≡En resumen
- La query suggestion propone consultas completas antes, durante o después de buscar, a partir de lo que busca la gente de verdad.
- En Google, el autocompletado predice lo que ibas a escribir y las búsquedas relacionadas proponen el siguiente paso.
- Las predicciones de Google dependen del idioma, la ubicación, la actualidad y tu historial, y se filtran con políticas propias.
- Para SEO son una mina de long tail y preguntas reales, pero no dan volumen de búsqueda.
- En una web o tienda online, unas buenas sugerencias reducen las búsquedas sin resultados y acortan el camino hasta el producto.
01 ¿Qué es la query suggestion?
La idea de adelantarse a lo que va a pedir el usuario tiene una ficha propia, la de búsqueda anticipada, que cubre también la precarga de datos. La query suggestion es su aplicación concreta a las consultas de un buscador. No debe confundirse con la corrección automática: cuando Google propone «Quizás quisiste decir…», no te sugiere otra búsqueda, sino que reescribe tu consulta para arreglar un error.
02 Tipos de sugerencias de búsqueda
| Tipo | Cuándo aparece | Qué propone | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Autocompletado (predicciones) | Mientras escribes | La consulta que probablemente ibas a escribir | «seguro de coche» → «seguro de coche a todo riesgo» |
| Búsquedas relacionadas | Al final de los resultados | Consultas que la gente hace en torno al mismo tema | «seguro de coche» → «seguro de coche por días» |
| Otras preguntas de los usuarios | Entre los resultados | Preguntas relacionadas con respuesta desplegable | «¿Qué seguro de coche es obligatorio?» |
| Sugerencias del buscador interno | En la caja de búsqueda de una web o tienda | Consultas populares, categorías y productos | «zapat» → «zapatillas de running» y tres productos |
03 Cómo genera Google las predicciones del autocompletado
Según su centro de ayuda, Google genera las predicciones a partir de búsquedas reales y tiene en cuenta el idioma de la consulta, la ubicación desde la que se hace, el aumento del interés de los usuarios por una consulta y tus búsquedas anteriores. Por eso dos personas ven predicciones distintas para las mismas letras, y por eso un tema de actualidad aparece de golpe en el autocompletado.
La función nació como Google Suggest, un experimento de Google Labs de diciembre de 2004, y se activó por defecto en la página principal de Google en 2008. Google también aclara que no es lo mismo que Google Trends: Trends mide la popularidad de las búsquedas a lo largo del tiempo, mientras que el autocompletado prioriza lo útil para ti en ese momento.
≈25 %
Reducción del tecleo gracias al autocompletado
Fuente: Blog oficial de Google, abril de 2018
+200 años
Tiempo de escritura que el autocompletado ahorra cada día en conjunto
Fuente: Blog oficial de Google, abril de 2018
04 Cómo funciona un sistema de sugerencias por dentro
Aunque cada buscador tiene su receta, casi todos los sistemas de sugerencias combinan las mismas piezas. Entenderlas ayuda a interpretar lo que ves en Google y a diseñar las sugerencias de tu propia web.
| Pieza | Qué hace | Efecto que ves |
|---|---|---|
| Registro de consultas | Guarda las búsquedas reales, normalizadas y anonimizadas | Solo se sugiere lo que alguien ha buscado de verdad |
| Índice de prefijos | Encuentra en milisegundos todas las consultas que empiezan por lo tecleado | Las sugerencias cambian con cada letra |
| Ranking por popularidad y frescura | Ordena los candidatos por frecuencia y por si su interés está creciendo | Los temas de actualidad suben de golpe |
| Relaciones entre consultas | Detecta qué consultas se hacen seguidas en la misma sesión | Alimenta las búsquedas relacionadas |
| Contexto y personalización | Ajusta por idioma, ubicación e historial | Dos personas ven listas distintas |
| Filtros de política | Retira candidatos que incumplen las normas | Algunas consultas nunca aparecen como sugerencia |
05 Políticas del autocompletado de Google
Como las predicciones pueden parecer una afirmación de Google, la empresa aplica unas políticas específicas. Sus sistemas automáticos intentan impedir que aparezcan predicciones problemáticas y, cuando se les escapan, equipos humanos las revisan y retiran, a menudo junto con sus variantes.
