¿Qué es la búsqueda semántica o la semantic search?
La búsqueda semántica es un proceso para recuperar información que ayuda a los buscadores como Google a determinar con mayor eficacia el significado de una consulta y así mostrar los resultados más acordes posibles con la intención de búsqueda.
Para entender mejor su alcance, vamos a comparar las búsquedas semánticas con las lexicales: las lexicales se ciñen literalmente al texto y, por lo tanto, solo arrojan resultados que coincidan con los términos de búsqueda o sus variaciones.
En cambio, las semánticas no siguen los términos utilizados al pie de la letra, sino que se enfocan más bien en el significado de cada consulta para devolver resultados más acertados, aun cuando las usuarias o usuarios hayan formulado sus preguntas de forma incorrecta o inexacta.
¿Por qué la búsqueda semántica está adquiriendo mayor importancia?
Una de las razones principales es la búsqueda por voz.
En las consultas de búsqueda por voz se utilizan oraciones completas o frases de búsqueda más largas, ya que los softwares de IA como Siri, Alexa o el asistente de voz de Google están diseñados para generar resultados más adecuados, gracias a que tienen acceso a un extenso historial de conocimiento y entendimiento semántico.
Otro factor de importancia es la complejidad del lenguaje, puesto que las palabras, sin importar el idioma, tienen múltiples significados. Por este motivo, los buscadores deben ser capaces de contextualizar los términos empleados en una consulta si quieren ofrecer resultados relevantes.
Veamos como ejemplo la palabra “tabla” que tiene al menos dos significados: un trozo de madera y una consulta matemática. En este caso, el buscador debe diferenciar entre ambas temáticas para contextualizar el resultado y la única manera de lograrlo es mediante un análisis semántico.
De este modo, siendo que en la actualidad contamos con la tecnología necesaria para realizar este tipo de búsquedas, es otra de las razones por las cuales la búsqueda semántica se ha convertido en una herramienta indispensable.
Cabe recordar que la búsqueda semántica comenzó a implementarse en 2013, tras el lanzamiento de un algoritmo de Google llamado “Hummingbird” (colibrí) que se enfocaba en entender el lenguaje natural y sus contextos, en lugar de escanear y relacionar palabras clave.
Desde aquel entonces hasta la actualidad, este desarrollo informático ha sido complementado con tecnologías más poderosas y que además funcionan con inteligencia artificial o aprendizaje automático, como es el caso del RankBrain.
Veamos otro ejemplo en la siguiente imagen: gracias a la implementación de la búsqueda semántica, la inteligencia artificial de Google puede detectar a qué personaje se está haciendo referencia (Ringo Starr) sin mencionar el nombre de la banda (The Beatles):
Captura de pantalla de un snippet destacado tras generar la pregunta «¿Quién tocaba el bajo en la canción yellow Submarine?» google.com
Además, desde 2022 el rápido avance de los LLM (modelos de lenguaje de gran escala) como GPT o PaLM/LaMDA de Google ha impulsado la búsqueda semántica con mayor fuerza.
Estos modelos, que parten de enormes volúmenes de datos, son capaces de captar el significado de palabras, conceptos e incluso párrafos completos con gran precisión.
Gracias a esto, los buscadores y asistentes con IA ahora pueden entender la intención de búsqueda, ofrecer respuestas más claras, anticiparse a lo que la persona busca y refinar los resultados mucho más allá de una simple coincidencia de palabras clave.
¿Cómo funciona la búsqueda semántica de Google?
Google emplea varias técnicas de recuperación de información para procesar todo tipo de consultas, pero en general se implementan mediante un proceso que consta de dos partes: comprensión y resultados.
Primero, Google logra la comprensión ejecutando algoritmos y tecnologías especializados en el entendimiento del significado y en la intención de cada búsqueda. Posteriormente, la segunda parte muestra el resultado relacionado con el término ingresado inicialmente para su búsqueda. Posteriormente, la segunda parte del proceso muestra el resultado relacionado con el término ingresado inicialmente para su búsqueda.
Además del algoritmo Hummingbird, existen otras herramientas que complementan la búsqueda semántica. Una de ellas es el Knowledge Graph de Google, una tool que recupera información sobre diferentes temas y conceptos provenientes de múltiples fuentes y que también relaciona temáticas afines.
De este modo, el Knowledge Graph consigue crear mapas semánticos en los que se utilicen conceptos relacionados como un sistema de señales interconectadas, que ayuden a los buscadores a decodificar las consultas de las usuarias y usuarios de la manera más acertada.
