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AUTOMATIZA TUS INFORMES SEO Y
GANA TIEMPO PARA TUS ANÁLISIS
Cruza Datos, Visualiza, Analiza, Prioriza y Toma Acción.
¿QUIÉN SOY?
@lu1sma
ANTES DE EMPEZAR
INTRODUCCIÓN
Pongámonos en situación…
📽️LA PELICULA QUE SE VIVE HOY COMO SEO
(EN EL MEJOR DE LOS CASOS)
INICIO
· Auditorías
· Informes
· Análisis
· etc…
⌚
🎯OBJETIVO
📽️LA PELICULA QUE SE VIVE HOY COMO SEO
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INICIO DESARROLLO
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· etc…
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🎯OBJETIVO
📽️LA PELICULA QUE SE VIVE HOY COMO SEO
(EN EL MEJOR DE LOS CASOS)
INICIO DESARROLLO
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· Análisis
· etc…
CRUZAR LIMPIAR MANIPULAR
🪄TRANSFORMACIÓN
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🎯OBJETIVO
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INICIO DESARROLLO
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PRESENTACIÓN VISUALIZACIÓN
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CONTEXTO
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🎯OBJETIVO
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INICIO DESARROLLO CONCLUSIÓN
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ANÁLISIS / INTERPRETACIÓN
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ANÁLISIS / INTERPRETACIÓN
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ANÁLISIS / INTERPRETACIÓN
PRIORIZACIÓN
ACCIÓN
⚠️FINALMENTE…⚠️
(en la mayoría de casos)
➢ NO TOMAMOS TIEMPO EN DEFINIR OBJETIVOS Y ENTENDER EL “PARA
QUÉ” POR FALTA DE TIEMPO.
➢ LA TRANSFORMACIÓN Y TRATAMIENTO DE LOS DATOS NO SON ÓPTIMOS
POR FALTA DE MÉTODOLOGÍA.
➢ REALIZAMOS ANÁLISIS SIN CONTEXTO POR FALTA DE TIEMPO Y DATOS.
➢ LAS PRIORIZACIONES Y ACCIONES NO SON ACERTADAS POR FALTA DE
TIEMPO EN LOS ANTERIORES PROCESOS.
➢ ESTO PROVOCA UN AUMENTO DEL % DE ERROR EN LAS
DECIONES/ACCIONES QUE TOMAMOS.
⌚ ⌚ ⌚
📽️LA PELICULA QUE SE PUEDE/DEBE VIVIR HOY COMO SEO
INICIO DESARROLLO CONCLUSIÓN
· Auditorías
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ANÁLISIS / INTERPRETACIÓN
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AUTOMATIZACIÓN
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TIEMPO GANADO
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TIEMPO GANADO
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TIEMPO GANADO
⚠️AUTOMATIZA Y AHORRA MUCHO TIEMPO⚠️
➢ Paneles mayor calidad en los datos.
➢ Mayor contexto en los datos.
➢ + Tiempo para los análisis.
➢ + Tiempo para otras tareas (ATC, OP, etc.).
INFORMES SEO EN
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MEJORA LA CALIDAD DE LOS DATOS
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🔗 Montar panel de Logs Automatizado
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INFORMES SEO EN
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¿CÓMO AUTOMATIZAMOS NUESTRAS AUDITORÍAS MEJORANDO EL CONTEXTO Y AHORRANDO TIEMPO?
🔗 Montar panel de Logs Automatizado
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AUTOMATIZA TUS AUDITORIAS SEO Y
GANA TIEMPO PARA TUS ANÁLISIS
Automatiza, Analiza, Prioriza y Toma Acción.
LA “AUTOMATIZACIÓN”:
CRUZA DATOS Y VISUALIZA
PARTE
I
20% DEL TIEMPO
⌚
FUENTES DE DATOS
⚙️PROCESO SENCILLO. AUDITA EL 95% DE LOS PROYECTOS.
FUENTES DE DATOS EXTRACCIÓN DE DATOS
⚙️PROCESO SENCILLO. AUDITA EL 95% DE LOS PROYECTOS.
