Durant més de dues dècades, la paraula clau va ser el nostre nord. El nostre tòtem. La unitat atòmica sobre la qual construíem tot: arquitectures web, estratègies de contingut, campanyes de link building… La nostra indústria es definia per la capacitat de trobar, analitzar i posicionar aquestes petites cadenes de text.
Aquella era s’ha acabat. El SEO basat únicament en l’optimització de paraules clau és mort.
No ha estat una mort sobtada, sinó una llarga i progressiva deconstrucció. Google ha passat de ser un simple motor de coincidències de text a un sofisticat motor d’interpretació i raonament. Ja no només llegeix; ara interpreta. Ja no indexa paraules; connecta conceptes.
Fem, doncs, una autòpsia de la paraula clau tradicional i intentem veure quin és el material primigeni que tenim avui.
En aquest article parlem de…
El despertar de la intenció: quan Google va aprendre a interpretar
Al principi, Déu va crear el cel i la terra. Després, la keyword.
Let’s try again.
En els seus inicis, Google era bàsicament un bibliotecari que només entenia de títols. El seu funcionament es basava en el string matching: si buscaves “millors sabatilles per córrer”, l’algoritme cercava documents que continguessin exactament aquelles paraules.
La nostra feina, per tant, era gairebé mecànica: identificar les paraules clau que més ens interessaven i assegurar-nos que estiguessin presents a les nostres pàgines. La repetició i la densitat eren les armes de l’ofici. Després denostades…
El punt d’inflexió va ser l’actualització Hummingbird l’any 2013. Va ser el moment en què Google va deixar de ser un simple indexador de cadenes de text per convertir-se en un intèrpret de la intenció de cerca. Va comprendre que una consulta no és només un conjunt de paraules, sinó la manifestació d’una necessitat humana complexa.
Aquest va ser el naixement real del SEO semàntic: una disciplina centrada en entendre i satisfer la necessitat completa de l’usuari, no només en respondre a la paraula clau que tecleja.
Va deixar de ser tan important quines paraules fèiem servir i va començar a importar per què crèiem que un usuari les buscaria.
El naixement del cervell digital: entitats i Knowledge Graph
Si la intenció va ser el què, les entitats es van convertir en el qui, el on i el com es relaciona amb…. Google va anar més enllà de la interpretació de frases i va començar a entendre que paraules clau com “Apple”, “París” o “Cristiano Ronaldo” no eren només cadenes de text, sinó representacions de conceptes del món real: una empresa, una ciutat, un gili… una persona. Cada una amb atributs, propietats i relacions específiques.
El Knowledge Graph va ser la materialització d’aquest nou enteniment. Google no estava simplement indexant la web; estava construint un cervell digital, un gegantí graf de coneixement que mapejava les entitats del món i les seves connexions.
Aquesta introducció per part de Google l’any 2012 va marcar el canvi d’un enfocament basat en paraules clau a un enfocament basat en entitats, creant una xarxa de relacions que permet al motor de cerca comprendre el context en lloc de simplement fer coincidir text. Aquest avenç va ser impulsat per algoritmes transformadors com Hummingbird (2013), RankBrain (2015), BERT (2019) i MUM (2021), cadascun dels quals va refinar la capacitat del motor per processar el llenguatge natural.
Per a nosaltres, jugadors, això va significar un gran canvi en la manera d’operar:
- Del text pla al context profund: ja no n’hi havia prou amb esmentar una paraula. Calia contextualitzar-la. Escriure sobre “Apple” requeria deixar clar si parlàvem de l’empresa de Tim Cook o de la fruita, utilitzant altres entitats relacionades (iPhone, Cupertino vs. pomer, pastís de poma) per eliminar l’ambigüitat.
- L’optimització més enllà del nostre domini: l’autoritat d’una entitat ja no es construïa només a la nostra web. Necessitàvem una presència consistent en fonts que alimenten el Knowledge Graph: Wikipedia, Wikidata, perfils de negoci, bases de dades estructurades, etc.
