Indexación semántica latente

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¿Qué es la indexación semántica latente o LSI?

Indexación Semántica Latente
Imagen: Index. Semánt. Latente - Autor:Seobility - Licencia:CC BY-SA 4.0

La Indexación Semántica Latente (LSI por sus siglas del inglés Latent Semantic Index) es el método que utilizan los buscadores para mejorar la recopilación de la información de un sitio web al identificar la relación existente entre las diferentes keywords usadas en un documento.

Es un sistema ampliamente utilizado por los buscadores en el procesamiento del lenguaje natural para mejorar su comprensión de un texto.

La LSI también se usa especialmente en la optimización SEO on page, pues algunas y algunos webmasters lo emplean para encontrar términos relevantes y nuevas ideas de contenidos o también para recolectar más información para ampliar un artículo o crear posts nuevos.

Captura de pantalla de la indexación semántica latente

Captura de pantalla de seobility.net que muestra un ejemplo de varias palabras que se relacionan semánticamente con la keyword: “SEO”.

Importancia de la LSI en las búsquedas

Durante las primeras exploraciones web, los buscadores como Google se apoyaban únicamente en las palabras clave para determinar la relevancia de un contenido e incluirlo en los resultados.

Sin embargo, esa estrategia, provocó una serie de problemas como la keyword stuffing, que consistía en agregar un exceso de palabras clave con el único objetivo de mejorar el rankeo de una página web en las SERPs de Google, por lo que el resultado final era un texto antinatural y de baja calidad.

Paulatinamente, los algoritmos de búsqueda se fueron adaptando e introdujeron otros aspectos de procesamiento para lograr un lenguaje más natural. De este modo, la densidad de palabras clave y su concordancia exacta dejaron de ser determinantes para establecer la relevancia del contenido en la web.

Desde ese momento, las LSI keywords son consideradas al establecer la excelencia del material a incluir en los resultados de búsqueda, a pesar de que esto nunca fue confirmado por Google.

Lo cierto es que la atención de las y los SEOs comenzó a recaer más bien sobre las palabras clave relacionadas y la escritura de contenidos se enfocó en la experiencia de las y los visitantes, en lugar de considerar solo a los buscadores.

Uso de la LSI en la actualidad

El sistema de indexación semántica latente se usa más como una guía y no como regla inamovible o factor excluyente. Incluso algunas y algunos SEOs ya no emplean este método para mejorar su posicionamiento en las SERPS, sino que lo aplican, más bien, para descubrir términos relacionados que mejoren la relevancia temática del contenido.

Asimismo, las LSI también se utilizan para descubrir términos a desarrollar dentro del contenido de un post y enriquecerlo al complementar la información y optimizar la calidad del tema principal del artículo.

¿Qué son las LSI Keywords?

Las LSI Keywords son keywords de indexación semántica y se trata de aquellas palabras clave que están relacionadas con la keyword principal de la página. Su uso beneficia al SEO, ya que añaden valor al contenido a nivel conceptual y facilitan a Google la comprensión de la temática tratada.

El empleo de LSI Keywords es más relevante aún cuando la keyword principal es muy general o cuando las palabras incluidas en la frase clave se pueden interpretar de diferentes maneras si no se le añaden elementos de focalización.

Por ejemplo, si escribimos un post sobre cómo preparar una “tarta de manzana”, algunas de las keywords de indexación semántica a incluir serían: receta, ingredientes, hornear, preparación, etc. Esto le indicaría a los buscadores que se trata de una “receta de tarta de manzana” y no que buscamos, por ejemplo, “comprar una tarta de manzana”.

Nota: las keywords de indexación semántica no son sinónimos de la palabra clave principal, ya que no tienen el mismo significado.

Relevancia para el SEO

Aunque las LSI se llegaron a utilizar como una práctica de optimización en el pasado, hoy en día no se emplean de forma constante. Sin embargo, aún pueden indicar la relevancia de un contenido y brindar más información sobre temas para abarcar y profundizar en un artículo.

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