La visibilidad web se ha situado en el epicentro de las distintas acciones requeridas para la construcción de la reputación online de las universidades. El interés en estas tareas (que combinan distintas áreas como la documentación, comunicación, marketing, publicidad e informática) por parte de las universidades se ha debido en gran parte a la popularidad del Ranking Web de Universidades del Mundo (Aguillo y otros, 2006), elaborado desde 2004 por el Laboratorio de Cibermetría del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), y cuyo sitio web recibe actualmente más de 800.000 visitas mensuales (webometrics.info).

Internet se ha convertido en una de las principales fuentes de información para el alumnado universitario (Domínguez, 2010). Usuarios web relacionados de forma directa o indirecta con las universidades (estudiantes actuales y futuros, investigadores, profesores, empresas, organizaciones, etc.) realizan millones de búsquedas web diarias en las que la información solicitada se encuentra –o debería– en el sitio web de una universidad.

Según datos de la herramienta de visibilidad online SEMrush (semrush.com), el volumen mensual de búsquedas orgánicas desde un entorno escritorio con el término <universidad> en Google España se sitúa en torno a las 18.000 (sobre una población de 47 millones aproximadamente), mientras que el volumen de búsquedas del término <university> en el mercado norteamericano asciende a 200.000 búsquedas (sobre una población de 327 millones aproximadamente), todo ello sin añadir combinaciones de términos (por ejemplo <Columbia university> genera un volumen mensual de 300.000 consultas), búsquedas desde dispositivos móviles o en otros idiomas.

La mayor o menor visibilidad de las universidades en los motores de búsqueda (especialmente Google), tanto ante consultas directas (<Universidad Leiden>) como ante cualquier consulta en la que la universidad contenga una posible respuesta (<investigación fotónica valencia>), influye de forma crítica en la percepción que los usuarios tienen de estas instituciones (Lee y Park, 2012), más si consideramos que los usuarios raramente pasan de la tercera página de resultados del buscador, y que los clics se concentran en los primeros resultados de la primera página (Höchstötter y Lewandowski, 2009).

Por ese motivo, la construcción óptima de sitios web de universidades es fundamental, no sólo en cuanto a su estructura, organización y navegabilidad (Middleton y otros, 1999; Pinto Molina y otros, 2004) sino en cuanto a su capacidad para situar la mayor cantidad de páginas posible entre los primeros puestos de los resultados para la mayor cantidad de consultas posible en la mayor cantidad de motores de búsqueda posible.

La sintaxis de las consultas de los usuarios relacionadas con universidades es muy variada. Se puede destacar, entre otros recursos, la utilización de ciertos delimitadores geográficos (<universidad madrid>), temáticos (<universidad arquitectura>) o calificativos (<universidad presencial>), que pueden combinarse en consultas más complicadas (<universidad andalucía privada barata>).

A ello se une que la universidad es una institución compleja, caracterizada por una multiplicidad de objetivos, productos y servicios (Orduña-Malea, 2013a; 2013b) sintetizados en tres misiones (docencia, investigación y transferencia) a las que se vinculan múltiples entidades como los departamentos, escuelas, institutos de investigación, centros, facultades o escuelas de doctorado, a los que habría que añadir el gobierno central, los distintos órganos de gestión y servicios (centros de apoyo, bibliotecas, instalaciones deportivas, etc.) (Orduña-Malea, 2013b). Estas entidades difieren en su estructura y organización en cada país, aunque son similares en aquellas instituciones pertenecientes a un mismo sistema nacional universitario (Orduña-Malea, 2012).

Esta circunstancia añade una serie de ventajas e inconvenientes a la visibilidad web de las universidades. Entre las ventajas se puede indicar su capacidad para generar visibilidad en una amplitud de nichos y dominios diferentes, tanto académicos como profesionales y sociales. Por el contrario, esta variedad puede provocar que la visibilidad web esté focalizada exclusivamente en ciertas áreas, no necesariamente las más estratégicas para las instituciones.

Este trabajo parte de la hipótesis de que el análisis de la visibilidad web de las universidades en los motores de búsqueda requiere de una aproximación multidimensional, con el fin de valorar la visibilidad de cada misión de forma independiente.

