Los motores de búsqueda sólo quieren una cosa: darte las mejores respuestas posibles a tus preguntas. Sólo que durante mucho tiempo no quisieron que formularas tu pregunta como una pregunta.
Las limitaciones de los motores de búsqueda alguna vez dificultaron el uso de la búsqueda en lenguaje natural. La sintaxis compleja puede dificultar que su búsqueda arroje resultados precisos. En lugar de escribir «cuál es la mejor receta de muffins de plátano», introduce el término de búsqueda «receta de muffins de plátano». Su motor de búsqueda preferido mostrará una página principal con artículos optimizados sobre ese tema. Es una situación con la que todos estamos familiarizados.
Sin embargo, ahora la búsqueda se está poniendo al día. Puede manejar mejor la gramática y lidiar con el contexto de manera más efectiva. ¿El resultado? El auge de la búsqueda en lenguaje natural.
Entonces, ¿qué es exactamente la búsqueda en lenguaje natural? ¿Y cómo puedes optimizar tu contenido para ello?
En este artículo, explicaremos qué es la búsqueda en lenguaje natural, por qué es el futuro del SEO y cómo puede participar.
¿Qué es la búsqueda en lenguaje natural?
La búsqueda en lenguaje natural es una solicitud de búsqueda redactada en un lenguaje conversacional cotidiano. Un ejemplo sencillo de búsqueda en lenguaje natural sería: «¿Qué altura tiene el edificio más alto de Asia?» Expresas la solicitud de búsqueda como lo harías cuando hablaras con otra persona. Ejemplos más básicos de búsqueda en lenguaje natural incluirían:
- «¿Cómo puedo deshacerme de un colchón?»
- «¿Cuándo se fundó el New York Times?»
- «¿Cuáles son los mejores perros para familias con niños pequeños?»
- «Cómo realizar una auditoría SEO de tu sitio web.»
Por lo tanto, los términos de búsqueda en lenguaje natural entran en la categoría de palabras clave de «cola larga». Una palabra clave de cola larga es un término de búsqueda más extenso y específico. Comparemos algunos de nuestros ejemplos anteriores con sus versiones de cola corta:
- «Eliminación de colchones» versus «¿Cómo puedo deshacerme de un colchón?»
- «Se fundó el New York Times» versus «¿Cuándo se fundó el New York Times?»
- «El mejor perro de familia» frente a «¿Cuáles son los mejores perros para familias con niños pequeños?»
- «Auditoría SEO» versus «Cómo realizar una auditoría SEO de su sitio web».
Ya podemos ver la utilidad potencial de la búsqueda en lenguaje natural. Podemos expresar nuestras dos primeras búsquedas muy bien como cola corta. Nuestras dos últimas necesidades de búsqueda, sin embargo, son más específicas. Es más probable que encuentre el contenido que necesita más rápidamente con una búsqueda en lenguaje natural.
Al igual que con cualquier otro tipo de búsqueda de palabras clave, sólo necesita escribir los términos de búsqueda en lenguaje natural en la barra de búsqueda. También puedes utilizar un asistente de voz (piensa en Google Home o Siri) para realizar una búsqueda en lenguaje natural. Pero llegaremos a ellos y a cómo están cambiando el panorama del SEO en breve.
Una breve historia de la búsqueda en lenguaje natural
«Espera», dirás, si alguna vez usaste Internet en los años 90, «¿No era así como solía funcionar la búsqueda?»
Es cierto: la búsqueda en lenguaje natural no es un fenómeno nuevo. En los primeros días de Internet se utilizó mucho el lenguaje natural. Ask Jeeves fue el motor de búsqueda de lenguaje natural más eminente de los años 90. Si bien es útil, Ask Jeeves no pudo competir contra Google (Ask.com sigue vivo pero sin Jeeves).
A medida que Google ganó prominencia como motor de búsqueda preferido, las búsquedas de palabras clave reemplazaron la búsqueda en lenguaje natural. El contexto y la intención ambigua de las frases conversacionales confundieron a los motores de búsqueda, ya que en ese momento no eran lo suficientemente sofisticados como para aprovechar al máximo el lenguaje natural. La búsqueda basada en palabras clave ayudó a Google a encontrar resultados útiles, mientras que el procesamiento del lenguaje natural todavía tenía un largo camino por recorrer.
Sin embargo, en los últimos años los motores de búsqueda modernos han empezado a ponerse al día.
Presentamos a BERT
El cambio hacia la búsqueda en lenguaje natural comenzó hace unos años. Cuando Google anunció Google BERT, pronosticó cambios significativos para el futuro del SEO y la búsqueda en lenguaje natural.
BERT es un modelo de lenguaje utilizado para la capacitación previa de motores de búsqueda según el procesamiento del lenguaje natural. Google lo introdujo y lo hizo de código abierto en 2018. Permite a los motores de búsqueda comprender el contexto sensible en las solicitudes de búsqueda. Érase una vez, las palabras conectoras (por ejemplo, “no” o “con”) complicaban demasiado la consulta de búsqueda. Cláusulas adicionales (por ejemplo, “cómo alquilar y asegurar un auto”) haría lo mismo. Ahora, sin embargo, Google puede utilizarlos para devolver respuestas más sofisticadas (y precisas).
Por qué la búsqueda en lenguaje natural es el futuro del SEO
El auge de la búsqueda en lenguaje natural se produce como parte de los cambios generales en el SEO. A medida que los motores se vuelven más sofisticados, Google se esfuerza por hacer que sus resultados sean útiles y claros. La búsqueda en lenguaje natural es una forma y la autoridad temática es otra.
Tampoco es sólo Google el que está en marcha. Una variedad de otros motores están optimizados para admitir la búsqueda en lenguaje natural. Bing ahora también puede soportar eficazmente la búsqueda en lenguaje natural.
Todos estos cambios ayudan a los motores de búsqueda a adaptarse mejor a los cambios en el comportamiento de búsqueda. Estos nuevos avances en la búsqueda ayudarán a responder preguntas de búsqueda más complejas.
Aumento del uso de la búsqueda por voz
El aumento de la búsqueda por voz es una de las razones por las que el lenguaje natural ha regresado a la familia de motores de búsqueda. Según la Revisión 42:
- Alrededor del 50% de todas las búsquedas ahora se activan por voz.
- El mismo sitio señaló que «el 72% de las personas que utilizan dispositivos de búsqueda por voz afirman que se han convertido en parte de sus rutinas diarias».
- El mismo sitio volvió a señalar que «el 43% de los propietarios de altavoces inteligentes utilizan la tecnología para comprar».
Naturalmente, casi todas las búsquedas por voz implican lenguaje natural. Por eso, desde las solicitudes de búsqueda de información básica hasta el comercio electrónico, la búsqueda en lenguaje natural está creciendo. Eso representa una nueva y amplia área de búsqueda a la que pueden dirigirse los profesionales de SEO.
Más valor en cola larga
Estas palabras clave de cola larga tienen menos tráfico, pero también conllevan menos competencia y más potencial de conversión. Las palabras clave de cola larga generan un 4,15% más de conversiones que sus primas más cortas. La búsqueda en lenguaje natural producirá naturalmente más palabras clave de cola larga. Y más palabras clave de cola larga significan más valor de conversión potencial para los profesionales de SEO.
Más fragmentos destacados
Otro resultado de BERT es que hay más consultas con un fragmento destacado. Los fragmentos destacados son selecciones breves de texto que Google publica en la parte superior de las búsquedas en un intento de responder rápidamente a la consulta de un usuario. Un ejemplo característico de Google es el de la búsqueda en lenguaje natural «aparcamiento en una colina sin acera».
Antes de BERT, el algoritmo de Google ponía demasiado énfasis en «frenar» y no lo suficiente en «no». Con la sofisticación añadida, Google puede arrojar un resultado más relevante. Dada la comprensión mejorada del motor, también brinda más oportunidades para que los profesionales de SEO obtengan un nuevo fragmento destacado.
Los fragmentos destacados son una parte fundamental del arsenal del profesional de SEO. Se vuelven aún más críticos con el aumento de la búsqueda por voz. Los dispositivos de búsqueda por voz de Google suelen recitar fragmentos de contenido destacados al responder a solicitudes de búsqueda. Por lo tanto, BERT y la búsqueda en lenguaje natural significan fragmentos más valiosos a los que deben aspirar los profesionales de SEO.
