Si has llegado a este artículo, probablemente trabajes en SEO, quizás recibiste mi enlace en LinkedIn o te lo recomendó la red. Y si hiciste clic y llegaste hasta aquí, leyendo un artículo con este título que trata sobre la ambigüedad , te interesa resolver problemas que van más allá del conocimiento , problemas que conectan con la lingüística, la ciencia de la información y la ciencia de la tecnología.

Escucha un resumen en audio creado con NotebookLM, que ofrece una perspectiva diferente sobre este artículo que acabas de empezar a leer:

Todos sabemos que la comunicación humana es compleja; me gusta pensar en ella como un tapiz de sentidos y significados, tejido a diario con finos hilos de sutileza, contexto e intención. Esta imagen se formó en mi mente después de jugar al videojuego South of Midnight . En ese juego, existe el concepto de Tejido, que son como hilos invisibles que nos conectan y que se ven interrumpidos o bloqueados por nuestros traumas.

Otro concepto muy importante en este mismo tema, pero desde una perspectiva diferente, es el de "entrelazado", acuñado por el filósofo y sociólogo Theodor Holm Nelson , o Ted Nelson. Este término se creó para expresar la complejidad de las interrelaciones del conocimiento humano.

Nelson escribió en Computer Lib/Dream Machines (Nelson 1974, p. DM45) ¹ : “TODO ESTÁ PROFUNDAMENTE INTERCONECTADO. Esto es importante porque plantea el debate de que no existen “sujetos”, sino solo conocimiento. Si no se pueden separar de forma clara y definitiva los numerosos temas de los Mundos (de ideas, conocimiento tácito y otros), dado que las interconexiones los vinculan de forma inseparable y cada vez más intrincadamente profunda.

Campos del conocimiento como la semántica , la lingüística , la semiótica y la biblioteconomía intentan, de diferentes maneras, comprender y crear métodos para minimizar este problema semántico, utilizando diferentes técnicas con un objetivo común: reducir la incertidumbre y la ambigüedad.

Volvamos a mi definición de Comunicación Humana: un tapiz de sentidos y significados, tejido a diario con finos hilos de sutileza, contexto e intención. Escribí esa frase a propósito; contiene palabras que pueden tener significados muy distintos entre sí. Seguro que entendiste a qué me refería, ¿verdad?

Pero el algoritmo de Google tendrá un poco más de dificultades que nosotros para comprender los significados reales.

Comprender una compleja red de significados

Volviendo a nuestro objetivo, debemos comprender que en el núcleo de esta compleja red de significados encontramos un fenómeno tan fascinante como desafiante: la ambigüedad. Es interesante observar que la ambigüedad no es un defecto, sino una característica inherente a nuestro lenguaje, que refuerza dos cualidades que siempre nos han hecho dependientes de él: la flexibilidad y la riqueza.

Sin embargo, al trasladar esta comunicación al digital , donde la interacción se realiza mediante algoritmos y de inteligencia artificial , la situación se complica enormemente. Lo que para un ser humano es un matiz, para una máquina puede convertirse en un obstáculo insuperable. Y si leen mis artículos, ya saben por qué.

La intersección entre tecnología y lingüística: SEO

Es precisamente en esta intersección entre lingüística y tecnología donde el SEO semántico nos ofrece una solución, no solo como disciplina, sino como estrategia integral. Comprender la ambigüedad es el primer paso para superarla; estudiar el funcionamiento de las herramientas tecnológicas y sus procesos para el manejo del lenguaje es el siguiente; transformar el ruido comunicativo potencial en puentes de significado claro es nuestro objetivo final. Cada vez es más necesario producir contenido accesible y comprensible tanto para nuestros públicos (algoritmos y personas).

La lingüística nos enseña que la ambigüedad semántica es un fenómeno lingüístico que se produce cuando una palabra, frase u oración puede interpretarse con más de un significado. Perteneciente al campo de la semántica, el estudio del significado en el lenguaje, esta dualidad semántica no reside en una estructura gramatical defectuosa, como ya he mencionado, sino en las palabras mismas y sus relaciones, lo que hace que la comprensión dependa del contexto, del conocimiento del mundo del interlocutor y de las claves pragmáticas para su correcta interpretación.

