular-Plural: Las formas verbales tanto en singular como en plural están consideradas como términos semánticamente relacionados de una misma palabra. Los términos «coche» y «coches» son un claro ejemplo de términos semánticamente relacionados.
• Masculino-Femenino: En idiomas como el castellano que utilizan género gramatical, los términos relacionados pueden variar según el género. Por ejemplo, «gato» y «gata» están relacionados dentro del campo semántico de los felinos.
• Sinónimos: Los sinónimos son palabras que tienen significados parecidos y que intentan describir una misma realidad. Por ejemplo, los términos «rápido» y «veloz» están semánticamente relacionados, ya que ambos describen la misma cualidad de velocidad.
• Sustantivos, adjetivos y verbos: Los términos semánticamente relacionados pueden abarcar diferentes partes del discurso. Por ejemplo, todos estos términos están relacionados dentro del campo semántico de la comida; «comer» (verbo), «hambre» (sustantivo) y «sabroso» (adjetivo).
• Abreviaturas: En ocasiones, los términos relacionados pueden tener abreviaturas o formas cortas que mantienen el mismo significado. Por ejemplo, «prof.» y «profesor» o “Dr.” y “doctor”.
• Conjugaciones verbales: Las diferentes formas de un verbo también pueden estar relacionadas semánticamente. Por ejemplo, «nadar» y «nadando» comparten el mismo significado de la acción de nadar.
• Palabras relacionadas: Términos relacionados que se asocian con un tema específico. Por ejemplo, en el caso de «biberón», «chupete» y «cuna» son términos que se asocian a la puericultura.

Desde sus comienzos, Google identificó un error grave en el funcionamiento de los motores de búsqueda existentes, y es que estos clasificaban los resultados de búsqueda teniendo en cuenta la frecuencia de aparición de la palabra clave a posicionar, sin embargo, esta forma de proceder no garantizaba que el resultado ofrecido fuera el más relevante para el usuario. A partir de ese momento Google empieza a trabajar en un motor de búsqueda más preciso capaz de ofrecer resultados de búsqueda útiles para los usuarios y con información capaz de resolver su intención de búsqueda.

Como especialistas SEO, nuestra misión principal es comprender la intención de búsqueda que hay detrás de las consultas realizadas por los usuarios. En el apartado 12.7 de las pautas generales de Google puedes consultar algunas recomendaciones para entender mejor la intención de búsqueda del usuario:

Consultas Know Query

Se trata de consultas en las que los usuarios buscan información para aprender algo específico. Algunas de estas consultas pueden ser simples, es decir, el usuario busca respuestas directas a preguntas concretas. Por ejemplo, «¿Cuál es la capital de Francia?».

Consultas Do query

Estas consultas nos indican que el usuario está tratando de realizar una acción determinada. Por ejemplo, «cómo hacer una tarta de manzana» o «comprar un billete de avión a Austin».

Consultas Website query

Consultas como “Instagram” o “Wikipedia” indican que los usuarios buscan una página web específica que ya conocen.

Consultas Visit-in-person query

Indican que el usuario está buscando ubicación física para visitarla en persona. Normalmente en estas consultas los usuarios están buscando ubicaciones cercanas propias del SEO local. Algunos ejemplos son «restaurante italiano cerca de mí» o «veterinarios en Salamanca».

Estos tipos de consultas ayudan a las agencias de posicionamiento orgánico a entender mejor la intención de búsqueda de los usuarios y permiten trabajar en consecuencia una mejor Latent Semantic Indexing que haga uso de variaciones semánticas de la palabra clave principal.

Utilizar otras palabras dentro del mismo campo semántico, te permite generar más contenido y de mayor calidad. Esto amplía la cobertura del tema desde diferentes perspectivas, y además proporciona información valiosa y útil para los usuarios. Como resultado, se crea contenido más completo y relevante, se mejora la experiencia de búsqueda y aumentan las probabilidades de que los usuarios encuentren lo que están buscando, teniendo un impacto positivo sobre la autoridad del sitio web y el posicionamiento de la página en los motores de búsqueda.

Gracias a la Latent Semantic Indexing, puedes redactar contenido más natural. Aunque es importante mantener una densidad determinada de palabras clave, hacer uso de sinónimos y variantes de la palabra clave principal enriquece semánticamente el contenido y evita que parezca forzado. La ISL refuerza el posicionamiento al considerar palabras clave semánticamente próximas. Esto indica a Google que la página aborda un tema específico, lo que aumenta las posibilidades de aparecer en las SERPs con términos relacionados. Esta ventaja amplía el alcance de tu contenido, que puede clasificarse para una variedad más amplia de consultas y puede atraer a una audiencia más diversa hacia tu sitio web.

Teniendo en cuenta los tipos de consultas más frecuentes realizadas por los usuarios, y tras haber entendido la importancia de trabajar el SEO para dar respuesta a la intención de búsqueda del usuario, debemos plantearnos la implementación de una estrategia SEO que haga uso de palabras semánticamente relacionadas. Esta estrategia puede potenciar notablemente el posicionamiento orgánico de una web al proporcionar una mayor riqueza de contenido, reforzar los términos principales que se quieren posicionar y rankear para términos relacionados con la palabra clave principal.

