Internet es un portal con herramientas de extracción de información muy avanzadas. Cada día se producen más datos que puedes utilizar a tu favor para mejorar el futuro de tu empresa., como por ejemplo las estrategias de link building que llevan a cabo tus competidores.

Pero la mejor forma de procesar esta información es a través de la ciencia de datos. Son muchas las razones de porqué debes utilizar Data Science y SEO, bien sea para posicionar, encontrar nuevas tendencias de mercado o evaluar oportunidades de negocio.

Para hacer esto más fácil, debes pensar en que el Data Science es una práctica que combina herramientas digitales basadas en el Big Data y el Machine Learning, especialmente para el procesamiento de una gran cantidad de información. Exactamente igual a como trabajan algunas agencias SEO Valladolid.

Los expertos lo definen como una ciencia que involucra muchos métodos avanzados para extraer datos en diferentes formas. Posteriormente, estos suelen ser analizados a través de diferentes puntos de vista como la estadística, el aprendizaje automático y la analítica predictiva entre otros campos.

La finalidad de esta práctica es descubrir patrones que no se encuentran a simple vista. Suele emplearse en áreas como la educación, para revelar descubrimientos científicos o hacer análisis de audiencias de forma masiva.

En el caso del marketing digital, se utilizan herramientas y algoritmos para entender cómo funciona un mercado en Internet, el nacimiento de nuevas industrias, la tendencia de los consumidores, nuevas tecnologías, entre otros.

¿Por qué es importante el Data Science para posicionar?

Una de las principales razones de por qué el Data Science y SEO forma parte del procedimiento de marketing en buscadores, es porque gracias a su práctica se pueden determinar patrones de tendencia en el mercado, así como las preferencias e intereses de los usuarios. Para hacerlo más simple, básicamente sería como generar una vista hacia el futuro del mercado.

De esta forma, las empresas pueden aprovechar los datos obtenidos para posicionar su marca en buscadores. Sin embargo, no es la única razón de por qué el SEO y el Data Science hacen tan buena pareja, puede que una de sus funciones más importantes sea la capacidad de predecir cuáles pueden ser los parámetros del algoritmo que utiliza Google para organizar las SERP’s o página de resultados de búsqueda.

Otros beneficios de la ciencia en relación con el SEO son los siguientes.

  • Analizar los posibles resultados de los objetivos de campaña.
  • Estudiar cuál sería el impacto de las campañas puestas en marcha.
  • Crear propuestas comerciales más ajustadas a las necesidades y gustos de los clientes.
  • Identificar las fortalezas y los puntos débiles del perfil de consumidor.

La relación del Data Science y Google

La Data Science está más que relacionada con los algoritmos y el posicionamiento orgánico. Sin embargo, existen otras coyunturas donde Google y Data Science vuelven a unirse. Un ejemplo directo de esto es el proyecto Google Brain, se trata de una investigación donde el equipo intentó utilizar inteligencia artificial para mejorar los productos de la empresa.

Es un gran ejemplo de cómo las empresas pueden utilizar hoy en día la ciencia de los datos, ya que su principal objetivo es utilizar la misma información que generan los productos de Google para intentar hacerlos más eficientes, útiles, rápidos e inteligentes.

Más del 95? los usuarios de Internet utilizan Google como motor de búsqueda principal, por lo tanto es la herramienta más poderosa en su plantilla. Actualmente, está utilizando la Inteligencia artificial para mejorar la calidad del mismo.

Por ejemplo, el algoritmo ya es capaz de diferenciar entre diferentes idiomas y la estructura del lenguaje, por lo que sus resultados suelen ser más precisos, incluso si el usuario utiliza comandos de voz.

¿Qué hay del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático o machine learning es una de las prácticas donde se aprovecha el Data Science para entender cómo funcionan las tendencias de mercado. Algunos expertos incluso mencionan 3 objetivos con esta práctica: la predicción, la generación y la automatización. Una vez más, tienes a Google como ejemplo.

En 2015, la empresa sacó a la luz un nuevo algoritmo conocido como RankBrain, producido por su equipo de Google Brain. Su objetivo era incrementar la calidad de los resultados de búsqueda en consultas que jamás habían sido realizadas anteriormente.

La empresa presume que el 15? las búsquedas en el motor no se han realizado antes, por lo que RankBrain evaluaría las tendencias de los usuarios y otros parámetros para enviar una respuesta apropiada.

Más recientemente, en 2019, la empresa mejoró está herramienta y llamó BERT a la nueva actualización. En este caso, se utilizaría el aprendizaje automático para comprender mejor las consultas de búsqueda de los usuarios.

La verdad es que estas actualizaciones no participan activamente en los cambios para el posicionamiento. No obstante, es útil comprender cómo funciona el algoritmo y cómo puedes adaptar tus estrategias para el futuro. Mira cómo pueden ayudarte los objetivos del machine learning.

Predicción

Según los análisis de Mark Edmonson, el aprendizaje automático puede ser útil para determinar cuáles son las palabras clave que generarán mayores ingresos en las estrategias de SEO de las empresas.

El código que se genera es capaz de hacer una evaluación entre la posición actual del dominio de una empresa y la posición que podría obtener con esas palabras clave para indicar cuáles pueden ser los ingresos potenciales en cada escenario.

Esto puede ser utilizado por una agencia de marketing digital para centrarse en palabras clave que quizás no hayan sido evaluadas anteriormente, y que pueden traer aún más beneficios para el posicionamiento.

Generación

Con las herramientas de aprendizaje automático también se puede diseñar una estrategia de generación de contenidos. Estos son capaces de entender cuáles son los enlaces que cuentan con mayor popularidad e incluso los que tienen características más ajustadas a los algoritmos de posicionamiento.

De esta forma, también se puede emplear una generación de enlaces de mayor calidad.

Automatización

Por último, se puede utilizar un algoritmo de detección de objetos de aprendizaje automático como Tensor Flow. Esta herramienta es capaz de etiquetar imágenes y vídeos, de forma que se puede realizar una optimización SEO de forma totalmente automática. Ahora, los atributos de las imágenes podrán ser añadidas de forma fácil y rápida.

Igualmente, otras estrategias como las pruebas A/B podrán ser llevadas a cabo con mayor facilidad y obtener datos de forma inmediata. Es la mejor forma de empezar a utilizar Data Science y SEO.

Somos una empresa de diseño web en Valladolid, pide presupuesto sin compromiso te vamos a sorprender!