Esta es la razón principal por la que sigo repitiendo que las palabras son meros representantes de entidades , conceptos e ideas; y, por lo tanto, es una pésima elección utilizarlas como fuente para estrategias de SEO.

Volviendo a la lingüística, vemos que la ambigüedad semántica, también conocida como polisemia u homonimia, es una característica inherente y común de las lenguas naturales, las que hablan los seres humanos.

Un ejemplo clásico es la palabra «manga», que puede referirse tanto a la fruta como a una prenda de vestir. Otro ejemplo en el mismo sentido es la palabra «Puma», que puede ser un felino, una marca o un equipo de fútbol mexicano, apodo que los aficionados le dieron al Club Universidad Nacional AC.

Otro ejemplo se puede ver en la frase "Vio al hombre con los binoculares", que podría significar que usó binoculares para ver al hombre o que el hombre que vio poseía binoculares.

¿Y cómo resolvemos los humanos este problema? Para nosotros, resolver estas ambigüedades depende de la capacidad humana para inferir el significado más probable a partir del contexto en el que se produce la comunicación. Lo que estábamos hablando antes, la información que ya tengo sobre el tema o sobre la persona que habla, las analogías que hago basándome en mis conocimientos previos y muchas otras cosas.

En el campo de la tecnología, especialmente en áreas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la inteligencia artificial, la ambigüedad semántica es uno de los mayores desafíos que se abordan continuamente para el desarrollo de estrategias que reduzcan su impacto.

Los sistemas informáticos, a diferencia de los humanos, carecen de la misma capacidad intuitiva para la desambiguación. La desambiguación del sentido de las palabras (DSP) ^es un campo de investigación muy activo (imagínese su importancia actual) que busca desarrollar algoritmos capaces de identificar el significado correcto de una palabra en un contexto dado. No resolver esta ambigüedad puede provocar errores en traductores automáticos, asistentes virtuales y sistemas de búsqueda.

La solución tecnológica a la ambigüedad utiliza dos elementos:

• un diccionario, utilizado para especificar los significados que deben desambiguarse;
• y un corpus de datos lingüísticos que deben desambiguarse;

Podemos entender un corpus de datos lingüísticos como un volumen masivo de texto (de ahí el nombre de Modelo de Lenguaje Grande). La técnica WSD tiene dos variantes:

• Muestra léxica: desambiguación de las apariciones de una pequeña muestra de palabras objetivo previamente seleccionadas;
• Todas las palabras: desambiguación de todas las palabras en un texto continuo.

La tarea de «todas las palabras» se considera generalmente una forma de evaluación más realista, pero el corpus es más costoso de producir porque los anotadores humanos deben leer las definiciones de cada palabra secuencialmente cada vez que deben emitir un juicio de calificación, en lugar de hacerlo una sola vez para un bloque de instancias de la misma palabra clave. Para mitigar estos problemas, los desarrolladores emplean grandes volúmenes de datos (corpus) y técnicas de aprendizaje automático.

Los modelos de lenguaje se entrenan para reconocer patrones y asociaciones entre palabras, lo que permite al sistema inferir el significado más plausible. La precisión de estos sistemas es uno de los aspectos más críticos en la evolución de la interacción persona-ordenador. Todos los esfuerzos parecen estar orientados a lograr que la comunicación con las máquinas sea tan fluida y natural como la comunicación entre personas.

Y aquí es donde empieza a interesarme: cuando se habla de comunicación humano-ordenador, se llega a la gestión y recuperación de información, y de eso trata el SEO. Por lo tanto, escribí este artículo para profundizar en este laberinto de significados múltiples, para explorar cómo la ambigüedad afecta a la recuperación de información y cómo el SEO semántico se ha convertido en una valiosa herramienta para guiar los algoritmos hacia la claridad.

El problema central: la ambigüedad semántica y la recuperación de información.

Para comprender la magnitud del desafío, debemos retomar un concepto fundamental en la ciencia de la información: la Recuperación de Información (RI) . En esencia, un motor de búsqueda como Google es un gigantesco sistema de RI. Su objetivo principal es comprender una necesidad de información, expresada por un usuario mediante una consulta, y devolver un conjunto de documentos ordenados por relevancia que satisfagan dicha necesidad. Dicho así, suena sencillo, ¿verdad? Pero no lo es.

