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Desmontando el mito: Una página con palabras clave LSI supera a una página con mayor densidad de palabras clave

LSI vs. Densidad de palabras clave

Esta prueba se basa en la observación de que las páginas clasificadas no repiten abiertamente la palabra clave varias veces en el cuerpo del texto. La idea que prevalece en la mayoría de los profesionales del SEO es la de alejarse del uso de palabras clave y utilizar un lenguaje más natural. La idea es que Google es cada vez más inteligente y busca contenido en las páginas que coincida con la intención de búsqueda del usuario, y no contenido basado en la colocación de palabras clave. 

El término técnico para "lenguaje natural" es Indexación Semántica Latente o LSI. A menudo se confunde el LSI con los "sinónimos", pero son diferentes. Los LSI son palabras que aparecen de forma natural en una conversación sobre un tema concreto. Por ejemplo, si se mantiene una conversación sobre cocinas, sería natural mencionar palabras como cocina, fregadero, nevera, despensa, etc. Son términos LSI. Por supuesto, los sinónimos de los términos objetivo también aparecerán en las conversaciones naturales, por lo que también se utilizaron variaciones de palabras clave en esta prueba, en lugar de sólo términos LSI puros. 

Para conseguir nuestro lenguaje natural/LSI, tuvimos que apartarnos de nuestro contenido normal "lorem ipsum" y utilizar un término real que produjera LSI utilizable. Para ello, se encontró una frase clave que sólo tenía unas pocas páginas de clasificación pero que podía producir términos LSI. 

Para esta prueba, la palabra clave elegida fue para un servicio local en una zona remota (house demolition bunbury). Esta palabra clave, cuando se buscó con comillas, devolvió sólo 4 resultados. Los artículos se publicaron en un Google Doc y se hicieron públicos. El artículo de prueba 1 tenía 600 palabras, mientras que el artículo de prueba 2 tenía 604. La diferencia entre los artículos era que, en lugar de repetir la palabra clave "demolición de casas", el segundo artículo utilizaba la palabra clave una vez, y luego utilizaba palabras clave LSI en el resto del artículo. Las palabras clave LSI se determinaron buscando "demolición de casas" con el planificador de palabras clave y, a continuación, eligiendo las variaciones adecuadas. El artículo de prueba repitió "demolición de casas" 7 veces, mientras que el artículo de prueba 2 utilizó esta palabra clave sólo una vez.

Resultados

La página que sólo utiliza la palabra clave de destino supera a la que utiliza la palabra clave 1 vez, y luego utiliza LSI y variaciones de la palabra clave. 

Conclusión:

Este mito se ha desmontado. La página que sólo utiliza las palabras clave de destino vence a una página que utiliza la palabra clave 1 vez, y luego utiliza LSI / variaciones de palabras clave. 

La densidad de palabras clave sigue siendo un factor de clasificación importante para una palabra clave individual. Aunque el LSI es definitivamente un factor de clasificación, no sustituye la importancia de conseguir la palabra clave objetivo en la página. A menudo escuchará a los profesionales hablar de dejar de usar palabras clave y usar sólo LSI debido a Hummingbird o RankBrain. Lo que no se oye de esos profesionales es que, en primer lugar, hay que ayudar a Google a entender de qué trata la página.

Un punto importante a tener en cuenta es que, algo que no se ve en esta prueba es si la página con palabras clave LSI se clasificaría para muchas más palabras clave.

Comentarios de Clint

En este vídeo, Clint habla de esta prueba. También habla de la densidad de palabras clave y del uso de LSI, y comparte algunos ejemplos.

Esta es la prueba número 25 - LSI vs. Palabras clave

The concept Latent Semantic Indexing is not new, it’s been around since way before 2016 did this test, but I think it was becoming more and more popular as more tools came out to address it. Text analysis tools, like, let’s say Ntopic would be a good example. There’s a tool inside of the WebSite Auditor for SEO power suite, there’s a bunch of them out there.

