Sinopsis
Los mapas de temas te ayudan a saber qué escribir y cómo estructurar tu contenido. Aprender cómo curar un mapa de temas perfecto debe mejorar significativamente tus posibilidades de ser visto en Google en un mundo dominado por Entidades SEO y B.E.R.T.
InLinks ha hecho una mejora UX para hacer más fácil para que los escritores vean y conviertan mapas de temas en temas. Ya sea que utilices InLinks o no, entender la idea va a ayudarte a escribir mejor contenido.
¿Qué es un Mapa de Temas?
Es tal como una gráfica de conocimiento y puede ser representado en varias formas diferentes. En un sentido es simplemente una lista de entidades o ideas que un cuerpo de contenido utiliza (o trata de utilizar, si estás creando contenido desde cero), con conexiones que muestran la relación entre esos temas. ¡Incluso tienen un estándar ISO! (ISO/IEC 13250, aparentemente). La imagen de arriba muestra los nuevos temas de filtros de InLinks, a lo que vamos a llegar. Wikipedia sugiere que fueron inventados a finales de 1990, pero creo que eso es una tontería. Me encontré con los «mapas mentales» de Tony Buzan en la década de 1970 y, francamente, ¡la diferencia es mera semántica! Conmoción, horror, Wikipedia está mal. (¿Tal vez alguien pueda arreglar Wikipedia y citar esta página?)
Los mapas de temas también son similares a la forma que InLinks retrata un sitio web como una gráfica de conocimiento.
Automatizar los mapas de temas
Puedes crear una lista de temas manualmente, seleccionando un montón de fuentes autorizadas y enumerando las ideas. Sin embargo, automatizar este proceso ahorra una gran carga de tiempo. Esta es una idea que no es nueva. Las personas de la misma edad que yo van a recordar un producto llamado Web Position Gold, el cual (en la versión premium) buscaba el resultado en cualquier motor de búsqueda dado para una palabra clave, luego extraía las palabras clave en las 10 páginas principales y comparaba el contador de palabras a tu propio contenido.
Las palabras clave, sin embargo, son una metodología cruda en un mundo dominado por B.E.R.T. Dos razones:
- Una lista de palabras clave no necesariamente conecta sinónimos y diferentes formas gramaticales de escribir sobre una idea, así que confiar en palabras clave puede comenzar a crear una copia monótona.
- No hay relaciones en esta lista y no hay jerarquía de lo que es importante de utilizar. El resultado puede ser que el texto no conecta ideas en un argumento coherente.
InLinks ha tomado esta idea muchos pasos hacia adelante, al automatizar la extracción de TEMAS de un conjunto de páginas que ya son vistas como importantes para cubrir cualquier búsqueda de temas. Al extraer los temas, en lugar de las palabras, se evitan muchos de los problemas de sinónimos y variaciones gramaticales. Además, InLinks es capaz de categorizar los temas. Al entender el vertículo de tu propia empresa, puedes evitar escribir temas que son encontrados simplemente porque el cuerpo del contenido que estabas analizando tiene una historia global general diferente a la tuya. Esto es importante de entender, así que vamos a ver que hice para este artículo.
Esta visualización propone una forma en la que puedes acercarte a un artículo sobre Mapa de Temas. Sin embargo, el motor de la Inteligencia Artificial no puede decirte qué es lo que tengo en mente o qué tipo de escritor soy. Si estoy escribiendo sobre Mapas de temas desde una perspectiva tecnológica (en la que estoy) entonces diferentes temas son más importantes que si solo estoy hablando sobre mapas de temas en un contexto de marketing y publicidad. Ahora, puede haber una sobreposición, y eso frecuentemente es el caso, así que la nueva herramienta UX de InLinks ha hecho que el filtrado por categoría para ellos sea mucho más fácil. En este caso, puedo ver las diferentes entidades de las que debo estar escribiendo en el contexto de tecnología vs el contexto de marketing y publicidad.
Así que ahora puedo querer cubrir ideas como XML y la red semántica, pero puedo estar menos interesado en los temas como el tráfico y los clics. A pesar de eso, sí es importante profundizar en estas ideas un POCO más, antes de escribir a ciegas. En esta instancia, una de las páginas analizadas fue un excelente artículo del 2002 (¿quién dice que el contenido viejo no se clasifica?) de una persona llamada Lars Marius Garshol. ¡El artículo está hospedado en XML.com! ¿Tal vez esto esté influenciado profundamente por la sugerencia automática? Viendo más de cerca, puedo ver que XML de hecho está hablando en alguna profundidad en representar las gráficas de temas, así que ahora que XML ha sido utilizado por muchas personas para crear representaciones de mapas de temas.
InLinks, por otro lado, crea una URL accesible públicamente. (El mapa de temas completo para este artículo está en este resumen de contenido que utilicé para crearlo.)
Mapas de temas y RDF
El W3C (Worldwide Web Consortium) ha discutido similitudes entre los Mapas de Temas y RDF (Resource Description Framework). De hecho, hay páginas en su interoperabilidad que se remontan al 2006. La desventaja RDF para la escritura de contenido es que RDF describe una relación binaria entre dos entidades. Un mapa está mucho más cerca de la aproximación humana a las ideas, con muchas relaciones frecuentemente caóticas. En términos simples, el mapeo de temas describe las ideas más como las ven los humanos que cómo las almacenan las máquinas. Los humanos tienden a escribir en un estilo conversacional.
A las máquinas les gusta guardar ideas en su gráfica de conocimiento u otra forma de base de datos. Las dos aproximaciones buscan entender las conexiones entre ideas, pero el estilo conversacional de los humanos puede desconcertar a las estructuras de bases de datos que (todavía) no ven todas las conexiones que hacemos. Pienso (desde un punto de vista filosófico) que crear contenido utilizando un mapa de temas como un lugar para comenzar va a ayudar a los motores de búsqueda a utilizar entidades que mapeen mejor esta forma multicapa de conectar ideas y convertirlas en ideas que también pueden ser conectadas en sistemas complejos de recuperación de información (¡como Google!).
Hay algunas páginas útiles sobre los mapas de temas y RDF en el sitio W3C y se referencian al final de este artículo.
¡Cambios de idioma! Mantener tu contenido
Fuentes utilizadas para los mapas de temas de
este artículo
- Wikipedia (en.wikipedia.org)
- What Are Topic Maps (xml.com)
- How to Use Topic Maps to Run Generative User Interviews | by Hadrien Raffalli | Built to Adapt (builttoadapt.io)
- Adding Topics to a DITA Map (oxygenxml.com)
- khan-academy-accuplacer-topic-map – CCV (ccv.edu)
- Topic Maps | Contextualise – Structured Thought (contextualise.dev)
- Increase Social Media Engagement with Social Media Topic Maps (digitalmarketer.com)
- YouTube (youtube.com)
- A Distributed Topic Map Architecture for Enterprise Knowledge Management – IEEE Conference Publication (ieeexplore.ieee.org)
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