Keywords LSI – Un empujón para tus contenidos

keywordslsi El otro día os prometí hablar largo y tendido de las keywords LSI (latent semantic indexing) y hoy cumplo mi promesa y os traigo este post. Por cierto, ¿recordáis este anuncio noventero tan chulo?

Jajajaja. Nostálgico viejoven here.

Vayamos al lío. Continuamente hablamos de optimización SEO en nuestros artículos, porcentajes de keywords utilizados, precaución con la sobreoptimización, etc, etc. Tenemos muy controlado cómo colocamos las palabras clave a lo largo del texto, pero no pensamos mucho en todo aquello que no son keywords, es decir, todo el resto del contenido. ¿Se puede optimizar? ¿Da exactamente igual, Google sólo busca keywords? ¿Qué podemos hacer en este sentido?

Pongámonos en la piel de Googlebot, ese puto aborto de la naturaleza googleana.


El robot visita nuestra web y después de determinar y categorizar algunos factores básicos, como la carga de la web, la seguridad y las solicitudes, comienza a localizar keywords y a valorar el contenido.

¿Cómo coño valora el contenido? Parece evidente que se fija en los lugares más fundamentales: el título, la descripción, los H1, H2, etc… Y además no sólo lo hace una vez, ya que el mismo texto lo revisa inicialmente el crawler genérico, y más tarde puede hacerlo uno más quisquilloso e inteligente como Panda. Pero esto sabe a poco, así que de algún modo u otro tiene que sacar jugo del resto de contenido.

Aquí entran en juego las keywords LSI. Las LSI son un recurso que Google emplea para crear “redes neuronales” de palabras que están relacionadas, y de este modo identificar con bastante exactitud que está tratando un texto.

Os pondré un ejemplo que os hará entenderlo a la perfección:

El crawler de Google se encuentra un post llamado “Sitios donde comprar un gato”.

Un ser humano en seguida identificaría con un vistazo qué tipo de artículo es, pero Google podría tener problemas para identificar si el artículo se refiere a un gato (animal) o a un gato (herramienta para elevar el coche). Recordad que un bot puede trabajar con datos a un ritmo envidiable, pero carece de sentido común o de lógica.

Aquí es donde las LSI son fundamentales. Google identificará a lo largo del texto otras palabras, como pueden ser (en cada caso):

  • Animal, mascota, maullar, comida, pelos, tamaño, colores, perros, tienda…
  • Coche, elevador, rueda, pinchazo, avería, grúa…

De este modo no sólo sabrá diferenciar a qué nicho se refiere, si no que también podrá definir mucho mejor qué tipo de respuesta da el artículo, y ante qué preguntas o búsquedas de Google podría mostrar dicha información.

En esencia, algo así combinado con la experiencia de usuario (en realidad es algo mucho más elaborado) hace que a veces cuando buscamos algo, Google nos muestre resultados con un título/descripción no muy relacionado con nuestra búsqueda, pero que sin embargo acaban solucionado nuestra duda mejor que otros resultados. Es la caña.

 

¿Cómo y por qué debemos usar las LSI?

En la mayoría de los casos, aunque no supieses qué eran exactamente las LSI, las usas continuamente. Con el simple hecho de redactar un texto sobre “x” temática, casi por inercia acabas usando las keywords LSI de dicha temática.

Es como cagar, lo llevamos haciendo toda la vida pero la mayoría no conocemos con exactitud cómo se forma la mierda en el colon…. Joder… Menudo ejemplo, me cargué el artículo 😮

Bueno, el caso es que normalmente las usamos de forma natural por el simple hecho de escribir sobre el tema tratado. Basándonos en el ejemplo de arriba, si escribo un artículo de gatos es bastante probable que acabe mencionando palabras como animal, mascota, comida, pelo, tamaño…

Sin embargo como practicantes SEO debemos tener algo manejable y medible que pueda aportar valor a una estrategia, ya sea para un proyecto de un cliente, o para un proyecto propio.

Suena bien que si voy a afrontar un proyecto con la keyword “cremas hidratantes” me interese conocer con cierta exactitud todas las LSI de este nicho. Conociéndolas podré basarme en ellas a la hora de redactar los artículos, y en vez de atacar agresiva y continuamente las keywords que quiero rankear, hacer uso de las LSI para caerle bien a Google sin llegar a sobre-optimizar.

