Entidades en SEO

Entidades, SEO semántico, el gráfico del conocimiento. Todos estos son componentes esenciales del SEO moderno.

A pesar de todo lo que se ha escrito sobre el SEO de entidades, todavía es un campo relativamente nuevo. Abundan muchas posibilidades, y estas se ven empeoradas por el hecho de que hay pocas técnicas sólidas de SEO disponibles que sean fáciles de escalar.

Para la mayoría de los SEOs, la implementación de estas estrategias es la parte desafiante, porque se debe poder confiar en las capacidades de escalado para brindar los mejores resultados posibles a los clientes al costo estipulado en el presupuesto.

Además de escalar, hablemos un poco sobre el enfoque del SEO moderno frente al tradicional.

SEO moderno versus SEO tradicional

El SEO tradicional se basa únicamente en las palabras clave y la intención del usuario detrás de esas palabras clave. Utilizar dos atributos específicos como estos es un enfoque relativamente simple.

La simplicidad está bien. Cuando el enfoque SEO lo requiere.

Pero, el SEO moderno profundiza más.

El SEO moderno profundiza en las relaciones específicas entre las entidades y sus sinónimos de palabras clave, junto con las entidades que corresponden a la entidad principal a la que puede estar apuntando.

El SEO centrado en la entidad hace exactamente lo que parece: cambia el enfoque hacia las entidades y sus relaciones entre sí, en lugar de solo palabras clave singulares.

Palabras clave frente a entidades

Cuando se trata de SEO, las palabras clave son palabras y frases específicas que un usuario ingresa en la barra de búsqueda en cualquier motor de búsqueda, a menudo denominada consulta.

Desde los albores de Internet, las palabras clave han formado la base de todos los métodos de referencia de SEO.

El objetivo final de la investigación de palabras clave o de entidades, es garantizar que la página que se está optimizando aparezca en los resultados de búsqueda lo más alto posible para una o más frases.

Un problema con las palabras clave es que son ambiguas por naturaleza: una sola palabra clave puede hacer referencia a más de un tema. La palabra caché, por ejemplo, podría referirse al caché de un navegador web o la cotización de un artista del espectáculo.

A veces, una palabra clave semilla no es suficiente. Tienes que profundizar varios niveles para ser más específico y encontrar la intención del usuario.

Lo que nos lleva a nuestro siguiente tema: la intención del usuario.

La intención del usuario detrás de una palabra clave también es una consideración. Ya sea informativo, comercial, transaccional o de navegación.

¿Qué es una Entidad en SEO?

En SEO, una entidad se define como cualquier cosa que se pueda definir específicamente: un sustantivo, un lugar, una cosa. Único y distinguible se encuentran entre las características que definen una entidad válida.

Una entidad no tiene que ser de naturaleza física. Puede ser una idea, o incluso un tipo de moneda.

Lo que importa es que se diferencia de otras palabras y frases y es único por sí mismo.

¿Qué significa todo esto, exactamente?

Unir entidades, palabras clave, contenido, enlaces y todas esas cosas buenas no es un ejercicio inútil. De hecho, es algo bastante fácil cuando sabes lo que estás tratando de hacer y lo que estás buscando.

Para profundizar en esta definición, vamos a echar un vistazo a este estudio de la patente de Google realizado por Dave Davies.

Si bien es un estudio que tiene alrededor de 6 años, forma parte de la base de las relaciones de entidades modernas y cómo pensamos sobre ellas. Por supuesto, es importante tener en cuenta que los cambios de SEO en los últimos seis años probablemente hayan hecho que esto quede obsoleto, como se destaca en el mismo artículo, pero vale la pena leerlo solo por las definiciones.

