La búsqueda ha cambiado drásticamente, incluida la búsqueda local. Los motores de búsqueda y los sistemas de inteligencia artificial ahora incorporan comprensión semántica para generar citas y resultados. Para obtener comprensión semántica, necesitan saber qué temas aparecen en el contenido y cómo se relacionan entre sí para poder identificar sus áreas de autoridad.
Para las marcas con múltiples ubicaciones, este cambio puede crear desafíos. Los motores de búsqueda a menudo malinterpretan los nombres de los lugares o los servicios que ofrece una ubicación, lo que puede llevar a que aparezca una página de destino incorrecta para una consulta cercana. Al mismo tiempo, brinda a los SEO locales una nueva oportunidad de agregar la claridad semántica necesaria.
Para respaldar la claridad y la comprensión semántica, los SEO deben adoptar un enfoque de SEO de entidad. Los temas, también conocidos como entidades, son como palabras clave con múltiples dimensiones. Cuando se definen dentro de su contenido y con marcado de esquema, las entidades pueden aportar claridad a la IA y los motores de búsqueda.
En un artículo reciente de Microsoft titulado «Optimización de su contenido para su inclusión en las respuestas de búsqueda de IA», Krishna Madhavan, director principal de productos de Bing, afirmó:
«Schema puede etiquetar su contenido como producto, reseña, preguntas frecuentes o evento, convirtiendo el texto sin formato en datos estructurados que las máquinas pueden interpretar con confianza».
Esta comprensión semántica es lo que añade claridad a la IA.
Con más de 47 ubicaciones, uno de nuestros clientes, Brightview Senior Living, necesitaba una forma de escalar el SEO en docenas de mercados. La vinculación de entidades les ayudó a hacer exactamente eso. Su estrategia muestra lo que los SEO pueden empezar a hacer hoy para ganar claridad, autoridad y un mejor desempeño local.
Por qué los enlaces de entidades son importantes para el SEO local hoy
En el mundo del SEO para entidades, los motores de búsqueda ahora miran más allá de las palabras clave para:
- Qué entidades se mencionan en una página.
- Cómo se relacionan esas entidades con las consultas de búsqueda del usuario.
- Si el contenido proporciona un contexto significativo y claridad.
Las entidades incluyen ubicaciones, servicios, productos, personas o cualquier otra cosa con un significado definible. Pero identificar una entidad es sólo el primer paso. Los motores de búsqueda también necesitan comprender el contexto de la entidad, que es donde entran las propiedades en el marcado del esquema y ayudan a eliminar la ambigüedad de lo que realmente representa la entidad.
Cuando optimizas una página, describe su entidad principal. Al utilizar el vocabulario de Schema.org, puede aprovechar sus propiedades para proporcionar a los motores de búsqueda y a la IA una forma estructurada de comprender la entidad.
Por ejemplo, si está describiendo una ubicación, definiría la ubicación física como una entidad LocalBusiness, usando propiedades de esquema para describir la empresa y su área de servicio, y luego definiría las propiedades que se asignan al contenido de la página para describirlo.
Ahora que ha definido la entidad usando propiedades, es hora de agregar la vinculación de entidades.
Hay dos tipos de vinculación de entidades: vinculación de entidades externas y vinculación de entidades internas.
La vinculación de entidades internas es el proceso de vinculación a entidades internas en su sitio web. La vinculación de entidades externas es el proceso de vincular entidades en su sitio con sus definiciones en bases de conocimiento autorizadas como Wikipedia, Wikidata o glosarios específicos de la industria. Esto se hace utilizando propiedades de Schema.org como «sameAs», «mentions», «areaServed» y más. Tenga en cuenta que la vinculación de entidades puede utilizar cualquier propiedad dentro de Schema.org.
Hoy nos centraremos en la vinculación de entidades externas.
Al vincular las entidades mencionadas en el contenido de su sitio web con fuentes externas autorizadas, proporciona a los motores de búsqueda definiciones claras y explícitas. Esto reduce la ambigüedad, mejora la relevancia de sus clasificaciones y puede mejorar el rendimiento de su contenido en resúmenes de IA y experiencias de búsqueda basadas en la intención.
Para las organizaciones que buscan optimizar la búsqueda local, la vinculación de entidades basadas en el lugar es particularmente impactante.
