≡En resumen
- La fórmula básica es apariciones entre total de palabras por 100.
- Con keywords de varias palabras el resultado depende de la convención: la misma frase puede dar 1 % o 3 %.
- Decisiones como excluir palabras vacías o contar variantes cambian el denominador y el numerador.
- TF-IDF multiplica la frecuencia por un factor de rareza: un término presente en todos los documentos pesa cero.
- Despejar la fórmula demuestra por qué perseguir un porcentaje obliga a repeticiones absurdas en textos largos.
01 ¿Qué es la keyword density formula?
Es la versión en porcentaje de lo que en recuperación de información se llama frecuencia de término. En la ficha de keyword density tienes su origen e historia; aquí resolvemos las fórmulas con números, incluidos los casos que más dudas generan: frases de varias palabras, palabras vacías y TF-IDF.
02 Cómo aplicar la fórmula paso a paso
-
1
Delimita el texto
Decide qué cuentas: solo el contenido principal o también menú, pie y barras laterales. Lo normal es contar solo el contenido principal.
-
2
Cuenta el total de palabras
Por ejemplo, 750. Anota si incluyes títulos, pies de foto y texto de botones.
-
3
Cuenta las apariciones
Coincidencias exactas de la keyword, sin contar partes de otras palabras: «hosting» no debe sumar dentro de «webhosting».
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4
Divide
9 ÷ 750 = 0,012.
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5
Multiplica por 100
0,012 × 100 = 1,2 %.
| Keyword | Apariciones | Total de palabras | Cálculo | Densidad |
|---|---|---|---|---|
| «hosting» | 9 | 750 | 9 ÷ 750 × 100 | 1,2 % |
| «fisioterapia» | 4 | 1.000 | 4 ÷ 1.000 × 100 | 0,4 % |
| «hipoteca» | 15 | 500 | 15 ÷ 500 × 100 | 3 % |
03 Fórmula para keywords de varias palabras
Con frases como «abogado laboralista» o «seguro de coche» no hay una convención única. Estas son las tres que usan las herramientas, aplicadas al mismo texto: 600 palabras con «abogado laboralista» (2 palabras) repetido 6 veces.
| Convención | Fórmula | Cálculo | Resultado |
|---|---|---|---|
| Por apariciones | apariciones ÷ total de palabras × 100 | 6 ÷ 600 × 100 | 1 % |
| Ponderada por palabras | apariciones × palabras de la keyword ÷ total de palabras × 100 | 6 × 2 ÷ 600 × 100 | 2 % |
| Sobre n-gramas | apariciones ÷ (total de palabras − palabras de la keyword + 1) × 100 | 6 ÷ 599 × 100 | 1,002 % |
Texto de 400 palabras con «seguro de coche» 4 veces: por apariciones, 4 ÷ 400 = 1 %; ponderada, 4 × 3 ÷ 400 = 3 %; sobre n-gramas, 4 ÷ 398 = 1,005 %.
La tercera fórmula es la más coherente desde el punto de vista matemático: un texto de 400 palabras contiene 398 secuencias posibles de tres palabras seguidas, y la keyword ocupa 4 de ellas. La segunda mide qué parte del texto está «ocupada» por la keyword, y por eso sube tanto con frases largas.
04 Decisiones que cambian el resultado
| Decisión | Afecta a | Ejemplo de efecto |
|---|---|---|
| Excluir palabras vacías (de, el, para…) | Denominador | Si de 400 palabras quedan 240 con contenido, «seguro coche» 4 veces pasa de 1 % a 1,67 % |
| Contar plurales y variantes | Numerador | «abogado laboralista» + «abogados laboralistas» suman juntos |
| Normalizar tildes y mayúsculas | Numerador | «Diseño» y «diseno» cuentan como la misma palabra |
| Incluir menú y pie de página | Denominador y numerador | Un menú con la keyword la suma en todas las páginas |
| Separar por guiones o apóstrofos | Denominador | «e-commerce» puede contar como 1 o 2 palabras |
Las stop words son la decisión que más mueve el porcentaje en español, porque nuestras keywords llevan más artículos y preposiciones que las inglesas. Si comparas textos, aplica siempre las mismas reglas o las cifras no serán comparables.