🔗Curso SF desde 0 (MJ Cachón)
FUENTES DE DATOS EXTRACCIÓN DE DATOS BASE DE DATOS
⚙️PROCESO SENCILLO. AUDITA EL 95% DE LOS PROYECTOS.
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FUENTES DE DATOS EXTRACCIÓN DE DATOS BASE DE DATOS VISUALIZACIÓN DE DATOS
⚙️PROCESO SENCILLO. AUDITA EL 95% DE LOS PROYECTOS.
🔗Curso SF desde 0 (MJ Cachón) 🔗Data Studio Hacks (IKAUE)
⚙️PROCESO SENCILLO. AUDITA EL 95% DE LOS PROYECTOS.
FUENTES DE DATOS EXTRACCIÓN DE DATOS BASE DE DATOS VISUALIZACIÓN DE DATOS
🪄TRANSFORMACIÓN
📅SITUACIÓN 🔎CONTEXTO
🔗Curso SF desde 0 (MJ Cachón) 🔗Data Studio Hacks (IKAUE)
EL SEO PROFESIONAL:
ANALIZA, PRIORIZA Y TOMA ACCIÓN.
PARTE
II
80% DEL TIEMPO
⌚
SEGMENTACIÓN
S. ESTRATÉGICOS
S. TÉCNICOS
S. TÉCNICOS +
S. TÁCTICOS
🔗Cómo crear Segmentos desde 0 (Ruben Ranking)
🔗Qué son los Segmentos en SEO y aplicativos (Webpositer)
⚠️CLAVES DE NUESTRAS AUDITORÍAS SEO
SEGMENTACIÓN CLUSTERIZACIÓN
⚠️CLAVES DE NUESTRAS AUDITORÍAS SEO
S. ESTRATÉGICOS
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🔗Cómo crear Segmentos desde 0 (Ruben Ranking)
🔗Qué son los Segmentos en SEO y aplicativos (Webpositer)
Realizar agrupaciones en base a
patrones/características/reglas.
En nuestro caso podrían ser agrupaciones
de URLs.
SEGMENTACIÓN CLUSTERIZACIÓN CRUCE DE DATOS
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En nuestro caso podrían ser agrupaciones
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SEGMENTOS
CLUSTERS
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SEGMENTOS
CLUSTERS
OTROS DATOS
🔎CONTEXTO
1. Menú + Header + Datos.
2. Información General (Nivel Macro)
3. Información Detallada (Nivel Micro).
Informativa + Operativa
4. Filtros: Multifiltros y Operativos.
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Realizar agrupaciones en base a
patrones/características/reglas.
En nuestro caso podrían ser agrupaciones
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Realizar agrupaciones en base a
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En nuestro caso podrían ser URLs.
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INFORMACIÓN GENERAL
INFORMACIÓN GENERAL
🎉 INVITADO SORPRESA
ALEX NOVOA
• Socio de Sherpa Campus
• Analista SEO Freelance
• Miembro del Team de I+D+I+D Webpositer Agency
• Profesor en Webpositer Academy
ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN)
DESCRIPCIÓN
CONTEXTO
CLUSTERS
ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN)
DESCRIPCIÓN
CONTEXTO
CLUSTERS
EXPORTS
DESCRIPTIVO
• Estado de indexación de las URLs (parcial)
• Análisis de Cobertura desglosado
TÁCTICO
• Saber que URLs están o no indexadas
• Conocer los diferentes motivos
ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN)
DESCRIPTIVO
• Indexación de URLs por CD
• Estado de Indexación por Segmentación
Estratégica
• Distribución de la Indexación por Segmentación
Táctica
TÁCTICO
• Detectar problemas de indexación por nivel de
profundidad
• Detectar patrones de indexación en base a
tipología de URL (productos, parámetros...)
• Evaluar rendimiento de URLs Indexadas
• Detectar errores de desindexación: Se han
desindexado URLs que antes tenían rendimiento
ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN)
ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV)
DESCRIPCIÓN
ZONA FILTROS DE INTERACCIÓN: SE, ST Y ST+
CONTEXTO
CLUSTERS
ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV)
DESCRIPCIÓN
ZONA FILTROS DE INTERACCIÓN: SE, ST Y ST+
CONTEXTO
CLUSTERS
EXPORTS
ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV)
DESCRIPTIVO
• Distribución de las agrupaciones por Nº URLs.
