Keyword Clustering

Advertencia, este post contiene información valiosa si te gusta el SEO semántico, si no, ve a otro post de la sección SEO de mi blog porque te vas aburrir con este contenido sobre keyword clustering y la correcta organización lógica del contenido para cualquier nicho SEO.

Hablando en serio: este artículo sobre keyword clustering está comprimido para que cualquiera lo pueda aprovechar y disfrutar, pero si crear contenidos no es lo tuyo hay mejores post sobre SEO que te pueden interesar dentro de mi blog. 

Si gozas de crear contenido de calidad este post te va fascinar, no me lío más con la intro y que comience la fiesta.

¿Qué es keyword clustering?

La palabra “cluster” no tiene una traducción en toda norma, de hecho es aceptada en el mundo hispanohablante con solo colocar un acento en la letra “u” tal que así: clúster.

Su significado es “racimo” o “grupo” así que al colocar el “ing” al final estamos diciendo que lo que ocurre es la acción de ese verbo, más o menos así: racimando o agrupando.

Como “racimando” (además de no existir suena horrible) no mola vamos a decir que significa que estamos agrupando palabras clave que nos parece a nosotros guardan cierta relación.

¿Qué tipo de relación pueden guardar dos palabras clave para formar parte del mismo keyword cluster?

Lo cierto es que 2 keywords pueden guardar relación entre sí más allá de que se repita la palabra clave principal dentro de ellas (variaciones de palabra clave, lontail, etc.) con el simple hecho de pertenecer al mismo grupo semántico ya es suficiente para agruparlas juntas.

En general (ojo, así lo hago yo) puedes agrupar las keywords por dos tipos de afinidad: semántica y variación de palabra clave. Voy a explicar un poco más a que estoy haciendo referencia y también haré un par de ejemplos explicativos para mostrar todo en contexto.

Keyword clustering por afinidad Semántica

La semántica no es más que una parte de la lingüística que busca estudiar la relación que guardan dos palabras entre sí, en español esto es todo un reto porque la misma palabra significa cosas diferentes.

Ejemplo: planta.

¿Planta de arroz? ¿Planta procesadora de arroz? 

Mientras una planta de arroz es un ser vivo fotosintético una planta procesadora de arroz hace referencia a una planta industrial (una fábrica, vamos) con lo que ambas palabras clave (el conjunto que contiene “planta”) son diferentes.

Claro, son diferentes si la seed keyword es “planta”, pero ¿qué pasa si decido que la seed keyword que estoy usando es “arroz”?

En ese caso ahora las dos palabras clave “planta de arroz” y “planta procesadora de arroz” guardan una estrecha relación semántica: producción de arroz.

Además, ambas comienzan a ser variación de la palabra clave “arroz” por lo que ya pueden estar ambas dos dentro de un nicho referente al proceso de producción de arroz desde la semilla hasta llegar al usuario final.

¿Otro ejemplo?

Claro, el SEO semántico es especialista en agrupar las keywords (keyword clustering) usando cualquier tipo de afinidad semántica que guarden entre ellas para crear un nicho con estructura lógica (a nivel semántico).

Ejemplo: medios de transporte

Bicicleta, coche, avión, burro.

Todas son keywords diferentes, pero como guardan la relación semántica “medios de transporte” pueden estar sin problemas dentro de un nicho todas juntas.

Ejemplo para mega nicho de Amazon: cocina

Cafetera, batidora, licuadora.

Cada una de estas keywords es diferente y puedes crear un micro nicho específico para cada una. En este ejemplo el mega nicho tiene como temática “cocina” por lo que la afinidad semántica de esas palabras clave es que todas son herramientas que encuentras en la cocina.

¿Qué pasa si tienes un micro nicho de cafeteras y quieres agregar una sección para batidoras?

La cagas, sin más.

Cagas el nicho porque -aunque guardan afinidad semántica “cocina”- no tienen relación directa a nivel de palabras clave y al ser un micro nicho no tendrás margen para crear suficiente contenido que te convierta en la “referencia en cafeteras y batidoras”.

La afinidad semántica para el keyword clustering se debe crear en tres fases:

  • Keyword clustering semántico fase 1: Afinidad semántica general que tendrá el nicho, ejemplo: cafeteras. 
  • Keyword clustering semántico fase 2: Afinidad semántica de categorías (Secciones dentro de la web), ejemplo: tipos, cápsulas, marcas. 
  • Keyword clustering semántico fase 3: Afinidad semántica de post (cada artículo dentro de la web), ejemplo: “cafeteras dolce gusto” y “cafeteras dolce gusto modelos y precios” pertenecen al mismo post dentro de /marcas/cafeteras-dolce-gusto. Pero “cafeteras dolce gusto cápsulas” y “cafeteras dolce gusto capsulas sabores” pertenecen a otro post dentro de /capsulas/cafeteras-dolce-gusto-capsulas

¿Por qué dejé “cafeteras” y “capsulas” en las urls? Para guardar una estructura lógica, mira que si no ambos slug son /dolce-gusto/ y solo cambiaría el silo de la categoría creando una macro cagada a nivel de arquitectura de urls, pero no te rayes, ya escribí un post sobre eso y lo puedes leer aquí ? arquitectura de urls para nichos SEO.

Sigamos en lo que nos ocupa y es el keyword clustering que ahora falta la afinidad por variación de palabra clave.

Keyword clustering por afinidad en variación de palabra clave

En este punto del artículo supongo yo que ya tienes una idea de a dónde voy con esto, pero mejor y aclaro cualquier duda explicando a qué hago referencia a la afinidad por variación de palabra clave.

Cuando tienes una seed keyword por ejemplo: cafetera.

Esta tendrá a su vez variaciones, algo que lucirá como: keyword + alunavaina

Incluyendo aquí el plural de la palabra clave y todas las combinaciones posibles. Pero ya sabes agruparlas ¿verdad? Usando la afinidad semántica de la sección anterior ya puedes crear un esquema bastante lógico de qué keywords pertenecen al nicho, cuales son categorías y cuales son artículos.

Esta afinidad por variación de palabra clave la uso yo a nivel de títulos dentro del artículo, esto es: keyword clustering a nivel de títulos h (h2,h3,h4).

Vendría ser la continuación directa del proceso lógico seguido en el paso anterior. Veamos un ejemplo para un artículo que se llame: dibujos de free fire

Key principal: dibujos de free fire – H1

    Key secundaria: dibujos de freefire pixelados – H2

        dibujos pixelados de free fire personajes – H3

        dibujos pixelados de armas de free fire – H3

Todas esas keywords guardan la afinidad semántica “dibujos de free fire” y ya habían sido seleccionadas para formar parte del mismo artículo ¿pero cómo agruparlas dentro del artículo? Es aquí cuando se vuelve útil agrupar por afinidad de variación de palabra clave.

En este ejemplo particular es que “pixelados” sería la seed keyword que genera:

  • dibujos de freefire pixelados
  • dibujos pixelados de free fire personajes
  • dibujos pixelados de armas de free fire

Así que todas deben ir dentro del mismo H2 como un cluster dentro del keyword cluster “artículo” que a su vez está dentro del keyword cluster “categoría” y al mismo tiempo se encuentra dentro del keyword cluster “nicho”.

El grave error aquí es hacer primero el keyword clustering por afinidad de variación de palabra clave, porque si volvemos al ejemplo de las cafeteras estarías incluyendo las keywords de “cafeteras dolce gusto cápsulas” dentro de “cafeteras dolce gusto” y ya te mostré por qué pertenecen a dos artículos diferentes hijos de dos categorías diferentes.

Seguro ya estás enamorado del keyword clustering… ¿y cómo no si mola tanto eh? Pero no todo lo que brilla es oro, así que voy a mostrarte unas cuantas ventajas y desventajas que tiene todo esto del keyword clustering (cuanto menos las que yo veo).       

Ventajas y desventajas del Keyword Clustering

Ventajas de hacer keyword clustering

Primero que todo está la verticalidad de la página, de cara a Google, eres más específico en un tema en concreto y luce entonces tu web como la de un experto.

¿Algo más?

Lo bien que terminas aprovechando el link juice, da igual que lo primero que logres rankear sea una key de 10 searches al mes, esa comenzará a enviarle fuerza a la web entera -como gotero- y así sucesivamente.

Por último está la organización, no solo en cuánto a optimización para Google, la creación del contenido es más organizada, puedes priorizar la ampliación -en cuanto a contenido- de una categoría que esté rindiendo mejor dentro de la web para aprovechar el boost que esté recibiendo (ya sea por cambios en el algoritmo o lo que sea) antes de seguir publicando a ciegas.

Desventajas de hacer keyword clustering

Ahora hablaré de las desventajas que supone emplear esta técnica y es que para mí no hay ninguna. Menos que una desventaja podría decir que lo único que le encuentro es una pega.

¿Cúal?

El tiempo que te dejas ordenando palabras clave hasta tener la estructura de la web completa con todos los clusters bien definidos                                                                                         .

Obviamente, esto se puede apañar un poco programando (o tirando de excel si no eres manitas con el código) un script que organice las keywords por ti, por eso digo que es menos que una desventaja -una pega-.

Resumen final 

El keyword clustering es una técnica efectiva y eficiente para organizar con una estructura lógica tu contenido.

Pienso yo que todo buen proyecto SEO debe tener como paso primordial el keyword clustering.

Sin embargo, por todo el tiempo que conlleva podría resultar contraproducente su aplicación si deseas atacar nichos con diferentes temáticas donde tendrás que aprender las afinidades semánticas de cada uno.

Si te quedas en un solo nicho (dominando cada vez más la afinidad semántica) esta técnica puede llevarte a la cima de las SERPs sin tirar de demasiados enlaces.

Soy Snell Rojas | Consultor SEO

Soy un experimentado Consultor SEO con 5 años de experiencia trabajando con equipos de marketing y desarrollando estrategias SEO para más de 100 sitios web. Mis principales habilidades son diseñar e implementar cambios en la estrategia de SEO que pueden mejorar los objetivos deseados, mejorar aspectos técnicos de SEO (ya que tengo 3 años de experiencia como desarrollador back-end), también me siento muy bien trabajando de la mano con mis clientes para optimizar sus páginas web.