Por tanto, el objetivo general de este trabajo es diseñar y testar un modelo de análisis del posicionamiento web de las universidades basado en la construcción de un vocabulario de palabras clave categorizadas según las distintas misiones universitarias. Los objetivos específicos son los siguientes:

La visibilidad web implica la capacidad de un sitio web de encontrarse (estar indizado) y ser localizado (aparecer en resultados de búsqueda) en la Web (García Gómez, 2006). Esta localización puede realizarse de forma directa (mediante el URL del sitio web), de forma indirecta (a través de enlaces web), de forma interrogativa (mediante el uso de buscadores y motores de búsqueda) o de forma navegacional (mediante el uso de directorios específicos y especializados).

Una buena visibilidad web implica, por tanto, que los usuarios pueden encontrar el sitio web de forma sencilla. Y para ello no sólo es necesario aparecer en los resultados de búsqueda (sitio web indizado) sino hacerlo en los primeros puestos, concepto conocido como posicionamiento web. A las distintas técnicas y procedimientos encaminados a mejorar este posicionamiento en motores de búsqueda se le denomina SEO (Search Engine Optimization) (Codina, 2004; Codina y Marcos, 2005; Chojar y otros, 2012; Killoran, 2013; Ledford, 2015).

El objetivo principal del SEO es por tanto que la mayor cantidad posible de páginas web de un sitio queden posicionadas entre los primeros resultados de un buscador para el mayor número posible de palabras clave (Arbildi Larreina, 2005; Yalçın, y Köse, 2010), considerando para ello únicamente los resultados orgánicos, es decir, excluyendo los resultados patrocinados (Jansen y Mullen, 2008; Jansen y otros, 2009). La identificación de las palabras clave más importantes a nivel estratégico para posicionar requiere de un proceso específico denominado keyword research (Vállez, 2011).

Dentro de las distintas técnicas de posicionamiento web, se suelen distinguir dos grandes familias: on-site y off-site (Rehman y Khan, 2013; Matošević, 2015). Por un lado, las técnicas on-site se refieren a las acciones que se realizan dentro del sitio web que se pretende optimizar y engloban tanto aspectos técnicos como de generación de contenidos. Por otro lado, las técnicas off-site se refieren a las acciones llevadas a cabo fuera del sitio web e incluyen, entre otras, tareas relacionadas con la obtención de enlaces de calidad o de tráfico web (visitantes) desde otras fuentes.

Con independencia del tipo de técnicas utilizadas, la optimización de sitios web depende del posicionamiento de estos sitios ante determinadas consultas web. Por ese motivo, una de las principales actividades del SEO es detectar el conjunto de palabras (vocabulario) utilizadas, preferentemente por los usuarios potenciales, para comprobar posteriormente el posicionamiento real del sitio ante estas consultas, y desarrollar en consecuencia una serie de acciones de mejora.

El análisis de las consultas web (queries) es precisamente una de las principales áreas de investigación dentro del SEO. El trabajo clásico de Broder (2002) distingue tres tipos de consultas web en función de la supuesta intención de los usuarios (informacionales, navegacionales y transaccionales). La determinación de las intenciones de búsqueda de los usuarios (Jansen y otros, 2007; 2008) así como la comprensión lingüística de los términos de consulta (Hulth, 2003; Yin y Shah, 2010) en determinados nichos o sectores constituyen áreas actuales de desarrollo e investigación, especialmente en el sector del marketing, de la documentación y de la computación.

A pesar de la amplia integración y adopción del SEO en las empresas y organizaciones, la literatura científica relacionada con esta disciplina no es muy amplia. Al tratarse de una práctica profesional excesivamente vinculada al marketing, el SEO tiene una amplia comunidad de profesionales poco dados a publicar sus hallazgos en revistas de investigación, aunque sí existe un amplio catálogo de blogs especializados que publican regularmente los resultados de estudios y experimentos, omitiendo, sin embargo, ciertos aspectos metodológicos. Por otro lado, la actividad científica vinculada a esta disciplina suele provenir de ramas tecnológicas (informática y recuperación de la información), que suelen emplear términos más genéricos (search engines, search intent), omitiendo el término SEO, al tener éste unas connotaciones más comerciales.

Tras una búsqueda en Scopus de contribuciones que tuvieran los términos “search engine optimization”, “search engine marketing” o “search engine advertising” en el título, resumen o palabras clave, se obtuvieron un total de 763 documentos. Con el objetivo de conocer los temas más tratados en la literatura, este corpus bibliográfico se exportó a la herramienta VOSViewer (https://www.vosviewer.com) desde donde se extrajeron todos los términos que aparecían en el resumen de las 763 publicaciones. Posteriormente se aplicó un análisis de co-ocurrencia de términos estableciendo un umbral elevado (20) y utilizando el método binary counting (cada término se cuenta una sola vez por documento aunque aparezca más veces). De los 12.686 términos extraídos en los 763 documentos, solamente 157 superaron el umbral de co-ocurrencia. Finalmente se visualizó el 60% de estos términos (94) por claridad visual. La figura 1 muestra el mapa de co-ocurrencia de términos obtenido, donde se puede observar la existencia de tres grandes clusters de términos: los relacionados con el search engine marketing (SEM) y la publicidad (cluster rojo), con el marketing y la audiencia (cluster verde) y finalmente con el SEO propiamente dicho (cluster azul).

