Cómo hacer una investigación de entidades para trabajar la semántica en tus contenidos

La visibilidad en Google ya no depende de repetir keywords sino del significado total de un contenido. Para entenderlo el buscador utiliza las entidades SEO así que es importante tratarlas en la estrategia de contenidos de tu tienda online. En este artículo te guiamos para hacer un entities research sin necesidad de utilizar herramientas extra ni salir de Keytrends, porque lo puedes hacer con nuestra herramienta de palabras clave (y entidades).

Cómo investigar entidades y trabajar la semántica SEO en 3 pasos

Caso de uso 📝

Una empresa de energía y tienda de placas solares quiere posicionarse en su temática y para ello va a optimizar su web y va a crear una estrategia de contenidos para hablar de todos los temas afines. Necesita conocerlos para construir una arquitectura de la información y una estructura de contenidos para el blog que trabaje la semántica SEO.

Paso 1. Configura la keyword de la que quieres investigar entidades en la herramienta

La investigación de entidades forma parte de nuestra herramienta de entidades y palabras clave, y puedes hacerla como parte de un keyword research o separada, como una entities research.

Como en la keyword research, es importante configurar bien tu búsqueda para refinar los resultados. Al contrario que otras herramientas, en Keytrends puedes escoger el periodo de tiempo que prefieres monitorizar, y esto es clave según el contenido que quieras optimizar.

En este caso, la empresa solar escoge a 1 año por tratarse de un sector muy cambiante y en constante innovación (en general, es la opción recomendada en la mayoría de proyectos).

💡Además, podrás indicar la categoría de la keyword para evitar que te aparezcan palabras que no tengan nada que ver con tu sector, y elegir el tipo de búsqueda (Organic, News, Youtube…).

Paso 2. Obtén resultados de entidades y de consultas de usuario relacionadas

Una vez hecha la búsqueda los resultados de entidades SEO aparecerán en la pestaña “Entities”, en varios apartados según el tipo de resultado:

🅰️ Resultados del Knowledge Graph de Google

En este apartado puedes ver categorizadas las grandes entidades SEO alrededor de la keyword, tanto en forma de listado como de grafo de conocimiento. Se corresponden con la gran base de datos que tiene Google sobre cada entidad y las categorías en las que las clasifica. El Score indica el grado de relevancia/relación con el término principal buscado.

La empresa solar tiene aquí una visión general de los grandes temas que deberían estar presentes en su proyecto web (por ejemplo, en la arquitectura de información) y en sus contenidos (en el blog) para trabajar la semántica y la autoridad tópica.

🅱️ Resultados de entidades SEO y términos relevantes

Extraemos los términos relevantes con diferentes algoritmos y para distintos tipos de búsqueda, como por ejemplo imágenes o Top Stories:

• Relevant Topic Images: entidades populares en la búsqueda de imágenes y su grado de significancia o relación con la keyword general. Dan una pista de los temas relacionados con la keyword principal.
• Relevant Topics NLP Gram: estas son las entidades que utilizan los 10 primeros competidores en SERPs en sus textos, ordenadas por frecuencia de aparición. Puedes escoger el algoritmo para ver keywords de distintas longitudes. Éstas podrás incluirlas en tus contenidos utilizando el Asistente de contenidos para redactar.
• Relevant Topics Top Stories: lo mismo que lo anterior pero en las noticias destacadas de Google que aparecen para la keyword general. A tener en cuenta para crear contenido tendencia alrededor de los términos que son noticia.
• NER Entities: clasificación de entidades populares en los textos de los competidores en Locations (LOC), miscel- laneous (MISC), organizations (ORG) y persons (PER).

Gracias a esto la empresa solar puede ampliar su estrategia de contenidos generando publicaciones alrededor de estas entidades relevantes (que actuarán como grandes subtemas de la temática general en la que es experta).

©️ Resultados de Google PAA o preguntas frecuentes de usuarios

Preguntas que se hacen los usuarios en relación a la keyword buscada en Google, y que a la empresa solar le interesa responder creando contenidos específicos o enriqueciendo publicaciones más generales.

💡KEYTIP: Si estás empezando un proyecto y no sabes por qué keywords empezar a hacer tus entities research, utiliza el Keychat. Con los prompts que te sugerimos puedes pedirle una lista de 25 keywords que te ayudará a arrancar.

Paso 3. EXTRA: ¿Haces entities & keyword research cada día y has agotado las que incluye tu plan?

Cada plan de Keytrends incluye un cupo máximo de investigaciones de entidades y de palabras clave. Como puede que se te quede corto, pero que un plan superior te dé más de lo que vas a usar, dínos cuántos entities & keywords research extra necesitas y solo pagarás por esto.

Para hacerlo ve a Upgrade y clica en Pay as you go o envíanos un e-mail a hello@keytrends.ai

También puedes acceder al Upgrade directamente desde aquí ⬇️

👉 ¿Quieres conocer las bases de una investigación de keywords y entidades? Te explicamos los conceptos básicos y esenciales para que puedas hacerla tú mismo y entiendas los resultados en Cómo hacer un keyword & entities research con Keytrends.

Preguntas frecuentes sobre la investigación de entidades con Keytrends

Si no aparece tu duda, puedes dejarla en comentarios para que te la resolvamos y así poder incluirla en este listado (también puedes escribirnos). ¡Gracias!

➖ ¿Por qué es importante investigar las entidades SEO e incluirlas en el contenido?

Detectar entidades SEO sirve para trabajar la semántica o el significado de cada contenido individual y del proyecto web en su totalidad. Incluyendo términos relacionados con el tema que se trata para ampliarlo ayuda a construir la topical authority o autoridad temática de nuestra marca, es decir, lo expertos que somos una materia. 

➖ ¿Qué diferencia hay entre las opciones de N-Grams en los Relevant Topics de NLP Gram y Top Stories?

Unigram, Bigram, y Trigam son distintos modelos de procesamiento del lenguaje natural que analizan los términos de un texto. El primero analiza palabras individuales, el segundo combinaciones seguidas de dos, y el tercero de tres. En <3 incluimos el resto de modelos que son capaces de tener en cuenta un número mayor de palabras. El que más y mejores resultados da es Bigram.

➖ No me aparecen resultados en algunos de los apartados de entidades; tampoco en el Knowledge Graph. ¿A qué se debe?

Es posible que estés buscando una keyword muy específica o con muy poco volumen de búsqueda, y que no haya información disponible. Prueba con un término relacionado que sea más general.

➖ Prefiero trabajar los datos en una hoja de cálculo, ¿puedo descargarlos?

Sí, puedes descargarte los datos por apartado de resultados o toda la investigación. Bajarás un archivo .zip y dentro tendrás una hoja para cada tipo de resultado, incluidas las entidades (pero no la clustered view).

➖ Una vez hecho el research, ¿cuando salga de Keytrends lo perderé?

Al contrario de otras herramientas, nosotros creamos un histórico con todas tus investigaciones, así que en cualquier momento puedes consultar una investigación antigua y/o borrarla cuando ya no te haga falta.

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