El panorama del marketing digital está cambiando. Mientras que antes las palabras clave dominaban la optimización de los motores de búsqueda y el marketing, ahora los algoritmos de búsqueda priorizan el lenguaje natural, la comprensión semántica y el contenido centrado en el usuario. Los avances en inteligencia artificial han llevado a motores de búsqueda como Google a actualizar su forma de mostrar y evaluar los resultados y han hecho que las tácticas tradicionales, centradas en la repetición de palabras clave, sean menos efectivas, o incluso perjudiciales en ocasiones.
Pero, ¿por qué el lenguaje natural funciona mejor a largo plazo? ¿Cómo afecta a los beneficios a corto plazo? ¿Y cómo pueden adaptarse las empresas? Vamos a analizarlo.
El declive del SEO centrado en palabras clave
Durante años, los profesionales del marketing han confiado en las palabras clave exactas para mejorar su posicionamiento. Sin embargo, las actualizaciones BERT y MUM de Google han transformado el modo en que los motores de búsqueda interpretan las consultas. En lugar de coincidir con términos aislados, los algoritmos analizan ahora el contexto y la intención, así como las relaciones semánticas (como sinónimos y conceptos relacionados) y los indicadores de experiencia del usuario (por ejemplo, el tiempo de permanencia, la tasa de rebote y otros aspectos del SEO técnico).
La mayoría de los snippets destacados ya son para contenido que utiliza variaciones del lenguaje natural en lugar de palabras clave exactas. Mientras tanto, las páginas repletas de términos repetitivos a menudo obtienen menor participación y mayores tasas de rebote, lo que indica mala calidad a los motores de búsqueda (Google, 2024).
Por qué el lenguaje natural funciona mejor
Dadas las actualizaciones que la IA ha hecho posibles, hay varias razones por las que el SEO basado únicamente en palabras clave se está quedando obsoleto en cierta medida.
En primer lugar, la forma de buscar ha evolucionado. La búsqueda por voz, los resultados de «cero clics» (en los que el usuario se limita a comprobar la respuesta de la IA en lugar de consultar cualquiera de los sitios web mostrados) y las respuestas impulsadas por IA hacen que cada vez más los usuarios formulen las consultas con frases completas y en forma de conversación (Oga, 2024). Por ejemplo, en lugar de escribir «las mejores zapatillas de correr», un usuario podría preguntar: «¿Cuáles son las mejores zapatillas de correr para pies planos?».
Así, aquellos contenidos que reflejen ese estilo natural de pregunta-respuesta obtendrán mejores resultados porque se ajustarán más a la intención de búsqueda del mundo real. Estructurar los artículos con una profundidad clara y por párrafos ayuda a los motores de búsqueda a reconocer el contenido como genuinamente útil (Hoffmann, 2024).
En segundo lugar, el lenguaje natural suele mejorar las señales E-E-A-T.
Las directrices del evaluador de calidad de búsqueda de Google, que hacían hincapié en el conocimiento, la autoridad y la fiabilidad (E-A-T), se han ampliado ahora para incluir la experiencia (E-E-A-T) (Google, 2024). Los contenidos bien documentados y que fluyen con naturalidad demuestran autoridad, mientras que la repetición rígida de palabras clave puede parecer manipuladora.
Por último, aunque las herramientas de IA están haciendo que la investigación de palabras clave y la optimización de contenidos sean más eficientes (Clay, 2024), el contenido genérico generado por IA sin profundidad ni originalidad corre el riesgo de ser filtrado. Serán las marcas que se centren en contenidos de calidad y orientados al usuario las que mantengan su posicionamiento a largo plazo (Local Falcon, 2024).
Equilibrar ganancias a corto plazo y crecimiento a largo plazo
Esto no quiere decir que las palabras clave estén completamente obsoletas. Aunque el lenguaje natural debe ser la base, las palabras clave siguen desempeñando un papel importante cuando se utilizan de forma estratégica. Como con la mayoría de las cosas, todo es cuestión de equilibrio; y también depende de nuestros objetivos.
