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Estrategia de palabras clave por agrupación temática

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le Martes 27 Marzo 2018 - Mise à jour Domingo 03 Marzo 2024
Temps de lecture : 10 minutes

Me hubiera encantado tener una herramienta así...

Durante mi experiencia como director de una agencia SEO, busqué optimizar cada proceso de la empresa. Mi objetivo era mejorar el retorno de la inversión, así como la calidad de los entregables a nuestros clientes. Y, debo admitirlo, la búsqueda de palabras clave era una de las tareas que más me asustaba. ¡Hasta que entendí la importancia del campo semántico y los clusters temáticos! Luego vino el lanzamiento de SEOQuantum 😉.

🥵 Durante mucho tiempo me atasqué en la estrategia de palabras clave: un trabajo largo y tedioso

Por lo general, comenzamos estableciendo una lista de palabras clave estratégicas para el negocio de nuestro cliente. El objetivo es presentar al cliente una estrategia de palabras clave basada en contenido SEO. Una vez determinada esta lista (de 100 a más de 1000 palabras clave), el equipo pasaba largos días enriqueciéndola, clasificándola y agrupándola por temáticas semánticas, volúmenes de búsqueda, nivel de competencia...

Estrategia de palabras clave SEO en Excel

En resumen, un trabajo agotador y propenso a errores. Rápidamente me di cuenta de que esta tarea no satisfacía a nadie y no aportaba ningún valor añadido...

💡 Busqué una solución para desarrollar la estrategia de palabras clave...

Recordatorio importante: el "SEO antiguo", es decir, una palabra clave por página, ha quedado obsoleto. En aquel entonces, optimizábamos expresiones como [restaurantes en Italia] y [restaurantes italianos] utilizando dos páginas diferentes, una para cada palabra clave. Así es como probablemente todos comenzamos...

El algoritmo de búsqueda de Google (a través de las actualizaciones Rankbrain, Colibrí o Helpful Content) ha superado esta práctica, ¡y afortunadamente! Por supuesto, todavía puede funcionar. Lo más triste es que la mayoría de los plugins SEO (como Yoast para WordPress) todavía se basan en este enfoque de "1 palabra = 1 página".

Hoy en día, el contenido profundo que abarca una variedad de conceptos y entidades relacionadas gana cada vez más frente al "SEO antiguo". Por supuesto, sigues escribiendo sobre una palabra clave principal. Sin embargo, trabajarás en toda la semántica que rodea esta idea clave para llegar a un número ilimitado de consultas asociadas.

Ante esta situación, busqué una solución que redujera el tiempo dedicado a desarrollar la estrategia y proporcionara una visión clara de los desafíos del mercado SEO de mi cliente. Existen algunas herramientas como SEMRush, Majestic, pero ninguna de ellas es suficiente, ninguna de ellas permite agrupar palabras clave por proximidad semántica...

🔧 Crear la solución que resuelve los problemas

Al no encontrar lo que buscaba, decidí embarcarme en un proyecto loco: automatizar la creación de la estrategia de palabras clave por cluster temático. En la práctica, después de elaborar una lista de palabras clave, SEOQuantum es capaz de estudiar las páginas posicionadas en el motor de búsqueda para cada una de las palabras clave con el fin de:

  1. Agruparlas por semántica
  2. Asignar un tema a cada cluster (grupo de palabras clave)
  3. Estimar el volumen de búsqueda por cluster (grupo)
  4. Proponer nuevas palabras clave

¡Ya no te equivocarás en la elaboración de la estrategia de palabras clave! En menos de un minuto, encuentras la lista de términos a utilizar y tienes una idea completa de las palabras. ¡Nuestro producto te ofrece un servicio considerable para posicionarte en Google y atraer tráfico cualificado a tu sitio web!

A diferencia de otras herramientas en el mercado, conoces la semántica necesaria para posicionarte en varias palabras clave (¡a veces cientos!). Cabeza o cola larga, todo es posible para ser visible en la web.

🎁 Ejemplo: estudio de caso para el universo "cursos y aprendizaje"

El estudio semántico sobre el universo de los cursos en línea y el aprendizaje** se basa en una muestra de 1.300 palabras clave generalistas. Elegir palabras clave condiciona el resto del análisis, es un elemento a tener en cuenta para el resto del estudio de caso.

La selección de palabras clave se realizó utilizando herramientas como Google Keyword Planner y SEMRush:

  • Se incluyen la mayoría de las palabras clave genéricas que contienen "Curso [XXX]", "Aprender [XXX]"
  • Se excluyen las palabras clave asociadas y derivadas "salsa YouTube" y "salsa principiante" para la expresión clave "curso SALSA"
  • Se limitan las búsquedas geolocalizadas (debido a su gran número)
  • Se excluyen las búsquedas sobre materias primas (precios del plomo...), los precios de la bolsa (precios de las acciones ORANGE, SFR...)

