Te lo voy a decir sin rodeos: la forma más sencilla de añadir términos semánticos a tus textos sin destrozarlos es usar el módulo TF*IDF de DinoRANK.
Con el TF*IDF vas a tener una lista de conceptos relacionados con tu temática que ya están usando las páginas que mejor posicionan en Google.
Tu objetivo entonces es introducir estos términos y sus variaciones en tu contenido sin que éste pierda naturalidad ni personalidad. Es decir, evitar lo que en SEO conocemos como keyword stuffing.
El keyword stuffing es básicamente cuando repites una palabra clave o sus variaciones hasta la saciedad para intentar posicionar más rápido. El resultado suele ser un contenido que suena raro y poco legible.
Tus lectores se dan cuenta, Google también y, por lo tanto, te acaba penalizando por ello.
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En el resto del post voy a contarte cómo puedes usar el TF*IDF de DinoRANK para enriquecer tus textos sin caer en el keyword stuffing. Aprenderás a interpretar correctamente los términos que obtienes con este análisis y a integrarlos dentro de tu contenido para optimizarlo sin que suene forzado.
¿Cuántas veces puedo repetir un término antes de que Google lo penalice?
No hay un número concreto de repeticiones, pero con el TF*IDF de DinoRANK puedes conocer el rango habitual de cada término y tener una referencia sobre lo que puede ser admisible y lo que no.
Así, cuando analizas una de tus URLs con el módulo de TF*IDF de DinoRANK, lo que ves es lo siguiente:
- Los términos que más se repiten en los textos que ya están en el top 10.
- La frecuencia con la que los usas tú y tus competidores.
- Y lo más importante: un rango recomendado de repeticiones para cada término en tu propio contenido.
Por lo tanto, si ves que estás muy por encima del rango que te marca TF*IDF es una mala señal. Seguramente estés rozando el keyword stuffing.
Y si estás muy por debajo, también mal. Probablemente no estés hablando con suficiente profundidad sobre algún concepto y eso puede lastrar tu posicionamiento.
De esta forma, con DinoRANK ya no tienes que estar jugando a adivinar si debes usar una determinada palabra 3, 7 ó 20 veces. La herramienta te da una recomendación totalmente fiable, ya que está basada en lo que posiciona actualmente en las SERPs.
En cualquier caso, tampoco debes obsesionarte con la cifra perfecta. Como siempre digo, DinoRANK te da una orientación. Después debes aplicar siempre tu sentido común para no meter los términos con calzador y acabar cargándote la esencia del texto.
¿Es mejor incluir los términos TF*IDF en subtítulos o párrafos?
En líneas generales, los términos TF*IDF irán sobre todo en los párrafos, ya que se trata de expresiones e ideas que refuerzan la semántica del tema principal.
En mi opinión, los títulos deberías reservarlos para aquellos conceptos importantes que estructuran el contenido y para palabras clave que tengan búsquedas, siempre sin abusar de ellas.
Es decir, en los encabezados (H1, H2, H3, …) yo no meto cualquier término TF*IDF que salga en DinoRANK, sino los que de verdad tienen sentido como apartado y ayudan al lector a entender de qué va cada sección.
En este sentido, el análisis de encabezados de la competencia que te proporciona DinoRANK al hacer un análisis de TF*IDF te puede ser de gran ayuda para decidir si un término debería ir dentro de un título o no.
El resto de términos semánticos del TF*IDF es preferible dejarlos para los párrafos, donde puedes explicarlos con más detalle, relacionarlos entre sí, matizarlos, etc. En definitiva, dar contexto semántico sin que parezca que estás rellenando el texto con palabras sueltas sin sentido.
¿Qué pasa si ignoro los términos con baja relevancia?
No pasa nada grave, ni Google te va a penalizar por eso. Por lo tanto, no hagas lo imposible por meter palabras en tus textos únicamente porque te las ha mostrado una herramienta.
Dentro del análisis TF*IDF no todos los términos pesan igual. Los de baja relevancia suelen ser conceptos muy secundarios o expresiones que solo usan algunos competidores. Creo que en la siguiente imagen se ve bastante bien esta idea:
Es decir, no son los puntos clave que dan consistencia y coherencia al tema de tu artículo.
Mi recomendación es que procures centrar tus esfuerzos en los términos de relevancia alta y media.
Si varios competidores los utilizan será porque son importantes, ¿no crees? Por eso, conviene que aparezcan en tus contenidos dentro del rango que te marca el TF*IDF de DinoRANK.
Pero los de baja relevancia son opcionales. Si encajan de manera natural en una frase, perfecto. Si no, déjalos fuera sin remordimientos.
Es mejor ignorar un término poco relevante que meterlo a toda costa y acabar rozando el keyword stuffing.
¿Cómo usar TF*IDF con IA sin que el texto suene artificial?
La mejor de manera de combinar el análisis TF*IDF con la generación de contenidos mediante inteligencia artificial es usar una herramienta que ya integre estas dos funcionalidades.
Y DinoBRAIN, la IA de DinoRANK, es precisamente eso.
Porque DinoBRAIN se basa en el análisis TF*IDF para crear posts optimizados para SEO, es decir, toma decisiones a partir de datos reales sobre lo que muestra Google para la keyword que quieres posicionar y no cae en las típicas invenciones de muchas herramientas de IA.
En la siguiente imagen, puedes ver resumido todo el proceso.
Ahora bien, aunque es cierto que DinoBRAIN ya se encarga de que el contenido esté bien optimizado con TF*IDF y alineado con lo que Google quiere, yo siempre recomiendo que seas tú quien le dé el toque final para que suene acorde a tu estilo.
Por eso, siempre que uso la IA para generar textos, procuro seguir el siguiente método:
- Le pido un tono humano y personal desde el principio. Puedes configurar el tono y nivel de profundidad del contenido en DinoBRAIN antes de generar cualquier texto.
- Una vez creado el artículo, lo paso por el TF*IDF de DinoRANK. Aunque DinoBRAIN ya crea un texto bastante bueno en este sentido, esta revisión posterior me permite comprobar si algún término está sobreoptimizado o se ha ignorado por completo.
- Introduzco mi toque personal. Ejemplos reales, opiniones, expresiones propias, etc. Elementos que hacen que el lector sienta una mayor cercanía al leer el post.
Al final, la idea es bastante simple: no se trata de meter términos sin más, sino de meterlos con criterio.
El análisis TF*IDF te ofrece los datos, la IA agiliza el proceso y tú pones la voz definitiva.
Esa combinación es la que marca la diferencia entre un post sin alma y otro que alguien quiera leer hasta el final. Entre un post escrito solo para posicionar (pero que no posiciona) y otro que Google acabe premiando porque aporta valor de verdad.