Cómo optimizar su sitio para búsquedas en lenguaje natural
La búsqueda en lenguaje natural abre nuevas opciones para los profesionales de SEO, por lo que el siguiente paso lógico es optimizar su sitio. Pero hacerlo no es sólo cuestión de agregar palabras clave estables. Deberá tomar distintas medidas para comprender la intención del usuario y optimizar la calidad de sus publicaciones.
Comprender la intención
La intención es vital para la búsqueda. Es fundamental para el nuevo enfoque de clasificación de Google. Esto se aplica tanto a la autoridad temática como a la búsqueda en lenguaje natural.
Para comprender la intención, es necesario saber qué preguntas intenta responder el buscador. ¿Están buscando para navegar? ¿Aprender? ¿Comprar? Para comprender la intención, es necesario comprender por qué los buscadores ingresan una consulta específica. Conocer las respuestas a estas preguntas le dará una idea clara de cómo crear contenido que se adapte a las necesidades de sus usuarios.
Consulte a sus usuarios existentes al crear una imagen de intención. Luego, utilice herramientas como la función de palabras clave relacionadas de SpyFu para ver los temas de los que se habla en torno a su palabra clave principal. Puede ver los resultados a continuación para una empresa especializada en transmisión de video (donde «transmisión de video» es la palabra clave principal).
Considere el término de búsqueda en lenguaje natural «cómo grabar video en tiempo real». Tiene un volumen de búsqueda menor. Sin embargo, también tiene menor dificultad para las palabras clave. Sería una buena decisión que la empresa en cuestión optimizara una o más de sus páginas para este KW.
Una vez que haya creado una lista de palabras clave de esta manera, categorícelas en tipos de intención. Hacerlo te ayudará a refinar tus personajes. Algunas búsquedas son transaccionales, con un alto potencial de conversión («descargador de vídeos en streaming»). Otros buscan información («cómo grabar vídeo en streaming»). Otros simplemente buscarán una dirección específica («transmisión de video principal»).
Ahora que tienes una idea más completa de tus personajes y su intención, necesitas crear contenido excelente para ellos. En términos de búsqueda en lenguaje natural, intente anticipar las preguntas que probablemente hagan sus usuarios. También puede utilizar la función Preguntas de palabras clave relacionadas de SpyFu para esto.
Enumera preguntas relacionadas con un término de búsqueda determinado y las clasifica por volumen, dificultad y costo por clic (CPC). Las preguntas son una parte intrínseca de la búsqueda en lenguaje natural. Predecir las preguntas es el comienzo. Deberá crear el contenido para responder a la búsqueda.
Crear contenido informativo
La búsqueda en lenguaje natural es el aliado natural del buen contenido. Los principales comentaristas de la industria han señalado que «Google BERT y NLP requieren un fuerte enfoque en contenido informativo de alta calidad».
Una vez que haya determinado las preguntas que sus usuarios pretenden hacer, debe crear contenido que coincida con esa intención.
Por ejemplo, tomemos la consulta de búsqueda en lenguaje natural «cómo hacer huevos escalfados». Después de ejecutarlo a través de la herramienta de investigación SpyFu, podemos ver el análisis de clasificación de búsqueda orgánica para esta palabra clave de cola larga. Luego también podemos ver que la BBC creó el contenido más informativo a su alrededor. Aprovechan al máximo las búsquedas en lenguaje natural sobre ese tema. También están a la vanguardia de las búsquedas por voz para cocinar en general.
Con ese fin, cree contenido que explique en detalle las preguntas específicas de los usuarios y las responda. Por ejemplo, digamos que SpyFu muestra que los usuarios preguntan con frecuencia: «¿Cómo puedo tomar mejores decisiones de inversión?» Es probable que hagan esa pregunta mediante una búsqueda por voz u otro tipo de búsqueda en lenguaje natural. Luego, puedes crear un artículo que utilice esa pregunta como título o encabezado H2 destacado. Al hacerlo, ha creado contenido que está bien optimizado para la búsqueda en lenguaje natural.