Hay cuatro factores que intervienen en la clasificación de las entidades, según la patente analizada: Patente US20150331866A1:

Estos factores incluyen:

• Relación
• Notable
• Contribución
• Premio

Dave señala en su artículo :

• Relación: La relación se determina en base a las entidades de co-ocurrencia. Básicamente, si se hace referencia a dos entidades con frecuencia en la web (por ejemplo, «Barack Obama» y «presidente»), obtendrá algo como: presidente de los Estados Unidos. Esto se debe a que coexisten con la suficiente frecuencia y en propiedades autorizadas como para producir un solo resultado. Este mismo proceso conecta otras entidades con el término cuando lo pluralizamos: presidentes de Estados Unidos. Cada una de estas personas es una entidad y están asociadas a la entidad “Presidente” y así, cuando la consulta es plural, las vemos todas.
• Notable: Google utiliza una fórmula bastante simple (en la patente) para determinar cuán notable es una entidad. Evitando la fórmula, básicamente se desglosa en que, cuanto más valiosa es una entidad (determinada por cosas que incluyen enlaces, reseñas, menciones y relevancia), y cuanto menor sea el valor de la categoría o el tema en el que compite, mayor será su notoriedad. En la superficie, esto no suena del todo lógico, pero básicamente lo que significa es que si eres un pez grande en un estanque pequeño, tienes mayor notoriedad que si eres el mismo pez nadando en el océano.
• Contribución: La contribución está determinada por señales externas (EG., enlaces, reseñas) y es básicamente una medida de la contribución de una entidad a un tema. Una revisión de un crítico gastronómico bien reconocido y respetado se sumaría a esta métrica, y no mi comentario en una ficha de Google sobre el precio de un menú, porque la contribución de su entidad en el espacio es mayor.
• Premios: La métrica del premio es exactamente lo que parece, una medida de los diversos premios relevantes que ha recibido una entidad. Estos podrían ser un premio Nobel, un Oscar o un premio Pulitzer. El tipo de premio determina su peso y cuanto mayor sea el premio, mayor será el valor atribuido a la entidad en cuestión.

Referencias de datos no estructurados

Davies también toma nota de la patente US20160371385A1 de 2016, en la que hay ideas adicionales sobre entidades que son igualmente críticas:

“A cada entidad se le asigna un identificador único. Es probable que esto se relacione con la adquisición de Metaweb por parte de Google en 2010. La determinación de la entidad más probable solicitada por un buscador se puede completar estableciendo qué entidad aparece más veces en los 10 primeros resultados. Por ejemplo, si alguien busca [dave davies], la mayoría de los sitios de mayor rango se refieren a la entidad del guitarrista de Kinks. Y esa es la entidad utilizada para cosas como el panel de conocimiento.

Hay una base de datos de entidades. Para evitar que Google tenga que procesar los mejores resultados cada vez que se ejecuta una consulta, existe una base de datos que simplemente almacena entidades y sus conexiones. Piensa en ello como una base de datos de enlaces, pero para entidades.

Las entidades se clasifican según un puntaje de calidad que puede incluir frescura, selecciones anteriores de los usuarios, enlaces entrantes y posiblemente enlaces salientes. Recuerda, esto es solo la patente: no te quedes sólo en los enlaces a todos los sitios que puedas encontrar.

Cuando se realiza una consulta para una entidad, se determina la relevancia de otras entidades para el resultado. Para ilustrar, para la consulta [dave davies], Google necesita determinar qué métricas de entidad se relacionan con ella. La entidad de la fecha de nacimiento se considera importante, la entidad de su hermano, su banda y varias otras son lo suficientemente importantes como para formar el panel de conocimiento.

Que haya nacido octavo en su familia no se considera lo suficientemente importante. Esto no quiere decir que la importancia de las entidades se relacione solo con los paneles de conocimiento, solo que es una de las ilustraciones visuales más claras de ello.

Son métodos para que Google infiera el contexto de varias entidades con el mismo nombre. Para utilizar su ejemplo, está Filadelfia, la ciudad, el queso crema y la película. Si hago una pregunta de «dónde» me estaría refiriendo a la ciudad, «quién actuó en» sería la película y «qué va bien con» sería la comida.

Esta técnica le permite a Google determinar entidades y su relación cuando los datos no están estructurados (refiriéndose a información que no tiene un modelo de datos predefinido o no está organizada de una manera predefinida).

Este método también le permite a Google aprender nuevas entidades”.

fuente: patente de Google 2016

En este estudio también toma nota de en la que hay ideas adicionales sobre entidades que son igualmente críticas: “A cada entidad se le asigna un identificador único. Es probable que esto se relacione con la adquisición de Metaweb por parte de Google en 2010 (que fue cubierta por Bill Slawski). La determinación de la entidad más probable solicitada por un buscador se puede completar estableciendo qué entidad aparece más veces en los 10 primeros resultados. Por ejemplo, si alguien busca por nuestro buen amigo John Mueller, la mayoría de los sitios de mayor rango se refieren a la entidad del político y científico, autor de numerosos libros de divulgación, y en menor medida acerca del John Mueller de Google. Y esa es la entidad utilizada para cosas como el panel de conocimiento.

