Tratamiento de datos para posicionamiento web

Siento decir que no he podido terminar el curso The Analytics Edge sobre analítica de datos con R, de hecho no he pasado de la segunda semana de formación, pero no ha sido por falta de interés, sino por falta de tiempo. La buena noticia es que EDX y el MIT han reabierto una nueva edición del curso que justo comienza este mes, y me he vuelto a ‘enrolar’, a ver si este consigo terminarlo y puedo explicar alguna cosa interesante de mis andanzas con R y los datos.

Mientras, puedo comentar alguna cosa interesante sobre tratamiento de datos para ayudar en objetivos de SEO o posicionamiento web.

Una de las aplicaciones más útiles para encontrar palabras clave valiosas para mejorar el posicionamiento de sitios web en buscadores es SEMrush. Esta herramienta permite buscar palabras clave relacionadas con una temática, o posicionadas para un dominio, y proporciona indicadores que permiten analizarlas para localizar keywords con un buen volumen de búsqueda, y con poca competencia para posicionar, o palabras clave altamente valoradas en Adwords, que pueden dar un buen retorno en ingresos de Google Adsense si podemos hacer llegar nuestro sitio con ellas a las primeras posiciones del buscador.

Cuando se obtiene la lista de palabras clave, en SEMrush se puede ordenar las keywords por volumen de búsqueda, por CPC de las palabras en Adwords, por nivel de competencia también en Adwords, o por número de resultados en el buscador, pero la ordenación se hace sólo por un criterio, y después hay que recorrer la lista teniendo en cuenta las demás hasta encontrar las palabras clave que cumplan con todos nuestros requisitos.

Las palabras clave que tienen mayor volumen de búsqueda suelen ser también las más competidas, y por tanto las más difíciles de posicionar, así que casi siempre hay que probar bastante hasta encontrar palabras con un buen volumen de búsqueda y un nivel de competencia asequible.

¿Qué tiene esto que ver con el tratamiento de datos? Pues en este caso, algo que puede facilitarnos mucho la vida en la búsqueda de las palabras clave adecuadas para nuestras campañas de SEO es combinar todos los indicadores que devuelven los informes de palabras clave de SEMrush en uno sólo que tenga en cuenta la importancia relativa de cada indicador original, y que permita así hacer una única ordenación de las palabras clave candidatas que de una vez tenga en cuenta todos los criterios. De esta manera, la búsqueda será más fácil, más rápida, y más basada en datos que en intuición.

En este blog, en el post Cómo buscar las mejores palabras clave se explica cómo crear este indicador de Mejores Palabras Clave exportando a Excel los resultados de informes de palabras clave relacionadas de SEMrush, y creando el indicador MPC con un media ponderada de los 4 indicadores originales de SEMrush. Para la ponderación, lo único que hay que hacer es asignar un peso a cada indicador, que es el que le va a dar más o menos importancia al mismo en la fórmula final.

Excel para buscar las mejores palabras clave

¿Buena idea, no? Un tratamiento sencillo de resultados de una herramienta de posicionamiento web que con una simple hoja Excel nos puede permitir afinar mucho más y ahorrar tiempo en las búsquedas de palabras clave para posicionamiento web.

Yo de mayor quiero ser científico de los datos

Parece ser que ahora la profesión de moda es científico de datos. Después de convencernos de que lo más guay era el big data, y de que los especialistas en Big Data tienen el futuro asegurado, ya que todas las empresas están buscando expertos en Big Data para no quedarse atrás frente a sus competidores, alguien se ha dado cuenta de que el término ha cuajado muy bien, pero estamos hablando de una profesión y no tenemos un nombre para ella, porque Experto en Big Data es un poco rebustado.

Data Science con R y RStudio
Analisis de datos con RStudio

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