El problema radica en que la «necesidad» es un concepto humano, cargado de contexto, mientras que la «consulta» es, inicialmente, solo una secuencia de caracteres. El puente entre estos dos mundos no siempre está listo, ni siquiera se ha construido, y es ahí donde se manifiesta la ambigüedad.

Cuando las palabras engañan

En el mundo del SEO, existe un Costo de la Incertidumbre (CI), generado por la ambigüedad, que no es simplemente un ejercicio teórico; tiene impactos directos y medibles en el rendimiento de un sitio web .

El coste de la incertidumbre comprende las pérdidas económicas y sociales derivadas de la falta de previsibilidad en diversos ámbitos, como la economía, la política y la ciencia. En el contexto económico, la incertidumbre puede conducir a decisiones de inversión más conservadoras, una reducción del consumo y una ralentización de la actividad económica.

En el contexto de las búsquedas web, cuando un algoritmo de búsqueda no logra descifrar la intención detrás de una consulta, intenta ofrecer un abanico de posibilidades, lo que diluye la relevancia de los resultados y perjudica la experiencia . Esto genera resultados deficientes, insatisfacción del usuario y una menor confianza en los motores de búsqueda y los sitios web.

La ambigüedad es un problema complejo y multifacético; para empezar a vislumbrar una solución, primero es necesario analizarla en sus partes. Para ello, consideremos algunos ejemplos clásicos que ilustran esta complejidad:

Ambigüedad léxica (homonimia/polisemia)

La palabra «banco» es un ejemplo perfecto. Puede referirse a una institución financiera, un banco en un parque, una base de datos o un banco de arena. Sin contexto adicional, un buscador se enfrenta a una dificultad considerable. Si un usuario busca «cómo abrir una cuenta bancaria», la intención es clara. Pero si la búsqueda es simplemente «banco en Praça 15», el algoritmo necesita pistas para evitar mostrar resultados sobre el Banco do Brasil ubicado en Praça 15, cerca de mi casa.

Ambigüedad sintáctica

La estructura de una oración puede generar múltiples significados. La oración «El turista fotografió al guardia con la cámara» es ambigua. ¿Usó el turista la cámara para tomar la foto, o era el guardia quien sostenía la cámara? Para un humano, el primer escenario es más probable, pero un algoritmo necesita analizar patrones a gran escala para llegar a esa conclusión. Por eso Google utiliza el aprendizaje automático en su buscador.

Ambigüedad referencial

Esto ocurre cuando un pronombre puede referirse a más de un sustantivo. En "El coche chocó contra el poste y quedó destruido", ¿el pronombre "lo" se refiere al coche o al poste?

Para los profesionales del SEO, centrados en las palabras clave, esta incertidumbre es desastrosa. Optimizar una página para el término «banco» sin especificar el contexto es como matar moscas a cañonazos. Una palabra clave , como representante de una entidad, puede tener múltiples significados que las máquinas tienen gran dificultad para comprender. Complicar el trabajo de los algoritmos siempre ha sido una pésima idea. Además, el resultado de esta estrategia ha desembocado en el escenario actual: contenido que puede atraer tráfico, pero tráfico no cualificado que no encontrará lo que busca, generando señales negativas para el motor de búsqueda.

El impacto en las señales de usuario y las métricas SEO

Los algoritmos modernos, como los de Google, son extremadamente sofisticados y utilizan el comportamiento del usuario como indicador de calidad y relevancia. Existen algoritmos especializados en la hiperpersonalización de las búsquedas, que tienen en cuenta múltiples factores.

Andrea Volpini compartió algunos hallazgos interesantes sobre esto en LinkedIn:

Observe cómo técnicas que antes solo se utilizaban en la Introducción a la IA ahora se emplean en la "búsqueda estándar". Esto está directamente relacionado con nuestro tema: la ambigüedad, que influye directamente en estas señales.

Pogo-sticking

Esto ocurre cuando un usuario hace clic en un resultado, se da cuenta de que no es lo que buscaba e inmediatamente regresa a la página de resultados para elegir otra opción. Esto es una señal muy clara para el motor de búsqueda de que el primer resultado no satisfizo la intención de búsqueda. Un sitio web de carpintería que se posiciona para la palabra clave "banco" y recibe clics de personas que buscan servicios financieros tendrá una alta tasa de rebote.

