Análisis de densidad de keywords

La densidad de keywords fue durante años el principal indicador SEO que los editores controlaban manualmente: si repetías «zapatos de cuero» el 2% de las veces, el texto estaba «optimizado». Hoy Google usa modelos semánticos mucho más sofisticados, pero la frecuencia de términos sigue siendo una señal de relevancia temática. Esta herramienta va más allá del simple conteo: analiza tanto <strong>palabras individuales</strong> como <strong>bigramas</strong> (pares de palabras consecutivas), filtra stopwords en español y muestra el porcentaje real de densidad para cada término.

Por qué los bigramas importan más que las palabras sueltas

El análisis de bigramas detecta frases de dos palabras repetidas, que suelen correlacionar mejor con intenciones de búsqueda específicas que los términos individuales.

Una página sobre «seguro de auto» que repite «seguro» 15 veces y «auto» 12 veces pero el bigrama «seguro auto» solo aparece 3 veces puede ser semánticamente débil en esa combinación específica. Los bigramas revelan qué frases de dos palabras dominan el texto — y en SEO, las frases de dos palabras suelen corresponder mejor con las intenciones de búsqueda reales que los términos aislados.

Por ejemplo, la diferencia entre «diseño web» y «diseño» + «web» como términos separados es importante: el bigrama indica que el contenido trata el tema de forma integrada, no que simplemente menciona ambas palabras en contextos distintos. La herramienta muestra los 15 bigramas más frecuentes junto con su porcentaje sobre el total de bigramas del texto.

El rol del filtrado de stopwords

Sin filtrado, las palabras más frecuentes en cualquier texto en español serían «de», «la», «que», «en», «y» — palabras que no aportan información semántica para SEO. El filtro de stopwords elimina artículos, preposiciones, conjunciones y pronombres comunes, dejando visible solo el vocabulario con carga semántica real.

Esto te permite detectar casos como: un artículo supuestamente sobre «email marketing» donde la palabra «email» aparece solo 0.4% pero «ventas» aparece 2.1%, revelando que el enfoque real del texto es ventas en general y no la canal específico. Ese tipo de desalineación entre intención declarada y contenido real es exactamente lo que Google penaliza con el concepto de «topic mismatch».

Densidad óptima: qué números buscar

No existe una densidad «ideal» universal, pero como referencia práctica: un keyword principal en una densidad de 1% a 2.5% suele ser natural para textos de 800–2000 palabras. Densidades superiores al 4–5% en una sola palabra clave son señal de keyword stuffing y pueden activar filtros de spam de Google.

Lo más útil de esta herramienta es usarla comparativamente: analizá tu artículo, luego analizá el texto de la página que rankea #1 para tu keyword objetivo, y comparad los bigramas dominantes. Si la página competidora repite «planificación financiera personal» como bigrama 8 veces y vos lo mencionás solo 2, tenés una brecha semántica concreta que podés cerrar editando.

Cómo funciona — paso a paso

1. 1
   Pegá el texto del artículo

   Copiá el contenido de tu página o artículo (sin HTML, solo texto plano) y pegalo en el campo de análisis.
2. 2
   Revisá las palabras top

   Observá las 30 palabras más frecuentes con sus porcentajes — identifica tu keyword principal y verifica que esté bien representada.
3. 3
   Analizá los bigramas

   Los 15 bigramas más comunes revelan qué frases de dos palabras dominan el contenido — comparalos con las páginas competidoras.
4. 4
   Ajustá el contenido

   Editá el texto para balancear la densidad: agregá variantes semánticas donde un término esté subrepresentado, o reducí repeticiones donde supere el 3%.