Vam deixar d’optimitzar simples documents per començar a optimitzar conceptes dins d’un graf de coneixement global. La nostra tasca es va acostar més a la d’un bibliotecari que cataloga i connecta coneixement que no pas a la d’un redactor que insereix paraules clau.
Com més complet sigui el mapa semàntic que cobreixi el nostre contingut, millor entén Google que oferim una resposta integral a l’usuari.
Optimitzar pensant en entitats sol implicar expandir l’abast del contingut: incloure sinònims, termes relacionats, preguntes freqüents i tots aquells angles que envolten el tema principal. Això connecta directament amb la intenció de cerca: en abordar totes les facetes, és més probable que resolguem la veritable necessitat de l’usuari.
Un bonus afegit és que aquest contingut ric en entitats tendeix a posicionar per moltes variants de cerca, incloses consultes de long tail que potser ni tan sols contenen explícitament la nostra paraula clau objectiu.
Google valora el contingut que aprofundeix amb “entity-rich content” i cobreix la “següent necessitat natural” del cercador, perquè així augmenta l’engagement i conclou millor el viatge de cerca de l’usuari.
Curiosament, aquest model d’enteniment basat en entitats és una forma d’IA simbòlica, que es basa en coneixement estructurat, arbres lògics i ontologies. Això contrasta amb el reconeixement de patrons estadístics dels grans models de llenguatge (LLM).
La cerca moderna és un sistema híbrid que combina la precisió de la IA simbòlica amb la fluïdesa conversacional dels LLM.
De l’usuari al significat: decodificant micromoments i contextos
Abans de continuar amb l’evolució del cercador, m’agradaria revisar com ha anat canviant el comportament de l’usuari. Sovint ens centrem massa en l’algoritme, però ja fa molt temps del “sabates barates”.
Hem d’entendre que cada consulta de cerca és un “significant” (la paraula o frase escrita), però el “significat” (el concepte al qual es refereix) és fluid i depèn del context. Per exemple, la consulta “companyia de llum” té significats molt diferents a Espanya (un proveïdor d’electricitat barat) i als Estats Units (un proveïdor de LED o una firma de disseny minimalista). I, si jo hi sóc present, simplement és una afirmació de l’obvi.
Aquest concepte s’alinea amb la idea de la “obra oberta” d’Umberto Eco, on el resultat d’una cerca no és una resposta única i fixa, sinó una interpretació dinàmica que la IA construeix en funció del context de l’usuari en aquell moment concret.
Aquesta realitat exigeix un contingut modular i “remezclable”, dissenyat per ser fragmentat i reassemblat en múltiples SERPs personalitzades. La visibilitat ja no prové d’ocupar el lloc número u, sinó d’aparèixer en la major quantitat possible d’aquestes experiències de cerca personalitzades, sempre que sigui rellevant.
L’actual “Messy Middle” es pot descompondre en fases semiótiques, cadascuna amb les seves pròpies palanques estratègiques:
- Desencadenant (Trigger): l’espurna preconscient de significat, com veure un vídeo a TikTok o escoltar una menció en un podcast. Aquí, les palanques estratègiques són la presència de marca i la construcció d’entitats.
- Exploració (Exploration): l’usuari està mapejant el terreny, desxifrant nous termes. En aquesta fase, els glossaris i les guies estructurades són crucials.
- Avaluació (Evaluation): l’usuari compara opcions, sospesa signes de confiança i autoritat. El contingut comparatiu i les senyals de marca són les palanques clau.
- Experiència (Experience): la fase posterior al clic, on el significat es converteix o es col·lapsa. Aquí primen l’experiència de la pàgina i la coherència del missatge.
Aquestes fases es correlacionen directament amb els “Micromoments” de Google (vull saber, vull anar, vull fer, vull comprar). El disseny mateix de la SERP, amb els seus diversos mòduls i característiques, revela els arquetips d’intenció dominants que hem de decodificar i alinear amb el nostre contingut.
La conseqüència d’aquest canvi implica que la unitat fonamental del SEO ja no és la paraula clau, sinó el significat. Això transforma la disciplina d’una optimització purament tècnica a una pràctica que ha d’alinear els signes d’una marca (el seu contingut, dades i disseny) amb el significat fluid i contextual que un usuari intenta construir.
L’objectiu ja no és optimitzar per a una cadena de text, sinó per a tota la constel·lació de significats potencials associats a la necessitat d’un usuari. Això eleva el paper del professional SEO de ser un simple tàctic de paraules clau a un arquitecte estratègic del significat, que requereix habilitats en recerca d’usuaris, psicologia i estratègia de marca.
El desplegament de la intel·ligència: entenent el Query Fan-Out
Si Hummingbird i el Knowledge Graph van ser els fonaments, el Query Fan-Out és el mecanisme operatiu de la nova cerca amb IA. Aquest procés canvia de nou la relació lineal que existia entre una consulta, una pàgina i una resposta.
Quan un usuari fa una cerca complexa en un entorn d’IA (com AI Overviews, AI Mode, SearchGPT, o el teu cunyat), el sistema no busca una única resposta. El que fa és “obrir en ventall” (fan-out) aquella consulta en múltiples subconsultes que s’executen en paral·lel.
Per exemple, si algú cerca “com entrenar un cadell de gos”, el sistema d’IA podria expandir aquesta consulta en preguntes addicionals com:
- “Quantes vegades al dia ha de menjar un cadell?”
- “Millors mètodes de ensinistrament positiu”
- “Errors comuns en entrenar gossos”
… encara que l’usuari no les hagi escrit explícitament. Google utilitza models de llenguatge (LLMs) per generar aquestes preguntes relacionades i després busca contingut que les respongui.
La IA recull aquestes peces d’informació de múltiples fonts (l’índex web tradicional, el Knowledge Graph, YouTube, Shopping) i, mitjançant un motor de raonament, les sintetitza en una resposta coherent i multifacètica.
El mateix passaria amb un drac. Dos paràgrafs abans.
Ara bé, el query fan-out en si mateix no és del tot nou en esperit: és, en el fons, una extensió sofisticada del concepte de intenció de cerca múltiple. Aquesta idea de desglossar la pregunta de l’usuari en subpreguntes recorda molt al que ja fèiem amb l’anàlisi d’intenció, només que ara està automatitzat a escala massiva per la IA.
Fins i tot abans de la IA generativa, les bones pràctiques SEO ja recomanaven crear contingut capaç de respondre diverses preguntes relacionades en una sola peça, perquè això tendeix a posicionar millor i per més temps. O és que de sobte han aparegut AlsoAsked o les PAA? La diferència és que amb el fan-out Google ho fa de manera explícita i ho integra en l’experiència de cerca, presentant directament una resposta unificada que sintetitza el que haurien estat múltiples pàgines de resultats clàssics en un sol contingut.
El repte ara és “optimitzar” per a aquest query fan-out, és a dir, assegurar-nos que el nostre lloc sigui l’escollit per Google quan expandeix la consulta en aquestes preguntes extra.
Com aconseguir-ho? Ahhmic, la gran pregunta. No hi ha una fórmula màgica. Però podem inferir algunes tàctiques:
- Cobrir a fons les necessitats multifacètiques de l’usuari, estructurant el contingut de manera que la IA l’entengui i el pugui seleccionar fàcilment.
- Llistar preguntes i respondre-les només és la línia de sortida. Cal anar més enllà.
Per realment guanyar visibilitat a l’era GenAI, cal assegurar-se que aquests fragments de contingut es indexin i atribueixin correctament i que el nostre lloc generi prou confiança perquè la màquina ens prefereixi davant d’altres.
En altres paraules: no n’hi ha prou amb posar preguntes freqüents a la pàgina (duh!); cal treballar la forma en què aquestes respostes es lliuren tècnicament (paràgrafs concisos, ús de marcat, etc.), comprovar si els sistemes d’IA realment les estan prenent i donar-li aquells senyals d’autoritat que facin que l’algoritme et citi.
Com afirma Diane Forrester: “en el món de la cerca amb IA, l’autoritat significa una altra cosa: ser recuperable, atribuïble i reconegut per la màquina com a font fiable.”
Alguns consells tàctics per alinear el contingut amb el fan-out de Google:
- Redactar en blocs concisos (passatges): respostes en fragments de 40-60 paraules, començant per la conclusió. Aquest estil answer-first facilita que la IA extregui directament la resposta com a snippet.
- Encapçalaments rics en context: subtítols descriptius que incloguin entitats i matisos semàntics. En lloc de “Detalls”, millor un H2 com “Autonomia de la bateria dels cotxes elèctrics SUV a l’hivern”.
- Citar fonts d’autoritat: dades de fonts fiables (estudis, organismes oficials). Els LLM valoren fragments amb cites.
- Arquitectura en clústers: organitzar el web en hubs temàtics amb pàgines pilar i subtemes interconnectats.
- Enllaços interns i fraggles: per facilitar que tant usuaris com bots localitzin ràpidament la part rellevant d’un contingut.
- Actualitzacions freqüents (freshness): mantenir les dades al dia i editar periòdicament perquè Google torni a recrawlejar i ens consideri per a consultes recents.
En resum, el query fan-out ens força a pensar en experiències de cerca completes: ja no optimitzem “una pàgina = una keyword”, sinó que optimitzem ecosistemes de contingut capaços de respondre moltes preguntes relacionades alhora.
Es tracta d’imaginar el viatge de l’usuari (search journey) no com una sèrie de cerques separades, sinó com un diàleg continu on la nostra web hauria de proveir totes les respostes en conjunt.
Aquest canvi de mentalitat és clau: les consultes s’assemblen més a prompts en un xat que a paraules clau soltes, i hem d’abordar els continguts amb aquesta amplitud semàntica.
El nou Sant Greal: l’autoritat temàtica
així arribem al concepte que ho uneix tot, l’objectiu estratègic que defineix el SEO modern: l’Autoritat Temàtica (Topical Authority).
Si el Query Fan-Out és el mecanisme, l’Autoritat Temàtica és la meta. És la percepció (tant d’usuaris com de motors) que el teu lloc és una autoritat en una matèria concreta, perquè la cobreixes de manera exhaustiva, consistent i amb qualitat.
Ja no es tracta de tenir un bon article; es tracta de ser considerat el recurs definitiu.
I sí, això no és nou. Ja era un tema evident amb l’evolució del cercador. Durant anys es va debatre si l’autoritat temàtica era “real” o només un mite SEO. Avui tenim evidències que és molt real:
- Documents interns filtrats de Google i les seves patents suggereixen que la rellevància tòpica (és a dir, fins a quin punt un lloc cobreix entitats i preguntes relacionades) és un factor important en el rànquing.
- Un estudi recent de Graphite va confirmar que les pàgines amb alta autoritat temàtica aconsegueixen trànsit 57% més ràpid que aquelles amb baixa autoritat en el tema.
- Fins i tot augmenten la proporció de pàgines del lloc que aconsegueixen visibilitat en les primeres setmanes després de publicar-se.
En altres paraules: “cobrir les teves bases” paga dividends mesurables en SEO.
També ho estem notant empíricament: molts llocs van veure caure el seu trànsit orgànic a finals del 2023 i el 2024 tot i publicar contingut, perquè en realitat no tenien prou autoritat temàtica i Google deixava de mostrar les seves pàgines davant de competidors més complets.
A la vegada, les noves experiències d’IA a les SERPs tendeixen a prioritzar respostes de fonts amb autoritat de marca reconeguda, ja que un resum d’IA sol citar només 2-3 fonts.
Es podria dir que l’autoritat temàtica és el nou PageRank. Però amb una diferència fonamental:
- El PageRank era una validació principalment externa (backlinks).
- L’Autoritat Temàtica, en canvi, es construeix primer des de dins (cobertura exhaustiva, estructuració intel·ligent del coneixement).
La validació externa (mencions, enllaços) segueix sent important, però ara actua com una confirmació d’una autoritat intrínseca ja establerta, no com la seva causa principal.
