LSI, ¿qué es?
LSI, o Latent Semantic Indexing (Indexación Semántica Latente), es un enfoque utilizado por los motores de búsqueda para comprender y clasificar mejor el contenido de una página web en función de su contexto semántico en lugar de simplemente coincidir con palabras clave específicas. LSI es un método matemático y estadístico que se utiliza para identificar y establecer relaciones entre palabras y conceptos en un corpus de texto.
El contenido es el rey. Bill Gates.
En lugar de depender únicamente de la concordancia exacta de palabras clave, LSI analiza el contexto y las relaciones entre las palabras para determinar la relevancia y el significado del contenido. Esto ayuda a los motores de búsqueda a comprender mejor la intención del usuario y ofrecer resultados de búsqueda más precisos y relevantes.
LSI y LSA, indexado y análisis
La técnica de LSI utiliza un modelo matemático conocido como análisis semántico de frecuencia de términos (LSA, Latent Semantic Analysis). El LSA examina la frecuencia y la co-ocurrencia de palabras en un corpus de texto para construir un espacio semántico donde las palabras y los documentos se representan en función de su relación semántica.
Al utilizar LSI, los motores de búsqueda pueden identificar palabras y conceptos relacionados con un tema específico y establecer conexiones entre ellos. Esto permite una mayor precisión en la interpretación del contenido y ayuda a los motores de búsqueda a ofrecer resultados más relevantes incluso cuando no se utiliza una coincidencia exacta de palabras clave.
Cocitación, ¿qué es?
Un concepto totalmente relacionado con el LSI es Cocitación. La cocitación trata de ir detectando relaciones entre los conceptos que van siendo introducidos en el buscador y que pueden ayudar al usuario a llevar la búsqueda de una manera más rápida.
La importancia de las LSI Keywords
Una de las partes más importantes una vez que se pretende llevar a cabo una estrategia de SEO, donde el SEO se refiere al posicionamiento orgánico, es la búsqueda de palabras clave relacionadas con la temática que se pretende posicionar en Google.
Es importante incluir algunas palabras relacionadas con la palabra clave principal (keyword) ya que estas ofrecen variedad semántica. Por lo tanto, gracias a dicha variedad, los buscadores serán capaces de relacionar dicho contenido con el sitio web en sí una vez que se lleva a cabo una búsqueda.
¿Cuál es la principal diferencia entre las LSI Keywords y las Long Tail Keywords?
Dado que las LSI Keywords ayudan a posicionar páginas haciendo uso de pocas palabras clave, es decir, escribiendo por ejemplo tres palabras en Google en contraposición, están las long tail keywords, las cuales, aunque ofrecen un menor volumen de búsqueda, cuentan con un mayor número de palabras clave. Algunos ejemplos son emplear las palabras “por qué” o “cómo” dentro de la búsqueda de Google, lo cual siempre sigue de una mayor cantidad de palabras dentro de la frase.
Aunque puede parecer que las LSI keywords son más importantes, ambas estrategias son necesarias ya que se complementan la una con la otra.
Herramientas para LSI y LSA
La implementación directa de LSI o LSA en herramientas específicas puede no ser común, ya que estas técnicas suelen ser utilizadas internamente por los motores de búsqueda para mejorar los resultados de búsqueda. Sin embargo, hay algunas herramientas y recursos que pueden ayudarte a realizar análisis semánticos y obtener información relacionada con LSI o LSA. Aquí hay algunas opciones:
1. Google Keyword Planner
Esta herramienta de Google Ads puede ayudarte a descubrir palabras clave relacionadas y sugerencias de búsqueda que están semánticamente vinculadas a un tema específico. Al ingresar una palabra clave principal, puedes obtener ideas adicionales que pueden ser útiles para ampliar tu contenido y mejorar la relevancia semántica.
2. LSI Graph
LSI Graph es una herramienta en línea que te permite descubrir palabras clave semánticamente relacionadas para tu contenido. Al ingresar una palabra clave principal, la herramienta generará una lista de términos y conceptos asociados que puedes utilizar para ampliar tu contenido y mejorar su relevancia semántica.
3. Ubersuggest
Ubersuggest es una herramienta de investigación de palabras clave y análisis de contenido que puede ayudarte a encontrar términos relacionados y sugerencias semánticas para tus palabras clave objetivo. Proporciona ideas de palabras clave, datos de búsqueda y otras métricas útiles para mejorar tu estrategia de contenido.
4. Semantic Scholar
Semantic Scholar es un motor de búsqueda académico que utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural y análisis semántico para ayudarte a encontrar investigaciones científicas y académicas relevantes en una amplia gama de campos. Puede ser útil para obtener información sobre temas específicos y comprender mejor las relaciones semánticas en un contexto académico.
Estas herramientas pueden proporcionar información relacionada con LSI o LSA y ayudarte a ampliar tu contenido o realizar análisis semánticos para mejorar la relevancia de tus palabras clave. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la implementación directa de LSI o LSA está en manos de los motores de búsqueda y no hay herramientas disponibles que ofrezcan una implementación completa de estas técnicas.
