El SEO tradicional me enseñó a incluir “palabras clave LSI”: términos relacionados que ayudan a Google a comprender mi tema.
Ejemplo para “gestión de proyectos”:
Mi pregunta: ¿A los sistemas de IA les importan las palabras clave LSI? ¿O es un concepto desactualizado?
Quiero entender si debería: A) Seguir investigando e incluyendo palabras clave LSI B) Simplemente escribir de forma natural sobre los temas C) Hacer algo completamente diferente para la IA
¿Qué ayuda realmente a los sistemas de IA a comprender mi contenido?
El concepto es válido pero la ejecución está desactualizada. Déjame explicarlo:
Lo que las palabras clave LSI intentaban lograr: Ayudar a los motores de búsqueda a comprender el contexto del tema mediante términos relacionados.
Cómo funciona realmente la IA: Los sistemas de IA utilizan embeddings que capturan el significado, no listas de palabras clave. Comprenden que “gestión de proyectos” incluye conceptos como seguimiento de tareas, colaboración, etc. sin que los enumeres explícitamente.
La evolución:
| Enfoque antiguo | Enfoque IA |
|---|---|
| Lista de palabras clave relacionadas | Cobertura integral del tema |
| Densidad de palabras clave | Profundidad semántica |
| Sinónimos para variedad | Lenguaje natural |
| Investigación de palabras clave LSI | Análisis de cobertura temática |
Lo que realmente importa:
Mi recomendación: Deja de pensar en “palabras clave LSI”. Empieza a pensar en “completitud temática”.
Así lo llevo a la práctica:
Antes (enfoque en palabras clave): “Déjame revisar mi lista de palabras clave LSI… Necesito incluir ‘seguimiento de tareas’, ‘colaboración en equipo’, ‘automatización de flujos de trabajo’…”
Después (enfoque temático): “Déjame explicar completamente la gestión de proyectos. ¿Qué preguntas tendría alguien? ¿Qué aspectos debo cubrir?”
La cobertura natural ocurre: Cuando explicas a fondo la gestión de proyectos, naturalmente hablas de:
No necesitas una lista de palabras clave. Necesitas una cobertura exhaustiva del tema.
La prueba: Después de escribir, pregúntate: “¿Expliqué completamente este tema a alguien que no sabe nada sobre él?”
Si la respuesta es sí, probablemente ya cubriste todas las “palabras clave LSI” de forma natural.
La investigación de palabras clave está evolucionando hacia la investigación de consultas/prompts:
Enfoque antiguo: “¿Qué palabras clave busca la gente?”
Enfoque nuevo: “¿Qué preguntas hace la gente a la IA?”
Cómo hacer investigación de prompts:
Ejemplo para gestión de proyectos:
| Investigación de palabras clave | Investigación de prompts |
|---|---|
| “software de gestión de proyectos” | “¿Cuál es la mejor manera de gestionar proyectos en un equipo remoto?” |
| “herramientas de seguimiento de tareas” | “¿Cómo hago el seguimiento de tareas del equipo sin microgestionar?” |
| “automatización de flujos de trabajo” | “¿Puede la IA ayudar a automatizar mis flujos de trabajo de proyectos?” |
La diferencia: Palabras clave = frases para incluir Prompts = preguntas para responder
Concéntrate en responder los prompts – la cobertura semántica viene por sí sola.
Esto aclara las cosas. Mis conclusiones:
Palabras clave LSI como concepto: Sigue siendo válido La idea de que los términos relacionados ayudan a la comprensión es cierta.
Palabras clave LSI como práctica: Desactualizado Hacer listas de términos relacionados para incluir es mecánico e innecesario.
Qué hacer en su lugar:
El cambio de mentalidad: De: “¿Qué palabras clave debo incluir?” A: “¿Qué necesita entender alguien sobre este tema?”
Mi nuevo proceso:
No más hojas de cálculo de palabras clave LSI. Solo contenido completo y útil.
¡Gracias por la claridad!
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