Hay una base de datos de entidades. Para evitar que Google tenga que procesar los mejores resultados cada vez que se ejecuta una consulta, existe una base de datos que simplemente almacena entidades y sus conexiones. Piensa en ello como una base de datos de enlaces, pero para entidades.

Las entidades se clasifican según un puntaje de calidad que puede incluir frescura, selecciones anteriores de los usuarios, enlaces entrantes y posiblemente enlaces salientes.

Cuando se realiza una consulta para una entidad, se determina la relevancia de otras entidades para el resultado. Para ilustrar, para la consulta [dave davies], Google necesita determinar qué métricas de entidad se relacionan más importante con ella. La entidad de la fecha de nacimiento se considera importante, la entidad de su hermano, su banda y varias otras son lo suficientemente importantes como para formar el panel de conocimiento.

Que haya nacido en Saint Paul, Minnesota, no se considera lo suficientemente importante. Esto no quiere decir que la importancia de las entidades se relacione solo con los paneles de conocimiento, solo que es una de las ilustraciones visuales más claras de ello.

Son métodos para que Google infiera el contexto de varias entidades con el mismo nombre. Para usar su ejemplo, está Filadelfia, la ciudad, el queso crema y la película. Si hago una pregunta de «dónde» me estaría refiriendo a la ciudad, «quién actuó en» sería la película y «qué va bien con» sería la comida. La respuesta, por cierto, es salmón ahumado, cebolla roja u olivada ;).

Esta técnica le permite a Google determinar entidades y su relación cuando los datos no están estructurados, refiriéndose a información que no tiene un modelo de datos predefinido o no está organizada de una manera predefinida.

Este método también le permite a Google aprender nuevas entidades.

Ejemplos comunes de entidades

Puede que no sepas esto, pero te encuentras con entidades todos los días.

Por ejemplo, si estás al día en cuestiones sobre SEO, puedes encontrar que Bill Slawski es una entidad conocida por publicar artículos acerca de las patentes de Google.

Lily Ray es una entidad conocida por publicar análisis en profundidad de los ganadores frente a los perdedores de las actualizaciones de algoritmos de Google.

Marie Haynes es una entidad conocida por publicar cualquier cosa sobre EAT, o acerca de las pautas de evaluadores de calidad.

Jason Barnard es otra entidad conocida por su contribución en todo lo relacionado con los paneles de conocimiento.

Datos estructurados y cómo encajan en esto

¿Cómo, exactamente, los datos estructurados encajan con las entidades?

Es simple, de verdad.

La base de datos de Google contiene una gran cantidad de conocimientos que se asignan a entidades conocidas. Los datos estructurados mapeados en Schema.org también corresponden a ideas que son entidades.

Cuando combina el marcado de datos estructurados con este tipo de conocimiento, termina reuniendo una hoja de ruta de entidad sólida que le demuestra a Google que es un experto en ese tema.

De todos modos, los datos estructurados le permiten a Google mostrar todas las entidades en su página que conoce.

En resumen, es un método para permitir que Google entienda qué significan los datos en tu página.

Una vez que Google entiende lo que significan los datos en tu página, puede mostrarlos de una manera significativa que ayude a tus usuarios.

Esto termina dando como resultado una visualización a la derecha de los resultados de búsqueda llamada panel de conocimiento o knowledge panel.

Este panel de conocimiento se construye a partir de la base de datos de entidades conocidas de Google y lo que sabe sobre esa entidad en particular.

No es del todo aleatorio, pero tampoco es del todo un accidente.

Google compila todo este conocimiento a través de su gráfico de conocimiento, que es su algoritmo para definir, compilar y presentar entidades y datos de entidades a los usuarios.

El uso de datos estructurados en tus páginas le brinda una mayor probabilidad de ser conocido como una entidad para ciertos temas. Pero, no es el objetivo final de aumentar tu visibilidad.

