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“El índice Search Modelling Intent (SMI) en una auditoría de contenidos web” entrada del blog corporativo de Estrategia del Contenido

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El índice Search Modelling Intent (SMI) en una auditoría de contenidos web

Fotografías, vídeos, presentaciones
SMI tamiza el contenido buscando eficacia. Foto: Cristina (Lady Madonna)

Queremos que nuestras auditorías de contenido, en el futuro próximo, recojan el índice SMI (Search Modelling Intent) para nuestros clientes. Este índice es un valor teórico que indica la capacidad de los contenidos de un sitio web para responder a las acciones intencionadas de los lectores.

La dificultad es que no existe ninguna fórmula para realizar un cálculo que tiene origen en las redes sociales y el ámbito publicitario. O lo que es lo mismo, en el canal que lleva a nuestro contenido, y con el punto de vista de una realización en el corto plazo. Ya sea una venta, suscripción o lo que quieran vender.

Nuestro análisis se centrará en los contenidos, independientemente de que estos hayan tenido tiempo de madurar. Por lo tanto, no tendremos —y prescindiremos— de los datos de visitantes que se hayan producido y nos centraremos en la construcción sintáctica y semántica de distintos niveles de expresión que puedan suponer criterios de acceso.

La intención es diagnosticar la calidad de nuestro contenido para unas preguntas concretas antes de someterlo a la prueba del público. Y no existe ningún procedimiento para ello, así que estoy abierto a todo tipo de sugerencias y correcciones.

Mi planteamiento inicial, que someto a consideración, se organiza en distintas fases:

  1. Restricción del corpus de estudio. Ningún sitio web es idéntico, pero se podría partir de la proporción UX 10%/70%. Es decir, la regla de usabilidad por la que el 10% de las páginas recibe el grueso de las visitas. Este pequeño porcentaje parece el más adecuado para realizar el cálculo. De esta cantidad habría que descontar las páginas de branded traffic, que producirían una distorsión en los resultados. El uso de la proporción UX elimina el riesgo de una sobrevaloración de visitas por tráfico orgánico.
  2. Identificación de objetivos individuales. Independientemente de que cada contenido se dirija a una persona o varias en un escenario o más, el analista debe identificar cada objetivo claro de la página web del corpus. Por ejemplo, vender sillas, lograr suscripciones, matricularse en un curso, leer esta entrada de post, etcétera.
  3. Inferencia del vehículo motivacional (VM). Y, desde el objetivo individual de cada página, inferir las preguntas que motiven la intención del posible visitante. Estas cuestiones hipotéticas del visitante actúan como vehículo de su intención. Hay que verbalizar la máxima cantidad de preguntas. Siguiendo con el primer ejemplo anterior: ¿dónde comprar sillas?, ¿qué silla me compro?, ¿cuál es el precio de la silla?, ¿silla o taburete?, número de teléfono de la tienda de sillas… Una misma cuestión puede expresarse de distintos modos: ¿me las traen a casa? es lo mismo que ¿tienen servicio de reparto a domicilio? Ambas cuestiones deben considerarse.
  4. Extracción de fragmentos semánticos o estructurados de las páginas. Hay que bucear en el código fuente de la página para extraer los datos semánticos que puedan suponer una respuesta a las preguntas. Éstos se analizarán de forma independiente, ya que están construidos como objetos informáticos capaces de transmitir un contenido preestablecido ante la consulta por parte de máquinas. Del mismo modo se procederá con el contenido estructurado: tablas de datos, listas, etcétera.
  5. Extracción del cuerpo de texto y elementos de titulación de las páginas. Tras el paso anterior, lo que quede en la página es lo que podemos utilizar para el análisis automatizado.
  6. Cruce informático del VM con el texto extraído. Para cada pregunta que un contenido ha sugerido, hay que realizar las búsquedas informáticas tanto en los fragmentos semánticos como en el cuerpo de texto. Cada localización ponderará de forma distinta en función del segmento de extracción. Particularmente considero que las respuestas semánticas ofrecen mayores garantías que el cuerpo de texto, aunque es menor su flexibilidad por su falta de correspondencia con el lenguaje natural. Por lo tanto, mi propuesta consiste en valorar más el contenido semántico; algo menos, el estructurado no semántico; y menos aún, el cuerpo de texto. Cuando no hay localización, ni siquiera parcial, el contenido no aporta valor. No puntúa.
  7. Valoración de cada página. Para este tipo de análisis, creo que es conveniente considerar que una unidad de contenido es una URL individual que forma parte del corpus seleccionado, a diferencia de otras consideraciones propias de la estrategia de contenidos. Para cada una de las URL se obtendrá un porcentaje de éxitos respecto a las posibilidades de localización. El SMI de la página será la media ponderada de los tres ámbitos, según el criterio de valoración establecido en el punto anterior. Cuanto más próximo al 100 (o superior), mejor será el índice SMI.
  8. Índice del sitio web. Un simple cálculo de la media de todos los valores del corpus permitirá definir un SMI global para el sitio web que defina la adecuación de lo que se explica a las necesidades de un hipotético lector.

El procedimiento, que a priori tendrá muchos defectos, proporciona un reflejo lo más fidedigno posible de la capacidad de respuesta a la intención de un visitante. Es numérico, comparable y fundamentado en unos criterios que pueden diferir poco en el transcurso del tiempo. Estas características deberían convertir el SMI calculado sobre mensajes web en un índice de calidad y capacidad de respuesta para los administradores de contenidos y los ejecutivos de estrategia y marketing digital.

¿Tienes sugerencias para mejorarlo?

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