• Distribución de las agrupaciones por Nivel de
Profundidad.
• Distribución de Interlinking por agruapaciones de
“extensión de contenido”.
TÁCTICO
• ¿Es común el problema en muchas URLs? → Ayuda
a estimar el escenario.
• ¿Ocurre a partir de cierto nivel de profundidad? →
Ayuda a encontrar el “problema”.
• ¿Cuánta autoridad interna “PR” estamos
destinando al problema? → Ayuda a detectar
deficiencias “colaterales”.
ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV)
DESCRIPTIVO
• Distribución de las agrupaciones S.E.
• Distribución de las agrupaciones por Indexabilidad.
• Rendimiento de las agrupaciones por extensión de
contenido a nivel tráfico y negocio.
TÁCTICO
• ¿En qué segmentos ocurre el problema? → Ayuda a
hacer zoom sobre el problema y a ponernos en
situación.
• ¿Cuál es el estado de indexación de las URLs con
problemas? → Estimamos PRIORIDADES.
• ¿Cuál es el rendimiento de las URLS
problemáticas? Ayuda a hacer zoom sobre el
problema y estimar PRIORIDADES.
ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV)
ESCENARIO 1
1. El 100% de las URLs con menos de 100 palabras,
pertenecen a parámetros (-1), son indexables y tienen
rendimiento nulo.
2. Comprobamos la indexación “real” y el “grado” de
enlazado interno hacía esas URLs con PR distribuido.
3. En este proyecto “no tomaríamos acción”, ni tendríamos
prioridad.
ESCANARIO 2*
1. El 100% de las URLs con menos de 100 palabras,
pertenecen a productos (el 50% a listados de máximo
rendimiento), son indexables y tienen rendimiento nulo.
2. Los datos nos arrojan que existe una probabilidad alta que
con más de 300 palabras se aumente el rendimiento de
estas Urls.
3. Al ser muchas Urls, conectamos con IA para realización de
textos de +300p dándole “x información ya obtenida”.
4. Realizamos seguimiento y “mejoramos manualmente” las
mayor rendimiento estén dando.
🔗https://es.slideshare.net/mjcachon/analisis-de-contenidos-seo-mtodo-triple-a-seonderground-2022 (MJ CACHÓN)
ÁREA DE AUTORIDAD: ANALISIS DE ANCHORING (LMV)
ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
INSERTAR URLS INDIVIDUALES PARA AUDITAR
CONTEXTO
DESCRIPCIÓN
INFORMACIÓN TÉCNICA
ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
INSERTAR URLS INDIVIDUALES PARA AUDITAR
CONTEXTO
DESCRIPCIÓN
INFORMACIÓN TÉCNICA
EXPORTS
DESCRIPTIVO
• Distribución de enlazado interno en base a DF/NF
• Posición y origen de todos los enlaces internos.
• Información sobre la relación y el tipo de cada uno
de los enlaces internos.
TÁCTICO
• ¿Dispone de alto % de enlaces nofollow?
• ¿Alto enlazado en bloques de navegación y poco
contextuales?
• ¿Paridad de Linking en HTML inicial y Render?
ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
DESCRIPTIVO
• Visualización de todo el anchoring interno de una
URL.
• Nº de Links con cada anchor text.
TÁCTICO
• Errores semánticos por anchorings erroneos.
• Optimización de variación de anchor text.
ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
DESCRIPTIVO
• Linking proveniente de cada Segmento Estratégico
• Linking proveniente de cada Segmento Táctico
TÁCTICO
• Existe cross linking entre los distintos segmentos?
• Se reciben links desde URLs que tienen
rendimiento?
• Control de ofuscaciones.
ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
Y PARA FINALIZAR, UNA PEQUEÑA HISTORIA
3 Realizando Análisis contextuales de “links” nos damos cuenta que lo que encontramos
en el DOM no son “HYPERLINKS”
ANÁLISIS CONTEXTUAL
CONTEXTO DE LA HISTORIA
1 TRATAMIENTO DE HYPERLINKS Y LINK SCORE (SF)
2 ENTENDIMIENTO DE “GOOGLEBOTs” (user-agents).
🔗Rastreadores de Google (user-agents) (GOOGLE SUPPORT)
Y PARA FINALIZAR, CONTACTAMOS CON SF
CONCLUSIONES
DESCUBRIMIENTO
1 Le explicamos que lo que encontramos en el DOM no es un “HYPERLINK” sino una URL de
carga de recursos
2 Mostramos que hemos checkeado que el bot de recursos es el que “trata” esas URLS.
3 Explicamos nuestras conclusiones para ver si estamos en lo cierto o no.
Y PARA FINALIZAR, SF RESPONDE
📩 LA RESPUESTA QUE CONFIRMA NUESTRA TEORIA
POR LO TANTO, CONCLUIMOS…
⚠️IMPORTANTE⚠️
➢ Y POR COSAS COMO ESTAS ES POR LO QUE HAY QUE INVERTIR EL 80% EN
ANALIZAR/INTERPRETAR LOS DATOS MOSTRADOS, YA QUE UN ANÁLISIS
CONTEXTUALIZADO + LA EXPERIENCIA DEL PROFESIONAL SEO ES LO QUE MARCA
DIFERENCIAS.
➢ ESTO HA HECHO QUE NOS DEMOS CUENTA, QUE TODOS ESTAMOS TRABAJANDO MAL
CON LOS DATOS DE SF Y METIERAMOS PARCHES COMO RECOMIENDA DAN EN SU
EMAIL.
INFORMACIÓN ADICIONAL DE REFERENCIA
• SEO DATA DRIVEN (IÑAKI HUERTA): https://www.youtube.com/watch?v=ZGJ3pEje5yg
• ETLS PARA SEO (MANUEL MARTÍN): https://docs.google.com/presentation/d/1Lzi1ekfkC5vWW6wKTiNwrarXG_g29yOf--blzuGwNXU/
• INFORMES SEO CON DATA STUDIO (MARTA ARRIBAS): https://es.slideshare.net/MartaArribas4/informe-seo-automatizadospdf
GRACIAS POR AGUANTARME 😅
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  • 32. SEGMENTACIÓN S. ESTRATÉGICOS S. TÉCNICOS S. TÉCNICOS + S. TÁCTICOS 🔗Cómo crear Segmentos desde 0 (Ruben Ranking) 🔗Qué son los Segmentos en SEO y aplicativos (Webpositer) ⚠️CLAVES DE NUESTRAS AUDITORÍAS SEO
  • 33. SEGMENTACIÓN CLUSTERIZACIÓN ⚠️CLAVES DE NUESTRAS AUDITORÍAS SEO S. ESTRATÉGICOS S. TÉCNICOS S. TÉCNICOS + S. TÁCTICOS 🔗Cómo crear Segmentos desde 0 (Ruben Ranking) 🔗Qué son los Segmentos en SEO y aplicativos (Webpositer) Realizar agrupaciones en base a patrones/características/reglas. En nuestro caso podrían ser agrupaciones de URLs.
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  • 35. SEGMENTACIÓN CLUSTERIZACIÓN CRUCE DE DATOS VISUALIZACIÓN DE DATOS S. ESTRATÉGICOS S. TÉCNICOS S. TÉCNICOS + S. TÁCTICOS 🔗Cómo crear Segmentos desde 0 (Ruben Ranking) 🔗Qué son los Segmentos en SEO y aplicativos (Webpositer) SEGMENTOS CLUSTERS OTROS DATOS 🔎CONTEXTO 1. Menú + Header + Datos. 2. Información General (Nivel Macro) 3. Información Detallada (Nivel Micro). Informativa + Operativa 4. Filtros: Multifiltros y Operativos. ⚠️CLAVES DE NUESTRAS AUDITORÍAS SEO 🔬 Realizar agrupaciones en base a patrones/características/reglas. En nuestro caso podrían ser agrupaciones de URLs.
