Claves para entender qué es la web semántica

Las páginas webs están evolucionando a un ritmo acelerado. Para el mundo del SEO, lo que valía ayer, hoy ya no vale nada. Cada día aparece una tecnología nueva capaz de realizar y completar los procesos de manera más eficaz, con el objetivo de presentar la mejor información posible al usuario. Por ello, la web semántica llega para hacer que la información no sea solo accesible a los humanos, sino que también las máquinas pueden procesarla.

En Educa Open, te explicaremos en qué consiste la web semántica, cómo funciona y revisaremos algunas de las claves que debes entender desde ya. Este avance ha llegado para mejorar la forma en la que interactuamos con los datos en línea, teniendo un impacto en áreas como la búsqueda en Internet, la automatización o la generación de nuevo contenido.

¿Estás preparado? ¡Comenzamos!

¿Qué es la web semántica?

Como decimos, la web semántica consiste en una versión de la web actual que busca hacer que los datos sean comprensibles para las máquinas, además de para los humanos. ¿Y cómo se consigue? Estructurando los datos para que los ordenadores puedan entender y procesar la información de forma más eficiente.

Desde siempre, la información se ha presentado en formato texto para que las personas las interpretasen. Sin embargo, las máquinas tenían dificultades para entender dicho texto y hacer las conexiones entre los datos. Así, los resultados se basaban estrictamente en palabras clave o keywords. Ahora, la web semántica llega para cambiar este escenario.

El objetivo final es claro: que las máquinas completen tareas como la búsqueda de información, la combinación de datos de distintas fuentes y la devolución de resultados más precisos y rápidos. Con la web semántica se proporcionan respuestas en una búsqueda, es decir, que no se limita únicamente a devolver un listado de URLs.

Por ejemplo, al buscar "¿quién es el autor del Quijote?", devolvería una lista de URLs, pero, además, respondería directamente "Miguel de Cervantes". Esto es porque entiende el contenido tanto de la búsqueda como de las URLs que tratan sobre dicho tema. Por ello, decimos que la web semántica llega para mejorar la experiencia del usuario.

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Principales componentes de una web semántica

Para que una web sea entendible por una máquina, debe contener una serie de tecnologías y respetar algunos principios. Por ejemplo, la información debe estar estructurada para que sea legible para estos robots. Ahora, es el turno de ver los principales componentes y conceptos que rodean esta web semántica.

Datos estructurados y metadatos

Organizar los datos de manera estructura es fundamental para que las máquinas entiendan, procesen y vinculen el contenido con una mayor agilidad. En la web tradicional no se estructuraba o se introducía cierto nivel de formato al texto, mientras que en la web semántica sí que se usan formatos como RDF para facilitar el trabajo también a los robots.

De ahí nacen los metadatos, que son descripciones de datos que aportan contexto a una web semántica. A través de su correcto etiquetado, los metadatos permiten especificar el tipo de información, su significado y su relación con otros datos. Este elemento también propicia una mayor interoperabilidad.

RDF (Resource Description Framework)

Se trata de la estructura básica que debe tener la información o el contenido de una web semántica. En concreto, se basa en un formato de tripletas, formado por sujeto, predicado y objeto.

• Sujeto: es el recurso o entidad (Miguel de Cervantes).
• Predicado: el hecho que describe al sujeto (es el autor de).
• Objetivo: nuevamente, tenemos una entidad que le relaciona con el sujeto (el Quijote).

Ontologías

Se trata de conceptos que, relacionados, forman un esquema que permite entender una web semántica al completo. Está formada por clases y relaciones, pero vamos a verlo en mayor profundidad.

• Clases: entidades del dominio.
• Relaciones: entre dichas entidades, se establecen vínculos.

Así, se comprende manera más efectiva una web semántica, relacionando sus entidades en base a unas reglas lógicas.

OWL (Web Ontology Language)

El sistema diseñado para crear ontologías complejas en una web semántica, lo que nos permite definir clases y subclases, propiedades y relaciones jerárquicas entre conceptos. Por otro lado, en OWL también existen las reglas de inferencia, de manera que las máquinas deducen ellas mismas la información. Por ejemplo, si en la web de un médico no está reseñado que sea un profesional de salud, será indiferente, ya que el sistema lo deducirá.

SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)

Este lenguaje nos permite realizar consultas en datos en formato RDF. Podríamos hacer un paralelismo con SQL, aunque, en este caso, SPARQL está diseñado para trabajar con datos semánticos interconectados. De esta manera, podemos hacer preguntas mucho más complejas y recibir respuestas precisas.

Vocabularios controlados y estándares

Existen vocabularios controlados que conforman un estándar a la hora de describir o enumerar datos de una forma coherente. Estos son algunos de los vocabularios más destacados:

• FOAF (Friend of a Friend), que se usa para describir personas y sus relaciones.
• Dublin Core, que se utiliza para describir metadatos.
• Schema.org, que se erige como el vocabulario utilizado por los motores de búsqueda a la hora de estructurar datos de sitios webs.

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Linked Data (datos enlazados)

Esta práctica consiste en la conexión de datos de distintas fuentes con el objetivo de generar una red global de información accesible. Para ello, utiliza URI, que le permite localizar de manera única recursos y vincularlos entre ellos.

URI (Uniform Resource Identifier)

Este elemento es un identificador único que nombra los recursos de una web de forma específica. Así, luego es mucho más fácil localizar entidades y establecer la relación entre ellas. Un URI sirve para identificar desde un documento a una persona.

Inferencia y razonamiento automático

Los sistemas también pueden ser autónomos y deducir nueva información pro sus medios, empleando para ello reglas lógicas y ontologías. Por ejemplo, si nosotros decimos en nuestra web semántica que un gato es un mamífero, la misma máquina puede deducir que un gato es un animal, aunque no lo mencionemos directamente. ¿Por qué? Porque puede razonar y entender que si todos los mamíferos son animales, un gato también lo es.

Compatibilidad con la web actual

La web semántica puede convivir con la web tradicional, ya que consiste únicamente en una capa de datos estructurados que se pueden integrar sin ningún tipo de problema. Así, no tienen por qué integrarse de manera abrupta todas las tecnologías semánticas que van apareciencia.

Entidades SEO: el elemento más importante

Una entidad SEO se puede definir como aquellos conceptos, objetos o temas que son reconocibles para los motores de búsqueda y para el SEO. ¿Por qué son reconocibles? Porque son personas, lugares, cosas o ideas que pueden ser definidos claramente y que tienen relevancia en el contexto web. Vamos a verlo con ejemplos:

• Personas: personajes históricos o deportistas famosos.
• Lugares: ciudades, países o monumentos.
• Organizaciones: empresas o instituciones.
• Conceptos: términos científicos, por ejemplo.

¿Y qué relación tienen estas entidades SEO con la web semántica? Claramente, las máquinas buscan comprender qué hay detrás de las búsquedas de los usuarios, además de entender las diferentes webs que pueden satisfacer la intención de la búsqueda. Para ello, se ayudan de las entidades, relacionándolas entre sí con el objetivo de ofrecer el mejor contenido.

Así, te animamos a seguir algunas de estas prácticas:

• Investigación de palabras clave: usa herramientas de investigación para encontrar entidades SEO relevantes para tu sector.
• Redacción contextual: no machaques las entidades SEO y apuesta por un contenido que ofrezca contexto y relaciones entre ellas.
• Usa datos estructurados: introduce schema markup en tu sitio web.