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¿Cuánto puedo forzar un anchor text exacto sin hacer spam?

“Yo mismo
me encontré frente a mí mismo en una encrucijada”…

Por comenzar con alegría diré que no estoy de acuerdo con las afirmaciones que hablan de los porcentajes que se deben utilizar en los diferentes tipos anchor text para tener un perfil de enlaces equilibrado. Me refiero al típico ejemplo en el que se dice que has de usar no sé qué porcentaje de  anchor text de marca, no sé cuánto de anchor text exacto, etc.

No me gustan los porcentajes que cité en el párrafo porque carecen de toda significación estadística. Son cientos de millones de anchor texts, enlaces y páginas webs las que hay en internet como para que con unos casos particulares se puedan sacar conclusiones (para este tipo de situaciones). Lo que antecede, no quiere decir que el fundamento en el que están basadas esas opiniones, no sea correcto (básicamente la diversidad de anchor texts entrantes).

Dicho lo anterior, vamos a intentar usar datos más objetivos (ofrecidos por parte de Google) para intentar discernir hasta dónde podemos llegar, en función de determinada palabra clave en un nicho, para “forzar” determinado anchor text exacto. Es decir, a modo de vago resumen, qué porcentaje de anchor text exacto puedo tener dentro de los enlaces entrantes que recibe mi página web (una cualquiera).

Lo que sigue no digo que sea cierto (decía que es internet gigantesco) sin embargo sí está dotado de mayor fundamento que el simple hecho de dar un valor traído a colación de casos aislados. En cualquier caso, este post seguro que genera un debate interesante que dará más luz que este texto por sí solo.

Premisas:

De este artículo podemos decir:

1) Google usa n-gramas para el análisis del lenguaje (obviedad pero no está mal repetirlo).

2) El corpus de n-gramas que Google usa para comprender e interpretar el lenguaje se obtiene de las páginas web disponibles en internet. Un ejemplo relacionado de esto podría ser la función “autocompletar” cuando realizamos una búsqueda, pues se basa tendencias de búsqueda (Google Trends). Lo que quiere decir que los datos disponibles (y estos varían en el tiempo) son los que generan la información de la que se nutre el buscador para mostrar resultados.

3) En el proceso posterior al crawling web (por parte de Google) se hacen diferentes anotaciones semánticas de lo crawleado.

4) En general de los dos puntos anteriores (por no extenderme mucho), concluimos que:

*Puedes echar un vistazo a este pequeño hilo en Twitter entre el gran @AlbertoTalegonun servidor.

 

Establecidas las bases anteriores, cabe la posibilidad de determinar:

Que igual que Google analiza, estudia, interpreta y se basa para mostrar sus resultados en el lenguaje en función de la información disponible en internet (páginas web) también es del todo posible que el análisis de anchor texts lo realice de la misma manera. Quiero decir, de los sitios web obtiene qué anchor texts son más significativos o no. Por simplificar, cómo de común ha de ser un anchor text que enlaza a un sitio y si es “normal” que ése porcentaje sea, por ejemplo, 75 % exacto y 20 % branding y 5 % otros. Lo veremos más fácilmente con el siguiente ejemplo.

 

Para todo lo dicho voy a usar un ejemplo utilizando Google Ngram Viewer (saca los n-gramas más comunes a través de una línea temporal. ¿Y qué vamos a ver?

Que el uso de las palabras en las webs, libros, etc. cambia con el tiempo y como sabemos que Google usa esas webs, libros, etc. para analizar e interpretar el lenguaje, podemos estimar (que no confirmar):

1) Que quizá lo que antes estaba mal escrito y podía “sonar” como spam, ya no lo es en la misma medida.

2) Que determinados usos del lenguaje han cambiado y se han aproximado a formas comunes del spam próximas a estilos del tipo anchor text exacto. Un ejemplo: hotel Madrid (para este tipo de búsqueda en hostelería). Lo “normal” sería usar hotel en Madrid que es lo que se espera encontrar escrito correctamente en internet, sin embargo las búsquedas de los usuarios suelen omitir la preposición “en” y para ajustarse a esas búsquedas se han forzado textos y anchor texts en los que se ha omitido preposición “en”. Como Google se nutre de estos textos y anchor texts que ahora incluyen la forma “incorrecta” hotel Madrid, en vez de hotel en Madrid, pues el anchor text exacto y “forzado” gramaticalmente ya no lo es tanto y pasa a formar parte de repositorio lingüístico que usa Google. Antes era spam y quizá ya no tanto.

Dos ejemplos:

1) Ejemplo Madrid:

Podemos estimar que el uso condicional del anchor text “hotel en Madrid” y “hotel Madrid” está próximo. Por resumir, podemos usar el anchor text exacto casi lo mismo que el anchor gramaticalmente correcto pues estadísticamente los datos del Corpus en que se basa Google nos dan valores similares.

2) Ejemplo Barcelona:

Podemos estimar que el uso condicional del anchor text “hotel en Barcelona” y “hotel Barcelona” es considerablemente diferente. Por resumir, podemos usar el anchor text exacto mucho menos que el anchor gramaticalmente correcto pues estadísticamente los datos del Corpus en que se basa Google nos dan valores muy distantes.

Conclusiones:

1) Lo que antes era spam en muchos casos lo va siendo menos y si seguimos la tendencia temporal del lenguaje y nos mantenemos en esos márgenes, podemos usar mas o menos un anchor text exacto de modo que no incurramos en “infracciones”.

2) La explicación anterior podría confirmar el hecho de que determinados nichos, comparados con otros, abusan aparentemente en exceso de anchor texts exactos sin que las páginas web sean penalizadas.

Podemos ver cómo Google para la búsqueda incorrectamente escrita “linkbuilding” (se escribe separado), si buscamos en Irlanda nos indica el error pero si buscamos en España ya no dice nada porque ha asimilado el error como común.

 

En definitiva, el uso del lenguaje es dinámico. Este lenguaje disponible en internet es del que se nutren los buscadores. Al variar el lenguaje varían las interpretaciones y quizá lo que antes se daba por erróneo ya no lo es tanto.

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