Es mejor pensar en ello más como un componente complementario de tu estrategia general de SEO, en lugar de ser tu único objetivo.

¿De dónde vienen los hechos en el gráfico de conocimiento?

Un componente clave del método que utiliza Google para extraer datos son otros propietarios de contenido. Los paneles de conocimiento reclamados por estos propietarios de contenido son una fuente.

Así, incluye una amplia variedad de fuentes que compilan información fáctica, incluidas fuentes públicas como Wikipedia.

¿Qué políticas tiene Google para su gráfico de conocimiento?

Google explica que tienen políticas generales agresivas para combatir el spam y la información errónea.

Examinar sus políticas es importante porque nos permite ver de dónde vienen en términos de una perspectiva política. Si bien la mayor parte de esto es de sentido común, y conocimiento común, queríamos brindarles una breve introducción aquí.

Google dice que no permiten que aparezca el siguiente contenido en sus knowledge panel y knowledge graph, y en pantallas similares:

• Anuncios
• Contenido peligroso
• Prácticas engañosas
• Contenido amenazador
• Contenido que incite al odio
• Manipulación de contenido
• Temas relacionados con la medicina
• Productos regulados
• Contenido sexual explícito
• Contenido de carácter terrorista
• Contenido violento y sangriento
• Lenguaje vulgar y palabras malsonantes

Google también va más allá y explica que tiene políticas contra la información incorrecta, junto con la información no representativa.

Estas son sus políticas:

Información incorrecta: Información que es demostrablemente falsa o desactualizada, como lo demuestran, entre otros, documentos legales, consenso de expertos u otras fuentes primarias acreditadas. Podemos negarnos a actuar sobre hechos que se disputan razonablemente o carecen de evidencia demostrativa.

Información no representativa: Nombres, títulos, descripciones e imágenes de sujetos, cuando estén respaldados por pruebas sólidas de que nuestros sistemas automatizados no han realizado la selección más representativa.

¿Dónde entran EAT y YMYL?

EAT y YMYL son conceptos que se explican en las directrices para los evaluadores de calidad de búsqueda de Google.

EAT se refiere a la autoridad de un sitio web y su experiencia y confiabilidad en un nicho determinado. Gary Illyes ha mencionado en el pasado que esto se refiere a enlaces y citas generales en los algoritmos de Google.

YMYL, o Your Money or Your Life, se refiere al tipo de sitio y la probabilidad de que sea un sitio importante desde el punto de vista transaccional y/o para la salud, la riqueza o la vida del usuario. En otras palabras, es un sitio que tiene información tan convincente y crítica que podría afectar la salud, la riqueza o la vida del usuario.

Estas pautas son guías para sus evaluadores de calidad humana. Google emplea miles de estos evaluadores de calidad para filtrar manualmente los resultados de búsqueda e identificar sitios que forman parte del marco EAT y YMYL.

Es un error pensar EAT y YMYL como factores de clasificación, simplemente porque no lo son, confirmado por Google.

Una vez más, EAT y YMYL son conceptos que forman parte de un marco utilizado por evaluadores de calidad humana. Estos evaluadores de calidad trabajan en un departamento completamente diferente al de los ingenieros de búsqueda.

Si bien son componentes críticos de cómo Google como empresa opera en ciertos departamentos, no tienen ninguna relación con la búsqueda en sí.

Pero Google menciona EAT y YMYL en su documentación. ¿Por qué?

Lamentablemente, esta es una situación en la que los propios blogs de Google han fallado. EAT y YMYL actualmente no forman parte de sus algoritmos, pero actúan como tal.

¿Hay alguna respuesta sobre por qué y cómo continúan implementando algo como esto en su documentación?

La respuesta: NO.

¿Google utiliza entidades como factor de posicionamiento?

No, las entidades en SEO no son un factor que determine la clasificación. Al menos no lo son en el sentido tradicional. Tampoco sabemos la salsa secreta que utilizan para determinar qué peso le dan a estas señales. Sin embargo, sabemos, en base a lo que Gary Illyes y John Mueller han discutido en numerosas ocasiones, que el contenido y los enlaces son factores en los que el gráfico de entidades influye en gran medida.