El desafío de Brightview: escalar el SEO hiperlocal en más de 47 comunidades
El equipo de marketing de Brightview Senior Living fue responsable del rendimiento en más de 47 páginas comunitarias, cada una con su propio nombre, contexto local y combinación de servicios. Los motores de búsqueda a menudo tenían dificultades para interpretar estas páginas correctamente, especialmente cuando el nombre de la ubicación se superponía con el de una ciudad más destacada en otro lugar.
Un buen ejemplo fue Phoenix, Maryland, que se confundió con Phoenix, Arizona. Este tipo de malentendido puede descarrilar la visibilidad de consultas como «vivienda asistida cerca de mí» o «vivienda asistida en Phoenix».
Para mejorar la comprensión de los motores de búsqueda sobre lo que Brightview ofrecía y dónde, necesitaban una estrategia preparada para el futuro basada en la claridad semántica.
La solución: vinculación de entidades temáticas y basadas en el lugar a escala
Brightview pasó del SEO centrado en las palabras clave al SEO centrado en las entidades. Su estrategia se centró en identificar las entidades que definían cada ubicación y oferta de servicio, y luego vincularlas a definiciones autorizadas para eliminar la ambigüedad.
1. Desambiguar los nombres de lugares
En cada página de la comunidad, Brightview definió explícitamente la entidad de ubicación y la vinculó a su fuente autorizada. Por ejemplo:
- Usar menciones dentro del marcado del esquema para identificar el lugar específico al que se hace referencia en la página de la comunidad.
- Uso de areaServed en páginas de la comunidad para aclarar la región geográfica a la que sirve la ubicación.
- Usar SameAs para vincular cada entidad de ubicación a fuentes autorizadas como Wikipedia, Wikidata y Knowledge Graph de Google para eliminar la ambigüedad de lugares con nombres similares o idénticos.
Esto resolvió problemas como la confusión de Phoenix, Maryland, al decirle a los motores de búsqueda exactamente a qué Phoenix se refería el contenido. También proporcionó una señal geográfica clara para consultas cercanas a mí y modificadas geográficamente.
2. Mapeo de servicios clave como entidades
Entidad aplicada por Brightview que se vincula a los términos principales del servicio, incluida la vida asistida y la vida independiente. Estos conceptos se vincularon a fuentes autorizadas utilizando «igual que» y «menciones».
Esto ayudó a Brightview a aparecer de manera más consistente en búsquedas sin marca y de alta intención, como «comunidades de vida asistida» u «opciones de vida independiente», que son puntos de contacto críticos en las primeras etapas del recorrido del cliente.
Al vincular la vida asistida con una entidad conocida, los motores de búsqueda reconocieron el contenido de Brightview como autorizado en el tema. Esto llevó a Brightview más allá de las consultas dependientes de la marca y hacia el ámbito de una visibilidad de búsqueda más amplia a nivel de categoría.
3. Ampliar los enlaces de entidades en todos los tipos de contenido
La vinculación de entidades se aplicó en páginas de la comunidad, publicaciones de blogs y recursos informativos. Esto creó un gráfico de conocimiento de contenido conectado que reforzó la autoridad de Brightview en los temas y ubicaciones más importantes para su organización.
El resultado fue un sitio donde los motores de búsqueda podían entender claramente de qué trataba cada página, qué ubicaciones representaba y cómo esas páginas se relacionaban con la experiencia más amplia de Brightview.
Al eliminar la ambigüedad de las ubicaciones y los servicios, Brightview facilitó que los sistemas de inteligencia artificial proporcionaran respuestas correctas cuando los usuarios buscaban opciones de atención en regiones específicas.
El resultado: mayor visibilidad local e interpretación de búsqueda más precisa
Después de implementar la vinculación de entidades, Brightview obtuvo ganancias mensurables en visibilidad tanto local como sin marca.
Mayor rendimiento de búsqueda sin marca
Las consultas sin marca a menudo indican usuarios que aún no han elegido un proveedor y que están evaluando opciones activamente.
Al definir claramente sus entidades de servicio mediante el marcado de esquema, Brightview logró:
- 25% de aumento en clics para consultas sin marca sobre la entidad de “vivienda asistida”.
- 30% de aumento en impresiones para esas mismas consultas.