Construir aquesta autoritat implica un treball metòdic i profund:
- Cobertura exhaustiva: crear contingut que no només respongui a la pregunta principal (head term), sinó que anticipi i resolgui totes les dubtes relacionades, cobrint el tema des de tots els angles (informatiu, transaccional, comercial…). Això vol dir crear una biblioteca de continguts que abasti definicions bàsiques, guies avançades, casos d’ús, FAQs, problemes comuns, comparatives, etc.
- Interconnexió (Topic Clusters): organitzar el contingut en pàgines pilar que cobreixen temes amplis i pàgines de clúster que aprofundeixen en subtemes, tot densament interconnectat. És la manera de construir el teu propi “graf de coneixement” per al teu nínxol.
- Demostració d’E-E-A-T: aportar experiència de primera mà, dades originals, la signatura d’experts reals i transparència per demostrar que el teu coneixement és genuí i fiable.
- Enfocament i poda de contingut: saber dir no a temes fora d’abast. Molts llocs han millorat eliminant o consolidant contingut irrellevant. Millor ser excel·lent en 5 temes que mediocre en 15.
- Autoritat externa rellevant: els enllaços externs continuen comptant, però sobretot els que provenen de llocs rellevants dins del mateix sector.
La IA, en la seva necessitat de sintetitzar informació de manera eficient, preferirà un recurs complet i ben estructurat abans que deu articles superficials de deu llocs diferents.
L’univers de paraules clau: un marc dinàmic per a la priorització basada en la intenció
Com a alternativa a la recerca de paraules clau estàtica i periòdica, el marc de l’“Univers de paraules clau” (Keyword Universe, com el defineix Kevin Indig) proposa un enfocament més dinàmic i alineat amb el negoci.
Es tracta d’una base de dades viva del llenguatge que utilitza l’audiència, que s’actualitza contínuament i es prioritza en funció de l’impacte comercial, no només del volum de cerca.
El procés de construcció d’aquest univers consta de tres passos:
- Extreure consultes: la recopilació de llenguatge va més enllà de les eines SEO. La font principal són les converses reals amb clients: trucades de vendes, tickets de suport i entrevistes directes. Aquestes fonts revelen el llenguatge autèntic i les necessitats reals de l’audiència.
- Ordenar, filtrar i alinear: les consultes es prioritzen amb un sistema de puntuació ponderat. En lloc de basar-se només en volum de cerca (MSV) i dificultat (KD), es donen punts segons senyals d’alt valor com “mencionat per un client”, “forma part d’un tema que converteix bé” o “resol un punt de dolor clau”.
- Refinar: el sistema de puntuació no és estàtic. Es l’ajusta contínuament en funció del rendiment real del contingut, creant un bucle de retroalimentació que millora la precisió amb el temps.
Aquest marc transforma la recerca de paraules clau d’un exercici tàctic a un motor estratègic, creant una cartera de contingut prioritzada que alinea directament els esforços de SEO amb els ingressos i el valor per al negoci.
El nou manual de contingut: creant contingut amb “pols” que ressoni amb humans i la IA
La pregunta sobre si el “contingut educatiu ha mort” és freqüent dins la indústria. El consens és que el que ha mort és el contingut genèric, de poc esforç i purament optimitzat per SEO.
El contingut arrelat en l’experiència viscuda, el pensament original i el judici editorial humà és ara més valuós que mai.
El nou manual de contingut se centra en crear material més petit, més intel·ligent i més humà. Ha de tenir un “pols”, és a dir, aportar alguna cosa nova a la conversa: una experiència personal, una opinió forta, dades de clients o investigació original.
Estratègies clau:
- Explicar millor el producte: centrant-se en contingut de la part inferior de l’embut (BOFU) que demostri com el producte resol problemes reals i tangibles.
- Construir autoritat a través del lideratge de pensament: compartir punts de vista únics i sovint contraris, recolzats per dades i proves.
