¿Hay alguna innovación nueva en SEO?

Hay alguna innovacion nueva en SEO

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marketing digital

 

La optimización de motores de búsqueda (SEO) ha sido un campo propio en la comunidad de marketing durante las últimas dos décadas. Pero en un mundo donde la mayoría de las industrias están respondiendo constantemente a los nuevos ciclos de innovación, y en un campo con un enfoque tecnológico, la SEO en Costa Rica puede parecer casi estancada en comparación. Claro, a menudo hay nuevas actualizaciones de Google y nuevas plataformas de software para considerar, pero las estrategias básicas son muy similares a lo que eran hace una década. Entonces, ¿hay alguna innovación nueva en SEO?

¿Qué cuenta como "innovación" en SEO?

Esta es la pregunta más importante que debés hacerte primero. ¿Qué realmente cuenta como "innovación"?

La SEO es una industria que ya ha sufrido muchos cambios en sus cortos 20 años de existencia. En gran escala, hay ajustes casi constantes en el algoritmo de clasificación de Google que tenemos que mirar. A pequeña escala, tenemos que hacer ajustes estratégicos cliente por cliente, en parte porque cada cliente es diferente y parcialmente porque cualquier cliente puede ver una volatilidad de clasificación significativa a un ritmo impredecible.

Pero estos son simples ajustes a un sistema existente, o como respuestas a un estímulo externo. Para que exista una innovación "verdadera", es necesario que haya una nueva idea, un nuevo enfoque o una metodología completamente nueva.

Los principios fundamentales

Se puede ver la SEO a través de múltiples lentes diferentes. En el nivel más bajo y específico, puede pensar en tácticas o procesos individuales necesarios para su campaña. En el nivel más alto, casi conceptual, podés pensar en la SEO en términos de principios subyacentes generales, y estos fundamentos SEO no han cambiado mucho.

  • Indexación y especificaciones técnicas. Si deseás aparecer en el ranking de búsqueda de Google, primero debés asegurarte de estar en su índice. El proceso de indexación de búsqueda no ha cambiado mucho a lo largo de los años y sigue siendo el primer paso para aparecer en las SERP's.
  • Contenido de alta calidad. El contenido de alta calidad le da a Google más páginas para indexar, ofreciéndote más oportunidades de clasificar para varias palabras clave relevantes. Esto no ha cambiado.
  • Construcción de enlaces. A pesar de los avances en la evaluación de enlaces, la construcción de enlaces sigue siendo la mejor manera de crear autoridad, y es una necesidad práctica si deseás obtener un rango más alto, tal como lo era hace una década.


Estos han sido los estándares de oro para una campaña de SEO exitosa durante muchos años, y conceptualmente, no han cambiado.

Respuestas a Nuevas Actualizaciones

Lo que ha cambiado es la forma en que los campos de Google responden a las consultas de búsqueda. Google sigue siendo el motor de búsqueda dominante, y constantemente está implementando actualizaciones que cambian el funcionamiento del algoritmo de clasificación, aunque por lo general, en pequeñas formas. Un ajuste al diseño de SERP o un mejor soporte semántico no califican como juegos de gran escala que cambian el juego.

Las principales actualizaciones, como Google Panda y Google Pingüino, resultaron en grandes sacudidas para las clasificaciones de búsqueda orgánica, pero no sé si puede llamarlas innovaciones. Google siempre ha priorizado el contenido de calidad; Panda acaba de hacer que sus capacidades de evaluación de calidad sean un poco mejores.

También siempre ha priorizado la calidad de los enlaces; Penguin acaba de hacer su evaluación mejor. Estas no eran ideas nuevas, aunque obligaron a muchas empresas a reevaluar sus tácticas y estrategias. En lugar de innovaciones, estas simplemente aclararon el campo de los practicantes cuestionables.

Nuevas técnicas

Así que veamos las nuevas técnicas que se han desarrollado para la SEO. En el campo de la medicina, hay avances constantes para introducir nuevas técnicas quirúrgicas y métodos de tratamiento, por lo que la SEO tiene el mismo patrón de desarrollo.