Por lo tanto, escribir sobre temas de moda en internet que no tengan absolutamente nada que ver con tu servicio o producto es una pésima idea. Saturarás tu servidor con gente que no está interesada en nada de lo que ofreces. Además, le enviarán un mensaje a los buscadores: este no es el sitio que busco.

Tiempo de permanencia corto

Al igual que ocurre con el efecto pogo, si un usuario entra en una página y la abandona rápidamente, esto indica que el contenido no era lo que esperaba. La ambigüedad es una causa frecuente de esta métrica negativa.

Baja tasa de conversión

El objetivo principal de cualquier proyecto de SEO es atraer visitantes interesados ​​al sitio web, lo cual tiene un impacto directo en la conversión. El tráfico no cualificado, atraído por términos ambiguos, rara vez se convierte en ventas, clientes potenciales o cualquier otra acción valiosa. Tu equipo de CRO no estará contento contigo.

Por lo tanto, la ambigüedad semántica no es solo un problema lingüístico o tecnológico; es un problema empresarial. Genera una experiencia de usuario frustrante y envía señales negativas a los motores de búsqueda, lo que a su vez puede disminuir el posicionamiento del sitio, creando un círculo vicioso de irrelevancia.

Para superar este desafío, es necesario contar con una estrategia SEO orientada al éxito a largo plazo.

El SEO semántico como estrategia

Si el SEO tradicionalmente se perdía en los intrincados hilos de la ambigüedad al centrarse en las palabras clave (meras secuencias de caracteres), el SEO semántico emerge como el hilo de Ariadna directamente del mito de Teseo, ofreciéndonos una ruta segura para navegar por este laberinto y llegar al significado.

El cambio de paradigma es significativo: hemos pasado de la optimización centrada en "lo que el usuario escribe" a la optimización basada en "lo que el usuario quiere decir".

Si buscas "SEO semántico" en internet, encontrarás definiciones muy variadas, muchas creadas únicamente para mejorar el posicionamiento y que mezclan palabras clave con semántica. Mi definición de la práctica del SEO semántico es la siguiente:

Pero es más que eso; es una estrategia empresarial que debe integrarse a la estrategia general del negocio. Para concretarla, debemos ponerla en práctica con una nueva forma de optimizar el contenido, centrándonos en las entidades y los temas relevantes que abarca cualquier documento web. Podemos concebirlo como una manera de construir un contexto sólido en torno a un tema, utilizando un vocabulario rico y estableciendo relaciones claras entre la información.

El objetivo es permitir que los algoritmos de los motores de búsqueda no solo indexen el texto, sino que lo comprendan a un nivel casi humano.

El poder del contexto y la intención

La base del SEO semántico reside en comprender que las palabras rara vez existen aisladas. El significado se construye a partir de las palabras que las rodean. Los algoritmos modernos, como BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformers) de Google, están diseñados específicamente para analizar el lenguaje de forma bidireccional, comprendiendo cómo se relaciona cada palabra de una oración con las demás.

Esto significa que, al crear contenido, la estrategia pasa de repetir exhaustivamente una palabra clave a construir un campo semántico . Si escribimos sobre el mango (la fruta), es esencial que el texto contenga términos relacionados como «fruta tropical», «zumo», «vitamina C», «dulce», «hueso» y «cáscara». Esta red de términos relacionados proporciona al algoritmo el contexto necesario para desambiguar el término y comprender que el documento no se refiere a una prenda de vestir.

La gran ventaja de este enfoque radica en su alineación con la intención de búsqueda . Al centrarnos en el tema de forma integral, respondemos de manera natural a una gama más amplia de preguntas y necesidades relacionadas, desde las más genéricas ("¿qué es el mango?") hasta las más específicas ("beneficios para la salud del mango").

Por eso, siempre que es posible, en proyectos que utilizan SEO semántico, optamos por creadores de contenido expertos en el área temática del sitio. Cuando alguien con experiencia en finanzas escribe en un blog sobre inversiones, utiliza de forma natural el vocabulario específico de ese campo. No necesito guiarlo ni editarlo; surge naturalmente de su conocimiento profundo del tema que domina.

