Si haces marketing de contenidos, seguro que el keyword research es parte de tu día a día. Pero a medida que los algoritmos de Google y los hábitos de los consumidores evolucionan, las reglas del juego cambian.
Conseguir más visibilidad en los buscadores ya no es cuestión de introducir términos literales, sino de pensar en conceptos y en intenciones de los usuarios. Vamos a ver las 3 grandes tendencias en keyword research, que nos plantea Ann Smarty, que te harán replantearte cómo conseguir más visibilidad para tu marca.
Durante muchos años, el objetivo definitivo de las estrategias SEO era alcanzar la primera posición en Google. Pero hoy estamos viendo cómo este objetivo es cada vez menos importante: ser el primero ya no basta para ganar en la lucha por la visibilidad.
En resumidas cuentas, los resultados de los motores de búsqueda ofrecen menos visibilidad que antes, y este es un factor que deberías tener en cuenta en tu proceso de optimización de palabras clave. Veamos en detalle algunas de las cosas que han cambiado.
A lo largo de los años, se han ido realizando diferentes estudios sobre el índice de clics de los primeros resultados de las búsquedas de Google. En un estudio de 2017 del Content Marketing Institute, la primera posición logró atraer un 21% de los clics, esto es, solo uno de cada cinco. Y debido a los últimos cambios en las páginas de resultados, probablemente este número sea aún más bajo hoy en día.
En la actualidad se considera que la posición de máxima visibilidad es el featured snippet o posición cero, pero las cosas no son tan sencillas como parece.
Para empezar, algunos estudios apuntan a que la posición cero recibe menos clics que el primer resultado orgánico. Y además, para eliminar los resultados duplicados, ahora Google no incluye la URL del featured snippet entre los resultados de tráfico orgánico. Por tanto, en algunos casos aparecer en la posición más destacada puede perjudicarte en vez de beneficiarte.
¿Recuerdas los tiempos en los que los resultados de búsqueda de Google se limitaban a 10 enlaces? Ahora, la página de resultados muestra información local, datos sobre productos, featured snippets, contenido enriquecido y mucho más.
El resultado es una experiencia mucho más rica, pero también una en la que hay montones de elementos que pueden distraer a los usuarios e impedir que hagan clic en tus enlaces. De hecho, ya se habla del "fenómeno cero clic", ya que los datos indican que muchísimas búsquedas no generan ninguna visita.
Para los marketers, la conclusión está clara: en lugar de intentar alcanzar la primera posición entre los resultados orgánicos, ahora nos interesa que nuestro marketing de contenidos aparezca en todos los elementos posibles, incluyendo imágenes, vídeos y búsquedas relacionadas.
El resultado de todo esto es que ya no podemos hacer keyword research pensando en competir por el primer resultado, sino que tenemos que centrarnos en aprovechar diferentes oportunidades:
Si la página de resultados para la palabra clave que nos interesa incluye un resultado en posición cero, tenemos que estudiar si nos interesa aparecer ahí (por ejemplo, puede ser útil en búsquedas informativas).
Si incluye información local, tenemos que asegurarnos de que nuestra empresa está registrada en Google My Business y aparece en Google Maps.
Si los resultados muestran imágenes o vídeos, tendrás que incluir estos formatos en tu marketing de contenidos.
Cuando incluso la posición cero o el primer resultado orgánico ofrecen una visibilidad limitada, ya no podemos limitarnos a crear un contenido único para posicionar. Por tanto, hay que estar listo para adaptar las tácticas a las diferentes secciones de la página de resultados de búsqueda.
Hace unos años, los marketers de contenidos tenían que crear una landing page diferente para cada variante de la palabra clave, ya que los motores de búsqueda se centraban en buscar coincidencias exactas. Si la palabra clave no aparecía de manera literal en el título de la página, la URL no se mostraba en los resultados de búsqueda.
Pero ahora, los algoritmos de Google se han vuelto mucho más inteligentes y ya no se enfocan en buscar literalmente las palabras clave, sino que entienden mucho mejor qué está buscando un usuario y ofrecen una variedad de resultados relevantes.