Con una excepción categórica (que explicaré en breve), la respuesta es no. Aún necesitás crear nuevos elementos de contenido para respaldar la autoridad de dominio de tu sitio y atraer a tu público. Las mejores formas de crear enlaces (a través de publicaciones de invitados y atracción de enlaces a través de la publicación y promoción de contenido de alta calidad) siguen siendo las mejores.

La investigación y selección de palabras clave todavía tiene los pasos fundamentales que dio al principio. E incluso su enfoque para la resolución de problemas de índice es muy similar al de hace unos años.

¿La excepción que mencioné? Tiene que ver con la tecnología que utilizamos para emplear estas técnicas.

Nuevas tecnologías

La verdadera fuente de innovación en la industria de la SEO no son las tácticas que se utilizan o las estrategias de alto nivel que se emplean, sino las tecnologías que se utilizan para emplearlas.

Por ejemplo:

  • Google Search Console. Originalmente llamado Herramientas para webmasters (Webmaster Tools), Google Search Console continúa agregando nuevas características y actualizaciones para facilitar la determinación de cómo se ve tu sitio web.
  • Investigación de palabras clave. Todavía buscás palabras clave de alto volumen y baja competencia, podés hacerlo más rápido y con más información gracias a herramientas como el Explorador de palabras clave de Moz.
  • Analítica. Google Analytics y otras herramientas de análisis son cada vez más fáciles de usar y ofrecen más tipos de datos que podés usar para evaluar tu campaña.
  • Automatización. La automatización de marketing está tomando tareas básicas de marketing y haciéndolas más ágiles y automáticas, desde la programación de las publicaciones en las redes sociales hasta la coordinación de las explosiones de correo electrónico. xxxxx


Estos no necesariamente cambian lo que es la SEO, pero están cambiando la forma en que se puede ejecutar la SEO.

Tendencias que cambiarán SEO para siempre

Ah, las palabras de moda. Hemos escuchado sobre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y similares desde hace un tiempo. A menudo, no en un contexto muy científico. A veces, incluso se conoce como lo mismo.

Pero realmente, ¿qué son esas cosas? ¿Cómo afectan los resultados de búsqueda de Google? ¿Y por qué algo de esto importa?

Acontinuación verás algunas tendencias que están revolucionando la búsqueda, con una explicación detallada de los mecanismos detrás de cada una, su papel en el algoritmo de clasificación de Google y el impacto que probablemente tiene en la SEO.

Pero antes de llegar acá, aquí hay un aviso importante: todos estos cinco conceptos, o "tendencias", no existen aislados y están profundamente interconectados en el algo de Google. A menudo, llamaré tendencia a algo que, de hecho, es solo un lado de un fenómeno. Estoy haciendo esto porque ese lado tiene sus rasgos distintivos e impacto en SEO.

Comencemos con el rey de la palabra de moda.

Aprendizaje automático - Machine Learning

La fascinación de Google por el aprendizaje automático ha existido por un tiempo; pero no fue hasta el 2014 que decidieron intentar incorporarlo en el producto principal de la compañía, la búsqueda, y ver cómo funciona.

El experimento demostró ser increíblemente efectivo, y en abril del 2015 Google anunció que un sistema de inteligencia artificial de aprendizaje automático, denominado RankBrain, ahora era una parte integral de su algoritmo de clasificación (incluso lo llamaron la tercera señal de clasificación más importante).

Para comprender completamente el impacto y - el potencial futuro- de los sistemas de aprendizaje automático como RankBrain, veamos cómo la tecnología en general y la IA en particular se han desarrollado a lo largo de los años.

No es noticia que a medida que pasa el tiempo, el progreso humano se produce a un ritmo cada vez más rápido. El principio detrás de la Ley de Aceleración de devoluciones es simple: las sociedades más avanzadas, porque están más avanzadas y ya tienen más herramientas a mano, tienen la capacidad de progresar a un ritmo más rápido.

Las medidas fundamentales de la tecnología de la información siguen trayectorias predecibles y exponenciales.
Ray Kurzweil
Director de Ingeniería, Google

En teoría, esto es comprensible. Pero cuando el cerebro humano intenta predecir cómo se verá la tecnología dentro de unos años, tiende a restarle importancia. El truco es que nosotros, los humanos, somos lineales por naturaleza, y nuestra percepción de la tecnología también lo es. Entonces, cuando intentamos imaginar cuánto cambiará la tecnología en 20 años, miramos hace 20 años e imaginamos un cambio de magnitud comparable.

