He aquí cómo utilizar la búsqueda vectorial dentro de tu propio sitio para el SEO interno

La mayoría de las funciones de búsqueda de los sitios web siguen funcionando con palabras clave exactas: sólo obtienes resultados que coinciden literalmente con tu consulta. Hoy en día, la gente busca de otra manera. De hecho, muchas personas hacen preguntas como si estuvieran preguntando a un amigo.

La búsqueda vectorial te ayuda a hacer precisamente eso. La búsqueda vectorial te ayuda a hacer precisamente eso. Esta técnica convierte las palabras en representaciones numéricas (vectores), lo que permite al sistema comprender qué palabras van juntas en términos de significado.

A continuación te cuento qué es la búsqueda vectorial, por qué es importante para el SEO interno y cómo aplicarla a tu propio sitio.

¿Qué es la búsqueda vectorial?

La búsqueda vectorial es una técnica de búsqueda en la que el texto se convierte en cadenas de números. El sistema no se fija en las palabras individuales, sino en lo que alguien quiere decir con su consulta. Esto permite al sistema mostrar buenos resultados de búsqueda aunque el término buscado no aparezca literalmente en el texto.

Por ejemplo, una búsqueda sobre «las mejores herramientas para la planificación de contenidos» puede arrojar páginas que sólo incluyan «herramientas de IA para procesos editoriales».

La búsqueda vectorial utiliza modelos como los Transformadores de Frases o los Embeddings de OpenAI. A menudo se utilizan marcos como FAISS, Weaviate o Vespa para almacenar y buscar estos vectores. Esto te permite aumentar los resultados de la búsqueda con respuestas contextuales, por ejemplo mediante una función de preguntas y respuestas.

Así reconoces más rápidamente el contexto y la intención en el comportamiento de búsqueda del usuario. (1)

Por qué la búsqueda vectorial es importante para el SEO interno

Unas buenas funciones de búsqueda interna son importantes si quieres que tus usuarios puedan orientarse fácilmente en tu sitio. Tampoco debes olvidar el compromiso y la conversión. La búsqueda vectorial refuerza ese papel ofreciendo mejores resultados de búsqueda para consultas con términos que no son tan obvios. La búsqueda vectorial entiende esto mejor que la concordancia clásica de palabras clave.

Esta cobertura semántica permite a los usuarios y a los motores de búsqueda comprender mejor cómo se relacionan tus contenidos. Esto mejora la navegación interna e indirectamente da a los motores de búsqueda señales más sólidas sobre el contenido y la estructura de tu sitio.

Con una buena cobertura semántica, no sólo ayudas a los visitantes, sino también a Google, a comprender la lógica de tu sitio. Muestras realmente: esto va junto. Eso hace que todo tu dominio sea más fuerte.

Con la búsqueda vectorial, puedes ver rápidamente lo que buscan tus usuarios y dónde hay lagunas en tu cobertura de contenidos. Así que tienes que escribir más sobre eso. Los datos generados por esta forma de búsqueda también son directamente útiles para mejorar tu contenido y la arquitectura del sitio. (2)

Integración en tu propio sitio web

Para implementar la búsqueda vectorial en tu sitio web, necesitas elegir buenas integraciones frontend y backend.

Este es un planteamiento básico:

• Asegúrate de que todas las páginas de contenido se incorporan correctamente a tu sitio. Esto puede hacerse mediante un modelo como text-embedding-ada-002 o una alternativa de código abierto
• Crea un motor de búsqueda que utilice la similitud del coseno o la correspondencia del vecino más próximo
• Integra la funcionalidad de búsqueda en tu UX, por ejemplo en una barra de búsqueda o como sugerencias en las páginas 404 y de categoría

Para una solución sencilla, utiliza herramientas como Weaviate, Typesense o Algolia con extensiones de búsqueda semántica.

Beneficios SEO a largo plazo

En la práctica, veo que la búsqueda vectorial suele dar lugar a sesiones más largas, más interacción y una mejor distribución de tu tráfico entre tus páginas. También hay una mejor distribución del contenido en todo el dominio (también para las páginas más antiguas) y más señales relevantes para los motores de búsqueda basadas en la interacción de los usuarios

También ofrecerás a los usuarios una experiencia acorde con las intenciones de búsqueda modernas, a las que están acostumbrados en las plataformas basadas en IA.

Afortunadamente, cada vez más empresas lo hacen. Veo cada vez más empresas que utilizan la búsqueda vectorial dentro de su propia plataforma de búsqueda o de contenidos para que las encuentren mejor. Permíteme darte un ejemplo de cómo funciona esto bien:

Supongamos que tienes cientos de artículos de blog y páginas de la base de conocimientos sobre diversos temas. Entonces la lógica de búsqueda tradicional basada en palabras exactas no siempre funciona bien. La búsqueda vectorial permite buscar por significado.

Un visitante que busque «¿Cómo mejoro mi estructura de enlaces internos?» obtendrá resultados de búsqueda de vectores sobre grupos de contenidos o entidades, aunque esas palabras no estén literalmente en el texto.

Personalmente, creo que los visitantes hacen más clic y permanecen más tiempo si encuentran realmente lo que buscan. La gente encuentra lo que busca más rápidamente, sigue leyendo más tiempo y hace clic más a menudo. Éste es exactamente el comportamiento que los motores de búsqueda reconocen como signo de calidad.

Resumen

La búsqueda vectorial es más que una mejora técnica de tu función de búsqueda. Es una herramienta estratégica para tu propio SEO, que facilita ver lo que tus usuarios quieren y están buscando. Al guiar adecuadamente a los usuarios a través de tu sitio, tu contenido es mucho más utilizable. De este modo tendrás contactos valiosos con los visitantes, porque sabrás mejor lo que buscan. Incluso las páginas que de otro modo no serían recogidas por los motores de búsqueda, ahora son encontradas y visitadas por tu público objetivo.

Búsqueda vectorial y SEO interno en la práctica

¿Todavía tienes preguntas sobre cómo funciona la búsqueda vectorial y qué significa para el SEO interno? A continuación respondo a las preguntas más frecuentes.

¿Es difícil aplicar la búsqueda vectorial?

Ya sientas las bases de la búsqueda vectorial con modelos de incrustación existentes y bibliotecas como FAISS o Weaviate. Para entornos complejos, a menudo es mejor una configuración personalizada.

¿Cuál es la diferencia entre las funciones de búsqueda vectorial y de búsqueda clásica?

Los buscadores clásicos evalúan las palabras exactas, mientras que la búsqueda vectorial reconoce el significado. Como resultado, también se encuentran resultados relevantes sin una palabra clave exacta.

¿La búsqueda vectorial también afecta a mi SEO externo?

Indirectamente, la búsqueda vectorial puede ayudar al SEO externo, ya que los usuarios encuentran mejor lo que buscan y, por tanto, permanecen más tiempo en tu sitio. Esas señales acaban por aumentar la visibilidad en los motores de búsqueda.