- Crear “Programes” en lloc de “Feeds”: desenvolupar sèries de contingut estructurades amb una narrativa consistent, en lloc d’un flux inconex de publicacions. Un “programa” té un principi i un final, i cada episodi es construeix sobre l’anterior, creant una audiència fidel.
- Aprofitar formats més rellevants: donar prioritat a formats que la IA i els usuaris valoren, com el contingut generat per usuaris (UGC), el contingut creatiu i d’entreteniment en B2B, i el contingut basat en la intenció, com casos d’estudi i benchmarks originals.
La estratègia de contingut moderna ha de gestionar un equilibri fonamental entre plataformes pròpies i distribuïdes.
El blog de l’empresa ja no és el destí per defecte per a tot el contingut; és només un node dins d’un ecosistema més ampli.
Els sistemes de cerca amb IA extreuen informació de múltiples fonts, incloent-hi plataformes UGC de confiança com Reddit i xarxes professionals com LinkedIn.
Al mateix temps, plataformes de publicació com Substack i LinkedIn ofereixen distribució integrada, sovint més efectiva per arribar a l’audiència que dependre del trànsit orgànic decreixent.
Això crea un dilema entre “Control vs. Distribució”:
- Publicar al propi lloc dóna control total sobre dades i conversió, però cal construir l’audiència des de zero.
- Publicar en plataformes de tercers aporta abast, però a costa de perdre control.
Per tant, una estratègia sofisticada requereix decidir on ha de viure cada peça de contingut cas per cas.
- Part del contingut ha de ser “nòmada” (existir en xarxes socials i comunitats).
- Els “recursos” fonamentals han de tenir una llar permanent al lloc web de l’empresa.
Això significa que els estrategues de contingut també han de ser estrategues de distribució, prenent decisions conscients sobre el canal adequat per a cada peça de contingut segons el seu objectiu.
Mesurar l’intangible: com sabem si estem guanyant?
Com saps que estàs enamorat/da?
Si el joc ha canviat, les mètriques també han d’evolucionar. Mesurar l’autoritat temàtica no és tan simple com seguir un rànquing, però és possible a través d’un conjunt d’indicadors contextualitzats que ens donen una visió més completa:
- Visibilitat del clúster: en lloc de mesurar el rendiment d’URLs aïllades, hem d’analitzar el rendiment agregat (impressions, clics, conversions) de tot un clúster temàtic.
- Amplitud semàntica: analitzar la quantitat de keywords de long-tail i preguntes relacionades per a les quals posiciona un clúster. Una alta autoritat es manifesta en una cobertura àmplia, no només en el rànquing per a uns pocs termes principals.
- Mencions de marca i entitat: monitoritzar les mencions (amb i sense enllaç) en contextos rellevants com a indicador que la teva marca és reconeguda com a autoritat per altres actors del sector.
- Quota de veu en respostes d’IA (SoV): encara que la mesura és incipient, serà crucial desenvolupar metodologies per seguir amb quina freqüència el nostre domini és citat com a font dins del nostre univers temàtic.
- Trànsit directe i de marca: un augment en cerques de marca i trànsit directe és sovint un símptoma d’una creixent autoritat i confiança en el mercat. L’objectiu últim del SEO actual és transformar la nostra marca en la query.
- DA i DR: t’ho imagines?
En la mesura, cobra més importància que mai tenir en compte els altres jugadors de la partida. En un entorn tan volàtil respecte a la visibilitat real que tenim en cercadors o responents, necessitem marcs de referència.
Aquí és on entra el concepte de Topic Share o quota de tema. És una mètrica proposada per quantificar la teva autoritat temàtica mesurant quin percentatge del potencial de trànsit d’un tema estàs capturant.
Com calcular la quota de tema:
Aquest indicador mesura la proporció del trànsit total que un lloc web rep de totes les possibles paraules clau dins d’un tema definit. És un anàleg directe de la quota de mercat i proporciona una mètrica clara per comparar l’autoritat amb la dels competidors.
El càlcul de la quota de tema es pot fer amb eines d’anàlisi de competència com [Insereix aquí la teva SEO tool preferida], seguint un procés:
- Definir l’entitat: identificar el terme principal que defineix el tema (ex. “ecommerce”).
