¿qué son las palabras clave de búsqueda?
Tipos de búsqueda
O bien, puede encontrar nuevas palabras clave para su sitio web que le den nuevas ideas de contenido. Al crear más contenido útil y de alta calidad en torno a una palabra clave para la que su sitio ya está viendo un alto rango y tráfico, puede aumentar aún más su clasificación en los motores de búsqueda y el tráfico orgánico.
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Consulta de búsqueda deutsch
La optimización de los motores de búsqueda (SEO) es el proceso de mejorar la calidad y la cantidad del tráfico de un sitio web o de una página web desde los motores de búsqueda[1] El SEO se dirige al tráfico no pagado (conocido como resultados «naturales» u «orgánicos») más que al tráfico directo o al tráfico pagado. El tráfico no pagado puede provenir de diferentes tipos de búsquedas, como la búsqueda de imágenes, la búsqueda de vídeos, la búsqueda académica,[2] la búsqueda de noticias y los motores de búsqueda verticales específicos del sector.
Como estrategia de marketing en Internet, el SEO tiene en cuenta el funcionamiento de los motores de búsqueda, los algoritmos programados por ordenador que dictan el comportamiento de los motores de búsqueda, lo que la gente busca, los términos de búsqueda reales o las palabras clave que se escriben en los motores de búsqueda y los motores de búsqueda preferidos por su público objetivo. El SEO se lleva a cabo porque un sitio web recibirá más visitantes de un motor de búsqueda cuando los sitios web se clasifican más alto en la página de resultados del motor de búsqueda (SERP). Estos visitantes pueden convertirse en clientes[3].
Los webmasters y los proveedores de contenidos empezaron a optimizar los sitios web para los motores de búsqueda a mediados de la década de 1990, cuando los primeros motores de búsqueda estaban catalogando la Web primitiva. Al principio, todos los webmasters sólo tenían que enviar la dirección de una página, o URL, a los distintos motores, que enviaban un rastreador web para que rastreara esa página, extrajera de ella los enlaces a otras páginas y devolviera la información encontrada en la página para que fuera indexada[4] El proceso implica que una araña del motor de búsqueda descargue una página y la almacene en el propio servidor del motor de búsqueda. Un segundo programa, conocido como indexador, extrae información sobre la página, como las palabras que contiene, dónde están situadas y el peso de determinadas palabras, así como todos los enlaces que contiene la página. Toda esta información se coloca en un programador para su rastreo en una fecha posterior.
Planificador de palabras clave de google
La optimización de motores de búsqueda (SEO) es el proceso de mejorar la calidad y la cantidad del tráfico de un sitio web o de una página web desde los motores de búsqueda[1]. El SEO se dirige al tráfico no pagado (conocido como resultados «naturales» u «orgánicos») más que al tráfico directo o al tráfico pagado. El tráfico no pagado puede provenir de diferentes tipos de búsquedas, como la búsqueda de imágenes, la búsqueda de vídeos, la búsqueda académica,[2] la búsqueda de noticias y los motores de búsqueda verticales específicos del sector.
Como estrategia de marketing en Internet, el SEO tiene en cuenta el funcionamiento de los motores de búsqueda, los algoritmos programados por ordenador que dictan el comportamiento de los motores de búsqueda, lo que la gente busca, los términos de búsqueda reales o las palabras clave que se escriben en los motores de búsqueda y los motores de búsqueda preferidos por su público objetivo. El SEO se lleva a cabo porque un sitio web recibirá más visitantes de un motor de búsqueda cuando los sitios web se clasifican más alto en la página de resultados del motor de búsqueda (SERP). Estos visitantes pueden convertirse en clientes[3].
Los webmasters y los proveedores de contenidos empezaron a optimizar los sitios web para los motores de búsqueda a mediados de la década de 1990, cuando los primeros motores de búsqueda estaban catalogando la Web primitiva. Al principio, todos los webmasters sólo tenían que enviar la dirección de una página, o URL, a los distintos motores, que enviaban un rastreador web para que rastreara esa página, extrajera de ella los enlaces a otras páginas y devolviera la información encontrada en la página para que fuera indexada[4] El proceso implica que una araña del motor de búsqueda descargue una página y la almacene en el propio servidor del motor de búsqueda. Un segundo programa, conocido como indexador, extrae información sobre la página, como las palabras que contiene, dónde están situadas y el peso de determinadas palabras, así como todos los enlaces que contiene la página. Toda esta información se coloca en un programador para su rastreo en una fecha posterior.
Consultas de búsqueda
La búsqueda de palabras clave y su relación con las bases de datos y la integración de datos se han estudiado de muy diversas maneras. Yu, Lu y Chang [587] ofrecen una visión general reciente de los trabajos en el campo más amplio de la búsqueda de palabras clave sobre bases de datos. Entre los primeros sistemas se encuentran DISCOVER [304] y DbXplorer [18], que se centraron en la generación de SQL para la búsqueda de palabras clave, pero utilizaron esquemas de clasificación muy simples derivados de la estructura del propio árbol de consultas. SPARK [403] propuso un esquema de puntuación motivado por técnicas de recuperación de información.
Los algoritmos para escalar la búsqueda en las bases de datos siguen siendo un punto clave. BANKS [80] desarrolló las técnicas de expansión de grafos hacia atrás descritas en este capítulo y adoptó un modelo de puntuación muy general basado en árboles. Una versión refinada de BANKS desarrolló la estrategia de búsqueda bidireccional más general [337]. BLINKS [298] utilizó el modelo de puntuación basado en la raíz y el camino descrito en este capítulo y demostró que había beneficios en cuanto a la complejidad. El algoritmo de aproximación del Árbol Steiner STAR [344] explota un árbol taxonómico existente para proporcionar un rendimiento mejorado más allá de los métodos descritos en este capítulo e incluso da una garantía de aproximación en este entorno. Se centra en el apoyo a la búsqueda de palabras clave en el proyecto YAGO [534], también analizado en el capítulo 15. El trabajo de [51] trata de ampliar la búsqueda por palabras clave en el sistema DISCOVER exigiendo que los resultados se devuelvan dentro de un presupuesto de tiempo, y luego dirigiendo al usuario hacia una lista de otros recursos para obtener información más especializada, como formularios de consulta que coincidan con las palabras clave [137, 492]137492.