Herramientas de claridad: datos estructurados, taxonomías y ontologías

Para ayudar a los algoritmos en esta tarea de comprensión, desarrollé el Flujo de Trabajo Semántico , que surgió de forma natural a partir de mi trabajo aplicando la estrategia de SEO Semántico. Comencé con algunas herramientas muy interesantes que me ayudaron a clarificar el significado y la estructura de la información que publicábamos en la web en forma de entradas.

Datos estructurados

Si el contenido de una página es una narración, los datos estructurados son las notas al pie para el robot. Usando un vocabulario como Schema.org , podemos etiquetar la información, indicándole explícitamente al motor de búsqueda: «Esto es una receta», «Esto es un producto», «Esto es una persona», «Esto es una organización». Este etiquetado elimina la necesidad de que el algoritmo infiera el tipo de contenido, reduciendo drásticamente la ambigüedad. Un número de teléfono etiquetado como « teléfono » no se confundirá con un código postal. El nombre «Alexander Rodrigues», etiquetado como « Persona», es inequívocamente una persona.

Taxonomías

La organización es fundamental para la claridad. Una taxonomía en un sitio web sirve de mapa para los motores de búsqueda. La forma en que organizamos la información en categorías, y cómo se expresa en la arquitectura general de la información, ayuda a establecer jerarquías y sus relaciones.

Mi sitio web está construido sobre esta estructura: el "SEO semántico" es una subcategoría del "SEO", que a su vez se encuentra dentro del "Marketing digital". Con esto, trato de estructurar mi contenido de manera lógica, buscando ayudar a los algoritmos a comprender mi contenido y su relación con el dominio del conocimiento en su conjunto, reforzando el significado de cada página individual.

Ontologías

Si la taxonomía organiza, la ontología define. Una ontología es un modelo formal de conocimiento que no solo enumera los conceptos de un dominio, sino que define las propiedades y las relaciones entre ellos. Por ejemplo, una ontología cinematográfica podría definir que «un director dirige una película» y que «un actor actúa en una película». Estas reglas permiten a los sistemas realizar inferencias.

Para fines de SEO, crear contenido alineado con una ontología (incluso una implícita) significa crear una red de información conectada lógicamente, que es exactamente lo que buscan el Gráfico de Conocimiento

Al combinar la creación de contenido contextualizado con la implementación técnica de datos estructurados y una arquitectura de información bien definida, el SEO semántico proporciona a los motores de búsqueda una hoja de ruta clara y precisa para navegar por nuestro contenido, superando la ambigüedad y ofreciendo el significado correcto al usuario final. Es el hilo conductor que guía al algoritmo a través del laberinto de mi contenido.

De la teoría a la acción: el flujo de trabajo semántico

Comprender los conceptos de entidad, contexto y datos estructurados es el primer paso, pero la verdadera transformación se produce al integrar estos principios en un proceso práctico y replicable. Precisamente para salvar esta brecha entre el «qué» y el «cómo» desarrollé la metodología presentada en mi libro «SEO Semántico: Flujo de Trabajo Semántico» .

El libro electrónico Semantic SEO – Semantic Workflow se escribió como una metodología de trabajo propuesta que conecta las prácticas de SEO más modernas con la Ciencia de la Información y la Biblioteconomía, describiendo el uso de taxonomías y ontologías en la optimización de sitios web para motores de búsqueda de forma semántica, conocida como SEO Semántico.

Este libro no es solo un manual de SEO; es una propuesta para un nuevo paradigma de trabajo, una metodología que conecta los aspectos más modernos de la optimización para motores de búsqueda con los sólidos fundamentos de la Biblioteconomía y la Documentación. La metodología es anterior a este libro y surge de mi convicción de que los desafíos del SEO moderno, como la ambigüedad que aquí abordamos, han sido objeto de estudio durante décadas en campos dedicados a la organización del conocimiento.

La convergencia entre el SEO y la ciencia de la información

¿Sugiere el "Flujo de Trabajo Semántico" que los profesionales del SEO adopten la mentalidad de un arquitecto de la información o un bibliotecario digital? No, es un proceso práctico que invita a pensar de forma innovadora. En lugar de centrarse únicamente en las palabras clave más populares, el trabajo comienza con un análisis profundo del dominio para comprender los conceptos fundamentales de un área de negocio.