 

Extrayendo keywords LSI

Entendido esto, ahora vamos a aprender a extraer y “limpiar” todo este tipo de keywords, y voy a enseñaros 2 técnicas distintas  😉

 

1. Técnica políticamente correcta:

Sería la forma “white” y manual de hacerlo, la que nos enseñarían en un curso oficial de Google. Precisamente Google es nuestro principal aliado a la hora de identificar las keywords LSI. Si googleamos “cremas hidratantes” y nos vamos al final de la página de búsqueda encontraremos algo así:

Por cierto, ¿todavía no conoces TeamPlatino? Deberías echarle un vistazo ya. Es mi curso privado de SEO y monetización y la estamos liando parda dentro 😀

ejemplo lsi

Son las propias sugerencias que Google genera, y en la mayoría de los casos son keywords long tails. Si hacemos click en alguna de esas sugerencias y bajamos de nuevo al final de la página, veremos que se han generado nuevas sugerencias. En este caso hice click en “cremas hidratantes buenas”, y Google me genera long tails de lo que ya era una long tail:

keywords lsi2

Del mismo modo si buscamos “cremas hidratantes” en Adwords tendremos un montón de resultados, tanto en la sección de ideas para grupo de anuncios como en la sección de ideas para palabras clave:

adwords1

Podemos descargarla y manualmente ir extrayendo todas las palabras representativas (excluyendo crema, cremas, hidratantes, hidratantes). Por ejemplo viendo la imagen superior sería:

  • reafirmante
  • piel
  • grasa
  • corporal
  • cara
  • hombre
  • mixta
  • antiarruga
  • etc…

 

2. Técnica blackhatera:

Aquí vamos a añadir el factor que más cachondo me pone: la automatización 😎

Vamos a recopilar un montón de keywords relacionadas a nuestro nicho y las vamos a juntar en un txt. Os recomiendo emplear algunas de estas herramientas gratuitas, e incluso combinarlas. Todas funcionan similar, ya que emplean la misma API oficial de Google para “keyword suggestion”, y en todas podrás copiar o descargar los listados de palabras claves:

Una vez hayas recopilado una buena cantidad de palabras clave relacionadas con tu nicho (cuantas más mejor), toca filtrar la lista y convertirla en un listado de keywords LSI ordenadas de mayor a menor importancia.

Primero pasaremos nuestro listado de keywords por aquí para borrar todos los duplicados.

Acto seguido venimos a esta herramienta de Seobook. Seleccionamos “Plain text” y en el primer recuadro pegamos nuestro listado de keywords.

Hacemos click en “Advanced options”. Activamos la opción “Please use my custom stopwords” y pegamos este listado de conjunciones y preposiciones creado por mi (aunque realmente con la opción de Minimum word length en 2 todas las palabras de 2 letras o menos no serán analizadas). Quedaría algo así:

kwd

Solo queda darle a “Submit” y esperar unos segundos. El resultado será algo así:

lsifinal

Como puedes ver tenemos 3 columnas que nos muestran la densidad de keywords por una, dos y tres palabras seguidas. Normalmente la columna mas útil es la primera (por palabras únicas) y, por supuesto, las keywords que lideren el listado serán las principales de nuestro nicho. En este ejemplo podéis ver que debería primar el uso de palabras como: cara, piel, facil, rostro, antiarrugas, humectante, etc.

Haciendo click en “Export” exportaremos a un Excel nuestro listado ordenado de mayor a menor, y de este modo tan simple tendremos una referencia ordenada y categorizada de las palabras que Google identifica semánticamente con nuestro nicho 😎 Evidentemente no es una ciencia exacta, pero es el acercamiento más serio que he podido realizar para identificar este tipo de palabras. Si quieres leer más sobre este tipo de keywords, echa un vistazo a este post de Nacho Mascort 😉

Eso es todo 😉 Espero que te haya molado este tutorial casero que me he montado, y si es así, te agradecería que lo compartas y comentes. ¡Un abrazoski y hasta la próxima golf@s!

106 Comentarios
  1. Neyling
    enero 26, 2016 | Responder
  2. luis carlos
    enero 26, 2016 | Responder
    • Chuiso
      enero 26, 2016 | Responder
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        febrero 26, 2016 | Responder
        • Chuiso
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  3. Gabrielvb
    enero 26, 2016 | Responder
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      enero 26, 2016 | Responder
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  9. walder
    enero 26, 2016 | Responder
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    enero 26, 2016 | Responder
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      enero 26, 2016 | Responder
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      enero 26, 2016 | Responder
  20. frankurama
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  27. kepa
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  63. Jose Mª
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    • Chuiso
      abril 18, 2017 | Responder

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