
Resumen
El presente artículo lleva a cabo una revisión sistematizada sobre el concepto SEO semántico y la web móvil, así como un estudio de caso, para configurar un framework de trabajo aplicado a cibermedios.
Se pretende crear un procedimiento de trabajo capaz de ayudar a los periodistas a posicionar su contenido de manera enriquecida (semántica) en las búsquedas a través de Smartphone.
Se revisa de forma teórica los principales elementos que caracterizan el SEO semántico: el gráfico de conocimiento, el algoritmo colibrí, el RankBrain, el LSI (Indexación Semántica latente), y los datos estructurados. Seguidamente se analiza la tecnología AMP (Aceletared Mobile Pages), y la iniciativa Schema.org como elementos estandarizado por los principales motores de búsqueda para el posicionamiento semántico.
Finalmente, estos elementos se configuran como componentes propios del Framework Integral de SEO semántico (por sus siglas ISS). La investigación concluye con un pequeño estudio de caso en donde se pone a prueba el Framework creado.
Palabras clave: SEO semántico, cibermedios, web móvil, Optimización en motores de búsqueda, AMP
Introducción
El presente trabajo lleva a cabo una revisión sistematizada sobre el concepto SEO semántico y búsquedas semánticas en entornos móvil, así́ como un estudio de caso, para con- figurar un framework de trabajo aplicado a cibermedios. Se propone un procedimiento de trabajo capaz de ayudar a posicionar noticias mediante resultados enriquecidos (marcado semántico).
Se revisan los fundamentos conceptuales que caracterizan el SEO semántico y los resultados de búsqueda para entornos móvil: el grafico de conocimiento, el algoritmo Colibrí́ la inteligencia artificial RankBrain, el método LSI (Indexación Semánticas latente) y los datos estructurados.
Seguidamente se analizan las diferentes búsquedas semánticas que se reproducen en el índice de Google desde entornos móvil, y se estudia la iniciativa Schema.org cómo marcador semántico estandarizado, y la iniciativa AMP como la tecnología para mejorar el rendimiento de las páginas web para móviles. Finalmente, estos elementos se configuran como elementos propios del Framework Integral de SEO Semántico (por sus siglas ISS) y se ponen a prueba con un pequeño estudio de caso.
La motivación principal para este trabajo es explorar las posibilidades de desarrollar una propuesta de trabajo, o Framework, de optimización de SEO semántico en entornos móvil, para lo cual hemos adoptado el caso de cibermedios.
Los objetivos de este informe son:
- Identificar y caracterizar el SEO semántico e identificar sus principales componentes.
- Determinar cómo afectan tales componentes a los resultados de la búsqueda móvil
- mediante la combinación de una revisión sistematizada y un estudio de caso.
- Proponer los fundamentos de un posible framework de optimización de SEO semántico que pueda ser aplicable a cibermedios.
De acuerdo con estos objetivos principales, las preguntas de investigación son las siguientes:
- ¿Es posible identificar sin ambigüedad el SEO semántico como una nueva tendencia en la visibilidad de los contenidos en la web móvil?
- En caso de respuesta afirmativa del punto anterior, ¿es factible caracterizar esta tendencia e identificar sus componentes principales de un modo operativo?
- En caso de respuesta afirmativa del punto anterior, ¿es factible proponer un framework aplicable a cibermedios que mejore la visibilidad en entornos de la web móvil?
Para poder presentar una respuesta a las tres preguntas anteriores, hemos llevado a cabo una revisión sistematizada (Hart, 2008; Booth et al., 2012), en donde el contexto SEO, cibermedios y web móvil han sido el eje central de la misma.
Las bases de datos consultadas para esta revisión fueron Scopus, Web of Science, ACM y Google Scholar. Planteamos una búsqueda con las siguientes ecuaciones: SEO, Search Engine Optimization, SEO and cybermedia, SEO and online journalism, SEO and online newspaper, SEO and news media, semantic web, schema.org, structured data, SEO and semantic web, semantic SEO, SEO and web, Search engine and web, mobile news, AMP, Acelerated Mobile pages, y diversas variaciones de idiomas y sinónimos.
