Última actualizacion 17 febrero, 2026 por Rodrigo Calvo
Olvidarse de las “Palabras Clave”. Empezar a pensar en Representaciones
Durante años, la optimización de contenidos partió de una premisa bastante simple: si una página contenía las mismas palabras que un usuario escribía en el buscador, existían más probabilidades de aparecer en los resultados.
Ese modelo no desapareció, pero dejó de ser suficiente.
Hoy, los sistemas de recuperación de información que operan detrás de Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity o Copilot ya no comparan únicamente cadenas de texto. Comparan representaciones matemáticas del significado.
En otras palabras: no buscan palabras. Buscan relaciones semánticas entre conceptos.
Para quienes trabajan en SEO en 2026, esto no es un detalle técnico. Es una condición estructural, porque si el contenido no puede ser interpretado dentro de ese marco representacional, simplemente no entra en juego.
¿Qué es un Embedding?
Desde la perspectiva de una máquina, el lenguaje no tiene significado intrínseco. Tiene patrones estadísticos.
Un embedding es una forma de traducir texto (ya sea una palabra, una frase o un documento completo) en un vector: una lista de números que representa cómo ese contenido se relaciona semánticamente con otros dentro de un espacio matemático de alta dimensión.
No se trata de comprensión en el sentido humano. Se trata de geometría.
Dentro de ese espacio:
- “perro” aparece cerca de “lobo”
- “rey” aparece cerca de “reina”
- “posicionamiento web” aparece cerca de “SEO”
No porque compartan letras, sino porque suelen aparecer en contextos similares a lo largo de millones de textos.
Cuando un modelo genera embeddings, no está “leyendo” el contenido. Está ubicándolo dentro de una estructura donde la cercanía matemática suele correlacionarse con cercanía conceptual.
De la coincidencia léxica a la similitud semántica
Durante mucho tiempo, la recuperación de información se apoyó en modelos como BM25, que priorizan coincidencias exactas de términos.
Ese enfoque sigue vigente. Pero hoy convive con otro: el dense retrieval.
Cuando una persona busca: “mejores zapatillas para correr”, los sistemas actuales pueden transformar esa consulta en una representación vectorial y buscar documentos cuya representación sea semánticamente similar, incluso si no comparten exactamente las mismas palabras.
Un contenido que refiera a: “calzado deportivo de alto rendimiento para running”, puede ser recuperado aunque no mencione literalmente el término “zapatillas”.
Esto no implica la desaparición del matching léxico. Implica su integración en arquitecturas híbridas que combinan:
- sparse retrieval (coincidencia textual)
- dense retrieval (similitud semántica)
- procesos posteriores de reranking con modelos más complejos
Como que primero se identifican candidatos y luego se decide cuál merece ser mostrado.
El contenido no es un punto, es un perfil semántico.
Una simplificación habitual consiste en imaginar que cada página ocupa una única coordenada dentro de un espacio semántico.
En la práctica, los sistemas modernos operan con diversas representaciones:
- fragmentos del documento (chunking)
- pasajes específicos
- contexto estructural
- relaciones entre entidades
Un artículo no tiene una ubicación fija. Genera un conjunto de señales que permiten al sistema estimar:
- de qué trata
- en qué contexto se inscribe
- con qué otros contenidos se relaciona
Aquí es donde adquiere sentido la cobertura temática. No porque el embedding “mida calidad” (no lo hace), sino porque un contenido que aborda un tema desde distintos ángulos genera representaciones más estables frente a una variedad de consultas relacionadas.
No se trata de tener un vector más “fuerte”. En definitiva, se trata de ofrecer más vías posibles de recuperación.
Recuperar no es lo mismo que rankear
Este es un punto que suele pasarse por alto.
Los embeddings intervienen principalmente en la etapa de recuperación. Es decir, ayudan a determinar qué documentos pueden ser candidatos a responder una consulta.
Pero la decisión final —quién aparece primero, quién es citado por una IA generativa— suele depender de otros sistemas:
- modelos de ranking
- señales de autoridad
- coherencia temática del sitio
- historial de comportamiento
- confianza en la entidad que publica
Un texto superficial puede ser recuperado, pero no significa que será rankeado.
Ahí entran en juego clasificadores de calidad, sistemas como Helpful Content y evaluaciones de experiencia y fiabilidad.
¿Qué implica optimizar en este entorno?
No es necesario programar. Pero sí, resulta indispensable abandonar la lógica de la keyword aislada y comenzar a construir contenidos que puedan ser interpretados dentro de un campo conceptual más amplio.
En términos prácticos:
Cobertura temática
Abordar un tema desde sus causas, aplicaciones, límites, ejemplos y relaciones.
No porque eso “engorde el embedding”, sino porque permite que distintas consultas semánticamente relacionadas puedan recuperar el contenido como candidato.
Terminología precisa
Los modelos se entrenan sobre corpus técnicos: papers, manuales, documentación especializada.
La elección de términos no es indiferente.
Referirse a:
- arquitectura de la información
- entidades
- intención de búsqueda
- modelos de lenguaje
ubica el contenido dentro de un campo conceptual distinto al de:
- tácticas rápidas de posicionamiento
No por un juicio de valor, sino por las asociaciones semánticas que se generan.
Estructura
Encabezados, listas y organización jerárquica no modifican el embedding directamente.
Pero facilitan:
- la segmentación por pasajes
- la extracción de contexto
- la recuperación parcial del documento
En un entorno donde las respuestas pueden generarse a partir de fragmentos, este aspecto adquiere una relevancia creciente.
El contenido como interfaz semántica
Hoy, posicionar no implica únicamente ser indexado, implica ser recuperado, luego evaluado y eventualmente seleccionado como fuente para generar una respuesta.
Al escribir, no se compite únicamente por una palabra clave. Se compite por ser interpretable dentro de sistemas que operan sobre representaciones matemáticas del significado.
En el escenario actual del GEO, no prevalece quien repite mejor.
Prevalece quien puede ser encontrado, incluso cuando la consulta no coincide literalmente con lo que fue escrito.
Este artículo forma parte del Cluster educativo de la Metodología AES de Rodrigo Calvo.