Por ejemplo, así es como se desarrolló la informática desde principios del siglo XX y hasta ahora.

la informatica desde principios del siglo XX

La línea ligeramente curva en el gráfico no es desalentadora. Durante más de cien años de desarrollo, las computadoras (¿solo?) Han podido alcanzar la capacidad del cerebro de un ratón. Es posible que estés mirando el gráfico anterior con una sonrisa amable (pero un poco condescendiente). Computadoras bien hechas, ¡has vencido al ratón!

Pero en realidad, lo que parece una línea ligeramente curva es una función exponencial.

funcion exponencial

Aprendizaje automático en búsqueda

RankBrain, el sistema de inteligencia artificial de aprendizaje automático de Google, ayuda al motor de búsqueda a interpretar mejor las consultas de búsqueda y a proporcionar resultados de búsqueda más relevantes en respuesta a ellas. Google es característicamente confuso sobre cómo funciona exactamente RankBrain; pero a partir de los pequeños fragmentos de información aquí y allá, podemos concluir que hace algo de lo siguiente:

1. Se da cuenta del significado de las consultas ambiguas. Parece que RankBrain puede descifrar el significado de una consulta (en lugar de dividirla en palabras y buscar estas palabras en las páginas web). Google's Hummingbird fue el primer paso hacia esto, y aparentemente, RankBrain recibió gran parte de su información de entrenamiento desde allí. La diferencia, sin embargo, es que RankBrain utiliza el aprendizaje automático para mejorar constantemente su capacidad para comprender términos de búsqueda ambiguos. Digamos, cuando una determinada consulta se escribe en la barra de búsqueda por primera vez, RankBrain puede extraer analogías para consultas de naturaleza similar y producir resultados de búsqueda relevantes basados en esas analogías.

2. Ayuda a los resultados de búsqueda de rango usando una combinación de factores única, específica de la situación. RankBrain mira los resultados de búsqueda que tienden a funcionar excepcionalmente bien con los buscadores (por ejemplo, los que obtienen muchos clics y muy pocos rebotes) para una consulta, un grupo de consultas o un nicho determinado, y luego realiza una ingeniería inversa de los "mejores" resultados de búsqueda para descubrir qué rasgos comunes tienen. Con estas ideas, puede concluir que para una consulta determinada, las páginas con contenido de video y texto pequeño funcionan mejor y clasifican las páginas que se ajustan mejor a esta descripción. Para otra consulta, puede encontrar que las mejores páginas casi nunca usan la palabra clave real de la consulta en su contenido, pero tienden a utilizar los términos que ocurren conjuntamente a, b y c mucho. En otras palabras, identifica características comunes de las páginas que sabe que son buenas respuestas a la consulta y luego busca esas características en otras páginas.

¿Cómo afecta a la SEO?

Con las actualizaciones anteriores de Google, ya sea Panda, Penguin o Mobile (geddon), el impacto de cada una era claro y algo universal (tu contenido tenía que ser único, tus enlaces tenían que pasar ciertos criterios de calidad, y tu sitio tenía que ser optimizado para dispositivos móviles si deseabas clasificar en Google Mobile).

La situación con RankBrain, y los sistemas del mismo tipo que seguirán, es lo contrario. No hay una forma universal de hacerlo "correcto"; en cambio, los criterios de clasificación para dos consultas distintas pueden ser completamente diferentes, lo que hace que el sistema sea increíblemente difícil de jugar.

Mi predicción es que RankBrain va a ganar aún más impulso y jugar un papel cada vez más importante en el algoritmo de clasificación de Google. Para los SEO, esto significa que la era de las tácticas genéricas, orientadas a bots de búsqueda (densidad de palabras clave, recuento de enlace de retroceso, longitud de contenido) finalmente se acaba irreversiblemente. En cambio, la investigación competitiva probablemente jugará de lejos la parte más importante de cada campaña de SEO. Los profesionales del marketing intentarán "emular" a RankBrain y observar las páginas web con mejores resultados en una industria determinada, incluso para consultas individuales, y buscar rasgos comunes que compartan estas páginas, de modo que puedan crear contenido con las mismas características (lo haré yo). habla más sobre esto en la parte final de la publicación).