Adicionalmente, Google tiene acceso a bases de datos que acumulan años de información relacionada con el comportamiento de las y los usuarios y sus consultas, como también al historial de búsquedas previas y al registro de las tendencias actuales; datos relevantes que puede usar como apoyo para generar resultados que coincidan con las consultas de las y los cibernautas.
Por ejemplo: para una persona que busca “comida china” (un término muy vago), el algoritmo lleva a cabo un análisis semántico de la consulta y de las búsquedas relacionadas más populares y con ello retorna páginas de resultados que dirijan a “restaurantes de comida china” o “mejores restaurantes de comida china en X ubicación”.
Así mismo y como ya se mencionó, Google emplea el algoritmo RankBrain para mejorar la manera en que se interpretan las búsquedas semánticas, puesto que este algoritmo es una colección de tecnologías de aprendizaje automatizado que ayudan al buscador a decodificar consultas incluso si son ambiguas o están incompletas.
Otro de los algoritmos utilizados por Google para responder consultas más complejas es el BERT o “Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores”. Se trata de un algoritmo por el cual, a través del aprendizaje computarizado, se puede facilitar el procesamiento de entendimiento del lenguaje natural. De este modo, BERT permite manejar consultas largas o complejas con palabras polisémicas, homófonas, etc.
Finalmente, otro aspecto incluido en este tipo de búsquedas es la codificación semántica: el uso de códigos, especialmente de etiquetas HTML, que transmiten un significado.
Un buen ejemplo de etiquetas HTML como soporte para las búsquedas semánticas sería la etiqueta <h1>, la cual es interpretada como el encabezado principal e indica a los rastreadores que se trata de una parte importante del texto.
Importancia para el SEO
La implementación de ciertos algoritmos como el Hummingbird impactó en su momento el mundo del SEO, pues se contribuyó a la creación de nuevas y mejores prácticas o recomendaciones.
Previamente a la implementación de las búsquedas semánticas, todo contenido creado con propósitos SEO debía construirse alrededor de ciertas palabras clave o a su cantidad.
Sin embargo y gracias a las búsquedas semánticas, en la actualidad, el énfasis recae en la relevancia del contenido y en la precisión con la que las usuarias y usuarios puedan utilizar el lenguaje cotidiano.
En resumen, es importante tener en cuenta que esta clase de contenido no debe ser creado para los motores de búsqueda, sino que se desarrolla para las y los internautas, incluso si se hace con propósitos SEO.
Con todo esto en mente, para conseguir un mejor posicionamiento las y los creadores de contenidos ya no tienen que centrarse en el keyword stuffing, sino en el uso de sinónimos y palabras clave long tail.
Por último, debemos resaltar la importancia de la codificación semántica. Por lo que las/los webmasters y expertas/os en marketing digital deberían saber cómo incluir los HTML semánticos para incorporar un esquema que mejore el posicionamiento de los sitios web en las SERPs.
Además, hoy en día las/los desarrolladoras/es y profesionales del SEO tienen acceso a herramientas de análisis semántico que ayudan a crear contenido optimizado con una innegable relevancia para las y los usuarias/os, siendo que dichas tools pueden sugerir frases y palabras claves en sintonía con los análisis semánticos de Google.
El rol de los LLM y la nueva Búsqueda Generativa de Google
Google presentó por primera vez la experiencia experimental Search Generative Experience (SGE) en 2023, que utilizaba modelos de lenguaje de gran escala para generar respuestas en la parte superior de los resultados de búsqueda.
En mayo de 2024, SGE fue renombrada como Vistas creadas con IA en castellano y se lanzó de forma generalizada en Estados Unidos, expandiéndose a más de 100 países en octubre del mismo año.
Adicionalmente, desde el 2025 Google también viene incorporando el Modo IA en su Búsqueda, sumando funciones más conversacionales y proactivas.
¿Cómo se relaciona esto con la búsqueda semántica?
La búsqueda semántica se enfoca en entender la intención y el significado de una consulta.
Mientras que las funciones impulsadas por LLM, como SGE y las Vistas creadas con IA, van un paso más allá: en lugar de solo recuperar documentos relevantes, generan resúmenes a partir de múltiples fuentes.
Es decir, construyen directamente sobre los avances de la búsqueda semántica, evolucionando desde la comprensión del significado hasta la creación de respuestas con contexto.
Este cambio ha dado origen a una nueva área de especialización: la optimización para experiencias generativas (GEO) cuyo objetivo, al igual que el SEO tradicional, sigue siendo la visibilidad en los resultados, pero ahora también en los resúmenes generados por IA.
Ampliar conocimientos
