¿Cómo puede la búsqueda semántica gestionar las consultas de cola larga?

Al optimizar el contenido web, es bien sabido que las palabras clave siguen siendo importantes. La competencia por la clasificación de palabras clave individuales es estricta, y el contenido digital se publica a un ritmo asombroso. Con cada cambio en los algoritmos de Google, nuevas reglas definen cómo clasificar mejor el contenido, y las marcas que inicialmente pensaron que sería suficiente colocar su palabra clave específica con la mayor frecuencia posible, han descubierto que no es suficiente.

Las palabras clave de cola larga no son nuevas cuando se trata de mejorar el contenido y responder a las consultas de los usuarios. Google introdujo las palabras clave de cola larga y la búsqueda semántica como factores vitales de SEO hace casi una década. Hoy, estos factores han ido más allá del SEO a cualquier aspecto de las experiencias conversacionales en línea. Las bases de conocimiento, la búsqueda en sitios web o incluso los chatbots interpretan palabras e intentan ofrecer resultados a los usuarios. Pero, cuanto más compleja es la redacción, más difícil es proporcionar las respuestas correctas. Sin embargo, los usuarios están utilizando más tonos de conversación y palabras al realizar búsquedas y la necesidad de poder comprender y responder consultas de cola larga es más alta que nunca.

Las herramientas de búsqueda y las plataformas conversacionales facilitan las consultas de los usuarios, pero a menudo se basan en búsquedas básicas de palabras clave y, a menudo, prestan poca atención a las consultas de cola larga. En consecuencia, se están perdiendo oportunidades.

Pero, ¿qué tan importantes son las consultas de cola larga y qué papel juega la búsqueda semántica en esto?

¿Qué son las consultas de búsqueda de cola larga?

Las consultas de búsqueda de cola larga son frases de palabras clave más largas y específicas que los usuarios suelen hacer cuando:

• haciendo una pregunta muy concisa en la que agregan muchos detalles, o
• usando la búsqueda por voz, ya que verbalmente, tendemos a expresarnos incluyendo muchas más palabras.

En SEO, las palabras clave de cola larga tienen un volumen de búsqueda bajo, poca competencia, pero altas tasas de conversión. Estas consultas están alineadas con las etapas finales de un embudo de compra.

Los llamamos de cola larga porque cuando se representan en un gráfico por sus volúmenes de búsqueda, se encuentran en el extremo de cola larga de la curva de demanda de búsqueda. De hecho, el término palabra clave de cola larga proviene del libro The Long Tail de Chris Anderson. En este libro, Anderson muestra que incluso donde hay un mercado pequeño, la inmensidad de Internet aún puede hacer que su palabra clave de nicho sea rentable.

¿Por qué son importantes las palabras clave de cola larga?

Hoy en día, los usuarios de la web interactúan con la búsqueda de cualquier sitio web de la misma manera que interactuarían con la barra de búsqueda de Google. Esto significa que solo el 20% de las consultas de búsqueda web se formulan con palabras clave cortas, mientras que el 80% de las consultas de búsqueda en sitios web se componen de 3 o más palabras, también conocidas como palabras clave de cola larga.

Al estar acostumbrados a buscar información en Google utilizando lenguaje natural en lugar de solo palabras clave específicas, los visitantes del sitio web ahora esperan que los sitios que visitan ofrezcan el mismo nivel de comprensión. Las empresas en línea deben intensificar su juego de búsqueda y ser capaces de proporcionar las respuestas correctas a cualquier consulta de los usuarios, independientemente de su complejidad o extensión, en lugar de simplemente devolver una página "sin resultados", lo que aumenta la frustración entre los usuarios.

La premisa es bastante clara: la tecnología de búsqueda debe ser capaz de descifrar palabras clave de cola larga para comprender lo que los clientes realmente están diciendo y mostrarles lo que quieren.

El siguiente paso: PNL de cola larga y búsqueda semántica

¿Qué significan las palabras clave de cola larga y Procesamiento natural del lenguaje ¿tener en común? Bueno, la tecnología NLP es simplemente la mejor manera de descifrar la verdadera intención y el significado detrás de las palabras clave de cola larga. Los humanos tenemos diferentes formas de expresar lo que queremos, ya que no hablamos en binario. Una misma palabra, o frase, puede tener múltiples significados y puede expresarse de diferentes maneras.