Asistentes virtuales y búsqueda por voz

Ya no estás sorprendido cuando escuchas a alguien que está aceptando a Google en su supermercado local. La tendencia del asistente virtual - Siri de Apple, Cortana de Microsoft, Google Now - puede haber sido percibida como una moda cuando comenzó. Mayormente, comenzamos a usarlo no porque creamos que este tipo de tecnología era útil, sino porque estábamos dispuestos a ver qué tan bien funcionaría. ("¿Realmente me puede entender?" - Sí, con una tasa de error del 8%, que está disminuyendo de manera constante. "¿Qué pasa si trato de maldecir las palabras?" - Se le indicará que se preocupe por su idioma ". ¿Qué sucede si hablo en un acento escocés? "- Totalmente bien, pero para estar seguro, es posible que deseés evitar decir" once ").

En el 2014, la tendencia tomó una forma completamente nueva cuando Amazon desarrolló Amazon Echo, un dispositivo cuya función exclusiva es ser un asistente virtual de su propietario. Las capacidades de Echo van mucho más allá de chit-chat y responder preguntas; puede reproducir música y audiolibros, crear listas de tareas, configurar alarmas y controlar dispositivos inteligentes en su hogar.

En la lista de asistentes virtuales, Google ha estado aparentemente rezagado. A diferencia de Siri o Cortana, Google Now se siente algo impersonal, y su función principal sigue siendo buscar cosas en Google, sin darle respuestas directas ni soluciones.

Pero como las cosas van con Google, el hecho de que hayan estado callados en algo no significa que no hayan estado trabajando en ello. En Google I / O, la compañía presentó al asistente de Google, un "ayudante" de conversación que "entiende tu mundo y te ayuda a hacer las cosas".

El asistente de Google se incorpora a los dos nuevos productos de Google: Google Home, un dispositivo activado por voz tipo Echo para su hogar, y Allo, la nueva aplicación de mensajería que te permite interactuar con el asistente de Google directamente en sus chats "ya sea en uno" -uno o con amigos ".

google celular

Podría tener que decir esto de nuevo. Ya sea uno a uno, o con amigos. Google ha creado una aplicación de mensajería que podés utilizar para chatear con un útil tete-a-tete de robot. Al chile!, algo así como en "Ella".

El impacto en SEO

Google informa que actualmente, el 55% de los adolescentes y el 40% de los adultos usan la búsqueda por voz todos los días. Y ese es un mercado de rápido crecimiento, con un índice de búsqueda de voz que crece más rápido que la búsqueda de tipos. Desde el punto de vista de la SEO, las consultas realizadas con voz son diferentes de las consultas tipeadas. La gente no busca de la misma manera con sus teclados que con sus cuerdas vocales. La búsqueda por voz es una búsqueda conversacional donde las personas usan oraciones más naturales en lugar del extraño lenguaje de consulta.

Para los SEO, eso significa que tenemos que hacer ajustes no solo en la forma en que hacemos la investigación de palabras clave, sino también en el lenguaje que usamos cuando creamos contenido. El primer paso para esto es comprender el habla coloquial del cliente. Más que antes, tendremos que investigar para descubrir las frases que utilizan los clientes para describir problemas, y entrevistar a los clientes para comprender el lenguaje que utilizan cuando hablan sobre el tema en el que se centra nuestro contenido.

Muy pronto, es probable que los consumidores hagan consultas como "¡Pura Vida Google! Estoy buscando, cómo llamarte, una aplicación que me ayudará a hacer las cosas con recordatorios y todo eso". Eso no será un buen lema para hacer por tu aplicación, pero pequeños detalles pueden ayudarlo a crear el tipo de copia Web que resuena con el idioma de sus clientes.

Con los asistentes virtuales, las cosas son un poco más complicadas. Siri, Cortana, y ahora el asistente de Google se puede utilizar para buscar cosas en línea; pero su función más importante es hacer las cosas por las personas en lugar de presentarles una lista de posibles soluciones.