05 Despejar la fórmula: cuántas repeticiones implica un porcentaje
Si despejas las apariciones, obtienes Apariciones = Densidad × Total de palabras ÷ 100. Aplicarla demuestra por qué fijar un porcentaje como objetivo no tiene sentido: el número de repeticiones crece con la longitud del texto, cuando lo natural es lo contrario.
| Longitud del texto | Al 1 % | Al 2 % | Al 3 % |
|---|---|---|---|
| 500 palabras | 5 | 10 | 15 |
| 1.000 palabras | 10 | 20 | 30 |
| 2.000 palabras | 20 | 40 | 60 |
| 3.000 palabras | 30 | 60 | 90 |
06 Comparar densidades con la competencia: media o mediana
Muchas herramientas comparan tu densidad con la de las páginas que posicionan. Si lo haces tú, usa la mediana y no la media: una sola página sobreoptimizada distorsiona el promedio. La mediana es el valor central cuando ordenas las cifras de menor a mayor.
Densidades medidas con la misma convención: 0,6 %, 0,8 %, 1,1 %, 1,4 % y 4,1 %.
Media: (0,6 + 0,8 + 1,1 + 1,4 + 4,1) ÷ 5 = 8 ÷ 5 = 1,6 %, inflada por la página del 4,1 %.
Mediana: el valor central de la lista ordenada = 1,1 %.
Si tu texto está en 0,3 %, quizá te falta mencionar el tema en lugares clave; si está en 3 %, probablemente repites de más. En ningún caso la cifra de la competencia es un objetivo: es una referencia para revisar el texto.
07 La fórmula TF-IDF con un ejemplo resuelto
TF-IDF compara tu texto con una colección, por ejemplo tu página y las nueve que ya posicionan (N = 10). Las fórmulas estándar son tf = apariciones del término ÷ total de palabras, idf = log(N ÷ n), donde n es el número de documentos que contienen el término, y tf-idf = tf × idf. Tu página tiene 600 palabras; usamos logaritmo en base 10.
| Término | Apariciones en tu página | tf | Documentos que lo contienen | idf | tf-idf |
|---|---|---|---|---|---|
| «seguro» | 12 | 12 ÷ 600 = 0,02 | 10 de 10 | log(10 ÷ 10) = 0 | 0 |
| «franquicia» | 6 | 6 ÷ 600 = 0,01 | 2 de 10 | log(10 ÷ 2) = 0,699 | 0,00699 |
| «asistencia en carretera» | 3 | 3 ÷ 600 = 0,005 | 5 de 10 | log(10 ÷ 5) = 0,301 | 0,0015 |
08 Para qué usar la fórmula en la práctica
- ✓Detectar textos heredados o plantillas que repiten la keyword de forma exagerada.
- ✓Comparar tu texto con la mediana de las páginas que posicionan, sin copiar su cifra.
- ✓Encontrar con TF-IDF términos del tema que tus competidores usan y tú no.
- ✓Aplicar siempre la misma convención si comparas varios textos.
- ✓Nunca añadir repeticiones para alcanzar un porcentaje.
Si prefieres no calcular a mano, en la ficha de la keyword density tool verás cómo automatizarlo con una hoja de cálculo o un script. Y para escribir con criterio más allá de los números, sigue nuestra guía para escribir textos SEO que posicionen, o delega en nuestro servicio de redacción de contenidos SEO, integrado en cualquier estrategia para posicionar tu web.
Preguntas frecuentes sobre Keyword density formula
Densidad (%) = número de apariciones de la keyword ÷ número total de palabras × 100. Por ejemplo, 9 apariciones en 750 palabras dan un 1,2 %.
Hay tres convenciones: apariciones entre total de palabras, apariciones multiplicadas por las palabras de la keyword entre el total, o apariciones entre el número de secuencias posibles de esa longitud. Para 6 apariciones de una keyword de dos palabras en 600 palabras dan 1 %, 2 % y 1,002 %.
Depende de la herramienta. Si las excluyes, el total de palabras baja y la densidad sube. Lo importante es usar siempre la misma regla al comparar textos.
tf-idf = tf × idf, donde tf es la frecuencia del término en el documento e idf = log(N ÷ n), con N documentos en total y n documentos que contienen el término.
Despejando la fórmula, 2 × total de palabras ÷ 100: 20 veces en 1.000 palabras. Pero Google no recomienda ninguna densidad, así que no es un objetivo que debas perseguir.
Porque aplican convenciones distintas: unas ponderan por el número de palabras de la keyword, otras excluyen palabras vacías o cuentan menú y pie de página.
Lo habitual es calcularla solo sobre el contenido principal, sin menú, pie ni barras laterales, porque esos bloques se repiten en todas las páginas y distorsionan el resultado.
Fuentes consultadas
Sobre el autor
Raúl Aránega Segura
CEO y especialista SEO en appyweb
Fundador de appyweb. Más de una década posicionando webs y tiendas online en Google y, ahora, en las respuestas de la IA.
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