El SEO ha evolucionado, ha desaparecido y ha renacido desde sus inicios, y el término SEO ( para Motores de Búsqueda ) está en constante modificación. Ha sido objeto de tantas revisiones que no cabrían todas aquí, pero su verdadera profundidad y alcance a menudo permanecen ocultos tras concepciones limitadas.

Lejos de ser una disciplina estática o meramente técnica, el SEO, en su concepción más auténtica, reside en el arte y la ciencia de optimizar la información para de búsqueda , y aquí radica una distinción crucial. Si una herramienta, plataforma o sitio web cuenta con una función de búsqueda, se considera una herramienta de búsqueda, independientemente de cómo proporcione la respuesta: ya sea recuperando o generando la información. Optimizar o crear contenido , ya sea información, datos o cualquier otra forma de representación, para cualquiera de estos tipos de herramientas, sigue siendo, en esencia, SEO. Por lo tanto, no existe una necesidad intrínseca de proliferar con nuevos acrónimos que simplemente renombran la misma actividad fundamental.

Este artículo propone un análisis más profundo de la naturaleza de las búsquedas y el SEO, desmitificando conceptos erróneos y destacando la importancia de una comprensión del proceso informativo. En un mundo donde la información es tanto un recurso valioso como un desafío, comprender cómo buscan las personas y cómo las máquinas procesan esas búsquedas resulta fundamental.

Optimización para motores de búsqueda

SEO son las siglas de Optimización para Motores de Búsqueda; ¿te habías dado cuenta de que de esto surgiría un nuevo acrónimo?

Si una herramienta, plataforma o sitio web tiene una función de búsqueda, es una herramienta de búsqueda, como ya he mencionado. Independientemente de cómo proporcione la respuesta, ya sea recuperando o generando la información.

La premisa fundamental es clara: cualquier sistema que permita a los usuarios encontrar lo que buscan mediante una consulta es una herramienta de búsqueda. Esto abarca desde motores de búsqueda omnipresentes como Google y Bing hasta plataformas internas de comercio electrónico, bases de datos corporativas, asistentes virtuales o nuevos agentes de IA como ChatGPT, Gemini o Claude.

Por lo tanto, la optimización de estas herramientas no se limita a un conjunto de técnicas para posicionarse en Google, sino que se trata de un proceso integral para hacer que la información sea accesible y relevante en cualquier contexto de búsqueda.

Históricamente, el SEO se ha asociado con la optimización para motores de búsqueda, como Google, centrándose principalmente en las palabras clave. Sin embargo, la evolución de estos motores, impulsada por los avances en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural, ha transformado radicalmente el panorama. Como ya sabes, los algoritmos de búsqueda se crearon para comprender la intención detrás de la consulta del usuario. Esto significa que la optimización va más allá de la simple inclusión de términos específicos, requiriendo una comprensión profunda del contexto y la necesidad de información que motivó la búsqueda del usuario. Esto es independiente de la plataforma y no cambiará con el tiempo.

El SEO semántico es una estrategia

Un punto de separación, y a menudo fuente de malentendidos, reside en la interpretación del " SEO Semántico ". Es fundamental recalcar que el SEO Semántico no un nuevo tipo de SEO. Más bien, representa una estrategia distinta dentro del campo del SEO.

La principal diferencia radica en que el SEO semántico, por su esencia, no puede prescindir del uso de palabras clave. Esta idea es errónea. Las palabras, de hecho, representan conceptos, ideas, personas, lugares y un sinfín de otras entidades . Sin embargo, por sí solas, carecen de significado intrínseco. Es el significado, la riqueza semántica que impregna la relación entre las palabras y los conceptos que representan, lo que hace que el SEO semántico sea verdaderamente «semántico».

La semántica, el estudio del significado, es fundamental en este enfoque. No se trata solo de qué palabras se usan, sino de cómo se conectan con conceptos y entidades, formando una red de significados que los algoritmos de búsqueda pueden interpretar. La optimización semántica implica crear contenido que demuestre un profundo conocimiento del dominio al que se refiere. He estado utilizando vocabularios , taxonomías y ontologías para estructurar esta información de manera que sea inteligible para las máquinas, dentro de lo que denomino Flujo de Trabajo Semántico.

