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Hummingbird y el futuro del SEO ante la búsqueda semántica

Hummingbird y el futuro del SEO

Cuando en 1989 Tim Berners-Lee inventó la World-Wide Web su principal objetivo era facilitar la comunicación no sólo entre los humanos, si no también entre las máquinas. Pero curiosamente, la mayor parte del contenido que nos encontramos online está dirigido y diseñado para un público humano y como consecuencia no siempre es fácil de interpretar para los robots que rastrean la web. Este fue el origen de la aparición de diversas iniciativas en el seno de la World Wide Web Consortium entorno al desarrollo de una Web Semántica, es decir, la creación de tecnologías que permitan publicar datos estructurados y legibles por aplicaciones informáticas.

Hummingbird y el camino hacia la inteligencia

Durante este tiempo, Google se dedicó a mejorar su algoritmo para satisfacer a su cliente final, es decir las personas que realizan una búsqueda, con el fin de ofrecerles la información más relevante a sus búsquedas. Gianluca Fiorelli explica en un reciente post cómo evolucionó la capacidad de Google para reconocer el lenguaje natural que usamos. Así, a medida que el algoritmo de Google evoluciona, vemos cómo el buscador va pasando de “ofrecer la información relevante” a modo de ranking de enlaces en sus páginas de resultados a “ser la información relevante” de por sí, en una forma de autosuficiencia.

resultados knowledge graph en Google

Resultados de Knowledge Graph en Google para la búsqueda «Lou Reed»

En esta imagen se ve en la parte derecha la información que proporciona Knowledge Graph. Desde una pequeña biografía con los datos más importantes del artista de la búsqueda, a los discos, las canciones, etc., de forma que muchos usuarios que han formulado ese query no tendrán que hacer clic en ninguno de los enlaces orgánicos para averiguar la información que estaban buscando. Si esta evolución hacia una búsqueda semántica no nos había quedado clara con la integración del Google Knowledge Graph en 2012, se reafirmó este Septiembre con la actualización Hummingbird con la que Google nos demuestra que se está volviendo cada vez más inteligente, tratando de dar respuesta a las búsquedas de los usuarios de una manera conversacional al tener en cuenta datos relativos al contexto del query para devolver los resultados en la SERP, en lugar de basándose principalmente en una lista de palabras de forma aislada.

Las consecuencias de un Google más semántico para el SEO

Con la tendencia de Google a “entender los datos” en lugar de simplemente indexarlos, los que nos dedicamos al SEO tendremos que buscar nuevas herramientas que nos permitan, no optimizar en el sentido clásico de “engañar a Google”, si no en el sentido puro (¿semántico?) de la palabra, que es mejorar algo para que funcione mejor, es decir, optimizar pasa a significar el preparar nuestras webs para que permitan a Google entender su contenido en un determinado contexto. Aquí entran en juego nuevas herramientas, como pueden ser los editores de contenido semántico como RDFaCE que facilitan a los propietarios de las web el marcaje del contenido HTML de la web utilizando RDFa y Microdatos, y al mismo tiempo permiten a los robots de los buscadores un mayor entendimiento. A niveles más populares, también existen plugins para WordPress que facilitan el marcaje semántico.

Pero no nos confundamos. Por que una web siga las directrices de Schema.org u similares y haga uso de los datos estructurados no quiere decir que mágicamente vaya a posicionarse mejor en Google. Al fin y al cabo, el marcaje semántico es un elemento más de un extremadamente complejo algoritmo en el que los enlaces y la autoridad siguen teniendo un gran peso. El gran reto para los profesionales del SEO, estará en continuar adaptándonos a la nueva forma de “pensar” de Google y ampliar el objetivo de la optimización de las palabras clave al contexto, es decir, al contenido y a las relaciones entre contenidos relevantes. La labor de la optimización de ahora en adelante, deberá centrarse en ofrecer un contenido diferenciador. Claro está que esto no es nada nuevo.

Photo Credit: howardignatius via Compfight cc

2 Comments

  1. La semántica está claro que es el nuevo reto dentro de todo lo que se podría englobar dentro del big data.
    En este sentido creo que es destacable el fracaso de cualquier modelo semántico que se base puramente en el aspecto descriptivo del lenguaje y no en el contextual (Algo que desde Wittgenstein debería estar claro para todo el mundo)
    Me refiero al fracaso de innumerables tecnologías que aspiraban a encontrar patrones en el lenguaje como puede ser el análisis de sentimiento o el de los propios buscadores.
    Al final los metadatos que permitan al propio productor de contenido indicar su intención parece la única solución a esta problemática. De ahí estos giros de Google y otros cambios que han pasado desapercibidos, pero que pueden ir en la misma línea, como el botón «di que estás haciendo» de Facebook en el que puedes indicar tu estado de ánimo.
    Enhorabuena por el post. Interesantísimo 😉

  2. Fede dice:

    Siempre se debe tener en cuenta las búsquedas relacionadas. A la hora de diferenciarnos de la competencia es básico, ya que al final van a perseguir posicionarse con las mismas palabras clave en los buscadores. Por eso es muy importante aplicar estrategias SEO con el empleo de palabras clave que definan los productos o servicios que se ofrecen al cliente. En este post también se habla del impacto en el SEO, por completar este: http://www.seoalcuadrado.es/seo-la-busqueda-semantica/

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