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¿Cómo usar la ciencia de datos para mejorar el SEO de nuestra web?

En los últimos tiempos estamos comprobando cómo el SEO cambia vertiginosamente al ritmo que Google decide cambiar su algoritmo. Hace mucho que pasaron aquellos tiempos en los que un pequeño ajuste de contenido o un correcto etiquetado en el título nos permitía estar en los resultados superiores en la búsqueda.
El algoritmo de Google es ahora mucho más difícil de descifrar que antes y hay que estar siempre al día, pues el 75% de los usuarios asegura no pasar nunca de la primera página de resultados en sus búsquedas. Esto nos obliga a competir en cuanto a SEO, a superar las técnicas básicas que tan bien nos funcionaron en otro tiempo. Entra en juego la Data Science o ciencia de datos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sean estructurados o no estructurados,​ lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
La descripción anterior, procedente de Wikipedia, no deja muy claro un concepto que ya de por sí suena enrevesado. Y es que la ciencia de datos es algo así como una combinación de varias herramientas, algoritmos y principios de machine learning diseñados con el objetivo de revelar patrones ocultos, utilizando para ello datos sin procesar, los conocidos como data science.

¿Por qué la necesitamos?

Según la Universidad de Maryville, a finales de 2020 cada persona generará 1,7 megas de información por segundo. Por eso, saber de big data va a ser fundamental si queremos sobrevivir en un mundo tan colapsado de información.
La ciencia de datos proporciona información valiosa sobre el rendimiento de un sitio web, una información que nos puede ayudar a mejorar nuestras campañas de SEO. Esta ciencia se utiliza para hacer predicciones sobre próximas tendencias, para saber cómo se va a comportar el usuario mediante análisis y aprendizaje automático (machine learning). Por ejemplo, analizando los gustos de sus clientes, Netflix es capa de producir una serie sabiendo de su más que probable éxito futuro.

¿Cómo puede ayudar al SEO?

La Data Science nos ayuda a tomar decisiones mucho más concretas, pues nos permite:

  1. Visualizar qué combinaciones tienen el potencial de tener mayor impacto en los posibles visitantes a nuestra web.
  2. Crear campañas de marketing que estén alineadas con los gustos y necesidades de nuestros cliente.
  3. Comprender las preferencias de nuestros húespedes e identificar posibles puntos débiles.
  4. Identificar las fuentes de referencia del tráfico de conversión, es decir, desde dónde acceden los usuarios a nuestra web.
  5. Verificar el tiempo de carga de la web, la indexación, la tasa de rebote, los errores de respuesta, los redireccionamientos…
  6. Verificar las URL más y menos rastreadas.
  7. Identificar las páginas que queremos que los rastreadores no indexen.
  8. Identificar fuentes de tráfico inusual.

Pero, ¿cómo se aplica esta Data Science a nuestros datos de SEO?

1. Seleccionar las fuentes de datos

Hemos de comprender que la calidad de nuestras fuentes de datos impacta directamente en el conocimiento de esos datos. Necesitamos las herramientas adecuadas para rastrear métricas importantes con mayor precisión. Hay varias herramientas que pueden ayudarnos a recopilar los datos de forma correcta para tomar mejores decisiones. Entre ellas, destacan Google Google Analytics, SEMrush o Ahrefs.

2. Pensemos en ‘ecosistema’ en vez de en datos y herramientas

No podemos confiar en una sola solución si nuestro SEO es complejo y se integra en otras áreas de marketing digital como el marketing de contenidos, la gestión de customer experience, la CRO (Optimización del Ratio de Conversión) o ventas.
El enfoque que la Data Science debe dar al SEO se basa en la inclusión de métodos, herramientas y prácticas que extraigan información profunda y precisa de la acumulación de datos. Por ejemplo, SEMRush presenta estadísticas asumiendo que todo el tráfico es bueno y genuino.
Pero, ¿seguro que no hay ningún bot que está ensuciando estos resultados? Es importante por tanto incorporar herramientas de verificación de la calidad del tráfico como Finteza. Gracias a su avanzada tecnología, es capaz de detectar bots, además de aportar un conjunto completo de módulos de optimización del embudo de conversión, para ayudar a que nuestros datos tengan más sentido.

3. Alinear SEO con iniciativas de marketing

Respaldar el SEO con otras iniciativas de marketing lo hace más fuerte. Ventas, informática, diseñadores, desarrolladores web, customer experience, atención al cliente… todos estos equipos han de estar coordinados para poder optimizar todos los factores de búsqueda.
La ciencia de datos determina qué prácticas de SEO vienen mejor para cada uno de los equipos de la compañía en pro de conseguir sus objetivos. Para entender cómo el SEO afecta a otros canales, tenemos que analizar datos de:

Obtener una comprensión clara del mapa del viaje del cliente permite establecer una alineación más sólida entre las diversas actividades de marketing, así como atribuir los resultados a según qué campañas de forma sencilla.

4. Mejorar la visualización de los datos con Data Science

Resulta muy difícil poder digerir todos los números apilados en una hoja de cálculo. Adoptar un enfoque jerárquico de los datos puede hacer que se pierda información oculta entre líneas. Por eso, mejorar la forma de visualizar los datos ayuda a:

  • Comparar y contrastar.
  • Procesar grandes volúmenes de datos a escala.
  • Acelerar el descubrimiento de conocimiento.
  • Revelar preguntas ocultas.
  • Detectar patrones y tendencias comunes.

Si aprovechamos la ciencia de datos durante una auditoría técnica de SEO podremos recibir información detallada sobre el estado y rendimiento de nuestra web. Podremos usar esos datos para saber más sobre la autoridad de la página, clasificaciones, número de enlaces externos y entrantes por página, así como otros factores.
Sin embargo, no sabremos por qué unas páginas funcionan mejor que otras en los resultados de búsqueda. Tener en cuenta los enlaces internos del sitio y descubrir la autoridad de los dominios en una escala de uno a diez (como hace Google) nos ayudar a adoptar medidas proactivas para mejorar el posicionamiento de estas páginas.
La optimización SEO en la propia web es solo un ejemplo de cómo los expertos en posicionamiento combinan la visualización de los datos con la Data Science para aportar mejores resultados en la búsqueda.
En conclusión, la ciencia de datos se centra en eliminar conjeturas en torno al SEO. En lugar de presumir qué funciona y cómo una acción específica afecta a nuestros objetivos, tenemos que empezar a usar la Data Science para saber qué es lo que nos brinda esos resultados y cómo podemos cuantificar nuestro éxito.

Imágenes cedidas: Markus Spiske on Unsplash

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