Contenido y entidades como factores de clasificación

La relevancia y la calidad del contenido han sido juzgadas en el pasado por palabras clave. Este componente del SEO está lejos de estar muerto. Como señala Brooks Manley en Search Engine Watch:

«Las palabras clave no están muertas, pero las entidades brindan una mejor perspectiva a los motores de búsqueda sobre la relación entre las palabras en una búsqueda».

fuente: Search Engine Watch

Enlaces y entidades como factores de clasificación

Los enlaces relevantes son necesarios para que una publicación se clasifique para una palabra clave específica. Esto no es nada nuevo. De hecho, es probablemente una de las piezas de conocimiento más comunes en el universo SEO.

Entidades e indexación mobile-first

Hay algunos SEO que creen que la indexación de dispositivos móviles primero significa la indexación de entidades primero.

En Mobile Moxie, Cindy Krum escribió una excelente serie de cinco partes que detalla los aspectos de la indexación móvil primero y cómo se relaciona con las entidades. Ella escribe:

“Por lo que puedo ver, el cambio de Google a Mobile-First Indexing tiene mucho más que ver con una clasificación y traducción de entidades que con un agente de usuario diferente y un tamaño de ventana gráfica para el bot. Creo tanto en esto que he comenzado a llamar a Mobile-First Indexing ‘Entity-First Indexing’. Es mucho más preciso y descriptivo de los desafíos y cambios que los SEO están a punto de enfrentar con Mobile-First/Entity-First Indexing”.

fuente: Mobile Moxie

Cómo aprovechar el SEO de entidad

Entity SEO se enfoca en asegurarse de que tu sitio web aborde los temas específicos por los que debería ser conocido.

¿Cómo descubres todos los temas individuales? Mediante la realización de una auditoría de entidad.

Estas auditorías son análisis profundos en las entidades por las que su sitio web es conocido y por las que debería ser conocido.

Realizar una auditoría de la entidad

El primer paso para lograr la optimización de la entidad al siguiente nivel es realizar una auditoría de entidades.

¿Qué es exactamente una auditoría de entidad?

Bueno, es justo lo que parece: una auditoría de las entidades conocidas de una marca.

Audita tu sitio

Al auditar tu sitio web, querrás encontrar todas las entidades que forman parte de su marca conocida. Puedes hacer esto auditando tu sitio junto con tus competidores.

Al intentar descubrir entidades, es importante tener en cuenta que no deben ser simplemente cualquier palabra clave genérica antigua que identificaría en un proyecto de investigación de palabras clave.

En cambio, todos deberían ser sustantivos: ideas, lugares, personas, cosas, todos los temas hipersingulares que son conocidos por su industria y su marca. Elimina el ruido, y ve al grano de lo que más importa.

Después de la implementación de la auditoría de la entidad

Suponiendo que estés realizando la auditoría de la entidad correctamente, su implementación implicará la publicación del contenido y la obtención de los enlaces relevantes.

Y trabajando en la arquitectura del sitio web con sus entidades más enfocadas correctamente organizadas.

Entity SEO es un SEO realmente moderno

Identificar entidades y hacer SEO a su alrededor es SEO realmente moderno. Las palabras clave no están muertas. Los enlaces no están muertos. Y el contenido definitivamente no está muerto.

Si has estado en SEO durante algún tiempo, es probable que sepas cuánto cambia realmente el SEO.

Si te mantienes al tanto de estos cambios leyendo, monitorizando los blogs de SEO diariamente y asegurándote de no perder puntos críticos de interés que beneficiarán tu estrategia de SEO: esto incluye las entidad en SEO.

Cuando estás optimizando para entidades, estás optimizando para todos los temas conocidos, subtemas y cosas por las que tu marca es y debería ser conocida.

Este es un cambio de mentalidad en la forma de hacer SEO, donde algunos SEOs creen que «Google clasifica las páginas, no los sitios web». Todavía necesitas optimizar tus páginas, pero esto no debería ser una ocurrencia que tiene corto recorrido.

El contexto importa ahora más que nunca. La optimización dentro de los contextos conocidos de sus entidades es importante.

Las palabras clave siguen desempeñando su papel, aunque su enfoque ha cambiado.

Ya no se trata de llenar tu contenido hasta el tope con cada variación de tus palabras clave.

Y no se ha tratado el hacer SEO de esa manera desde hace mucho tiempo.