- Recopilar paraules clau: extreure totes les keywords relacionades que tinguin un volum mínim de cerca.
- Analitzar la distribució del trànsit: carregar la llista a l’eina per veure quins dominis reben la major part del trànsit d’aquell conjunt de termes.
- Calcular la quota: el percentatge de trànsit que rep cada domini representa la seva Quota de Tema.
Monitoritzar aquest Topic Share en el temps ens permet veure si les nostres accions de contingut i autoritat donen resultat (estem guanyant quota en el nostre tema?).
També serveix per comparar amb competidors i descobrir oportunitats:
- Potser identifiquem que en un subtema estem fluixos comparats amb un altre lloc, i això suggereix crear més contingut allà.
- O al revés: detectem un nínxol on ja tenim tracció i convé redoblar esforços per dominar-lo del tot.
Com suggereix Kevin Indig, podem correlacionar l’evolució en Topic Share amb la visibilitat en resultats d’IA (AIOs i xats) per veure en quins temes Google ens considera autoritat i en quins no.
En definitiva, aconseguir autoritat temàtica és construir un cercle virtuós:
Contingut complet i útil → més reconeixement d’usuaris i cercadors → millors rànquings i més trànsit → més possibilitats d’enllaços naturals i feedback → encara més autoritat.
S’alinea molt amb l’èmfasi actual en E-E-A-T (Experiència, Expertesa, Autoritat, Fiabilitat) de què tant es parla a les guies de qualitat de Google.
Un lloc que demostra experiència real, coneixement profund, autoritat reconeguda i que genera confiança, serà candidat preferit tant per als 10 enllaços blaus clàssics com per als nous resums d’IA als resultats de cerca.
Finalment, hem de tenir en compte que la construcció d’autoritat temàtica ja no és només una estratègia per millorar rànquings; és també una estratègia de mitigació de risc.
Estudis recents han demostrat que llocs com HubSpot van patir caigudes de trànsit de fins al 80% després d’expandir-se a temes massa allunyats del seu nucli, un fenomen anomenat “sobreestructuració” (overclustering).
Per contra, les organitzacions que han podat contingut irrellevant han vist el seu trànsit orgànic “rugir” de nou.
Els sistemes d’IA (AIOs, RAG) prioritzen explícitament “fonts autoritzades” per reduir el risc d’al·lucinacions i proporcionar respostes fiables.
Per això, construir una autoritat temàtica profunda i enfocada ja no és només una manera d’escalar, sinó una necessitat per a la supervivència digital.
De caçadors de keywords a arquitectes del coneixement
Ostres, no sona malament. Almenys, sembrem menys spamers.
L’evolució ha estat clara. Hem passat de ser “caçadors de paraules clau” a convertir-nos en “arquitectes del coneixement”.
La nostra feina ja no és trobar i repetir paraules; és entendre i estructurar universos d’informació. Ja no optimitzem cadenes de text; optimitzem per satisfer intencions complexes i perquè una intel·ligència artificial ens reconegui com una font fiable sobre la qual basar les seves respostes.
Això exigeix que deixem de pensar en tàctiques a curt termini i comencem a construir actius de coneixement a llarg termini.
Requereix col·laborar més estretament que mai amb experts de producte i de negoci per extreure i codificar l’experiència real que resideix dins de l’empresa.
Per a nosaltres, el repte és doble:
- adaptar-nos i evolucionar com a professionals,
- i exercir un paper formador en els clients.
En la nostra feina diària, hem de treballar en múltiples fronts que abans potser descuidàvem:
- investigar profundament les intencions i preguntes connexes darrere de cada keyword important,
- mapar les entitats clau del nostre nínxol (i assegurar-nos d’abordar-les en el contingut),
- construir clústers temàtics sòlids als nostres llocs,
- i mesurar com anem guanyant autoritat en cada tema estratègic per al negoci.