La metodología se basa en algunos pilares esenciales:

Modelado de dominios y construcción de significado

Antes de escribir una sola línea, el flujo de trabajo propone una investigación exhaustiva para identificar el dominio de conocimiento al que pertenece el sitio y la creación de una serie de elementos que nos ayudan a identificar y definir las entidades centrales del negocio. Sin investigación de palabras clave, sin análisis de la competencia, sin mirar hacia afuera; al contrario, se mira hacia adentro, al negocio, para comprender qué quiere y necesita comunicar al mundo.

Construcción de vocabularios controlados y taxonomías

Así como una biblioteca organiza su colección para facilitar la búsqueda, un sitio web necesita una estructura lógica. El flujo detalla el proceso de creación de taxonomías que no solo mejoran la de navegación , sino que también sirven como marco semántico para el contenido y ayudan a los motores de búsqueda a comprender lo que publicamos.

Creación de ontologías empresariales

El paso importante, aunque limitado a proyectos de alta complejidad, consiste en definir las relaciones entre estas entidades. En el comercio electrónico, un «producto» tiene un «fabricante», lo vende una «empresa», posee «características» y recibe «reseñas» de «clientes». El mapeo de estas relaciones crea una base de conocimiento sólida y coherente sobre el negocio. Con este mapa, podemos generar grafos , integrarnos con sistemas mediante JSON y API, y mucho más.

Al seguir el flujo de trabajo semántico, la creación de contenido deja de ser una actividad reactiva, basada en tendencias de búsqueda momentáneas, y se convierte en una actividad proactiva de construcción de un grafo de conocimiento . Cada pieza de contenido, cada página, se convierte en un nodo de este grafo, interconectado de forma significativa con los demás y las entidades.

Fluxo ha sido mi guía práctica para transformar un sitio web, pasando de ser una colección de páginas aisladas a una base de conocimiento organizada, donde la ambigüedad se reduce sistemáticamente mediante una arquitectura de información planificada y un marcado de datos explícito. Es la aplicación directa de los principios de la Biblioteconomía para resolver uno de los problemas más críticos del SEO actual.

El papel decisivo de las entidades

Finalmente llegamos al concepto que representa la solución más elegante y duradera al problema de la ambigüedad: la entidad . Este es un término que designa cualquier "cosa" que posee una existencia distinta e identificable, ya sea concreta, abstracta, real o conceptual.

En su sentido más amplio, una entidad es un ser, un objeto, una organización o un concepto que puede reconocerse como una unidad individual, separada de las demás. Esta existencia no depende necesariamente de una forma física; las ideas, los sentimientos, las organizaciones y los conceptos matemáticos también se consideran entidades, ya que pueden definirse, describirse y tratarse como sujetos u objetos de pensamiento y acción.

En el contexto del SEO semántico y la web semántica , una entidad es mucho más que una palabra; es la representación de un concepto, de una "cosa" en el mundo real, que es única, identificable y posee un conjunto de atributos y relaciones.

En los proyectos de SEO, las entidades se utilizan generalmente para identificar objetos y/o personas identificables individualmente. Se les pueden asignar propiedades individuales:

• Fiat = vehículo de motor
• color = rojo
• motor = combustión

• Johann Wolfgang von Goethe = escritor
• Nacionalidad = Alemana
• Fecha de nacimiento = 28 de agosto de 1749

• Zugspitze = montaña
• Ubicación = Alemania
• altitud = 2962 metros

El conjunto de entidades de un tipo de entidad se denomina conjunto de entidades y, según la selección, puede incluir todas las entidades, solo algunas o ninguna. Las entidades, como elementos de un conjunto de entidades, se distinguen por sus propiedades (valores de atributos).

Cada entidad dentro de un grupo se distingue de las demás del mismo tipo por un valor único de un atributo identificativo o una combinación de atributos (por ejemplo, el número de chasis de un automóvil o la matrícula de un vehículo). Este atributo o combinación de atributos se denomina identificador o ID.