  • 36. SEGMENTACIÓN CLUSTERIZACIÓN CRUCE DE DATOS VISUALIZACIÓN DE DATOS S. ESTRATÉGICOS S. TÉCNICOS S. TÉCNICOS + S. TÁCTICOS 🔗Cómo crear Segmentos desde 0 (Ruben Ranking) 🔗Qué son los Segmentos en SEO y aplicativos (Webpositer) Realizar agrupaciones en base a patrones/características/reglas. En nuestro caso podrían ser URLs. SEGMENTOS CLUSTERS OTROS DATOS 🔎CONTEXTO 1. Menú + Header + Datos. 2. Información General (Nivel Macro) 3. Información Detallada (Nivel Micro). Informativa + Operativa 4. Filtros: Multifiltros y Operativos. ⚠️CLAVES DE NUESTRAS AUDITORÍAS SEO 🔬
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  • 40. ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN) DESCRIPCIÓN CONTEXTO CLUSTERS
  • 41. ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN) DESCRIPCIÓN CONTEXTO CLUSTERS EXPORTS
  • 42. DESCRIPTIVO • Estado de indexación de las URLs (parcial) • Análisis de Cobertura desglosado TÁCTICO • Saber que URLs están o no indexadas • Conocer los diferentes motivos ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN)
  • 43. DESCRIPTIVO • Indexación de URLs por CD • Estado de Indexación por Segmentación Estratégica • Distribución de la Indexación por Segmentación Táctica TÁCTICO • Detectar problemas de indexación por nivel de profundidad • Detectar patrones de indexación en base a tipología de URL (productos, parámetros...) • Evaluar rendimiento de URLs Indexadas • Detectar errores de desindexación: Se han desindexado URLs que antes tenían rendimiento ÁREA TÉCNICA: ANÁLISIS INDEXACIÓN PARCIAL (AN)
  • 44. ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV) DESCRIPCIÓN ZONA FILTROS DE INTERACCIÓN: SE, ST Y ST+ CONTEXTO CLUSTERS
  • 45. ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV) DESCRIPCIÓN ZONA FILTROS DE INTERACCIÓN: SE, ST Y ST+ CONTEXTO CLUSTERS EXPORTS
  • 46. ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV) DESCRIPTIVO • Distribución de las agrupaciones por Nº URLs. • Distribución de las agrupaciones por Nivel de Profundidad. • Distribución de Interlinking por agruapaciones de “extensión de contenido”. TÁCTICO • ¿Es común el problema en muchas URLs? → Ayuda a estimar el escenario. • ¿Ocurre a partir de cierto nivel de profundidad? → Ayuda a encontrar el “problema”. • ¿Cuánta autoridad interna “PR” estamos destinando al problema? → Ayuda a detectar deficiencias “colaterales”.
  • 47. ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV) DESCRIPTIVO • Distribución de las agrupaciones S.E. • Distribución de las agrupaciones por Indexabilidad. • Rendimiento de las agrupaciones por extensión de contenido a nivel tráfico y negocio. TÁCTICO • ¿En qué segmentos ocurre el problema? → Ayuda a hacer zoom sobre el problema y a ponernos en situación. • ¿Cuál es el estado de indexación de las URLs con problemas? → Estimamos PRIORIDADES. • ¿Cuál es el rendimiento de las URLS problemáticas? Ayuda a hacer zoom sobre el problema y estimar PRIORIDADES.
