¿Qué son las palabras clave de LSI? ¿Importan?

LSI y SEO

La indexación semántica latente, o LSI, es uno de esos términos que significa algo diferente según la industria en la que se encuentre. Para aquellos de nosotros en SEO, es una de esas métricas, como la autoridad de dominio, que suena bien y en jerga. - sin embargo, entender lo que hace puede ser una historia diferente.

No hay pruebas de que LSI haya sido parte del algoritmo de Google, a pesar de que los dos están estrechamente relacionados. Las palabras clave, que son una parte importante de LSI, siempre han formado parte del algoritmo de Google. Sin embargo, las actualizaciones del algoritmo, específicamente las actualizaciones de Panda y Hummingbird, han cambiado drásticamente la forma en que se tratan las palabras clave. Debido a esto, no hay evidencia de que el proceso LSI haya sido importante para la capacidad de Google de indexar una página correctamente.

¿Qué es la indexación semántica latente?

La indexación semántica latente es un método de análisis de palabras clave, destinado a proporcionar a los buscadores las páginas que son estadísticamente más relevantes para ellos. Al analizar las páginas en busca de coincidencias de ciertas palabras, puede obtener información sobre el tema de esas páginas. En teoría, esto le permite a Google indexar su página de manera más adecuada en función de su LSI. Este método de análisis puede ser particularmente útil para palabras sinónimos y homónimos, o palabras que se escriben igual pero tienen diferentes significados.

Una historia de LSI

La patente de la indexación semántica latente se presentó en 1988, mucho antes de que existiera Google. La indexación semántica latente existe fuera del mundo del SEO y se utilizó por primera vez como herramienta de recuperación de información en informática. Para los profesionales y aficionados que buscan mejorar sus páginas en los primeros días del SEO, tener algo como LSI fue una parte importante para comprender cómo se podría indexar su página.

Cuando apareció Google, inicialmente dependía en gran medida de las palabras clave para indexar las páginas. Esto convirtió a LSI en una práctica valiosa, ya que las personas podían ver cómo se indexaban ciertas palabras clave en el SERP y asegurarse de que esas palabras clave coincidieran exactamente en su contenido. Sin embargo, las prácticas de sombrero negro como el relleno de palabras clave se estaban extendiendo desenfrenadamente en este momento, debido a la ponderación de las palabras clave de concordancia exacta para determinar la clasificación. El relleno de palabras clave hizo que a Google le resultara difícil determinar qué era contenido de calidad y merecía clasificarlo. Esto provocó una gran cantidad de actualizaciones sobre cómo el algoritmo de Google trata las palabras clave.

¿Cómo funciona LSI en SEO?

Para ver un ejemplo de LSI en funcionamiento, podemos mirar la palabra 'jaguar'. Jaguar puede significar un animal o una marca de automóvil, por lo que es un homónimo. Si buscó 'compra de jaguar', un análisis de LSI buscaría términos como 'concesionario', 'precio' y 'en venta', para llevarlo a páginas relacionadas con la venta y compra de automóviles jaguar. Esto se debe a que, estadísticamente, es más probable que alguien esté buscando comprar un jaguar-el-coche en lugar de un jaguar-el-animal.

Las palabras clave LSI nunca han sido un factor de clasificación para Google, como lo afirman directamente defensores de las búsquedas como John Mueller. De hecho, "palabras clave LSI" es un nombre inapropiado: la indexación semántica latente es el proceso de analizar palabras clave, no un tipo de palabras clave en sí mismas. Para comprender cómo clasifica Google las palabras clave y cómo contribuyen a la clasificación de su página, debe comprender las dos actualizaciones principales de palabras clave: Panda y Hummingbird.

Actualización de Panda

La actualización de Google Panda fue una de las primeras actualizaciones importantes del algoritmo de Google. Se implementó en 2011 para filtrar el contenido de baja calidad de los resultados de alto rango. Se enfocó en prácticas como el relleno de palabras clave, lo que redujo la importancia de la presencia directa de una palabra clave y aumentó la importancia de la presencia contextual de las palabras clave.

Esto afectó a LSI como práctica de SEO porque Google ya estaba haciendo muchos de los análisis que estaban haciendo los profesionales que usaban LSI, pero haciéndolo automáticamente.

Actualización de colibrí

La actualización Hummingbird de Google se centró en el ajuste fino del lenguaje contextual y natural, creando espacio para que los creadores de contenido usen variantes de palabras clave, en lugar de palabras clave de concordancia exacta, que seguirían señalando la misma relevancia. Este fue un empujón aún más lejos del relleno de palabras clave y otras prácticas de sombrero negro. Los escritores de contenido centrados en palabras clave ahora tenían que mostrar una mejor comprensión del tema para el que escriben a través del lenguaje contextual, en lugar de simplemente reducir el uso de palabras clave de concordancia exacta a los lugares apropiados.

La actualización de Hummingbird realizada utilizando LSI como una forma de predecir qué SERPs de su página podrían mostrarse funcionalmente inútiles, porque creó un equilibrio entre la información contextual y las variantes de palabras clave, en lugar de depender de palabras clave de concordancia exacta. Esta actualización amplió la idea de la búsqueda contextual más allá de las limitaciones de LSI.

Variantes de lenguaje natural y palabras clave

Las actualizaciones de algoritmos anteriores han creado un cambio hacia el uso de la variación orgánica en el lenguaje, también conocido como lenguaje natural. Esto no solo ha permitido a Google filtrar el contenido de menor calidad, sino que también tiende a coincidir mejor con la forma en que la gente busca. Su buscador promedio no ingresará consultas específicas o combinaciones de palabras clave cuando busque algo. Más bien, usarán consultas conversacionales como si estuvieran hablando con otra persona. Esta tendencia solo ha aumentado con los avances de las herramientas de búsqueda por comandos de voz, como Alexa y Siri.

Estos cambios en la forma en que Google indexa el contenido, así como en la forma en que las personas buscan contenido, han hecho que LSI sea bastante redundante como práctica de SEO. Las personas están contextualizando palabras sinónimos y homónimos dentro de sus consultas, y si no es así, las actualizaciones de panda y colibrí están llenando los vacíos para ellos.

Por qué (algunas) personas dan prioridad a LSI

Hay algunas razones por las que algunas personas, tanto dentro como fuera de la industria del SEO profesional, pueden priorizar LSI. El primero podría ser el simple desconocimiento de las mejores prácticas actuales. El SEO es una industria de ritmo rápido y hay mucha información contradictoria por ahí. Si no tiene el tiempo o la capacidad para dedicarlo a comprender las nuevas actualizaciones y por qué cambian las mejores prácticas, puede ser fácil retener puntos de vista más anticuados. Si está interesado en trabajar con una empresa de SEO, puede valer la pena actualizar sus conocimientos o leer los desgloses estratégicos proporcionados por su empresa, para que pueda mantener un conocimiento actualizado de exactamente lo que está pagando.

LSI también puede ser una palabra de la jerga que usan los profesionales de SEO menos reputados para hacer que los clientes piensen que están obteniendo más por el precio de su contrato. Por eso es importante que no solo los profesionales de SEO, sino también los clientes que trabajan con empresas de SEO, comprendan qué prácticas tienen valor real.

El panorama general de LSI

Puede encontrar algunas opiniones discrepantes sobre si LSI vale o no su dinero o tiempo. Muchos de los sitios que afirman que LSI sigue siendo importante solo intentan decir que es importante conocer la importancia de las palabras clave contextuales y el papel que desempeñan en la indexación de su página web en el SERP. Esto es muy cierto. El contenido centrado en palabras clave sigue siendo una parte importante de las prácticas de SEO. Ayuda a construir su EAT y señalar de qué se trata su dominio. Centrarse en palabras clave y términos específicos, que es lo que hace LSI, no es tan importante como solía ser.

A medida que Google continúa actualizando su indexación, gran parte del trabajo contextual se realiza entre bastidores. Esto hace que los procesos como LSI no valgan su tiempo o energía, ya que se automatizan más rápido, y muchas veces mejor, por el mismo motor de búsqueda en el que está tratando de clasificar.