Podés decirle a Google, "¿Qué está jugando esta noche?". Hoy, debido a nuestro reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural, entendemos que probablemente estés hablando de películas.

Podés imaginar ir un paso más allá, con el tiempo. Si lo estoy pidiendo un viernes, para tener el contexto que tal vez quiero ver con mi familia, y darte tres películas que te pueden gustar.

Entonces podría decir: "¿Es Jungle Book bueno?". Entonces podría pedirle que recoja los boletos. Al día siguiente, puedo levantar el teléfono y Google dice: "Son unas horas antes de que lleguen las películas, y sus boletos están aquí".

Sundar PichaiCEo,
Google

Hasta el momento, parece que las cosas que los asistentes virtuales podrán hacer (encontrar y reservar un restaurante, comprar entradas para el cine, etc.) seguirán siendo impulsadas por la búsqueda, abriendo un nuevo mercado para los SEO: uno en el que competiremos para convertirnos en el servicio que los asistentes virtuales pueden usar fácilmente para completar tareas.

Procesamiento natural del lenguaje

Dele una pieza de texto a una computadora y es probable que tenga muy poco sentido. Suponete que alimentás este artículo a un sistema de procesamiento de lenguaje. Mira las palabras y frases dentro de él y cuenta con qué frecuencia se usa cada uno, calculando algo llamado "frecuencia de término", o TF para abreviar.

Podría razonablemente concluir que utilizo el término "AI" 7 veces y la palabra "parte" 10 veces. ¿Cuál es más importante para el artículo? ¿Cómo se da cuenta una computadora de qué trata realmente el artículo?

Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático (sí, otra vez). Los sistemas de comprensión de idiomas están entrenados en grandes cantidades de datos. Al estudiar un gran conjunto de datos de texto sobre una amplia variedad de temas, estos sistemas pueden aprender todo tipo de cosas sobre el texto y, finalmente, descubrir de qué se trata cada fragmento de contenido.

Hay una serie de factores que ayudan a los motores de búsqueda a procesar y comprender el texto.

1. TF*IDF

TF*IDF significa "frecuencia de frecuencia de documento inverso de frecuencia". Ha sido usado durante mucho tiempo para indexar páginas web. La métrica mide la importancia de una palabra clave o frase clave dada en un contenido dado.

El término frecuencia es exactamente lo que su nombre implica: el número de veces que una palabra aparece en un documento, dividida por el número de palabras en el documento. Por ejemplo, en este artículo, el TF para "AI" y "parte" se calcularía así:

TF ("AI") = 7/4096 = 0.00170898
TF ("parte") = 10/4096 = 0.00244141

La frecuencia inversa del documento es una medida de qué tan común (o rara) es un término en todos los documentos, utilizado para disminuir el peso de los términos que ocurren con mucha frecuencia en el conjunto de datos y aumentar el peso de los términos que ocurren con poca frecuencia. Para Google, este conjunto de datos sería la Web; por el bien de este experimento, buscaré los dos términos que estoy analizando en Google Ngram Viewer.

Google Ngram Viewer

Con base en esta información, supongamos que tenemos una colección de 1,000,000 de documentos, de los cuales 3 contienen el término "AI" y 400 contienen el término "parte".

Para calcular la frecuencia inversa del documento, tendremos que dividir la cantidad total de documentos en nuestro conjunto de datos por la cantidad de documentos que contienen el término que estamos analizando, y luego tomar el logaritmo natural de ese número.

IDF("AI") = ln (1,000,000 / 3) ≈ 12.71689827
IDF("parte") = ln (1,000,000 / 400) ≈ 7.82404601

Finalmente, continuemos y busquemos el TF * IDF para ambos términos.

(TF*IDF)("AI") = 0.00170898 * 12.71689827 ≈ 0.02173292
(TF*IDF)("parte") = 0.00244141 * 7.82404601 ≈ 0.0191017

Como podés ver, aunque el primer término se usa menos que el segundo, su TF * IDF es más alto porque es más raro en otros documentos. De esta forma, podemos decir que el artículo trata más sobre "AI" que sobre "partes".