Este cambio muestra cómo la vinculación de entidades ayuda a las organizaciones a clasificarse según lo que hacen y donde lo hacenno solo quiénes son.
Mayor visibilidad para páginas comunitarias
Con la vinculación de entidades externas basadas en el lugar, las páginas de la comunidad de Brightview tuvieron un mejor rendimiento para las búsquedas locales de alta intención. Los motores de búsqueda comprendieron mejor la conexión entre cada comunidad y su área de servicio.
En las páginas de la comunidad, Brightview vio:
- Aumento interanual del 16 % en los clics (a pesar de las caídas en los clics en toda la industria).
- Aumento interanual del 26 % en impresiones.
Las páginas que utilizaban datos de ubicación claros y vinculados se atendían de manera más confiable para consultas cercanas a mí y basadas en ciudades.
CTR estable a pesar de las caídas de la industria
A medida que AI Overviews remodela el SERP con búsqueda sin clic, muchas marcas han visto caer su tasa de clics. El CTR de Brightview se mantuvo sólido en relación con los puntos de referencia. Las definiciones claras de las entidades ayudaron a los motores de búsqueda y a los modelos de inteligencia artificial a mostrar su contenido con precisión, incluso cuando el panorama de búsqueda cambió.
Ryan Pitcheralle, consultor de SEO de Brightview, señaló que la solidez de la implementación del marcado de esquema era un factor directo del rendimiento. Como él dijo, sus resultados mostraron «causalidad completa, no sólo correlación. Es por eso que nos hemos mantenido competitivos en tasa de clics y rendimiento mientras todos los demás están cayendo».
Cómo utilizar estratégicamente la vinculación de entidades
La vinculación de entidades no es sólo una táctica técnica. Es una oportunidad estratégica para aclarar por qué debe ser conocida su organización. A continuación se explica cómo aplicarlo de forma eficaz.
1. Identifique las entidades que definen su autoridad
Su sitio web contiene muchas entidades, pero no es necesario vincularlas todas. Concéntrese en aquellos que respaldan la claridad y la diferenciación estratégica.
Por ejemplo:
- Ubicaciones para las que desea clasificar.
- Ofertas de servicios principales.
- Categorías de productos.
- Términos regulados o definiciones de la industria.
- Temas en los que desea que se le reconozca como autorizado.
Vincular constantemente estas entidades indica a los motores de búsqueda dónde reside su experiencia.
2. Cree un gráfico de conocimiento de contenido conectado
La vinculación de entidades es una parte clave de la creación de un gráfico de conocimiento de contenido que muestra a los motores de búsqueda las relaciones entre sus ubicaciones, ofertas, recursos y marca. Su gráfico de conocimiento del contenido ayuda a las máquinas a inferir el significado, comprender el contexto y ofrecer resultados más precisos sobre su organización que pueden generar o deshacer conversiones.
3. Priorice la vinculación de entidades basadas en el lugar si tiene varias ubicaciones
La búsqueda local depende de la claridad. Los motores de búsqueda necesitan señales explícitas sobre:
- A qué ubicación se refiere su página.
- Qué servicios están disponibles allí.
- A qué región geográfica sirve esa página.
La vinculación de entidades basadas en lugares proporciona esa claridad y aumenta sus posibilidades de clasificación para consultas geomodificadas y cercanas a mí.
4. Prepárese para la búsqueda con IA
Las experiencias de búsqueda de IA se basan en entidades interpretadas correctamente. Cuando las ubicaciones, los servicios y los conceptos están vinculados a fuentes autorizadas, los sistemas de inteligencia artificial pueden brindar respuestas más precisas y útiles y es más probable que hagan referencia a su contenido correctamente.
La vinculación de entidades es un camino claro hacia la precisión del SEO local
El éxito de Brightview demuestra que la vinculación de entidades es una forma práctica y de alto impacto de fortalecer el rendimiento de la búsqueda local. Al aclarar ubicaciones, servicios y conceptos clave, puede ayudar a los motores de búsqueda y los sistemas de inteligencia artificial a comprender exactamente qué representa su contenido.
La vinculación de entidades mejora la precisión semántica y sienta las bases para una autoridad a largo plazo. Para los líderes de SEO y marketing, es una de las formas más prácticas de prepararse para el futuro de la búsqueda semántica e impulsada por la IA.
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Imagen de portada: optimarc/Shutterstock