Y básicamente lo que el concepto es - digamos que usted está escribiendo un tema acerca de las tuberías de madera, las herramientas van a salir y mirar las páginas que están clasificando para las tuberías de madera y hacer un recuento de todas las palabras que están allí, y ver cuáles se utilizan con más frecuencia. Y entonces en tanto eso, diría que uses estas palabras en tu contenido porque estas palabras están a menudo asociadas con la palabra objetivo que estás tratando de clasificar. Y así LSI

Esta prueba definitivamente tiene que ser revisada, porque ahora, tenemos super LSI por falta de una palabra mejor. Tenemos entidades y las entidades están creando un zumbido dentro de la comunidad de SEO y la gente de contenido, la IA de aprendizaje automático, etc. Tienes a Bert, tienes a Smith, y estoy seguro de que la IA abierta, tienes todas estas otras cosas que se están desarrollando y mirando a las entidades de una manera totalmente nueva. Y las entidades, en última instancia, si miras muchas listas, verás que muchas son "términos LSI". Ya somos entidades: personas, lugares, cosas y eventos. 

Queríamos ver si LSI, está formando el tema en torno a una palabra clave utilizando la indexación semántica latente o entidades super LSI vencería a la densidad de palabras clave en un cara a cara. En lugar de decir más o menos sobre mi palabra clave menos veces, diría más usando LSI y mantendría mi densidad de palabras clave baja. 

Y el resultado fue una victoria de la densidad de palabras clave. La página optimizada para la palabra clave venció a la página optimizada para LSI. 

Una densidad de palabras clave reducida con una mayor optimización para LSI no supera las palabras clave. Una mayor densidad de palabras clave simplemente no funciona. Así que tienes que averiguar eso cuando estás escribiendo tu contenido. Hay un montón de herramientas diferentes por ahí que miran la densidad de palabras clave y lo hacen todo desde diferentes perspectivas. 

Voy a activar SERPworkx aquí y se puede ver un punto de densidad de palabras clave 01 con el promedio de SERP en .034. 

Ahora, ni siquiera está del todo claro cómo lo hicieron. Como les pregunté una vez y estamos mirando toda la página rompiendo eso, etc. Pero si vienes aquí, y sólo mira otra herramienta de densidad de palabras clave, vamos a elegir una por ejemplo. Comprobador de densidad de palabras clave. Densidad de palabras clave, elijamos una al azar. En realidad, vamos a elegir algunos extras. Veo a los ninjas del marketing en Internet. Vamos a elegir esa.

Muy bien, así que tenemos esta página y copiamos el backlink, copiamos la URL. La densidad en SERPworx dijo punto .034 o en realidad es uno pero tengo palabras clave en cualquier lugar ocultando. Poner .17 que es la densidad .174 tubos de madera. Bien, entonces vamos a mirar aquí.

Las palabras clave principales frecuencia y no quiero la frecuencia y quiero la densidad. Dos palabras, tubos de madera. Esta herramienta no encontró ninguna, de lo que parece y me estoy enojando mucho con los múltiples anuncios aquí así que mirando hacia abajo no vemos nada.

La densidad de palabras clave sería cero según esa herramienta, ¿verdad? Así que vamos a esto. Según esa herramienta, la densidad de palabras clave sería cero. Esta herramienta sólo te da palabras clave individuales.

So the number one page has no exact match. So you see why this needs to be retested. It needs to be looked at. I bet you I can run it on Cora and find something else. Let’s see that. Why not, we’re here, we might as well mess with some of my tools, right. 

Cora Lite. No sé si va a salir eso mientras hacemos esto. Pipa de madera 2.96. Tubos de madera, ahí está el plural. Yo sólo sumaría eso y diría que es 3%. Así que eso se dio y luego esta herramienta dijo que no era si no recuerdo mal. Vamos a Amazon y comprobar que. Tubos de madera ni siquiera está allí. Es interesante. Ver. Así que es cero, según esa herramienta, tres, cero.

Veamos qué dice este. Tubos de madera 1%.

Muy bien, así que más o menos, queremos estar probablemente alrededor de 1,52%, tubos de madera. Eso es lo que estamos buscando.