TF * IDF es una gran manera de encontrar cuán prominente es un término en tu página; y dado que sabemos con certeza que Google lo está utilizando, puede ser increíblemente útil para ayudar a los especialistas en marketing a comprender qué tan relevante puede ser considerado un determinado contenido para una consulta determinada.

Pero si has seguido los cálculos atentamente, es posible que hayás detectado un problema en la fórmula. Es cierto que se puede inflar artificialmente la TF de tu contenido usando una palabra clave obsesivamente una y otra vez; esto, a su vez, daría como resultado un mayor TF * IDF. Es exactamente por eso que esta fórmula solo se usa como base para determinar la relevancia; a continuación, entran otros factores.

2. Sinónimos y entidad salience

Google informa que los sinónimos juegan un papel en el 70% de las búsquedas. El motor de búsqueda tiene un complejo sistema de sinónimos, acumulado durante 10 años de investigación. Inicialmente, el sistema se basaba principalmente en datos de diccionarios; ahora, con el aprendizaje automático asumiendo el enfoque tradicional algo estático, se basa cada vez más en la información que Google aprende (tanto sobre buscadores como sobre páginas web) sobre la marcha, mientras procesa consultas. Curiosamente, el motor de búsqueda también extrae sinónimos del texto de anclaje de los enlaces de retroceso de un documento.

El sistema de sinónimos permite a Google hacer coincidir los documentos con las consultas, incluso si los buscadores usan palabras diferentes a una página web determinada. Esto funciona especialmente bien para "entidades", donde Google conoce varios nombres alternativos para el mismo concepto. Intenta ejecutar una búsqueda de "azul grande" en Google.com y verás a qué me refiero.

3. Co-ocurrencia

La coincidencia suele tener mucho que ver con sinónimos y términos relacionados, y ayuda a Google a reducir el amplio tema de una página a un enfoque más específico. También ayuda a resolver el problema de desambiguación para consultas donde la misma palabra clave puede referirse a más de un concepto.

Por ejemplo, si una página es sobre "Java" y también menciona términos como "isla", "Indonesia", "Yakarta", "población", Google decidirá razonablemente que la página trata sobre Java en la isla. Por otro lado, si incluye conceptos como "programación", "JVM", "software", "computadora", etc., eso indicaría que probablemente se trata del lenguaje de programación.

Hasta cierto punto, la coincidencia también ayuda a Google a determinar la calidad del contenido en términos de qué tan bien expande un tema o responde una pregunta. Digamos, si busca "Scarlett Johansson", Google puede buscar una página que también mencione términos relacionados como los nombres de las películas protagonizadas por la actriz, su fecha y ciudad de nacimiento, los premios que ganó, etc. Si una página no menciona estos términos concurrentes y en su lugar contiene nombres de otros actores y actrices, probablemente no tenga información detallada que el buscador esté buscando y, por lo tanto, puede tener un rango inferior.

4. Distancia

La distancia física entre ciertas palabras en un documento también puede indicar qué tan relacionadas están, pero no funciona de forma universal para todos los elementos de página. También existe un concepto de distancia semántica: una forma de averiguar la relación entre un par de palabras. Por ejemplo, los términos en títulos de página y encabezados pueden ser físicamente muy distantes de una cierta palabra al final del artículo; pero, semánticamente, se consideran tan cercanos como lo son a cualquier otra palabra en ese artículo. De forma similar, los conceptos discutidos en las listas se consideran semánticamente similares entre sí, independientemente del orden en que aparecen.

Contexto

De forma aislada, casi todas las consultas de búsqueda son confusas. Para comprender lo que realmente estás buscando cuando buscás algo, Google puede usar diferentes aspectos de lo que sabe sobre vos: como buscador, usuario de Internet y como persona.

La personalización no es exactamente un concepto nuevo en la SEO. Estamos acostumbrados a darnos cuenta de que nuestro historial de búsqueda y navegación juega un papel en los resultados que obtenemos. Y es probable que las formas en que Google usa el "contexto" para modificar los resultados de búsqueda se vuelvan cada vez más complejas.

