3 tipos de equipos de SEO en ciencia de datos y cómo funcionan

3 tipos de equipos de SEO en ciencia de datos y cómo funcionan

junio 10, 2021 0 Por admin


Cuando se trata de tener éxito en la ciencia de datos para SEO, nada es más importante que tener el equipo adecuado en su lugar.

Los desafíos para obtener y garantizar la coherencia de los datos, así como en su elección de modelos de aprendizaje automático y en los análisis asociados, se benefician de la colaboración de miembros del equipo con diferentes habilidades para resolverlos.

Este artículo presenta los tres tipos principales de equipos, quiénes están en ellos y cómo funcionan.

Abramos la charla con el profesional de SEO de ciencia de datos más solitario: un equipo de uno.

1. El único profesional de SEO en la ciencia de datos

El equipo de una sola persona es a menudo la realidad en organizaciones grandes y pequeñas por igual. Hay muchas personas versátiles que pueden manejar tanto el SEO como los datos por su cuenta.

El profesional de SEO de ciencia de datos solitario generalmente puede describirse como un experto en SEO que ha decidido tomar algunos cursos avanzados de informática para enfocarse en un aspecto más técnico de SEO.

Publicidad

Continuar leyendo a continuación

Son competentes en al menos un lenguaje de programación (como R o Python) y utilizan algoritmos de aprendizaje automático.

Siguen de cerca las actualizaciones de Google como Rankbrain, BERT y MUM, ya que Google inyecta cada vez más el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en sus algoritmos.

Estos profesionales deben tener la habilidad de automatizar los procesos de SEO para redoblar sus esfuerzos. Esto puede incluir:

  • Indexación automática de nuevas URL en Bing.
  • Creación de sitemaps con las nuevas URL de Google.
  • Genere texto con modelos GPT.
  • Detección de anomalías en todos los informes SEO.
  • Predicción de tráfico de cola larga.

En mi organización, compartimos estos casos de uso de SEO en forma de Jupyter Notebook. Sin embargo, es fácil automatizarlos usando Papermill o DeepNote (que ahora ofrece un modo automático para iniciar regularmente Jupyter Notebooks) para ejecutarlos diariamente.

Si desea combinar y mejorar su valor profesional, existen excelentes cursos de capacitación para que los entusiastas del SEO aprendan ciencia de datos, y viceversa, para que los científicos de datos también aprendan SEO.

Publicidad

Continuar leyendo a continuación

El único límite es tu motivación para aprender cosas nuevas.

Algunos prefieren trabajar solos; después de todo, elimina cualquier burocracia o política que pueda (pero no necesariamente) encontrar en equipos grandes.

Pero como dice el proverbio francés: “Solos vamos más rápido; juntos vamos más lejos.

Incluso si los proyectos se completan rápidamente, pueden tener el mismo éxito que podrían haber tenido si hubiera habido una gama más amplia de habilidades y experiencia en la mesa.

Ahora, dejemos el SEO solo y pasemos a equipos de dos personas.

2. Data Science SEO MVT (Equipo mínimo viable)

Es posible que ya esté familiarizado con MVP como producto mínimo viable. Este formato es muy utilizado en métodos ágiles donde el proyecto comienza con un prototipo que evoluciona en iteraciones de una a tres semanas.

El MVT es el equivalente a un equipo. Esta estructura de equipo puede ayudar a minimizar los riesgos y costos del proyecto al tiempo que aporta perspectivas más diversas.

Implica formar un equipo con solo dos miembros con habilidades complementarias, a menudo un experto en SEO que también comprende la mecánica del aprendizaje automático y un desarrollador que prueba ideas.

El equipo se forma por tiempo limitado; generalmente alrededor de 6 semanas.

Si tomamos la categorización de contenido para un sitio de comercio electrónico, por ejemplo, a menudo una persona probará un método e implementará el más efectivo.

Sin embargo, un MVT podría realizar pruebas más complejas con varios modelos simultáneamente, manteniendo la categorización que aparece con más frecuencia y agregando categorización de imágenes, por ejemplo.

Esto se puede hacer automáticamente con todos los modelos existentes. La tecnología actual permite alcanzar un 95% de resultados correctos, más allá de la granularidad de los resultados que entra en juego.

PapersWithCode.com puede ayudarlo a mantenerse actualizado con el estado actual de la tecnología en cada área (como la generación de texto) y, lo más importante, le proporcionará el código fuente.

El GPT-3 de OpenAI, por ejemplo, se puede utilizar para SEO prescriptivo para recomendar acciones para la síntesis de texto, la generación de texto y la generación de imágenes, todo con una calidad impresionante.

Publicidad

Continuar leyendo a continuación

3. El grupo de trabajo de referencia de datos

Retroceda un momento conmigo y echemos un vistazo a una de las mejores colaboraciones de todos los tiempos: The A-Team.

Cada uno de este emblemático equipo tenía un papel preciso y, como resultado, triunfaron brillantemente en cada una de sus misiones colectivas.

Desafortunadamente, no hubo episodios de SEO. Pero, ¿cómo sería su grupo de trabajo de ciencia de datos de SEO?

Seguramente necesitará un experto en SEO que trabaje en estrecha colaboración con un científico de datos y un desarrollador. Juntos, este equipo ejecutará el proyecto, preparará los datos y utilizará los algoritmos de aprendizaje automático.

El experto en SEO está en la mejor posición para funcionar como gerente de proyecto y manejar la comunicación con la gerencia y las partes interesadas externas. (En las grandes empresas, puede haber roles dedicados para el director del equipo y el director del proyecto).

A continuación se muestran algunos ejemplos de proyectos de los que este tipo de equipo podría ser responsable:

  • Establecimiento de un almacén de datos empresarial (un almacén de datos listo para usar que fusiona datos comerciales, de voz, técnicos y de participación en el mercado de contenido).
  • Identificación y resolución de páginas "zombies".
  • Detección de nuevas solicitudes.
  • Previsión de tráfico / beneficio tras determinadas acciones.

Publicidad

Continuar leyendo a continuación

Cumplimiento de los datos de SEO

Por supuesto, los equipos necesitan herramientas para maximizar sus esfuerzos. Esto nos lleva a la idea de un software compatible con SEO.

Creo que hay tres principios que debes seguir aquí para evitar el uso de herramientas de caja negra que te dan resultados sin explicar sus metodologías y algoritmos.

1. Acceso a la documentación esto explica claramente los algoritmos y parámetros del modelo de aprendizaje automático.

2. La posibilidad de reproducir los resultados usted mismo en un conjunto de datos separado para validar la metodología. No se trata de copiar software: todos los problemas están en el rendimiento, la seguridad, la confiabilidad y la industrialización de los modelos de aprendizaje automático, no en el modelo o la metodología en sí.

3. La herramienta debe haber seguido un enfoque científico. comunicando el contexto, los objetivos, los métodos probados y los resultados finales.

El SEO de datos es un enfoque científico para la optimización de la búsqueda que se basa en el análisis de datos y el uso de la ciencia de datos para tomar decisiones.

Sea cual sea su presupuesto, es posible implementar métodos de ciencia de datos. La tendencia actual es que los conceptos utilizados por los científicos de datos son cada vez más accesibles para cualquier persona interesada en el campo.

Publicidad

Continuar leyendo a continuación

Ahora depende de usted apropiarse de sus propios proyectos de ciencia de datos con las habilidades adecuadas y los equipos adecuados. ¡Para su éxito en SEO en ciencia de datos!

Más recursos: