Una entidad no es una palabra. Es una unidad de conocimiento. Un concepto que Google entiende, clasifica y —esto es lo más importante— relaciona.
«Shakira», «Barcelona», «fotosíntesis», «SEO semántico». Todos ellos son ejemplos de entidades. Son conceptos que tienen sentido por sí solos.
Y si te suena a enciclopedia, es porque en cierto modo lo es.
Google está construyendo un grafo del conocimiento, una Wikipedia viva y automática donde las entidades son los nodos y las búsquedas son los caminos.
Esto lo cambia todo.
Porque Google ya no interpreta tu contenido como un puñado de palabras sueltas. Si escribes sobre “plantas de interior resistentes” y hablas de “sombra”, “fotosíntesis”, “macetas”, “plantas no tóxicas para gatos”, “poco riego”… Google no solo ve términos relacionados. Ve conocimiento. Ve profundidad. Ve una red semántica coherente.
Y aquí empieza la historia de por qué las entidades se han convertido en uno de los pilares invisibles del SEO moderno.
La revolución empezó con BERT en 2019. Fue el primer modelo que permitió a Google entender frases como un conjunto coherente, no como una suma de palabras clave. Por primera vez, el contexto empezaba a importar de verdad.
En 2021 llegó MUM, y la cosa escaló: multimodal, multilingüe y multitarea. No solo comprende el lenguaje escrito, sino también imágenes, vídeos y otros formatos. Y sobre todo, entiende búsquedas complejas. Y para conectar esas búsquedas con respuestas, lo que usa… son entidades.
Pero lo gordo vino con Rethinking Search y la patente US 12,254,007 B2. Aquí Google nos enseña cómo ahora el índice se construye con tokens contextuales generados por modelos de Machine Learning. No se recuperan páginas por palabras, sino por predicciones de interacción, por contexto semántico. Las entidades ya no influyen solo en el ranking, sino desde el momento mismo en que Google decide qué indexar.
Y para rematar, llegó NavBoost y las señales de engagement (clics, dwell time…), que mostraron que las páginas que manejan bien las entidades retienen mejor al usuario. Porque responden mejor, porque conectan más.
Ya no se trata de repetir una keyword cinco veces (muerte al keyword stuffing).
Se trata de crear un ecosistema de conceptos que Google entienda como una conversación con sentido. Un contenido que no solo posiciona… sino que permanece.
Vale, está muy bien esto de crear un ecosistema de conceptos, pero ¿cómo lo hago? ¿Qué hago con ellas?
¿Cómo hacer un análisis de entidades?
Hacer un análisis de entidades no es simplemente buscar sinónimos o palabras relacionadas. Es detectar conceptos clave que estructuran un tema y que Google ya reconoce dentro de su grafo del conocimiento.
Esto no se improvisa. Requiere una fase de comprensión profunda del tema que estás abordando. Se trata de responder a la pregunta: ¿Qué conceptos están ineludiblemente ligados a este tema, aunque no los mencione explícitamente la keyword principal?
Imagina que escribes sobre “pan de masa madre”. Las entidades que deberías tener en tu contenido no son solo “pan”, “levadura” o “harina”. También deberían aparecer: “fermentación”, “gluten”, “hidrólisis enzimática”, “bacterias lácticas”, “tiempo de levado”, etc. Porque esas entidades no solo amplían el campo semántico: construyen autoridad temática real.
Esto implica que, al hacer tu keyword research, debes acompañarlo de un análisis semántico. Es decir, listar las entidades asociadas al tema principal. Algunas saldrán de la propia experiencia. Otras, de observar el contenido bien posicionado, y otras, del uso de herramientas especializadas.
Y aquí entra, como no, las herramientas que te pueden ayudar con ello.
Herramientas para hacer análisis de entidades
KeyTrends
Más que una herramienta de palabras clave, KeyTrends permite detectar entidades relacionadas con un tema y anticiparse a tendencias emergentes. Es clave si trabajas contenidos multicanal o si buscas ir más allá del simple SEO en Google. Analiza lo que emerge en YouTube, TikTok, Instagram, etc. Ideal para detectar micro-entidades en nichos nuevos.
Kiwosan
Esta herramienta lowcost made in Murcia te lanza entidades reales, aquellas que Google está considerando relevantes dentro de los contenidos mejor posicionados.
En su análisis de entidades puedes ver gráficamente cuáles son las más frecuentes, qué webs las usan y con qué frecuencia. ¿Ejemplo? Si escribes sobre “keyword research”, verás aparecer entidades como “Google Ads”, “posicionamiento en buscadores” o “herramientas SEO”, con número de apariciones y un score de relevancia.
Eso no es adorno. Es el mapa mental de Google.
Google NLP API o herramientas como Dandelion o TextRazor
Estas APIs desmenuzan un texto y te devuelven las entidades que detectan. Es como ver qué «lee» Google dentro de tu contenido. Muy útil para auditar si estás trabajando con un contenido rico o superficial.
Errores a evitar cuando trabajas con entidades
1. Creer que las entidades son sinónimos.
Las entidades no son palabras sueltas ni equivalencias. No es lo mismo decir “planta de interior” que hablar de “fotosíntesis” o “ambientes sombríos”. Una entidad representa un concepto completo, no una variación léxica.
2. Trabajar entidades como si fueran keywords.
No se trata de repetirlas, se trata de que aparezcan con naturalidad en un contexto temático sólido. Google detecta cuando una entidad está metida con calzador.
3. Ignorar el análisis de entidades en el keyword research.
Si no consideras qué conceptos giran alrededor de tu keyword, te quedas en la superficie. Ahora el SEO de superficie no posiciona. Haz keyword research con gafas semánticas puestas.
4. Usar solo entidades obvias.
Quedarte con “pan”, “harina” y “levadura” cuando hablas de pan de masa madre es quedarte en la puerta. Las entidades relevantes no siempre son las más frecuentes. Son las que enriquecen la conversación.
5. No relacionar entidades entre sí.
Lo que Google valora es el ecosistema: cómo se conectan entre sí los conceptos. Si tu contenido no tiene esa red semántica, pierde fuerza y contexto.