Aprendizaje automático y SEO - ¡Entiéndelo todo a través de 3 grandes ejemplos!

Este artículo se inspira en gran medida en la conferencia "The Impact of Big Data and Machine Learning on Online Marketing" en el SEO Camp 2017, de Rodolphe Quenette, de Authoritas & Cécile Beroni, Director de SEO en Price Minister.

Resumen

• Predecir el rastreo de Google para optimizarlo
• Predicción de las mejores palabras clave
• Predicciones sobre las urls

 

En el Ministro de Precios, el SEO es:

• 24 millones de páginas
• 17 millones de páginas indexadas
• 30-40% del total de visitas

Por eso hay tantos problemas con Big Data...

El propósito de este artículo no es ser exhaustivo en estos métodos, ni siquiera dar respuestas completas: el Ministro de Precios quiere decirnos lo que hace, pero no revelar todas las recetas, de todos modos!

¿Conoces la receta de Nutella?

>> El objetivo es más bien enumerar 3 ejemplos concretos de grandes optimizaciones relacionadas con los datos en los que PriceMinister ha trabajado.

Predecir el rastreo de Google para optimizarlo

Al principio, el rastreo de todo el sitio web del Ministro Price tomó... ¡6 meses! Así que los rastreos de Google nunca estuvieron al día, y por lo tanto no funcionaba bien :).

>> Tuvimos que pensar en cómo optimizar el rastreo de Google: cómo hacer que rastree lo que queremos, optimizar el caché en base a eso, para asegurarnos de que, en el tiempo de rastreo diario que Google nos ofrece, ¡lo gaste en las cosas que importan!

• El Ministro de Precios logró predecir el 80% de las urls que serán rastreadas por Google todos los días!
• Y por lo tanto una gran posibilidad de optimizar el caching, el tiempo de respuesta, etc...

Predicción de las mejores palabras clave

El análisis de las palabras clave, a menudo, va bien en unas pocas palabras clave... ver por ejemplo este artículo sobre la búsqueda de palabras clave. ¿Pero cómo hacer cuando no estamos hablando de unos pocos cientos de palabras clave, sino de millones?

Aquí hay un ejemplo de una metodología:

• Extracción de todo el h1 de todas las páginas :
  • podemos detectar las palabras clave
  • entonces mira todas las palabras clave similares mirando los resultados de Google para cada una de ellas.
  • y así, mirando las h1s de los competidores:
  • y cerramos...
  • y luego tenemos... ¡2,4 millones de oportunidades de palabras clave!
• Por supuesto, entonces tienes que procesar estos datos...

• Puntuación de palabras clave: ordenaremos por volumen de búsqueda, facilidad, comprobaremos (¡todavía!) que tenemos los productos detrás, y zou, tendremos una lista priorizada. Luego, por supuesto, en un sitio como Priceminister, podemos crear rápidamente páginas de aterrizaje para cada uno, así que zou, no es un problema :) (Lo sé, no es el caso de todos). Bueno, volvamos a la puntuación:
  • cómo estimar la capacidad de clasificación en cada una de las palabras clave?
  • por supuesto:
    • volumen de búsqueda
    • CPC
    • CTR %
  • y más: Url de la competencia con Majestic: Flujo de Confianza, Flujo de Citaciones, y análisis versus la mejor página del sitio de precios de esta palabra clave, para entender nuestros datos comparados con los suyos.
  • y muchos otros aparentemente, ¡pero eso no lo sabremos!

Predicciones sobre las urls

Más allá de la palabra clave, intentaremos conocer las urls con mayor potencial de crecimiento. Porque dado el volumen de páginas, no podremos trabajar en todo.

Al fin y al cabo, mirar las urls tiene sentido, ¿no? Un sitio web, el SEO, siempre hablamos de palabras clave, pero al final, concretamente, son páginas las que gestionamos, ¿no? :)

Allí trabajamos por categoría, por capullo, racimo, usamos la palabra que prefieras, y luego enviamos el análisis.

Por ejemplo, el grupo semántico "joyas":

• estamos viendo estas urls contra las urls de los concursantes.
• tipificamos estas urls con, por ejemplo, datos majestuosos
• allí podremos detectar las páginas con mayor potencial de mejora comparando nuestras páginas con éstas, y comprender lo que falta en nuestro sitio, desde el punto de vista de la página, la malla, etc.

Este es el final de este pequeño artículo que da algunas ideas sobre cómo utilizar la Máquina de Aprendizaje y Big Data para optimizar su estrategia de SEO cuando se administra un mercado de decenas de millones de páginas web.

   Artículo escrito por Louis Chevant