Un claro ejemplo de la aplicación de la semántica en las búsquedas es el Gráfico de Conocimiento de Google , una base de conocimiento que busca mejorar los resultados de búsqueda con información semántica, presentando datos interconectados sobre entidades. Esto demuestra que Google, y otros motores de búsqueda, han ido más allá de la simple coincidencia de palabras, buscando comprender las relaciones y el contexto para proporcionar respuestas más precisas y enriquecedoras.

En el panorama actual de las búsquedas impulsadas por IA, los primeros estudios indican que el uso de una estrategia denominada SEO semántico genera resultados significativos e interesantes en la citación de contenido en respuesta a las consultas de los usuarios. Las estrategias más actuales para lograr presencia en los motores de búsqueda de IA son muy similares a las del SEO semántico .

La necesidad humana de información

Los profesionales que destacan en SEO comprenden que su trabajo va más allá de la simple manipulación de algoritmos. Necesitan entender cómo se realiza una búsqueda, comprendiendo el proceso en su totalidad.

Esto abarca desde una comprensión profunda de la necesidad de información de (y los complejos efectos psicológicos que esta búsqueda puede generar) hasta el intrincado proceso de recuperar, o más recientemente, generar, la información que esa misma persona busca.

Estos dos extremos del proceso —la necesidad humana de información y la satisfacción de esa necesidad mediante la recuperación o generación de contenido— son inalterables. Son inherentes a la condición humana y a nuestra forma de interactuar con el conocimiento, o mejor dicho, con la falta del mismo. Lo que realmente se transforma es el vasto y dinámico «terreno intermedio», es decir, todas las capas de tecnología, algoritmos, plataformas y estrategias que conectan la necesidad de información con su satisfacción.

En este espacio intermedio, la complejidad reside en la capacidad de construir puentes semánticos sólidos. Esto implica:

• Comprender la necesidad de búsqueda: Es importante entender qué motiva a una persona a buscar información. Comprender el concepto de la brecha de información es el primer paso. ¿Qué necesita saber realmente? ¿Qué problema intenta resolver?
• Estructuración de la información: La información debe organizarse de forma lógica y coherente, utilizando estructuras como taxonomías y ontologías, para que tanto humanos como máquinas puedan comprenderla. La clasificación facetada, por ejemplo, es un esquema organizativo que permite la creación de categorías semánticas para facilitar la búsqueda y recuperación de información en grandes volúmenes de datos.
• Creación de contenido de calidad: El contenido de alta calidad no solo está bien escrito, sino que también es relevante, informativo y capaz de satisfacer de forma completa y precisa las necesidades de información del usuario. Identificar la necesidad principal es el primer paso.
• Optimización técnica continua: Los aspectos técnicos como la velocidad de carga de la página, la capacidad de respuesta en dispositivos móviles y la correcta implementación de datos estructurados siguen siendo de suma importancia para garantizar que el contenido sea accesible y comprensible para los algoritmos.

La visión semántica del SEO

Mi opinión, basada en casi dos décadas de trabajo en este campo, es que el SEO es una estrategia que debe estar alineada, ante todo, con los objetivos de negocio, y que requiere una perspectiva multidisciplinar. No se trata solo de ingeniería de búsqueda, sino también de lingüística, ciencias de la información , psicología del usuario y análisis de datos

La optimización de motores de búsqueda, desde una perspectiva semántica, implica, entre otras cosas:

• Construcción de grafos de conocimiento: desarrollo de representaciones del conocimiento que conectan entidades y conceptos, permitiendo a las máquinas comprender las relaciones entre la información.
• Desambiguación: consiste en resolver la polisemia y la ambigüedad de los términos, asegurando que el significado pretendido sea el que interpretan los motores de búsqueda. Esto es esencial para la recuperación de información.
• Creación de vocabularios controlados: desarrollo de tesauros y taxonomías para estandarizar la terminología y facilitar la organización y la búsqueda.
• Análisis del comportamiento del usuario: comprender cómo generar información que resuelva las posibles dudas de sus usuarios sobre su producto o servicio, crear contenido centrado en solucionar sus problemas informativos y, a continuación, comprender cómo interactúan los usuarios con la información, midiendo métricas como el tiempo de permanencia en el sitio y la tasa de clics, para mejorar la experiencia de búsqueda.

Me di cuenta de que debía escribir este breve artículo para posicionarme en este campo, aunque ya lo había hecho esporádicamente. Pero debo aclarar que esta es mi opinión particular, basada en casi dos décadas de experiencia laboral en este ámbito; aun así, es solo mi opinión.