Data Science para SEO: Extrae y Decide con Datos

¿Quieres mejorar tu estrategia de SEO y tomar decisiones basadas en datos reales? ¡Estás en el lugar correcto! Usar Data Science para SEO es como tener una brújula que te guía hacia las mejores oportunidades de optimización para tu sitio web. Vamos a ver cómo puedes usar datos para tomar decisiones informadas y llevar tu posicionamiento al siguiente nivel.

¿Qué es Data Science?

Data Science, o Ciencia de Datos, es básicamente el arte de analizar montones de datos para descubrir patrones, tendencias y sacar conclusiones que te ayuden a tomar mejores decisiones. En el contexto del SEO, esto significa usar datos para entender mejor a tus usuarios, optimizar tu contenido y mejorar tu visibilidad en los buscadores.

¿Para qué Sirve el Data Science en SEO?

En SEO, el Data Science puede ayudarte a:

  • Identificar Keywords con Potencial: Analizar cuáles palabras clave te traen más tráfico o tienen oportunidades de crecimiento.
  • Optimizar tu Contenido: Descubrir qué tipo de contenido atrae más a tu audiencia y ajustar tu estrategia para maximizar resultados.
  • Entender a tu Competencia: Ver qué hacen tus competidores y encontrar formas de superarlos.
  • Predecir Tendencias: Anticiparte a las búsquedas futuras y crear contenido alineado con lo que los usuarios están buscando.
  • Segmentar tu Audiencia: Personalizar tu contenido y estrategias basándote en las preferencias y comportamientos de tus visitantes.

Cómo Extraer Data de Términos de Búsqueda de Google Analytics o Google Search Console

No te preocupes, no necesitas ser un programador experto para sacar estos datos. Aquí te explico la forma más sencilla:

Opción 1: Exportar Data desde Google Analytics

  1. Abre Google Analytics y navega a la sección de Adquisición > Search Console > Consultas.
  2. Configura el rango de fechas que deseas analizar para obtener una vista más precisa de los términos de búsqueda.
  3. Usa los filtros y selecciones para ajustar los datos que quieres ver. Por ejemplo, puedes ajustar las dimensiones para ver términos de búsqueda, páginas de destino, etc.
  4. Haz clic en el botón de exportar (arriba a la derecha, generalmente un ícono de flecha hacia abajo) y selecciona el formato que prefieras, como CSV o Excel. ¡Y listo! Ya tienes tus datos para trabajar con ellos.

Opción 2: Exportar Data desde Google Search Console

  1. Abre Google Search Console y selecciona tu propiedad (sitio web).
  2. Ve a “Rendimiento” para ver los términos de búsqueda, clics, impresiones, CTR y posición promedio.
  3. Configura los filtros de búsqueda si deseas segmentar por país, dispositivo, o tipo de búsqueda (web, imagen, video).
  4. Haz clic en el botón de exportar (arriba a la derecha, ícono de flecha hacia abajo) y elige el formato CSV o Google Sheets. Esto te permitirá trabajar con los datos de manera sencilla y accesible.

Cómo Manipular la Data con Python

Ya que tienes tus datos exportados, puedes empezar a jugar con ellos usando Python. No te preocupes si no eres un experto en programación, ¡te explico cómo hacerlo paso a paso en Google Colab!

Instrucciones para usar el código en Google Colab:

  1. Subir el archivo CSV a Google Colab:
    • Haz clic en el ícono de la carpeta en la barra lateral izquierda de Google Colab.
    • Haz clic en el ícono de “Subir” (ícono de archivo con una flecha hacia arriba).
    • Selecciona tu archivo keywords.csv y súbelo.
  2. Ejecutar el código en Google Colab:
    • Copia y pega el siguiente código en una celda de Google Colab y ejecútalo.

Código para Google Colab para comenzar a usar Data Science en SEO:

# Instala los módulos necesarios
!pip install pandas matplotlib

# Importa las librerías
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar la data desde el CSV exportado
# Asegúrate de que el archivo 'keywords.csv' esté en la misma carpeta donde trabajas
data = pd.read_csv('keywords.csv', delimiter=';', encoding='ISO-8859-1')

# Mostrar las primeras 10 filas para echar un vistazo
print(data.head(10))

# Contar cuántas filas de datos tenemos
print(f"Cantidad de filas: {len(data)}")

# Ver las primeras y últimas filas
print(data[:10])  # Primeras 10 filas
print(data[-3:])  # Últimas 3 filas

# Pasar las keywords a minúscula para estandarizar
data['Keyword'] = data['Keyword'].str.lower()

# Calcular el CTR promedio por ranking
promedio = data.groupby(['Ranking'])['CTR'].mean()
print(promedio)

# Graficar el promedio de CTR por ranking para visualizar mejor
promedio.plot(kind='bar')
plt.title('CTR Promedio por Ranking')
plt.xlabel('Ranking')
plt.ylabel('CTR')
plt.show()

Notas Importantes:

  • Archivo CSV: Asegúrate de que el archivo keywords.csv esté cargado en la misma carpeta del entorno de Google Colab. Puedes usar el explorador de archivos de Google Colab para subir el archivo si aún no lo has hecho.
  • Ejecución Paso a Paso: Ejecuta cada celda de código en orden para asegurarte de que todos los pasos se ejecuten correctamente.

Este código funcionará sin problemas en Google Colab y te permitirá analizar y visualizar tus datos de SEO de manera sencilla y efectiva.

¡Y ahí lo tienes! Con estos pasos simples, puedes empezar a usar Data Science para sacar insights valiosos que te ayudarán a mejorar tu SEO. Desde identificar oportunidades de keywords hasta optimizar tu contenido, la clave está en dejar que los datos guíen tus decisiones. ¡Así que anímate a explorar y experimentar con tus datos para lograr mejores resultados!

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