Esto ya comenzó a suceder. Por ejemplo, si buscás "Zara", podés obtener información general sobre la marca y una lista infinita de tiendas de todo el mundo. Pero si busca "Londres" primero y luego "Zara", el motor de búsqueda recordará que solo estabas mirando a Londres y reducirá automáticamente los resultados a esa área.

Aquí hay otro ejemplo. Si estás mirando una publicación de Facebook en un teléfono Android y, mientras lo hacés, mantenés presionado el botón de inicio para activar la búsqueda por voz, Google escaneará el contenido que estás mirando, para que podás encontrar información relevante sin tienes que copiar y pegar cosas.

Entonces, por supuesto, hay una ubicación. No es novedad que Google a menudo ajuste los resultados de búsqueda en función de dónde te encontrás; pero también se aprende a usar la ubicación del buscador de formas más complejas. Ahora, si estás afuera con tu teléfono inteligente, podés preguntarle a Google, "¿Cuál es ese edificio?" o "¿Cuál es ese restaurante?" - y lo buscará, utilizando tu ubicación como un tipo de contexto.

Con el tiempo, la conciencia de ubicación probablemente crecerá aún de forma más poderosa.

Medición de la satisfacción del usuario

Google mide la efectividad de cada cambio de algoritmo de clasificación que evalúan en términos de lo que llaman "métricas". Esas métricas son varias señales de satisfacción del usuario; ejemplos simples de esos son los porcentajes de clics de las SERP's y el "pogo sticking" (que ocurre cuando un buscador hace clic en un resultado de búsqueda y luego rebota rápidamente). Pero también hay una clase más compleja de ciencia ficción que Google pronto podrá empezar a ver. Tales como las expresiones faciales de los buscadores.

Entonces, digamos que buscás "restaurantes de Heredia" en tu teléfono móvil. El resultado principal es un restaurante en el que has estado antes y que no te gustó (por lo que podrías fruncir el ceño instintivamente cuando veas el listado). Esto es capturado por la cámara de tu teléfono y el motor de búsqueda lo ve como una señal negativa, lo que potencialmente puede llevar al restaurante a bajar en los resultados de búsqueda.

Por el contrario, si tu reacción a un resultado de búsqueda implica que a vos te está "gustando", Google podría contarlo como una señal positiva y, posteriormente, clasificar el resultado en cuestión.

Pero esperate hay mas. Además de tu expresión facial, Google también puede comenzar a usar los teléfonos de búsqueda para medir cosas como la temperatura corporal y la frecuencia cardíaca, que también pueden comunicar una emoción (o eso es lo que piensa):

La determinación de que uno o más parámetros biométricos indiquen un posible compromiso negativo del usuario con el primer resultado de búsqueda comprende detectar un aumento de la temperatura corporal, detectar la dilatación de la pupila, detectar espasmos oculares, detectar enrojecimiento facial, detectar un parpadeo disminuido o detectar un aumento del ritmo cardíaco .

Las tácticas SEO estas tendencias inspirarán

Google ha sido el pionero en muchos avances tecnológicos que hemos visto recientemente. Siendo la búsqueda el principal "producto" de Google, es justo que la SEO esté evolucionando igual de rápido.

Cada vez más, la SEO se conoce como una ciencia compleja que como una estrategia de marketing. Cada vez hay más puntos de datos a tener en cuenta cuando se realizan análisis de SEO, muchos de los cuales, como hemos deducido, pueden variar considerablemente de una consulta a otra.

Esto hace que la mayoría de las "correcciones SEO rápidas" de la vieja escuela sean inútiles en el mejor de los casos y dañinas en el peor delos casos. Entonces, si no hay puntos de referencia universales para comparar sus métricas, ¿qué hacés?

Mi apuesta es que los SEOs recurriremos cada vez más a las siguientes dos tácticas.

1. Investigación competitiva

Lo hemos estado escuchando por un tiempo: debés crear contenido para humanos, no para los robots. Es verdad eso. Los motores de búsqueda cada vez se parecen más a los humanos, así que debés hacer que tu contenido sea lo más atractivo posible para nosotros los humanos. Tenés que hacer que sea la pieza perfecta que buscan los buscadores.

Pero todavía hay una pregunta importante que debés responder: ¿qué buscan realmente los buscadores?

