Embeddings SEO: IA y Búsqueda Semántica | KSchool

¿Cómo es posible diferenciarse a la hora de posicionarse en el entorno actual? El SEO tradicional se queda corto, por lo que es necesario actualizarse y adaptarse a las nuevas necesidades. Te contamos en qué consiste el embeddings SEO, una tecnología que tiene como base la IA y que está cambiando la forma en la que los buscadores posicionan los contenidos.

Qué son los embeddings

En primer lugar, es necesario saber qué son los embeddings. Se trata de una representación matemática de una palabra, frase o documento completo, es decir, convierten el lenguaje en vectores numéricos multidimensionales que son capaces de sintetizar el significado y las relaciones semánticas entre los términos introducidos. De esta forma, ya no solo se analiza la frecuencia de aparición de las palabras clave para que se entienda el sentido real de la consulta. Por ejemplo, para un motor de búsqueda como Google, las palabras “coche” y “automóvil” estarán representadas con vectores muy cercanos, ya que en la mayoría de contextos son equivalentes.
Pero, cómo funcionan. Se trata de un proceso basado en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y en modelos de IA que están entrenados con un gran volumen de datos que son capaces de identificar patrones lingüísticos y transformar el texto en información numérica que pueda utilizarse. De esta forma, cuando un usuario escribe “estrategias para mejorar el posicionamiento en buscadores”, el motor no solo busca coincidencias literales, sino que relaciona la consulta con términos como “SEO”, “optimización web” o “mejores prácticas”, ampliando el rango de resultados. Para ello, se basan en el uso de herramientas como Word2Vec, GloVe o las más recientes basadas en transformadores, como los utilizados en ChatGPT o Google BERT.
Por tanto, la vectorización SEO es el pilar fundamental de todo el proceso, ya que todos los motores de búsqueda son capaces de agrupar conceptos cercanos y diferenciar aquellos que, aunque compartan palabras, tienen significados distintos. Todo ello está encaminado a una búsqueda semántica precisa que busca responder a la intención de búsqueda real del usuario.

Cómo afecta el embeddings al SEO

En los últimos años el SEO se ha centrado en crear estrategias basadas en la densidad de palabras clave utilizadas en el texto o la utilización de etiquetas específicas. Esta forma de trabajar se ha visto modificada por la introducción de la inteligencia artificial, que hace que los principales buscadores den prioridad a la intención del usuario frente a la coincidencia exacta de los términos. Dicho de otro modo, el contenido puede posicionarse igualmente en consultas que no contengan las palabras clave de manera literal, siempre que el texto responda de manera adecuada a lo que el usuario necesita en ese momento.

Google BERT, MUM y la comprensión del contexto

Todo ello ha venido de la mano de la introducción de nuevos modelos en los buscadores. Hablamos de BERT (2019) y MUM (2021) por parte de Google que marcaron un antes y un después en la forma de entender las búsquedas. BERT se centra en interpretar el contexto de las palabras dentro de una oración, mientras que MUM, con su capacidad multimodal, es capaz de relacionar texto, imágenes y otros formatos. Es decir, la búsqueda se centra en qué significa realmente la consulta y cómo puede responderse de la forma más completa, aportando un peso mayor a la calidad y la relevancia del contenido.

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Aplicaciones prácticas de los embeddings en tu estrategia SEO

Como ves, los motores de búsqueda están modificando su forma de mostrar los resultados, por lo que es necesario adaptar tus estrategias SEO a las nuevas reglas del juego. Te contamos cómo se puede aplicar de manera práctica los embeddings en tu estrategia SEO.

Topic modelling

Es una técnica que es capaz de organizar el contenido en clústeres temáticos con el objetivo de identificar las relaciones existentes entre distintos artículos o páginas. De esta forma, se puede encontrar cuáles son las oportunidades de crecimiento existentes y cuáles son aquellas áreas que no se han cubierto en profundidad, lo que se traduce en una forma de mejorar y crear contenido complementario para mejorar la autoridad temática del sitio web.

Mejora de la relevancia y la experiencia del usuario (UX)

Como ya hemos señalado, al comprender mejor la intención de búsqueda, los resultados ofrecidos por los buscadores son más relevantes para los usuarios, lo que hace que la experiencia de usuario (UX) sea mucho mejor. Por otro lado, los creadores de contenidos pueden ajustar de forma más específica sus textos y sus recursos para llegar a lo que los usuarios están buscando. De esta forma es posible crear un círculo positivo al aumentar el tiempo de permanencia en la página y reducirse la tasa de rebote. Esto se traduce, a su vez, en un cliente satisfecho que proporciona un mejor rendimiento a los contenidos en los buscadores.

Análisis de la competencia y detección de brechas de contenido

Con herramientas basadas en IA como Semrush o Google Search Console, es posible comparar el rendimiento de un sitio con respecto a sus competidores. Los embeddings permiten detectar brechas de contenido, es decir, temas o subtemas que otros sitios están cubriendo y que aún no están presentes en tu estrategia. De esta forma, es posible planificar mejor nuevos contenidos que sean capaces de cubrir esos vacíos.

Personalización de resultados de búsqueda y recomendaciones

Los motores de búsqueda ahora ofrecen recomendaciones que cambian en función del historial de navegación y de las consultas realizadas anteriormente por el usuario, es decir, ofrecen contenidos personalizados. En SEO, esto se traduce en que es necesario realizar contenidos que sean más versátiles y con un mayor contexto, de esta forma es posible tener cabida en distintos escenarios de búsqueda.

El futuro del SEO con la inteligencia artificial y los embeddings

El SEO se está transformando ya que los algoritmos ya no se limitan a rastrear páginas y detectar palabras clave, sino que ahora son capaces de comprender contextos completos, intenciones de búsqueda y relaciones entre conceptos. Esto significa, por tanto que los profesionales del sector deben pueden crear estrategias mucho más precisas y útiles para los usuarios, aunque en un momento de constante evolución.
Plataformas como Google Search Console o Semrush están adaptándose a este nuevo paradigma, proporcionando métricas que ya no se centran solo en posiciones, sino en visibilidad, cobertura semántica y rendimiento del contenido frente a la competencia. La clave está en aprender a interpretar esos datos y en rediseñar las estrategias con una visión mucho más amplia que la utilizada hasta ahora.