La aplicación del SEO a entornos de actividad específicos, especialmente a los conocidos como sitios ricos en contenidos (medios de comunicación, universidades y museos), constituye una línea de investigación creciente (Pérez-Montoro y Codina, 2017). Dentro de esta área destaca especialmente el trabajo realizado por el grupo de investigación Digidoc sobre los cibermedios y medios de comunicación, para los que se han desarrollado indicadores específicos (García-Carretero y otros, 2016) así como estrategias generales de comunicación y visibilidad web (Lopezosa y otros, 2018), donde buscadores verticales como Youtube comienzan a tener un rol importante más allá del buscador general de Google (Lopezosa y otros, 2020).

Otra rama de aplicación del SEO es el Academic SEO (A-SEO), subespecialidad que engloba a todas las técnicas existentes de optimización de sitios web vinculados con el entorno académico (universidades, repositorios, revistas científicas online, perfiles académicos online, etc.), teniendo consecuentemente importantes conexiones con otros campos como la Webmetría o Altmetría.

Los análisis A-SEO pueden realizarse en motores de búsqueda tanto horizontales-generales (centrados en la optimización de sitios web académicos) como verticales-especializados (centrado en la optimización de documentos científicos). La aplicación de análisis A-SEO horizontales es escasa en la literatura científica, destacando los trabajos orientados a revistas científicas (Vállez y otros, 2015a; 2015b) y sitios web de universidades (Shi y otros, 2010; Xu y Gao, 2012; Kaur y otros, 2016; Shahzad y otros, 2018). Por su parte, la literatura científica sobre A-SEO vertical es igualmente escasa y casi exclusivamente centrada en Google Scholar (Beel y Gipp, 2009a; 2009b; 2009c; 2010; Beel y otros, 2010; Muñoz-Martin, 2015; Martín-Martín y otros, 2016; 2017; Rovira y otros, 2018).

Considerando los primeros 20 resultados ofrecidos por Google para cada una de las 290 consultas web, se recopiló la mejor posición en la que aparecía la UPV en cada consulta (si no aparecía en este rango de posiciones, se anotaba con “>20”) así como el número total de apariciones de la UPV en cada consulta. De forma complementaria, se recopilaron igualmente los resultados correspondientes al resto de universidades públicas presenciales de la Comunidad Valenciana en España (NUTS-2 Code ES52] (Tabla II), con el fin de conocer el posicionamiento web de estas instituciones en relación a la UPV para un mismo conjunto de consultas web enfocadas a la UPV.

La presencia de cada universidad entre los 20 primeros resultados se realizó a nivel de dominio web (independientemente de que fuera un subdominio o subdirectorio). Aquellos resultados fuera del dominio web aunque pertenecieran a la universidad (por ejemplo los distintos perfiles en plataformas de redes sociales o distintas páginas de proyectos o grupos de investigación) no se contabilizaron, pues el objetivo es conocer el posicionamiento del sitio web universitario en sí, a modo de representación online de la universidad.

La página web correspondiente al primer resultado de cada universidad ante cada consulta fue categorizada considerando los contenidos y no la fuente de la que emanaba, debido a que una misma fuente puede publicar contenido de naturaleza muy diversa. Por ejemplo, el sitio web de un Departamento puede publicar información sobre eventos, cursos, horarios, procedimientos administrativos, bolsas de trabajo, becas, etc.

En una primera ronda, cada página fue categorizada de forma manual (noticia, guía docente, información sobre un grado, bolsa de trabajo, etc.). Las categorías identificadas se normalizaron y sintetizaron hasta obtener un máximo de 35 categorías generales, que fueron a su vez agrupadas según su naturaleza (Docencia, Investigación y Transferencia, a las que se añadió Gestión e Información). Tras ello se realizó una segunda ronda de clasificación final para reasignar y pulir la clasificación realizada. Las categorías finales de contenidos y su descripción se encuentran disponibles en el Anexo IV.

En relación con los objetivos marcados, se obtienen las siguientes conclusiones: