Sacar palabras clave de un texto puede hacerse a mano y ojo, si la longitud así lo amerita, pero también en modo automático a través de servicios en línea o con programas más avanzados. A continuación, cómo no ahogarse en una sopa de letras al momento de extraer palabras y frases clave…
¿Qué son las palabras clave de un texto?
Son los principales términos y conceptos que contiene un texto.
Las palabras clave representan la información más importante de un documento, siendo los términos que mejor resumen y describen su contenido.
A veces son las palabras que más aparecen en el texto, pero no siempre.
¿Cómo sacar las palabras clave de un texto?
El modo más rápido y simple, aunque no necesariamente el mejor, es usar un extractor de palabras clave online.
Por ejemplo, las herramienta online de Linguakit, MonkeyLearn para textos en inglés u otras.
Estos sitios web están diseñados para realizar una extracción de palabras clave en forma automática.
También existen programas más sofisticados que incorporan algoritmos diseñados para la extracción de palabras clave. Un recurso usado, en especial, por parte de empresas que necesitan procesar gran volumen de información.
Si no es un documento tan extenso, el otro camino menos cómodo y más trabajoso es hacerlo en forma humana, como siempre, leyendo atentamente todo el texto para ir seleccionando sus términos nucleares.
¿Cuáles son las palabras clave de un texto? Ejemplo
Veamos este fragmento de texto, escrito por ServiSaberlo para la ocasión:
El volumen de búsqueda de palabras clave es una información fundamental, aunque no debería sobrestimarse, ya que no es más que un dato estimado.
Una cifra aproximada, que puedes usar para crear una estrategia de contenidos SEO y tratar de traer más tráfico web.
Sin embargo, no siempre una palabra de gran volumen de búsqueda resulta directamente en un gran tráfico web.
Del mismo modo, una palabra clave con bajo volumen de búsqueda no necesariamente hay que pasarla por alto.
Por el contrario, a veces un término que aparenta pocas búsquedas hoy podría ser mañana una inesperada fuente de tráfico.
Las propias herramientas SEO que sirven para investigar el volumen de palabras clave muestran, casi siempre, cifras muy diferentes para una misma palabra. Es esta otra muestra de su valor relativo y no absoluto.
¿Cuáles serían las palabras clave de ese texto?
”Ver-respuesta”
- Volumen de búsqueda
- Palabras clave
- Tráfico web
- Volumen de búsqueda de palabras clave
””
Linguakit, extractor de palabras clave online y gratuito
Linguakit ofrece un seleccionador de palabras claves en línea, automatizando su extracción a un par de clics de distancia.
Disponible en español, inglés, portugués y gallego, el extractor de palabras clave provisto por Linguakit dice extraer los términos principales y clasificarlos según su peso en el texto.
¿Cómo sacar las palabras claves con Linguakit?
Solo se debe copiar el texto, pegarlo en el cuadrado de su sitio web, clic y pronto. Ya obtendrás una selección automática de palabras claves.
Paso 1 – Ingresa el texto
Copia el texto del documento Word / PDF / contenido web, etc. Luego, lo pegas en el cuadro que aparece en la página de inicio.
Paso 2 – Selecciona la cantidad de palabras clave a extraer y el idioma
Paso 3 – Clic, esperar unos segundos y listo
Pulsar sobre el botón verde ‘Realizar consulta’ para obtener las palabras clave seleccionadas.
Los resultados se muestran en formato de nube de palabras, en listado o seleccionando las palabras clave en el texto.
Con el fragmento de texto antes usado como ejemplo, Linguakit arroja los siguientes resultados (van ejemplos de los 3 formatos):
En este caso por lo menos, sus sugerencias de palabras clave no parecen ser las mejores.
Herramientas complementarias de Linguakit para sacar palabras clave
Para conseguir palabras clave en línea con mejores resultados, se sugiere combinar el extractor de palabras clave con estas otras dos herramientas de Linguakit:
Extractor multipalabra
Amplía la identificación de palabras clave a temas y conceptos formados por más de una palabra. Por ejemplo, ‘tasa de interés’, ‘precios de automóviles’, ‘mezcla de barro’, ‘ranchos de campaña’, ‘cabañas de madera’, etc.
Reconocedor de entidades
Extrae de un texto entidades, nombres propios y datos numéricos, incluyendo lugares, personas, organizaciones, instituciones, fechas, cifras, etc. Por ejemplo, ‘Fabio Domínguez’, ‘Mesopotamia’, ‘Facultad de Química’, ‘1945’, etc.
¿Sirve usar el extractor de palabras clave de Linguakit?
Depende de las necesidades de cada uno, pero en todo caso podría servir solo a modo de ayuda, si se necesita acelerar la tarea.
Pero no olvides que es un servicio gratuito, con resultados automáticos.
Basta con comprobarlo uno mismo. Para ciertas extracciones, las herramientas de Linguakit funcionan bien. Otras veces, sus sugerencias no tienen ningún sentido ni cabida.
La plataforma misma advierte:
“El resultado que ves es automático y, por lo tanto, tiene un cierto margen de error. Contáctanos si estás buscando una solución específica y más precisa, ya que con una adaptación a tus necesidades, el sistema mejora notablemente”
En otras palabras, si pagas obtienes resultados aún mejores. Antes había planes pagos para integrar sus tecnologías en empresas, pero ya no parecen estar disponibles.
Linguakit es un conjunto de herramientas lingüísticas en línea, desarrolladas por la compañía gallega Cilenis Language Technology.
Comandado por un equipo de investigadores formados en informática y linguística, se trata de una iniciativa que busca compartir los conocimientos adquiridos tras años de investigación en los campos del Procesamiento del Lenguaje Natural (ProLNat) y la Ingeniería Lingüística.
Otra de sus herramientas más usadas es su resumidor.
Ver: ¿Programas para hacer resúmenes en modo automático?
¿Cómo sacar palabras clave a ojo?
Hay algunos procedimientos y nociones básicas a considerar, que pueden facilitar la búsqueda de palabras clave en textos.
Los párrafos como referencia
En los textos estructurados en párrafos, por lo general las palabras clave están en la primera o segunda línea de texto.
Además, muchas veces suele repetirse en otros párrafos.
Atender a los conectores
A menudo, antes, después o entre los conectores podrían encontrarse las palabras clave.
Ejemplos de conectores muy usados en un texto son: ‘pero’, ‘también’, ‘además’, ‘por un lado’, ‘en resumen’, ‘en primer lugar’, ‘a continuación’, etc.
Estas palabras pueden servir para anticipar e identificar ideas y temas, que podrían considerarse como palabras clave.
Sustantivos / sustantivos + otras palabras
Muchas palabras clave son sustantivos, es decir nombres que designan a personas, animales, lugares, cosas, emociones o ideas.
En otras tantas ocasiones, la palabra clave se compone de un sustantivo y otros términos, es decir más de una palabra, como ser: ‘calidad de vida’, ‘tubo de ensayo’, ‘inteligencia artificial’, ‘estructura de datos’, ‘tasa de mortalidad’, ‘derecho civil’, etc.
Términos que no suelen ser palabras clave
Existen algunas categorías gramaticales que no suelen ser palabras clave, como ser:
- Verbos (comer, resumiendo, fue, es, etc)
- Adjetivos (decadente, lindo, feo, espantoso, etc.)
- Preposiciones (para, por, de, desde, hacia, en, entre, etc.)
- Adverbios (hoy, aquí, ayer, allá, etc.)
Este tipo de palabras, por si solas, habitualmente no son palabras clave, con lo cual saltearlas al momento de hacer la selección.
Sí pueden serlo cuando esos términos van acompañados de un sustantivo, cobrando significado cuando van juntos, como ser: ‘sueño americano’, ‘Vía Láctea’, ‘sustancias tóxicas’, etc.
¿Cuántas palabras clave seleccionar?
No hay un número fijo, pero se sugiere que sea el mínimo.
El docente Santiago Moll recomienda un máximo de 4 palabras clave por párrafo, entre ellas al menos tres sustantivos.
Seleccionador de palabras clave humano
Si prefieres delegar la tarea de sacar palabras claves de un texto en Word, de contenidos web, PDFs, libros, etc., consulta con ServiSaberlo.