Para descubrir esto, recurrís a — lo adivinaste — los motores de búsqueda. Es un bucle de géneros. Las tecnologías de aprendizaje automática de los motores de búsqueda como RankBrain ya saben lo que buscan los buscadores, y usan estos datos para clasificar páginas en las SERP's. Por lo tanto, tu trabajo es realizar ingeniería inversa con tus principales competidores (emular a RankBrain, si lo deseás) y buscar rasgos comunes en su contenido, para que podás crear contenido que cumpla con todos los criterios.

Para eso necesitás los análisis de las SERP's o SERP's History, un archivo para los 30 mejores resultados de búsqueda para cada comprobación de clasificación.

Este tipo de análisis te permite ver cómo la tabla de clasificación de las SERP's ha ido cambiando con el tiempo. Examinar a los competidores en detalle y buscar características comunes en su contenido es cómo identificar los factores que funcionan para una palabra clave o industria específica.

2. Visualización de datos

Con la tecnología detrás de la búsqueda cada vez más avanzada, las métricas que estás analizando para la SEO son cada vez más abundantes y complicadas. Para dar sentido a todos estos datos elaborados, los SEO inevitablemente necesitaramos herramientas de visualización (especialmente si pensamos presentar los datos cada vez más complejos a los clientes).

Aquí hay un ejemplo. Digamos que usás los archivos de Historial de las SERP's para descubrir los factores que importan en tu industria. Digamos que has analizado la tabla de clasificación e incorporado esas ideas en tu contenido. Pero por supuesto, no podés parar ahí. Los sistemas de aprendizaje automático están recibiendo datos de capacitación sin parar, lo que significa que el peso de ciertos factores de clasificación para una consulta determinada puede cambiar tan pronto como las mediciones del comportamiento del usuario lo dicten.

Supongamos que tenés una publicación sobre 5 tendencias innovadoras de SEO que cambiarán para siempre el futuro de la SEO, y deseás que esta publicación se clasifique para varias palabras clave en Google. Has analizado a los competidores y has calculado que el contenido largo con imágenes y, por ejemplo, su palabra clave principal en la etiqueta del título, tiende a clasificarse mejor; entonces continúas e incorporás todas estas cosas en tu página.

Un poco más tarde, alguien de repente encuentra una manera de explicar todas esas tendencias SEO futuristas de una manera muy simple y en un contenido mucho más corto. Y a los buscadores les gusta mucho esta explicación más breve. Google señala que, y de repente, la longitud de tu contenido, que solía darte una ventaja en la búsqueda, está trabajando ahora en tu contra.

Claramente, no hay forma de que podás monitorear esto manualmente y detectar estos cambios rápidamente. Ahí es donde la visualización puede ser de gran ayuda. La visualización funcionará igualmente bien en literalmente cualquier aspecto de la SEO, especialmente si lo combinás con análisis de competencia profunda. Ese es el combo ganador que te ayudará a identificar las tendencias de búsqueda, elegir los aspectos más importantes en los que enfocarte y, si haces SEO para los clientes, explicarles los conceptos avanzados de una manera que sea intuitivamente fácil de entender.

¿Cuánta innovación hay, realmente?

Volvamos a la pregunta inicial. ¿Hay alguna innovación nueva en SEO? En términos de conceptos de alto nivel, dirección y técnica, hay muy poca innovación. Google funciona igual que antes (con mejoras estéticas y funcionales, pero no con salidas radicales), y los mismos principios rectores de la última década funcionan igual de bien hoy en día.

La innovación surge de las compañías tecnológicas que crean y distribuyen nuevas formas de usar esas técnicas, o miden su capacidad para lograr esa dirección de alto nivel. No están cambiando la industria en términos de sus objetivos o tareas, sino en términos de cómo puede establecer esos objetivos y ejecutar esas tareas.

La SEO es cada vez más accesible, más automatizada y más fácil de entender, pero sus principios básicos siguen siendo los mismos.

Como siempre, espero tus comentarios. ¿Cuáles son tus predicciones para el futuro de la búsqueda? ¿Qué factores creés que seguirán desempeñando un papel importante en la SEO y que se desvanecerán gradualmente?

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