El SEO semántico se diferencia de de optimización porque se basa en gran medida en el significado del contenido. Por lo tanto, eliminar la doble interpretación de una frase (proceso conocido como desambiguación) es uno de los primeros pasos necesarios al proyecto de optimización semántica .

En lingüística , la desambiguación es el proceso de aclarar el significado de algo que tiene múltiples interpretaciones posibles, eliminando la ambigüedad. Consiste en clarificar el significado de una palabra, frase o concepto que puede entenderse de más de una manera.

Por lo tanto, en el flujo de trabajo semántico que he creado, justo después de identificar el de conocimiento en el que se enmarca tu proyecto, comenzamos a construir una taxonomía , ya que nos ayuda a definir, sin ambigüedades, los conceptos y términos que se utilizarán. Así pues, la acción o el proceso que elimina la ambigüedad de una estructura lingüística, ayudándonos a explicitar sus significados reales, es uno de los elementos fundamentales del SEO semántico.

Ambigüedad y SEO semántico

¿Qué relación existe entre el SEO y la ambigüedad?

Para ser directos, la conexión reside en la recuperación de información .

El SEO funciona mejorando de forma constante y metódica el contenido que publicamos en internet. Por contenido me refiero al conjunto de publicaciones, páginas , herramientas, plataformas y demás. Para mí, todo lo que tu organización publica en internet es contenido. Y nuestro trabajo como profesionales del SEO es ayudar a recuperar la información que contiene.

La ambigüedad es un obstáculo importante para la recuperación de información.

Marcelo Schiessl y Marisa Brascher en Ontología: Ambigüedad y Precisión

El uso de taxonomías y ontologías constituye una de las mayores contribuciones que la Ciencia de la Información ha aportado a la organización y recuperación de información, tal como lo describen Schiessl y Brascher:

La ciencia de la información busca organizar colecciones con el objetivo de lograr un equilibrio entre el usuario y la información, y para ello utiliza enfoques filosóficos y computacionales.

Es en este equilibrio entre lo que los usuarios necesitan y dónde se encuentra la información que necesitan donde se conectan estas áreas aparentemente distintas: el SEO y la Ciencia de la Información, especialmente si consideramos la Web Semántica como un campo de actividad para los profesionales involucrados en ambas áreas.

Las taxonomías en general, y las ontologías en particular, nos permiten automatizar la calificación de la indexación de contenido mapas " que se establecen entre las entidades y sus relaciones. Por ejemplo:

Si escribo contenido sobre ambigüedad y SEO semántico, puedo crear relaciones entre estas tres entidades datos estructurados conectados al HTML

• Ambigüedad
• SEO
• SEO semántico

Se describe más o menos así:

La relación que creo entre las tres entidades se puede describir en esta sencilla representación de varias maneras, dependiendo del dominio de conocimiento en el que se encuentre mi sitio , la estructura de contenido que haya elegido utilizar, la taxonomía que haya personalizado para el proyecto y muchos otros criterios.

Pero algo que no cambia es que las conexiones entre ellas tienen significado; son semánticas. Y las aplicaciones semánticas, que utilizan, por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural y otras técnicas de inteligencia artificial, pueden transformar esta estructura en un grafo de conocimiento .

¿Cómo puedo utilizar los grafos de conocimiento

Inteligencia artificial, taxonomías y enlaces internos

En esta publicación que estás leyendo, encontrarás un pequeño extracto de un grafo de conocimiento que he creado. Utilizo WordLift para conectar la taxonomía que personalicé para mi sitio web con las entidades que describí en forma de vocabulario controlado , generando una red de enlaces enriquecida con datos estructurados mediante Inteligencia Artificial, conectada a bases de datos como DBpedia .

Esto me permitió crear un gráfico de conocimiento , especializado en SEO semántico y su relación con la biblioteconomía y la documentación, el nuevo enfoque de mi trabajo y, por consiguiente, de este blog.

¿Cómo ayudan el SEO semántico y las taxonomías a la desambiguación en tus proyectos?

Podemos dividir los objetivos de generar certeza sobre los temas que abordas en tu contenido en dos categorías:

Intención de búsqueda del usuario y mejora de de búsqueda .

metodología de Flujo de Trabajo Semántico te ayuda a avanzar con mayor confianza a lo largo de todo el proceso.

Intención del usuario

Para cada búsqueda realizada por cada usuario en un momento dado, podemos categorizarlas por tipos, a los que actualmente llamamos intenciones.

Un usuario puede tener cuatro intenciones de búsqueda:

• Informativo : el visitante desea encontrar una respuesta a una pregunta específica.
• Navegacional : el visitante desea encontrar una página o sitio web específico.
• Comercial : el visitante desea investigar marcas o servicios.
• Transaccional : el visitante desea completar una acción (conversión).

Esta es una forma de organizar lógicamente lo que entendemos como el momento de búsqueda de información, donde todas las interacciones previas forman parte de un conjunto de procesos de toma de decisiones que influyen en el momento en que una persona necesita hacer algo y acude a un motor de búsqueda o sitio web para realizar una búsqueda.

Ya sea que busque en Google o acceda directamente al buscador interno de su sitio web, esta persona tiene un objetivo más o menos definido, que guía su búsqueda y lo que considera información útil. Es en este punto donde la organización previa de la información por parte del equipo involucrado en los proyectos (ya sea en el desarrollo de las plataformas o en la creación del contenido) influye directamente en la entrega de esta información, relevante para la intención de cada usuario.

Utilizar taxonomías al inicio de un proyecto ayuda a centrarse en lo que es importante que la empresa comunique sobre el dominio de conocimiento al que está vinculado. Además, permite mantener el enfoque en lo que buscan los visitantes (y clientes potenciales), adecuando la información a su intención.

Resultados de búsqueda

Los motores de búsqueda como Bing y Google han creado sus propias ontologías, sus propios gráficos de conocimiento, y los utilizan para resolver el mismo problema que abordo en esta publicación: la ambigüedad.

Cuando realizas una búsqueda en cualquiera de las dos plataformas, activas algoritmos que navegan por estas redes semánticas —compuestas por billones de conceptos, entidades y sus relaciones— en microsegundos, tratando de proporcionar la mejor respuesta a tu consulta.

El grado de certeza sobre la mejor información para responder a tu pregunta puede variar: algoritmos como MUM han estado proporcionando resultados cada vez mejores y más completos. Pero una cosa es segura: para que los motores de búsqueda sigan evolucionando, las respuestas deben ser cada vez más precisas.