Además, como se trata de un tema bastante actual, y ante la falta de batería de artículos académicos publicados al respecto, hemos ampliado la búsqueda utilizando informes y documentos de fuentes oficiales (web de Google, BING, Yandex), y otras fuentes de autoridad como Search Engine Journal, Search Engine Watch, Search Engine Land, MOZ, Alexa, entre otros.
Con este motivo, se ha realizado un recorrido sobre el concepto SEO semántico, sus principales componentes, y sobre el efecto de schema.org y AMP en los resultados de búsqueda móvil. Todos estos elementos nos ha permitido configurarlos como componentes propios del Framework Integral de SEO semántico aplicado al contexto móvil (por sus siglas ISS).
Adicionalmente, se han llevado a cabo un pequeño estudio de caso, en donde hemos puesto a prueba el Framework. Para ello se han hecho pruebas sobre búsquedas a través de Smarthphone en base a una palabra clave y hemos recogido las noticias con resultado enriquecido, identificando cuántos elementos comparte con nuestro Framework.

Introducción al SEO semántico en el contexto de las búsquedas móvil
Los resultados de búsqueda clásicos que muestran un título, un enlace y una metadescripción, están siendo colonizados por otro tipo de resultados más atractivos, semánticos y enriquecidos. Se trata, de resultados que añaden elementos adicionales, y aportan mayor información al usuario.
Estas nuevas formas de mostrar los resultados no solo están afectando a las búsquedas realizadas a través de un ordenador, sino que también afectan a las búsquedas realizadas en dispositivos móviles.
Estos nuevos resultados en los buscadores, no solo afectan a webs convencionales sino también a los cibermedios que deben aprender no solo a adaptarse a este nuevo contexto sino también a transformarse en webs semánticas de noticias. Para lograr esta trans- formación, deben de incluir, entre otras cosas, un tipo de código o marcado semántico. Esta circunstancia ha dado origen al llamado SEO semántico
Para poder entender el término SEO semántico vamos a llevar a cabo una revisión sis- tematizada cronológica del mismo:
Aunque hubo una primera aproximación muy leve sobre el término Seo semántico en 2004 y 2008, no fue hasta 2012 que cogiera un verdadero peso (Paolini, 2017).
En 2010 Doszkocs explica que los motores de búsqueda son capaces de llevar a cabo las búsquedas correctas en base a conceptos sin necesidad de que el resultado tenga que coincidir con la palabra clave introducida
En 2012, y retomando la idea de Doszkocs, Briggs explica los motores de búsqueda están ofreciendo resultados adecuados en base a entidades y no a palabras clave específicas.
El mismo año (2012) el blog de referencia Mashable, reconoce que los motores de búsqueda ofrecen resultados adecuados en base a la intención de búsqueda de los usuarios.
Desde 2008 a 2012 la conceptualización del término se centraba principalmente a búsquedas semánticas, sin embargo, en 2013, las búsquedas semánticas se relacionaron con el concepto de Seo semántico (DiSilvestro, 2013).
Ese mismo año (2013) se confirmó que los resultados de búsqueda, debía evolucionar hacia un SEO del futuro que se ajustase al contexto de las búsquedas semánticas (Brown, 2013), en definitiva, se debía adaptar el contenido de la web a los buscadores semánticos (Kosaka, 2016).
En 2017 Well Yu definió el SEO semántico como una estrategia para optimizar la intención de búsqueda de los usuarios, lo que provocaría aparecer en los resulta- dos de búsqueda de manera enriquecida.
Por último, Schubert, también en 2017 planteó una serie de estrategias para abordar el SEO semántico. Principalmente esta estrategia hacía alusión al etiquetado web o marcado semántico, para que los motores de búsqueda, fueran capaces no solo de entender dicho contenido sino de ofrecerlo en sus índices como resultado enriquecido.
Muchos de estos expertos consideran que todavía no hay un consenso claro sobre el SEO semántico, sin embargo, sí existe un mayoritario consenso sobre ciertos elementos que se relacionan en mayor o menor medida con las búsquedas semánticas: Gráfico de conocimiento, los algoritmos Colibrí, y RankBrain, el LSI, y los datos estructurados (más concretamente la iniciativa schema.org).
A continuación, mostramos una tabla sistematizada sobre los principales elementos anteriormente apuntados. De esta manera podremos obtener una visión más completa de los mismos.
(…)
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Referencia:
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