Esta tendencia comenzó hace años, con la actualización del algoritmo de Google llamada Hummingbird. En 2019 se dio un paso más allá con BERT, que puede interpretar la intención de búsqueda de un usuario de una manera mucho más compleja y natural. Estas son las principales novedades que introdujo este cambio de algoritmo:
BERT se basa en la tecnología de procesamiento natural del lenguaje, es decir, que pretende que Google entienda el idioma y las frases más como un humano y menos como un robot. La idea que la búsqueda sea capaz de entender el contexto y los matices de las palabras introducidas.
En lugar de obligar a los expertos en marketing de contenidos y SEO a replantear toda su estrategia (como ocurría en el caso de algunos cambios de algoritmo anteriores), la idea de BERT era hacer que los creadores de contenidos siguieran haciendo lo de siempre: centrarse en escribir para usuarios y no para máquinas.
BERT puso en primer plano el contexto, ya que esta tecnología permitía a Google entender las búsquedas como un todo y no como una cadena de términos inconexos. Anteriormente, cuando un usuario introducía una búsqueda larga, la IA de Google normalmente interpretaba cada palabra por separado, pero ahora es mucho más capaz de entender las relaciones entre ellas y los significados que se aplican mejor a cada caso.
Otra novedad es que BERT ha supuesto un gran cambio en la capacidad de Google para entender preposiciones, ya que pueden suponer un gran cambio en la interpretación de una frase. Por ejemplo, antes de BERT, si alguien buscaba "2019 brazil traveler to usa need a visa" ("2019 viajero brasileño a estados unidos necesita visado") el primer resultado se refería al caso opuesto (alguien de Estados Unidos que viaja a Brasil).
BERT se centraba especialmente en la posición cero, a fin de mejorar la relevancia de los featured snippets en el contexto global de la búsqueda.
Por último, una de las intenciones declaradas de esta actualización era eliminar el "keyword-ese", esto es, hacer que Google respondiera a la perfección a búsquedas naturales y que no tuviéramos que forzar el lenguaje para obtener resultados relevantes en una búsqueda.
La conclusión es que en lugar de optimizar tu sitio web para palabras o frases clave, tienes que optimizarlo para conceptos. Apúntate estas herramientas para darle una vuelta a tu keyword research:
Para identificar conceptos relevantes, puedes utilizar herramientas de búsqueda avanzada como Serpstat. En lugar de agrupar las palabras clave en función de una palabra común, Serpstat analiza los resultados de búsqueda para encontrar aquellas palabras clave que muestran URL similares en los resultados.
De esta manera, la herramienta nos muestra palabras clave que están realmente relacionadas por su significado, agrupadas de manera temática. Ya no obtienes una lista inmensa de palabras clave poco conectadas, sino que los resultados son más coherentes.
Otra herramienta interesante es Tex Optimizer, que también usa análisis semántico para extraer conceptos relacionados y sinónimos.
Por último, es recomendable practicar haciendo búsquedas en el propio Google, para entender cómo interpreta los conceptos y aporta sugerencias para autocompletar las keywords.
Los expertos en marketing de contenidos están de suerte: nunca habíamos tenido tanta información sobre los intereses, las dificultades y las intenciones de la audiencia como ahora. La variedad y la complejidad de las herramientas ha llegado a niveles insospechados.
Aquí tienes algunas ideas para empezar a sacar el partido a todas estas herramientas y aumentar tu visibilidad con un keyword research realmente inteligente:
SEMrush, Ahrefs y Serpstat son capaces de identificar las palabras clave con menos competencia gracias a la métrica de dificultad de las palabras clave. También pueden ayudar a identificar la intención de una palabra clave.
Las herramientas de análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural, como Natural Language Understanding de Watson, pueden extraer entidades, categorías y conceptos de cualquier texto.
Las herramientas de redes sociales también ofrecen recursos muy interesantes para hacer keyword research y analizar el lenguaje natural, las tendencias, las palabras clave en tiempo real y más. Por ejemplo, Hashtagify te ayuda a descubrir hashtags relacionados e incluye un análisis de tendencias. Anímate a probar diferentes herramientas y recuerda que las ideas valen mucho más que las palabras.