Si su producto tiene preguntas frecuentes conocidas, cree un artículo o una serie basada en ellas. Por ejemplo, puede tocar una página de preguntas frecuentes, que incluye preguntas como las que se ven a continuación, para obtener contenido excelente:
- ¿Por qué necesito un CMS?
- ¿Cómo aprovecho al máximo mi CMS?
- ¿Cómo puedo integrar mi CMS con otros productos?
- ¿Puedo utilizar mi CMS para la formación del personal?
- ¿Cómo practico una buena higiene de datos con mi CMS?
Serán excelentes para capturar búsquedas en lenguaje natural de alta conversión para su producto. Sugerimos recurrir a recursos que quizás ya existan.
- Pregúntele a su equipo de soporte qué preguntas hace más la gente.
- Pregunte a su equipo de ventas qué prospectos deben saber.
- Busque en sus reseñas para ver qué es lo que la gente no está segura sobre su sitio.
- Explora las redes sociales para ver lo que la gente pregunta sobre ti.
Como sea que lo hagas, sé preciso. Al optimizar para la búsqueda en lenguaje natural, priorice las preguntas exactas. Sea específico en su respuesta y explique en detalle. Lo que pierdes en tráfico, lo puedes ganar en conversiones.
Pero no olvide las palabras clave relacionadas
A medida que desarrolle contenido, asegúrese de incluir palabras clave relacionadas por dos razones.
- Es posible que su lector se haya preguntado acerca de una frase similar que pueda abordar.
- Ayuda a ampliar su alcance en búsquedas similares.
Nuevamente, las herramientas adecuadas facilitarán su búsqueda. A continuación, puede ver palabras clave similares de una búsqueda de SpyFu sobre «cómo obtener un préstamo». Varias de las palabras clave y preguntas incluidas serían excelentes encabezados H2 en un artículo sobre solicitudes de préstamos. Un administrador de contenido experto podría convertirlos en contenido centralizado. Hacerlo ayudará a optimizar el artículo y el sitio para estos términos de búsqueda en lenguaje natural.
Utilice su pila tecnológica
La búsqueda en lenguaje natural posterior a BERT se basa en la búsqueda semántica. Por esa razón, es un buen momento para que los SEO que quieran aprovechar al máximo la búsqueda en lenguaje natural utilicen Schema Markup.
El esquema es un tipo de vocabulario semántico que ayuda a Google a comprender mejor la información de una página. Le permite etiquetar contenido en su página en relación con su alcance del elemento (por ejemplo, «[company name]”) y tipo de elemento (por ejemplo, “Inicio Fintech”). Las empresas que utilizan Schema obtendrán mejores rendimientos SERP. Además, es más probable que las búsquedas en lenguaje natural encuentren sitios que estén bien optimizados para Schema. Puede obtener más información sobre la implementación de Schema aquí.
Existen otras herramientas que no son de SEO que pueden ayudarlo a optimizar su sitio para la búsqueda en lenguaje natural. Por ejemplo, los SEO de empresa a empresa que buscan optimizar las preguntas de búsqueda en lenguaje natural de sus compradores pueden probar CallRail o Chorus.ai. Ambas soluciones ofrecen Conversation Intelligence, que resalta frases esenciales en las transcripciones de llamadas. Si varios clientes hacen las mismas preguntas en las llamadas, es probable que otros clientes potenciales hagan lo mismo y usted puede aprovecharlas como términos de búsqueda en lenguaje natural.
Recuerde, Google quiere brindar a las personas las mejores respuestas a sus preguntas. Su mejor opción para la clasificación es anticiparse a esas preguntas y responderlas detalladamente.
Un futuro más natural
La búsqueda en lenguaje natural y otros tipos de búsqueda asociados a ella llegaron para quedarse. No sólo eso: también están pagando. Por ejemplo, Juniper Research predice que el comercio impulsado por la búsqueda por voz por sí solo generará 80 mil millones de dólares al año en todo el mundo para 2023.
Para un SEO, anticipar con precisión lo que preguntarán sus compradores puede ser complicado. Aun así, es vital hacer que un sitio sea compatible con el lenguaje natural. Aquellas empresas que lo adopten pueden esperar obtener importantes ventajas en su marketing de contenidos.
