Agrupación automática de palabras clave con IA

La investigación de palabras clave es la base de cualquier estrategia SEO. Pero una lista de palabras clave por sí sola no te servirá. Para tener una visión de conjunto, encontrar lagunas y establecer objetivos de contenido, necesitas agrupar las palabras clave. Con la IA, puedes automatizar este proceso muy fácilmente.

¿Por qué agrupar palabras clave?

Una lista en bruto con cientos de palabras clave proporciona pocas perspectivas. Agrupando los términos de búsqueda en torno a temas, intenciones o entidades, descubres la estructura de tu tema y evitas el contenido duplicado o solapado. Además, sientas las bases para agrupar contenidos.

La agrupación proporciona organización, enfoque estratégico y cobertura de contenidos. La automatización de la agrupación de contenidos mediante IA acelera ese proceso. Esto hace aflorar conexiones que a menudo permanecen ocultas en las hojas de cálculo. (1)

Cómo agrupa la IA las palabras clave

Las herramientas de IA agrupan las palabras clave no sólo basándose en la coincidencia de términos, sino principalmente en la relación semántica. Modelos como ChatGPT o BERT utilizan el contexto y el significado para determinar qué términos pertenecen juntos de forma sustantiva.

La agrupación de palabras clave suele hacerse mediante técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN ), en el que los algoritmos analizan el lenguaje a nivel de significado. Piensa en reconocer entidades, intenciones y vínculos semánticos entre las palabras. (2)

Además, los términos se convierten en vectores. Se trata de representaciones numéricas que la IA utiliza para calcular la distancia y la relación entre las palabras. Esto crea agrupaciones temáticas que no sólo giran en torno a los términos exactos de la búsqueda, sino también al contexto y el significado compartidos. Modelos como BERT y los modelos de incrustación de OpenAI forman la base de estos vectores, que se utilizan para calcular la distancia semántica.

Esto crea una clasificación basada en cómo entienden los temas tanto las personas como los motores de búsqueda. No sólo a nivel de palabras, sino también a nivel de temas.

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Herramientas y flujos de trabajo de IA para la agrupación

Hay varias formas de desplegar la IA para la agrupación de palabras clave. Estos son algunos flujos de trabajo habituales:

1. Agrupación basada en instrucciones en modelos lingüísticos
   Introduce una lista de palabras clave y deja que la IA nombre y etiquete grupos semánticos. Este método es adecuado para conjuntos más pequeños y control de contenidos.
2. Aplicación de algoritmos de clustering mediante Python o Sheets
   Combina modelos de incrustación (como OpenAI Embeddings o Cohere) con un algoritmo de agrupación como K-means o DBSCAN. Estas herramientas son adecuadas para conjuntos de datos más grandes.
3. Uso de herramientas SEO especializadas
   Herramientas como Keyword Insights, ClusterAI o Surfer vinculan datos de palabras clave a módulos de agrupación basados en el solapamiento y la intención de las SERP. Muchas de estas herramientas proporcionan una clasificación por clusters, pero a menudo no muestran exactamente en base a qué comparaciones SERP o cálculos NLP se hizo esa clasificación.

Así que sí ves tasas de solapamiento o palabras clave vinculadas, pero no siempre la lógica subyacente.

El método que elijas dependerá del número de palabras clave con las que trabajes, de tus necesidades de supervisión y de tus conocimientos técnicos. La IA es la herramienta, la interpretación sigue siendo tu trabajo.

Agrupación con la intención de búsqueda como punto de partida

En un cliente de comercio electrónico, vi un gran solapamiento entre términos de búsqueda informativos y transaccionales, en torno a una línea de productos. Inicialmente, la IA agrupó estas palabras clave en un grupo basándose en la relación semántica.

Tras una revisión manual, descubrimos que los usuarios con la consulta de búsqueda «¿Cómo funciona X?» tenían una intención muy diferente a la de «Comprar X». Por tanto, redistribuimos los clusters en función de la intención de búsqueda. El resultado fueron dos tipos de palabras clave: palabras clave educativas y palabras clave orientadas a la conversión.

El CTR y el engagement en ambas líneas aumentaron significativamente porque ahora el contenido se ajustaba mejor a la necesidad que había detrás de la consulta de búsqueda. (3)

Consideraciones para la agrupación automática

La agrupación por IA es potente, pero no impecable. Al aplicarla, presta atención al etiquetado correcto: la IA ve conexiones, pero no entiende automáticamente tus objetivos de contenido. Presta también atención a las diferencias de intención dentro de las agrupaciones. Los términos informativos y transaccionales a veces parecen semánticamente relacionados, pero a menudo se necesita contenido diferente para describirlos.

La IA tiene la capacidad de combinar términos que tienen sentido a nivel lingüístico, pero a veces estas palabras clave son luego demasiado amplias en su contenido o inutilizables, por ejemplo.

Así que utiliza los resultados de la IA como base, pero realiza siempre una comprobación estratégica antes de escribir el contenido.

Resumen

La IA te ayuda a agrupar palabras clave de forma más rápida, inteligente y a mayor escala. Cuando agrupas las palabras clave basándote en el significado y no sólo en la relación entre las palabras, la estructura se ajusta mejor a cómo busca la gente y cómo entienden la información los motores de búsqueda.

El poder de esto está en la combinación: La IA ayuda a reconocer y estructurar patrones, tú aportas la interpretación y tomas decisiones estratégicas. Esto no crea una lista de términos sueltos con poca coherencia, sino una base sustantiva para tu estructura SEO.