Una palabra clave como «Da Vinci» es ambigua. Podría referirse al genio del Renacimiento, a un restaurante de tu ciudad, a una película o a un libro. Sin embargo, la entidad «Leonardo da Vinci» (identificada en Wikidata, por ejemplo, con el código Q762) es única. Se refiere inequívocamente al artista e inventor italiano, y está vinculada a atributos (fecha de nacimiento, lugar de fallecimiento, profesión) y relaciones (pintó la «Mona Lisa», fue aprendiz de Andrea del Verrocchio).

De cuerdas a cosas: Gráfico de conocimiento

El gran avance de Google, posteriormente adoptado por otros motores de búsqueda modernos, fue la transición de un índice de páginas cadenas de texto las cosas y sus relaciones). El Gráfico de Conocimiento de Google es, en esencia, una gigantesca base de datos de entidades.

Cuando un usuario realiza una búsqueda, el algoritmo ya no solo intenta encontrar coincidencias de palabras. Primero, intenta identificar las entidades presentes en la consulta. En la búsqueda «quién pintó la Mona Lisa», Google reconoce dos entidades: la persona (que actúa como «pintor») buscada y la obra de arte «Mona Lisa». En su grafo, encuentra la relación «pintada por» que conecta «Mona Lisa» con «Leonardo da Vinci» y ofrece la respuesta de forma directa e inequívoca.

El poder del gráfico de conocimiento

Aquí es donde la importancia de usar entidades se vuelve irreversible. Al optimizar nuestro contenido en torno a entidades, en la práctica, estamos alimentando estos grafos de conocimiento. Estamos hablando el lenguaje nativo de los algoritmos y sus motores de búsqueda.

Al adoptar una estrategia centrada en las entidades, resolvemos el problema de la ambigüedad desde su raíz. Dejamos de ofrecer a los algoritmos texto abierto a múltiples interpretaciones y comenzamos a proporcionar un conjunto de hechos y relaciones claros y bien definidos. Esta claridad no solo mejora drásticamente la capacidad de Google para comprender y clasificar nuestro contenido, sino que también crea una base de SEO más sólida, menos susceptible a las fluctuaciones algorítmicas y centrada en lo que realmente importa: el significado.

Saliendo del laberinto de la ambigüedad

Intentar comprender y resolver la ambigüedad semántica me hizo recordar mis años universitarios, cuando estudiaba Literatura. Volví a las raíces de la lingüística, pero con mis nuevos conocimientos de inteligencia artificial. Recordar cómo un fenómeno natural de la comunicación humana se convierte en un obstáculo importante en el mundo digital, afectando directamente la forma en que se encuentra y se consume la información, me permitió reconectar con temas que me apasionaban pero que creía que ya no usaría tras dejar la Literatura.

La respuesta, como he intentado explicar y ejemplificar, no reside en simplificar el lenguaje, sino en enriquecerlo con estructura y significado. El SEO semántico, con su arsenal de investigación, análisis, datos estructurados, taxonomías, gráficos y ontologías, ofrece las herramientas para construir un contexto sólido, transformando las páginas web en documentos inteligibles tanto para humanos como para máquinas.

La metodología propuesta en "SEO Semántico - Flujo de Trabajo Semántico" es mi invitación para que escapes del laberinto de la ambigüedad con mayor certeza, construyendo de forma proactiva ecosistemas de conocimiento que sean lógicamente coherentes y semánticamente ricos.

Al final de esta odisea, la conclusión es clara: la solución definitiva a la ambigüedad reside en pasar de centrarnos en las cadenas de caracteres a centrarnos en las entidades . Al adoptar las entidades como núcleo de nuestra estrategia de contenido, no solo optimizamos para el Google actual, sino que sentamos las bases de la web del futuro: más clara en sus significados. Es un camino más complejo, que requiere una reflexión más profunda, pero cuya recompensa es una relevancia duradera y una comunicación realmente eficaz en el entorno digital.

Referencias

1. Nelson, Theodor (1974), Computer Lib : You can and must understand computers now/Dream Machines: New freedoms through computer screens—a minority report (1st ed.), South Bend, IN: the distributors, ISBN  0-89347-002-3
2. Desambiguación del sentido de las palabras. En: Wikipedia: la enciclopedia libre. [San Francisco, CA]: Fundación Wikimedia, 2025. Disponible en: https://en.wikipedia.org/wiki/Word-sense_disambiguation . Consultado el 25 de julio de 2025.