Para llevar a cabo este estudio, desarrollé una nueva herramienta** capaz de estudiar la semántica de una lista de palabras clave. Para ello, la herramienta recorre y recupera los textos del TOP 10 de las páginas posicionadas en las SERPs de Google Francia, es decir, 13.000 páginas en total.

Una vez constituido el conjunto de datos, la herramienta utiliza un **algoritmo de aprendizaje automático de partición de datos para crear clusters, agrupaciones de palabras clave por afinidad semántica. Nota: el algoritmo determina el número adecuado de clusters de forma "automática", algunas palabras clave tienen un posicionamiento "difuso", es decir, pueden pertenecer a uno o varios clusters. La consecuencia directa es que algunos clusters no tienen fronteras bien definidas.

Los clusters se consolidan con datos como el volumen de búsqueda mensual por palabra clave, el nivel de competencia orgánica... Después del tratamiento por la herramienta, obtenemos los primeros resultados.

Dale un poco de altura a tu visión

Para este estudio, los clusters detectados son 91:

  • El dibujo
  • El desarrollo (programación)
  • Los idiomas
  • La escritura
  • El inglés
  • La conducción
  • ...
Matriz de clusters semánticos
  • En el eje de las ordenadas: el volumen de búsqueda mensual por cluster (en una escala logarítmica, gracias Walid por el consejo)
  • En el eje de las abscisas: el nivel de competencia orgánica

Cada cluster se posiciona en una "matriz de volumen de búsqueda/competencia orgánica" que permite tener una visión global del universo semántico de un vistazo. La herramienta etiqueta automáticamente el nombre del cluster según su contenido.

Ejemplo de 2 clusters: cursos de costura y escritura

Para maximizar la elaboración de la estrategia de palabras clave, es necesario revisar los clusters. En particular, 142 palabras clave no están clasificadas en ningún cluster (aproximadamente el 11% de la lista). Algunas palabras clave (aproximadamente el 5%) se encuentran en clusters que no les corresponden correctamente (probablemente debido a las fronteras difusas de los clusters). La herramienta hace el 80% del trabajo 😀.

otrosclusters

En el ejemplo anterior, la palabra "cours guitare net" no está en el cluster correcto y el cluster "paris argentin" debería fusionarse con "cours danse". Los clusters del estudio son lo suficientemente cerrados como para extraer algunas conclusiones.

¿Qué lecciones se pueden aprender de este estudio?

El análisis semántico del universo aporta varias enseñanzas, entre ellas: muchos internautas buscan información sobre el dibujo, en segundo lugar, el desarrollo (programación). El cluster "Aprender a dibujar" representa por sí solo más de 435.000 consultas mensuales.

Los internautas hacen más preguntas en los clusters anteriores.

Es interesante observar que el nivel de competencia es importante para el cluster "multiplicación" con contenidos muy cortos. Una de las tácticas para desempeñarse en este cluster es ofrecer contenidos más largos que el promedio.

Finalmente, cabe destacar que son los actores puros como Superprof y wikihow quienes cubren más el mercado.

## 🚀 ¿Cómo puede ayudar este enfoque al SEO?

¿Es posible dirigir una estrategia SEO de palabras clave mediante la semántica? Sí y no al mismo tiempo. Diría que todo depende del conjunto de datos (lista de palabras clave) utilizado. En nuestro estudio de caso, la lista es demasiado amplia para responder a una estrategia eficaz de palabras clave, nos perdemos muchas consultas. Sería más bien un estudio SEO del mercado basado en la semántica.

Sin embargo, este enfoque permite despejar el terreno y **proporcionar métricas de decisión a los directivos y al equipo de marketing, lo que permite priorizar en función de los volúmenes de búsqueda y el nivel de competencia para establecer la estrategia adecuada.

Sin embargo, para tener una estrategia de palabras clave clara y bien definida en SEO orgánico, que satisfaga las exigencias del equipo de marketing, así como las necesidades de los usuarios y del SEO, es esencial repetir el ejercicio centrándose únicamente en un cluster. El paso principal es descender verticalmente en el cluster y abordar todas las facetas de un tema a través de una lista exhaustiva de palabras clave.

Cuando estaba a cargo del SEO, utilizaba este tipo de análisis de dos maneras:

1. ya sea para la preventa, cuando te encuentras con tu prospecto. Esto te da la ventaja de conocer en unos minutos su negocio desde un punto de vista SEO: las diferentes nichos, el nivel de competencia y de búsqueda;
2. ya sea en la orientación estratégica SEO de las campañas, determina cuáles son los nichos a trabajar en prioridad y el esfuerzo a realizar.

## 🙏 Fuentes utilizadas para escribir este artículo

https://www.searchenginejournal.com/keyword-clusters-seo-content-strategy/399414/

https://blog.hubspot.com/marketing/how-to-do-keyword-research-ht

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