Noves eines i tècniques (mapes temàtics, classificadors d’intenció per IA, rastreigs específics de visibilitat en cercadors amb IA, etc.) passen a ser part de l’arsenal SEO.
També hem de mirar més enllà del Google “clàssic”: els nous entorns inclouen cercadors amb IA, assistents de veu, resultats en plataformes tipus TikTok (on els joves busquen recomanacions) i més.
La percepció de la nostra marca com a autoritat ha de transcendir, perquè quan una IA o qualsevol sistema es pregunti “puc confiar en aquesta font?”, la resposta sigui sí.
En aquest sentit, el SEO ja no és només optimitzar per a un algoritme de rànquing, sinó optimitzar per a sistemes intel·ligents de recuperació d’informació que prioritzen la machine trust.
Això implica cuidar la consistència de la informació, el marcat de dades estructurades, la reputació online i fins i tot l’atribució correcta d’autors i fonts en el nostre contingut.
Sembla que hem passat de SEO 1.0 (keywords, enllaços i metaetiquetes) a SEO 2.0 (intenció, contingut de qualitat i semàntica), i ara ens endinsem en SEO 3.0: el SEO per a motors de resposta i algoritmes d’IA.
Crec que hi ha una cosa que es manté…
Els professionals que destaquin seran aquells que compreneu aquesta evolució i adapteu les seves estratègies en conseqüència.
La bona notícia és que, tot i que les tàctiques es tornen més sofisticades, l’objectiu de fons continua sent el mateix:
Entendre millor que ningú el teu públic i oferir-li el millor contingut en el format que necessiti.
Si fem això (i ho deixem ben clar a les màquines), tindrem assegurat el nostre lloc als resultats, sense importar com evolucioni la tecnologia de cerca.
I llavors, hi ha keyword o no?
Un cop compresos els nous mecanismes de cerca, revisem els nous models de recerca i creació de contingut dissenyats específicament per al panorama actual.
Enfocament en temes vs. Enfocament en paraules clau
L’enfocament tradicional, centrat en la paraula clau, és ara obsolet. Aquesta metodologia sovint condueix a la creació de contingut superficial i a problemes de canibalització, on múltiples pàgines competeixen per la mateixa intenció de cerca, diluint l’autoritat del lloc.
En contrast, un enfocament basat en temes (topic-first) comença amb la identificació dels temes centrals per al negoci i construeix un ecosistema de contingut interconnectat al voltant de subtemes, casos d’ús i perfils d’usuari (persones).
L’objectiu ja no és respondre a una sola consulta, sinó convertir-se en el recurs de referència per a tot un àmbit de coneixement.
Aquest enfocament pot organitzar-se mitjançant un model de pilar i clústers, però la mentalitat és la diferència clau:
- un model impulsat per temes cobreix conceptes en profunditat,
- mentre que un model impulsat per paraules clau se centra a cobrir variacions de long-tail.
El futur del SEO i l’Univers de Paraules Clau
La realitat és que una sola keyword ja no representa una única intenció ni un únic tipus de resultat a Google. Això implica que la metodologia clàssica de fer keyword research un cop al trimestre i generar contingut per a una llista fixa de termes és cada cop menys efectiva.
En el seu lloc, necessitem construir un “univers” de paraules clau dinàmic i viu:
- un repositori ampli de tots els termes, frases i preguntes que la teva audiència utilitza,
- que es pugui actualitzar constantment a mesura que sorgeixen noves cerques,
- i que serveixi de base per planificar contingut continu.
Aquest concepte d’Univers de Keywords ens permet mapar el llenguatge dels usuaris i les seves necessitats de forma integral, en comptes de fixar-nos només en una paraula clau aïllada.
El futur del SEO: de paraules a autoritat
El futur del SEO pertany a aquells que deixin de jugar al vell joc de les paraules clau i abracin el nou desafiament: convertir-se en l’autoritat temàtica més completa i fiable del seu sector.
Hem d’apostar per la confiança, la identitat i la lleialtat com a pilars. Pot semblar una feina dura, profunda i estratègica.
Però justament per això, senyores i senyors, és infinitament més interessant.