Hacemos 2 tipos de extracción de palabras clave:
- Selección de palabras clave del texto original, entregando el listado en 24 horas, por 10 dólares cada 10 hojas.
- Estudio de palabras clave orientado al SEO – Selección de palabras clave relacionadas con tu negocio / nicho en línea para así generar contenidos e ideas, a cambio de 70 dólares por sitio web.
¿Para qué sirve extraer palabras clave?
La extracción de palabras clave es una práctica utilizada en variados ámbitos para muy diferentes propósitos.
Estudiantes e investigadores
A veces, se trata de un ejercicio solicitado por profesores.
En el campo académico, las herramientas para buscar palabras clave en modo automático resultan muy tentadoras, ya que permiten encontrar la aguja entre la paja.
Es decir, detectar términos relevantes dentro de grandes cuerpos de datos, sin tener que leer todo el texto.
Por otra parte, entre otros usos posibles, la extracción de palabras clave ayuda mucho para resumir un texto, identificando los términos base. Es decir, los pilares sobre los que construir el resumen a partir del texto original.
O hasta para hacer clasificaciones y etiquetados, basados en palabras clave.
SEO
A su vez, las palabras clave son un componente básico y esencial de las estrategias SEO, orientadas al posicionamiento de sitios web, siendo de ellas una de sus piezas esenciales.
Desarrolladores, redactores y expertos en marketing digital acuden a diario a herramientas de búsqueda de palabras clave, como Ahrefs, SemRush, Ubersuggest y otras.
Pero esta búsqueda de palabras clave es diferente a la extracción de palabras clave.
En el SEO se buscan palabras clave sobre las que redactar contenidos web o edificar sitios web enteros.
Los programas de extracción de palabras clave automáticos extraen términos de un texto ya dado.
Estrategias de empresas
Además, la identificación de palabras clave es una necesidad de muchas empresas.
Ya sea para analizar los términos que más aparecen en sus redes sociales o para obtener datos de sus audiencias en relación con productos / servicios.
La extracción de palabras clave es usada en entornos corporativos como una fuente de información basada en lo que hablan sus clientes.
Son otros datos a tomar como referencia para mejorar aspectos del negocio, adoptar otros rumbos o incluso para diseñar una estrategia comercial desde 0.
Las empresas de cierto calibre suelen invertir en programas y métodos para automatizar el procesamiento y selección de palabras clave, porque así se centran en otras labores, como ser las que nacen a partir de ellas.
Existen herramientas y programas específicamente desarrollados para facilitar la tarea de detectar palabras y frases clave, por ejemplo dentro de:
- Comentarios en línea de usuarios
- Correos electrónicos
- Publicaciones en redes sociales
- Conversaciones de chat
Con información de esos y otros canales de comunicación digital, las compañías pueden tomar decisiones e implementar soluciones automatizadas.
¿Cómo funcionan los extractores de palabras clave automáticos?
Se han desarrollado varias técnicas y tecnologías de análisis de datos y extracción automática de palabras clave.
Algunos programas y plataformas adoptan un enfoque estadístico, evaluando la relevancia de una palabra dentro un documento según la frecuencia con que aparecen los términos.
Pero tomar solo la cantidad como la variable de peso, es decir los modelos basados únicamente en la frecuencia de palabras, excluyen otros términos relacionados y muy importantes, como son los sinónimos.
Otros programas integran la medida TF-IDF (Term frequency – Inverse document frequency) y sistemas de aprendizaje automático (machine learning).
También hay varios proyectos y productos que implementan el algoritmo RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction), biblioteca de Python muy utilizada para la extracción de palabras clave.
Otros métodos adoptan enfoques que toman en consideración los rasgos lingüísticos de las palabras, a través de un análisis sintáctico, léxico, etc.
También hay herramientas más avanzadas de aprendizaje automático, que aprenden de modelos anteriores y lo aplican para identificar palabras clave.
O plataformas y programas que combinan varios de estos métodos de extracción de palabras clave.
Fuentes para profundizar:
MonkeyLearn – Keyword Extraction
‘Effective Approaches For Extraction Of Keywords’ – International Journal of Computer Science Issues