- ✓Contenido peligroso o violento.
- ✓Acoso y lenguaje que incita al odio.
- ✓Contenido sexual explícito y lenguaje vulgar.
- ✓Contenido relacionado con el terrorismo.
- ✓Afirmaciones de salud engañosas.
- ✓Términos despectivos dirigidos a personas y acusaciones graves sin fundamento.
- ✓Predicciones que podrían interpretarse como posicionamientos sobre elecciones.
06 Cómo usar las sugerencias de búsqueda para SEO
-
1
Parte de una semilla
Escribe el término principal en Google, en incógnito y con la ubicación de tu público, y anota las predicciones.
-
2
Recorre el alfabeto
Añade una letra tras la semilla («seguro de coche a», «b», «c»…) para descubrir variantes que no salen a la primera.
-
3
Prueba partículas de pregunta
«qué», «cómo», «cuánto», «por qué» delante de la semilla revelan preguntas reales para FAQs y guías.
-
4
Baja a los resultados
Apunta las búsquedas relacionadas y las preguntas desplegables: muestran el siguiente paso del usuario.
-
5
Mide antes de decidir
Las sugerencias no dan volumen. Pásalas por una herramienta de volumen y agrúpalas por intención antes de crear páginas.
Hacer esto a mano es lento; un keyword suggestion tool automatiza la recogida de sugerencias y las cruza con volumen y dificultad. Si lo integras en tus propias herramientas, usa una API de sugerencias con licencia en lugar de consultar el autocompletado sin permiso. Las sugerencias son la vía más rápida para encontrar keywords long tail, y en nuestra selección de herramientas SEO verás cuáles usamos para ello.
07 Query suggestion en el buscador de tu web o tienda online
Consultas populares
Propón las búsquedas más frecuentes que sí tienen resultados, calculadas con los datos de tu propio buscador.
Sugerencias mixtas
Muestra a la vez consultas, categorías y productos con foto y precio: el usuario puede ir directo a la ficha.
Tolerancia a errores
Sugiere lo correcto aunque el usuario teclee con faltas; es donde más se pierden ventas.
Sin callejones sin salida
No sugieras nunca una consulta que no devuelva resultados; filtra las sugerencias contra el catálogo.
Un usuario escribe «zapa trail». El buscador propone «zapatillas trail running mujer» y «zapatillas trail impermeables», la categoría «Trail running» y los tres productos más vendidos. Sin sugerencias, «zapa trail» podría no devolver nada; con ellas, el usuario llega a la ficha en dos clics. Revisar las sugerencias con los datos de búsquedas internas es parte de cualquier proyecto de tienda online a medida.
Lo que aprendes en tu buscador interno también sirve fuera: las consultas que tus clientes escriben en tu web son las mismas que escriben en Google, y trabajarlas en contenidos es una de las formas más directas de mejorar el posicionamiento en buscadores.
Preguntas frecuentes sobre Query suggestion
Significa sugerencia de consultas: la función de un buscador que propone consultas completas, mientras escribes o junto a los resultados, a partir de búsquedas reales de otras personas.
El autocompletado predice la consulta que estás escribiendo; las búsquedas relacionadas aparecen con los resultados y proponen otras consultas sobre el mismo tema.
Según Google, las predicciones se basan en búsquedas reales y tienen en cuenta el idioma, la ubicación, el aumento del interés por una consulta y tus búsquedas anteriores, filtradas por sus políticas.
No hay una forma legítima de forzarlo. Aparece lo que la gente busca de verdad; generar búsquedas artificiales es manipulación y Google la persigue.
Puedes borrar de las predicciones tus búsquedas anteriores y denunciar las predicciones inapropiadas; Google las revisa según sus políticas de autocompletado.
Sí, para descubrir long tail y preguntas reales. Pero no indican volumen, así que hay que medirlas con una herramienta antes de decidir qué contenido crear.
Porque las predicciones cambian con la ubicación, el idioma, la actualidad y el historial de búsquedas de cada usuario.
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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