Y luego lo voy a rudimentar. Y vamos a llegar a eso y ver lo que tenemos allí.

Los resultados de la prueba dicen que fue optimizado para esa página, superó el LSI. Así que tenemos que comprobar eso y ver si eso sigue siendo el caso, especialmente con la implementación de la API NLP de Google, y posiblemente Bert, etc, ayudando a analizar las páginas y ver y formular temas, etc. Así que tenemos que averiguar eso y ver si eso es todavía una cosa, todavía un acuerdo.

Y también, lo que acabo de hacer allí, se puede ver que cada herramienta le proporcionará diferentes resultados. Estoy seguro de que voy a obtener diferentes resultados de la herramienta Cora aquí, una vez que se hace. Así que tienes que tener eso en cuenta y buscar y encontrar una que te de confianza. Una que sepas que te va a dar los resultados más precisos. 

Algunas de las cosas que lo estropean son la cabecera, el pie de página, las barras laterales, a veces los anuncios, si hay anuncios de texto allí, ese tipo de cosas. Los comentarios estropearán tu comprobador de densidad de palabras clave si no los incluyes. Porque Google verá esos comentarios y, en realidad, cuanto más contenido tengas, reducirás tu densidad de palabras clave si tu gente no está comentando sobre ese tema o usando esa palabra clave. Así que estás reduciendo tu densidad de palabras clave en general para toda la página. 

Pero eso es asumiendo que Google está combinando eso y no sabe si usted comenzó su artículo en un punto y sus artículos terminados y otro es Google tomando eso y porque los comentarios se cargan típicamente dentro de la etiqueta del cuerpo se añade en él. Esa es una pregunta interesante que podría utilizar algunas pruebas también.

Cora lite sigue haciendo lo suyo. Puede que tarde un poco porque estoy grabando al mismo tiempo que le pedimos mucho en mi ordenador en este momento, ya veremos, está casi hecho.

Pero básicamente lo que está haciendo es recorrer. Si nunca has visto esto antes, está corriendo a través de los 100 primeros. Compara. Mira lo que los competidores están haciendo y luego dice esto es lo que necesitas hacer para vencerlo. Podría haberle dado un objetivo o añadirle una URL para poder compararlo si quisiera. Y al final, cuando todo esté dicho y hecho, va a escupir este bonito informe que puedes guardar como un archivo HTML para tus informes, o lo que quieras hacer. Así que estamos esperando eso. Nos dará las entidades que vamos a utilizar y creo que hay informes LSI allí. Es un poco. No es como el principal Cora. El software principal de Cora hace todo el LSI como lo haría ntopic, etc. Hace las cuentas y todas esas cosas. No estoy del todo seguro si este lo hace. Pero sé que este informe es realmente más pequeño. No está tan construido como el principal Cora porque la salida principal de Cora es una hoja de cálculo de Excel.

Así que típicamente, eso puede tener cientos en él, pero el beneficio de ambos es que reducen esa gran cantidad de palabras y dicen aquí están las que probablemente deberías usar más. 

También, son útiles si estás combinando todos esos informes y digamos que tienes 10 de ellos y estás clasificando para no sé - vamos con el diseño web de la ciudad. Así que tienes 10 ciudades y puedes encontrar los signos amarillos que son comunes a todas ellas y que son realmente populares y añadirlos a tu plantilla mientras construyes eso para tratar de clasificar más cosas. Sólo para acercarte un poco más y no tener que reinventar la rueda y examinar cada una individualmente al principio. 

Tenemos que volver a probar este, tenemos que probar el LSI sin las entidades en él intencionalmente y luego tenemos que probar el LSI con las entidades y luego diría que probar sólo las entidades, pero eso no tiene ningún sentido porque sigue siendo LSI pero vamos a golpear todos los que y que será un buen conjunto de retest para los miembros de la SIA. 

¿Tiene curiosidad por el LSI? Tenemos más pruebas sobre LSI, y también sobre variaciones y coincidencias de palabras clave. Consulte nuestros artículos de prueba y lea sobre ellos.

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