¿Se puede utilizar la ciencia de datos para SEO?

¿Se puede usar la ciencia de datos para SEO?

Para que el SEO esté realmente basado en datos, entonces el SEO debe usar la ciencia de datos. Afortunadamente, el SEO se presta increíblemente bien al SEO, especialmente el aspecto técnico del SEO y la naturaleza rica en datos de los sitios web. Entonces sí, la ciencia de datos se puede usar para SEO.

Si recordamos que la ciencia de datos es una combinación de ingeniería de software (Python, R, bases de datos en la nube y computación), matemáticas avanzadas (álgebra lineal, probabilidad y cálculo multivariable) y conocimiento de dominio ENTONCES la ciencia de datos ciertamente puede aplicarse al SEO donde SEO es el dominio.

Elige tu resultado

Para la mayoría de los SEO, el resultado será la clasificación. Dado que Google oculta las palabras clave utilizadas para obtener tráfico SEO, las clasificaciones son su mejor apuesta. También es probable que esté libre de variables extrañas y al acecho, como la estacionalidad. Por ejemplo, es poco probable que cambie su clasificación si vende bombillas LED independientemente del clima o la época del año.

Elija sus variables predictoras

Google ya ha declarado públicamente que tiene más de 200 señales y 50 variantes en cada una. Su trabajo como científico de datos es descubrir cuáles son esas señales. Para hacer esto, necesitará tecnología para recopilar los datos de manera científica (es decir, al azar, representativo, etc.).

Ingeniería y matemática

La tecnología también será necesaria para:

1. Explore esos datos utilizando herramientas estadísticas como R
2. Modelar las clasificaciones
3. Validar el modelo
4. Automatice el modelado utilizando el aprendizaje automático.

Hemos creado dicha tecnología y puede leer sobre ella con más detalle aquí: Data Science

Las fuentes de datos deben tener en cuenta la gama más amplia de factores posibles que afectan su clasificación, incluidas las siguientes áreas generales:

• contenido (Alchemy API, etc.)
• arquitectura del sitio (Diffbot, Deep Crawl, etc.)
• enlaces y redes sociales (ahrefs, majestuosas, etc.)

Visualiza tus hallazgos

Si usted es una agencia, consultor o interno. Debe presentar sus hallazgos a las partes interesadas, como el director de marketing, la persona de experiencia de usuario, el estratega de contenido, la persona de relaciones públicas, etc.

Esto requiere pensar un poco sobre la mejor manera de visualizar los datos. Hay muchos buenos libros de Nathan Yau a Edward Tufte. También necesitará codificar en d3.js si desea presentar las ideas en forma de una aplicación o sitio web.

Claro que puedes hacerlo. La ciencia de datos aplicada a la optimización en la página es un tema importante, ya que un buen SEO no solo mejora su tráfico orgánico (debido a una mejor exposición a google) sino que también aumenta las tasas de conversión. Las herramientas de SEO tradicionales disponibles han sido productos de ciencia de datos per se.

Si está buscando un proyecto de ciencia de datos para SEO, puede usar los productos de Google para recopilar los datos, extraerlos a través de sus API o rasparlos directamente. Alternativamente, puede rastrear su propio sitio web.

Recuerde que SEO significa optimización (y esto matemáticamente significa encontrar un mínimo o un máximo). Puede desarrollar sus propias herramientas para casi todo: densidad de palabras clave, prueba de página de destino, tiempos de carga de página, generación automática de página de destino basada en términos de búsqueda, etc.

Por ejemplo, la API de Google Analytics (ahora análisis universal), aunque muestreada para usuarios que no son premium / no grandes consultas, le ofrece la posibilidad de identificar los términos de búsqueda utilizados en su sitio web, el flujo de usuarios, etc. Si además, Si utiliza variables personalizadas para pasar identificadores de usuario, puede identificar el comportamiento de usuarios individuales en función de ciertos parámetros. Con esta información, puede predecir muchas cosas para optimizar su conversión.

Para que esto sea efectivo, debe tener un sitio web con tráfico decente. Pero una vez que lo haga, las posibilidades con respecto a los productos de ciencia de datos son ilimitadas (excepto en Europa, donde las leyes de privacidad de datos ponen un límite a dónde puede ir).

Sí, podemos usar la ciencia de datos para SEO para tomar mejores decisiones sobre qué aspectos del diseño web, contenido, SEO en la página y fuera del sitio son beneficiosos y perjudiciales para el SEO.

No voy a entrar en tecnicismos (porque no soy un científico de datos, sino que busco activamente serlo). Básicamente, utiliza la ciencia de datos para crear modelos a partir de datos complejos para descubrir relaciones y poder hacer que el proceso de marketing digital sea más predecible, cuantificable y operativo.

Ahora veamos algunos ejemplos prácticos del uso de la ciencia de datos en SEO:

1. Análisis de competencia

Puede monitorear a sus competidores al mapear los cambios en su sitio web y lo que otros están diciendo sobre ellos. Esto le permite ver si sus actividades son beneficiosas y qué está impulsando ese éxito.

2. Análisis técnico

Cuando tienes grandes sitios web (consiguiendo tráfico en Millones), tienes una gran pila de registros de servidores. Realiza un análisis de registro del servidor para identificar la correlación entre los problemas técnicos y su impacto en las métricas empresariales. Todos conocemos el caso de estudio de tiempo de carga de Amzaon. La desaceleración de la carga de la página web de solo un segundo podría costarle $ 1.6 mil millones en ventas cada año.

3. Marketing de contenidos

En todas partes de la web debes haber leído ‘el marketing de contenidos es el rey’ y todos se suben al carro. Sin duda, el marketing de contenidos podría desarrollar su negocio, si se aborda de manera lógica y científica.

Puede usar la ciencia de datos para emular el rastreo de los motores de búsqueda. Identifique diferentes temas de contenido escritos en la web, mida diferentes señales y el efecto de esas señales en los indicadores clave de rendimiento (KPI) del negocio, como el tráfico de SEO, las páginas por visita, las acciones sociales, etc.

Hay muchos ejemplos de este tipo de estudio:

Contenido, acciones y enlaces: información sobre el análisis de 1 millón de artículos

Por qué el contenido se vuelve viral: lo que nos enseñó el análisis de 100 millones de artículos. El | OkDork.com

4. SEO fuera de página

Vaya a su plataforma de análisis y eche un vistazo a los últimos datos de tres o cuatro años para identificar las fuentes de referencia del tráfico de conversión. Luego, identifica socios valiosos que valen la inversión de tiempo futuro y construye una relación con ellos. Eche un vistazo al caso de estudio de Shoes of Prey, hicieron algo similar: estudios de caso de Google Analytics

Como Rodrigo Rivera mencionó, las posibilidades son ilimitadas. Si sabe cuál es su hipótesis (basada en el conocimiento y la observación previos), siempre puede usar la ciencia de datos para validar o invalidar una hipótesis.

Si!

Un amigo mío tiene un blog si quieres saber más:

DATOS-SEO

Su último post es sobre predicción SEO y es realmente bueno.