Crear contenido optimizado para SEO, no solo consiste en utilizar la palabra clave principal que se quiere posicionar. Para crear contenido optimizado que haga uso de una estrategia de Latent Semantic Indexing, es necesario utilizar herramientas de investigación de palabras clave para identificar términos relacionados y sinónimos que los usuarios utilicen cuando intentan encontrar un tipo de contenido concreto. Incluye estos términos en tu contenido en la proporción adecuada, entre el 1% y el 3% en párrafos, tablas, bullet points, encabezados H1, H2, H3, etc. La estructura de encabezados no solo ayuda a estructurar tu contenido, sino que también proporciona señales importantes a los motores de búsqueda sobre la relevancia y el tema del contenido. Escribe términos relacionados en los encabezados para enriquecer la comprensión del contenido y mejorar su visibilidad en los resultados de búsqueda.

Además de incluir la palabra clave principal y sus variantes a lo largo del contenido, también debes optimizar los metadatos. Aprovecha los 160 caracteres de la meta-description para añadir términos relacionados que refuercen el tema principal del contenido. Para ello, utiliza frases descriptivas que llamen la atención del usuario y lo motiven a hacer clic en tu enlace en los resultados de búsqueda.

Las imágenes son una parte importante del contenido visual en una página web. En este sentido el texto alternativo proporciona información extra sobre el contenido de la imagen. Optimiza el texto alt de las imágenes incluyendo términos relacionados en el campo destinado para ello. Esto no solo mejora la accesibilidad para usuarios con discapacidades visuales, sino que también refuerza la coherencia temática de la página y su relevancia para los motores de búsqueda.

Cuando estés creando una red de enlazado interno en la página, evita el uso excesivo de la palabra clave principal como anchor text. Es recomendable utilizar varios términos relacionados y sinónimos para crear una estrategia de link building que sea más natural y efectiva. De esta forma aumentarás la relevancia semántica de los enlaces al mismo tiempo que reduces el riesgo de penalizaciones por sobre optimización de palabras clave.

Como ya hemos dicho, cuando estamos creando contenido optimizado para SEO, la riqueza léxica juega un papel fundamental en la mejora de la relevancia y la calidad del contenido. Una mala práctica es limitarse a repetir la palabra clave principal que se quiere posicionar, para evitar esto es recomendable utilizar términos relacionados y sinónimos que enriquezcan el texto y proporcionen una perspectiva más completa del tema.

Al escribir tus textos, es importante prestar atención al contexto y utilizar palabras que sean relevantes para el tema que estás tratando. Por ejemplo, si estás escribiendo sobre marketing digital, en lugar de repetir constantemente la palabra «marketing», podrías incluir términos relacionados como «publicidad online», «estrategias de marketing», «campañas digitales», etc. Esto ayuda a diversificar el contenido, proporciona una visión más completa del tema y aumenta la credibilidad del contenido ante los motores de búsqueda.

Es importante recordar que cuando escribimos contenido para posicionamiento orgánico, en última instancia estamos tratando de comunicarnos con usuarios reales que necesitan satisfacer una intención de búsqueda. Por este motivo Google trabaja para ofrecer resultados que sean relevantes y útiles para los usuarios, y para ello, es necesario utilizar un lenguaje similar al de tu audiencia e intentar cubrir sus necesidades.

Por un momento olvídate del SEO y piensa en cómo te comunicas en la vida cotidiana, y si es necesario adaptar la forma de comunicarse al contexto en el que te encuentras. Es más sencillo de lo que parece, necesitas adoptar un lenguaje natural que entienda todo el mundo y usar un vocabulario diverso que ayude a tu contenido a marcar la diferencia respecto del contenido del resto de resultados orgánicos.

• Búsquedas relacionadas de Google: Una técnica simple pero efectiva es analizar las secciones de búsquedas relacionadas en los resultados de Google. Estos resultados proporcionan ideas sobre qué términos están estrechamente relacionados con la consulta del usuario y sirven para descubrir palabras clave semánticas nuevas.

• Predicciones de autocompletado de Google: Otra herramienta útil es el autocompletado de Google. Al comenzar a escribir una consulta en el cuadro de búsqueda de Google, se muestran sugerencias automáticas basadas en búsquedas frecuentes relacionadas con ese término. Estas sugerencias nos ayudan a averiguar qué términos están siendo buscados con mayor asiduidad en relación con la palabra clave principal.
• Preguntas frecuentes: Los resultados de preguntas frecuentes en la parte inferior de la página de resultados de búsqueda de Google proporcionan ideas sobre temas y términos relacionados que los usuarios también están explorando. Estas preguntas a menudo revelan diferentes aspectos o enfoques que pueden ser útiles para incluir en el contenido.
• Semrush: Herramientas como Keyword Magic Tool de Semrush son perfectas para encontrar palabras clave semánticas relacionadas. Esta herramienta nos proporciona un gran listado de palabras clave relacionadas, sinónimos, variaciones y términos relacionados con la consulta original, lo que nos facilita la identificación de términos relevantes para incluir en el contenido. El inconveniente es que esta herramienta es de pago.
• Ubbersuggest: Si buscas una alternativa gratuita a Keyword Magic Tool, Ubbersuggest funciona de forma similar. Al introducir la palabra clave principal, la herramienta devuelve un listado de palabras clave relacionadas así como sus volúmenes de búsqueda y CPC.

Ahora ya conoces el significado de Latent Semantic Indexing y cuál es el impacto que puede tener en una estrategia de posicionamiento SEO. En Okisam tenemos en cuenta todos estos aspectos dentro del contenido para intentar posicionar una URL para la palabra clave principal así como sus palabras clave semánticas. Si sientes que tu contenido es pobre y necesitas incluir keywords que doten a tus textos de una mayor riqueza semántica no dudes en ponerte en contacto con nosotros.