Equipos de SEO en ciencia de datos: 3 enfoques y cómo funcionan

Para tener éxito en la aplicación de la ciencia de datos al SEO, contar con el equipo adecuado es crucial. Los desafíos relacionados con la adquisición, la consistencia de los datos, la selección de modelos de aprendizaje automático y el análisis asociado, se resuelven mejor con la colaboración de profesionales con diversas habilidades. Este artículo explora tres tipos principales de equipos de SEO en ciencia de datos, detallando su composición y funcionamiento.

En muchas organizaciones, grandes o pequeñas, un profesional que maneja tanto el SEO como la ciencia de datos es una realidad común. Generalmente se trata de un experto en SEO que ha complementado su conocimiento con formación en informática. Estos profesionales deben dominar al menos un lenguaje de programación (como R o Python) y aplicar algoritmos de aprendizaje automático. Es fundamental que estén al tanto de actualizaciones de Google como Rankbrain, BERT y MUM, que incorporan cada vez más inteligencia artificial en sus algoritmos.

Para maximizar su eficiencia, el profesional individual debe automatizar sus procesos de SEO. Esto puede incluir la indexación automática de nuevas URL en Bing, la generación de sitemaps para Google, la creación de texto utilizando modelos como GPT, la detección de anomalías en los informes SEO y la predicción del tráfico de cola larga. Herramientas como Jupyter Notebook, Papermill o DeepNote facilitan esta automatización.

El concepto de MVP (Producto Mínimo Viable) se extiende al ámbito de los equipos. Un MVT se forma con dos miembros: un experto en SEO con conocimientos de aprendizaje automático y un desarrollador para probar ideas. Este equipo, generalmente con una duración limitada (alrededor de 6 semanas), minimiza riesgos y costos al incorporar diversas perspectivas. Por ejemplo, en la categorización de contenido para un sitio de comercio electrónico, un MVT puede realizar pruebas más complejas con múltiples modelos simultáneamente.

La tecnología actual, como PapersWithCode.com, facilita el acceso a código fuente y la actualización sobre los avances en áreas como la generación de texto. Modelos como GPT-3 de OpenAI ofrecen la posibilidad de un SEO prescriptivo, recomendando acciones para la síntesis, generación de texto e imágenes, con resultados impresionantes. Es crucial mantener un enfoque científico, con acceso a la documentación, la posibilidad de reproducir resultados y una metodología transparente.

Inspirado en equipos colaborativos icónicos, este grupo requiere un equilibrio de habilidades: un experto en SEO, un científico de datos y un desarrollador. Juntos, gestionan proyectos, preparan datos y aplican algoritmos de aprendizaje automático. El experto en SEO puede actuar como gestor de proyecto, facilitando la comunicación con la gerencia y las partes interesadas. Este equipo puede encargarse de proyectos como la creación de un almacén de datos empresarial, la identificación de páginas “zombis”, la detección de nuevas solicitudes y la predicción de tráfico y beneficios.

Para maximizar los esfuerzos, es esencial utilizar software compatible con SEO. Se deben seguir tres principios clave: acceso a la documentación de los algoritmos, la capacidad de reproducir los resultados en un conjunto de datos separado y un enfoque científico que comunique 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, basado en el análisis de datos y el uso de la ciencia de datos para la toma de decisiones.

Independientemente del presupuesto, es posible implementar métodos de ciencia de datos en el SEO. La tendencia actual es que los conceptos utilizados por los científicos de datos se vuelven cada vez más accesibles. Ahora, depende de ti apropiarte de tus propios proyectos de ciencia de datos con las habilidades y los equipos adecuados para lograr el éxito en el SEO. ¡Aprovecha las oportunidades que ofrece la ciencia de datos para optimizar tus estrategias de SEO!