  • 48. ÁREA DE CALIDAD: ANÁLISIS DE EXTENSIONES (LMV) ESCENARIO 1 1. El 100% de las URLs con menos de 100 palabras, pertenecen a parámetros (-1), son indexables y tienen rendimiento nulo. 2. Comprobamos la indexación “real” y el “grado” de enlazado interno hacía esas URLs con PR distribuido. 3. En este proyecto “no tomaríamos acción”, ni tendríamos prioridad. ESCANARIO 2* 1. El 100% de las URLs con menos de 100 palabras, pertenecen a productos (el 50% a listados de máximo rendimiento), son indexables y tienen rendimiento nulo. 2. Los datos nos arrojan que existe una probabilidad alta que con más de 300 palabras se aumente el rendimiento de estas Urls. 3. Al ser muchas Urls, conectamos con IA para realización de textos de +300p dándole “x información ya obtenida”. 4. Realizamos seguimiento y “mejoramos manualmente” las mayor rendimiento estén dando. 🔗https://es.slideshare.net/mjcachon/analisis-de-contenidos-seo-mtodo-triple-a-seonderground-2022 (MJ CACHÓN)
  • 49. ÁREA DE AUTORIDAD: ANALISIS DE ANCHORING (LMV)
  • 50. ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN) INSERTAR URLS INDIVIDUALES PARA AUDITAR CONTEXTO DESCRIPCIÓN INFORMACIÓN TÉCNICA
  • 51. ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN) INSERTAR URLS INDIVIDUALES PARA AUDITAR CONTEXTO DESCRIPCIÓN INFORMACIÓN TÉCNICA EXPORTS
  • 52. DESCRIPTIVO • Distribución de enlazado interno en base a DF/NF • Posición y origen de todos los enlaces internos. • Información sobre la relación y el tipo de cada uno de los enlaces internos. TÁCTICO • ¿Dispone de alto % de enlaces nofollow? • ¿Alto enlazado en bloques de navegación y poco contextuales? • ¿Paridad de Linking en HTML inicial y Render? ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
  • 53. DESCRIPTIVO • Visualización de todo el anchoring interno de una URL. • Nº de Links con cada anchor text. TÁCTICO • Errores semánticos por anchorings erroneos. • Optimización de variación de anchor text. ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
  • 54. DESCRIPTIVO • Linking proveniente de cada Segmento Estratégico • Linking proveniente de cada Segmento Táctico TÁCTICO • Existe cross linking entre los distintos segmentos? • Se reciben links desde URLs que tienen rendimiento? • Control de ofuscaciones. ÁREA DE AUTORIDAD: AUDITORÍA DE LINKS (AN)
  • 55. Y PARA FINALIZAR, UNA PEQUEÑA HISTORIA 3 Realizando Análisis contextuales de “links” nos damos cuenta que lo que encontramos en el DOM no son “HYPERLINKS” ANÁLISIS CONTEXTUAL CONTEXTO DE LA HISTORIA 1 TRATAMIENTO DE HYPERLINKS Y LINK SCORE (SF) 2 ENTENDIMIENTO DE “GOOGLEBOTs” (user-agents). 🔗Rastreadores de Google (user-agents) (GOOGLE SUPPORT)
  • 56. Y PARA FINALIZAR, CONTACTAMOS CON SF CONCLUSIONES DESCUBRIMIENTO 1 Le explicamos que lo que encontramos en el DOM no es un “HYPERLINK” sino una URL de carga de recursos 2 Mostramos que hemos checkeado que el bot de recursos es el que “trata” esas URLS. 3 Explicamos nuestras conclusiones para ver si estamos en lo cierto o no.
  • 57. Y PARA FINALIZAR, SF RESPONDE 📩 LA RESPUESTA QUE CONFIRMA NUESTRA TEORIA
  • 58. POR LO TANTO, CONCLUIMOS… ⚠️IMPORTANTE⚠️ ➢ Y POR COSAS COMO ESTAS ES POR LO QUE HAY QUE INVERTIR EL 80% EN ANALIZAR/INTERPRETAR LOS DATOS MOSTRADOS, YA QUE UN ANÁLISIS CONTEXTUALIZADO + LA EXPERIENCIA DEL PROFESIONAL SEO ES LO QUE MARCA DIFERENCIAS. ➢ ESTO HA HECHO QUE NOS DEMOS CUENTA, QUE TODOS ESTAMOS TRABAJANDO MAL CON LOS DATOS DE SF Y METIERAMOS PARCHES COMO RECOMIENDA DAN EN SU EMAIL.
  • 59. INFORMACIÓN ADICIONAL DE REFERENCIA • SEO DATA DRIVEN (IÑAKI HUERTA): https://www.youtube.com/watch?v=ZGJ3pEje5yg • ETLS PARA SEO (MANUEL MARTÍN): https://docs.google.com/presentation/d/1Lzi1ekfkC5vWW6wKTiNwrarXG_g29yOf--blzuGwNXU/ • INFORMES SEO CON DATA STUDIO (MARTA ARRIBAS): https://es.slideshare.net/MartaArribas4/informe-seo-automatizadospdf
  • 60. GRACIAS POR AGUANTARME 😅 Si quieres aguantarme más... Sígueme en mi redes o canal de YouTube: https://bit.ly/3cjMt0U O en mis redes sociales: @lu1sma