Gracias a la tecnología NLP, un motor de búsqueda de sitios web puede comprender el significado detrás de consultas de búsqueda complejas, incluidas palabras clave de cola larga, y proporcionar respuestas adecuadas a los usuarios de la web. Esta evolución de la búsqueda básica de palabras clave a una búsqueda centrada en la intención más intrínseca se conoce como búsqueda semántica.

¿Cuál es la diferencia entre la búsqueda basada en palabras clave y la búsqueda semántica?

Con la búsqueda por palabra clave, obtienes lo que pides. Entonces, si una palabra es homógrafa y tiene diferentes significados pero está escrita de la misma manera, aparecerá en tu búsqueda. No habrá diferenciación entre un bate que es un animal y un bate eso es equipo deportivo. Además, si aparece contenido relevante sobre mamíferos alados, una búsqueda estricta de palabras clave no lo encontrará y no podrá identificar las relaciones causales entre las palabras.

La búsqueda semántica analiza los significados de las palabras y considera la intención del usuario de brindar información y conceptos que no se han escrito explícitamente en una consulta.

Por lo tanto, cuando las empresas quieren profundizar en brindar una experiencia de usuario que se relacione con lo que quieren decir, ya sea a través de plataformas conversacionales, Chatbots o estrategias de palabras clave de SEO, el uso de la búsqueda semántica ofrece una mejor comprensión de lo que buscan los usuarios.

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Agrupación semántica: enriquecer la experiencia del cliente mediante la identificación de brechas de contenido

¿Cómo puede evitar que los clientes se sientan frustrados cuando no reciben un resultado de búsqueda adecuado para una consulta que realizaron? Agrupación semántica agrupa consultas de búsqueda semánticamente equivalentes que involucran palabras, frases y oraciones en grupos según el significado.

Semantic Clustering de Inbenta puede localizar y agrupar una colección de preguntas similares sin respuesta para proporcionar una visión holística que ayude a las empresas a llenar su vacío de conocimiento. Los usuarios también pueden detectar dónde los clientes han tenido consultas fallidas donde no recibieron una respuesta satisfactoria y alertar a la empresa para que desarrolle material que responda estas preguntas, reduciendo el uso de tickets de soporte y aumentando la satisfacción del cliente.
El agrupamiento semántico se puede utilizar para optimizar la búsqueda web y también lo utiliza el mejores chatbots de IA para mejorar la calidad de las conversaciones y ofrecer una experiencia interactiva al cliente.

Por qué debería usar PNL y búsqueda semántica en sus sitios web

Proporcionar respuestas a todas las consultas relevantes.

Como ahora comprende, el uso de un motor de búsqueda semántica en su sitio web que funciona con tecnología NLP garantiza que comprenda todas las consultas relevantes que realizan los usuarios, ya sea que estén hechas de palabras clave de cola corta o larga.

Comprender todo tipo de consultas, sin importar cómo se formulen, significa que la herramienta de búsqueda puede responder estas consultas, ofreciendo tasas de resultados altamente correctas a los visitantes de su sitio web.

Herramienta de soporte para clientes y agentes por igual

Con Inbenta Search, los usuarios pueden aprovechar las capacidades de búsqueda semántica, Inbenta's IA simbólica y tecnología NLP con datos extraídos de herramientas de relación con el cliente como Salesforce y Zendesk para comprender mejor las solicitudes de los clientes y brindar respuestas rápidas, centralizadas y relevantes que desvían tiempo y recursos de los equipos de atención al cliente.

Los agentes de soporte también pueden beneficiarse de dicha herramienta, utilizándola internamente para ayudarlos a encontrar información o respuestas a consultas de soporte.

Mejore el viaje de su visitante web

Mediante el análisis de palabras clave de cola larga para ofrecer resultados de búsqueda precisos, Buscar ayuda a los clientes a ahorrar tiempo buscando la información correcta. Esto mejora la experiencia del cliente, las puntuaciones de NPS y genera más ventas al aumentar las conversiones.

Descubra cómo la integración de Inbenta Search en su sitio web puede ayudar a que su negocio prospere.

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• Fuente: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/