Por ejemplo, cuando buscamos resultados a corto plazo, estrategias como las campañas de búsqueda de pago aún se basan en gran medida en la segmentación por palabras clave. Sin embargo, las herramientas impulsadas por IA se están orientando hacia la intención de la audiencia más que hacia una coincidencia rígida con palabras clave (Local Falcon, 2024). Esto significa que los anunciantes deben ampliar sus listas de palabras clave para incluir variaciones semánticas y frases más largas que reflejen las búsquedas reales de los usuarios.
A largo plazo, sin embargo, el mejor enfoque para el SEO orgánico es la optimización temática más que la repetición. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar grupos semánticos de términos y conceptos relacionados que marquen la profundidad y relevancia a los motores de búsqueda (Hoffmann, 2024).
Por ejemplo, en lugar de forzar varias veces un término clave como «la mejor cafetera», un artículo que esté bien optimizado podría incorporar de forma natural expresiones como «Cómo elegir su cafetera espresso», «Café de goteo frente a prensa francesa» o «Marcas de cafeteras más fiables».
Este enfoque no sólo mejora el posicionamiento, sino también la legibilidad y la participación del usuario.
Conceptos básicos para un enfoque basado lenguaje natural
- Escribir para personas y luego optimizar para búsqueda
- Estructurar el contenido en un lenguaje claro y conversacional (Oga, 2024).
- Usar secciones de preguntas frecuentes y viñetas para facilitar la lectura. (Google, n.d)
- Aprovechar la IA, pero manteniendo la autenticidad
- Usar la IA para identificar tendencias emergentes y para esbozar contenidos, y después refinar el resultado para incluir ideas originales (Clay, 2024).
- Evitar contenido genérico creado mediante IA (la actualizacion de contenido útil de Google penaliza las páginas de poco valor, Google, 2024).
- Priorizar el SEO técnico y la experiencia de usuario
- Centrarse en los aspectos vitales de la web y garantizar que sea apta para móviles y que la velocidad de carga sea rápida (Hoffmann, 2024).
- Mejorar los enlaces internos para reforzar la autoridad temática (Patel, 2024).
Contenido natural y de calidad para el futuro
La era del SEO mecánico está desapareciendo. Google prima el contenido que responde a las preguntas de forma exhaustiva, más que a páginas repletas de palabras clave. Gracias a la búsqueda semántica, la optimización mejorada por IA y los principios E-E-A-T, los sitios web pueden conseguir un crecimiento sostenible y tanto un mejor posicionamiento como la confianza de su audiencia.
A medida que la IA sigue transformando el SEM y el SEO, los que tomen la delantera serán aquellos que se adapten rápido, den prioridad a la calidad y se centren en las necesidades reales de los usuarios.
Referencias
Oga, R. (2024). [El fin del SEO? Nueva optimización de las búsquedas en la era de la IA]. Encolors. https://encolors.co.jp/blog/seo-end/
大賀 遼 (2024). SEOの終焉？AI時代の新しい検索最適化. Encolors.
Google. (2024). Search Quality Evaluator Guidelines. https://static.googleusercontent.com/media/guidelines.raterhub.com/en//searchqualityevaluatorguidelines.pdf
Google. (n.d.). Guía de optimización en buscadores (SEO) para principiantes: Fundamentos. Centro de la Búsqueda de Google. Recuperado el 10 de junior de 2024, de https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide
Local Falcon. (2024). AI in Local SEO: How Automation is Changing the Game. https://www.localfalcon.com/blog/ai-in-local-seo-how-automation-is-changing-the-game
Hoffmann, A. (2024). How to Close the Gap Between SEO Recommendation and Execution. Moz. https://moz.com/blog/seo-recommendation-execution
https://searchengineland.com/semantic-search-keywordless-seo-2024-437123Clay, B. (2024). 3 Ways to Use AI for SEO Wins in 2025. https://searchengineland.com/ai-seo-wins-2025-449443
