3 etapas de automatización SEO
Publicado: 2021-08-30
La industria del SEO tiene un gran problema: una abrumadora falta de recursos y talento disponible.
Esto se vuelve más evidente a nivel empresarial, donde los conjuntos de datos son vastos, densos y complejos, lo que dificulta no solo dar sentido a los datos sino también actuar en consecuencia.
Sin mencionar que las numerosas herramientas de SEO son avanzadas y excelentes para señalar problemas a los SEO, pero carecen de la capacidad de "hacer SEO".
La automatización del SEO permite a los especialistas en marketing reducir el tiempo que transcurre entre los datos y la información y la acción, para que puedan implementarlos más rápido y ver los resultados.
El desafío número uno que escuchamos de los SEO empresariales es hacer las cosas.
De hecho, un estudio realizado por Distilled en 2016 encontró que la mayoría de los SEO no vieron implementadas sus recomendaciones durante "cerca de 6 meses después de que se solicitaron".
Las prioridades desalineadas pueden dificultar la implementación incluso de los cambios más pequeños: ¡una simple modificación de los metadatos puede tardar meses en implementarse en producción!
Ramesh Singh, jefe de SEO en Great Learning, se hace eco de este punto en respuesta a la pregunta: "¿Qué función/tarea de SEO desearía poder hacer más rápido y a mayor escala de lo que puede hacer ahora?"
Mientras tanto, Google se vuelve cada vez más inteligente, utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para brindar a los usuarios la información más relevante de la manera más efectiva. Los SERP son más complejos que nunca, y las entidades de Google se convierten en la competencia directa.
Hay demasiados datos sobre los que actuar para cualquier agente humano solo. Sin embargo, la automatización funciona las 24 horas del día y puede generar conocimientos que, de otro modo, tardarían horas en alcanzarse.
Los SEO se enfrentan naturalmente a las limitaciones humanas en su capacidad para clasificar los datos y actuar sobre los conocimientos al nivel que se requiere hoy en día: la IA y el aprendizaje automático pueden llenar los vacíos y acelerar la ejecución.
Para aprovechar los beneficios de la automatización, es importante comenzar con lo básico antes de pasar a los conocimientos automatizados y, por último, a la ejecución automatizada.
La automatización ha cambiado y evolucionado a lo largo de los años, así que analicemos cómo era la automatización SEO en el pasado en comparación con su estado actual.
#1. Principiante: recopilación de datos
La automatización de nivel principiante comienza con la recopilación de conjuntos de datos y el aprendizaje de cómo conducir el automóvil, por así decirlo.
La agregación y recopilación de datos es un paso importante en su madurez en SEO. Si todavía está descargando y agregando datos manualmente en un intento de obtener información, hay formas más fáciles de hacerlo.
Incluye cosas como:
- seguimiento de rango
- Informes y paneles
- Vínculos de retroceso
- Datos de rastreo del sitio
Si es nuevo en la automatización, ¡debe comenzar aquí! La automatización se complica a sí misma, por lo que no puede beneficiarse de ella a menos que comience con lo básico.
La buena noticia es que la recopilación y agregación de datos es una mercancía. Cientos de herramientas de SEO ofrecen esto por una fracción del costo que alguna vez fue.
Las organizaciones empresariales, sin embargo, tienen consideraciones adicionales para tener en cuenta la seguridad, la estabilidad, la confiabilidad, la escala y los SLA que deben tenerse en cuenta al trabajar con herramientas de automatización.
Una plataforma de SEO como seoClarity consolida datos de clasificaciones, enlaces y datos de rastreo de sitios para su sitio y cualquier competidor, y automatiza los informes a escala con seguridad empresarial.
He hecho lo básico. Cuéntame qué hay de nuevo en SEO Automation.
#2. Intermedio: conocimientos automatizados
A medida que avanza la automatización, los SEO pueden priorizar su tiempo donde cuenta y dejar que la tecnología muestre información procesable y específica del sitio para ellos.
Esto comienza con alertas basadas en IA: reciba una notificación si la IA detecta un cambio de rango importante o si se modifica o elimina un elemento crítico de la página.
En este caso, la automatización funciona como un miembro de su equipo, monitoreando continuamente miles de páginas, para que usted no tenga que hacerlo.
Una vez que se automatizan las alertas, los SEO pueden centrar su atención en los conocimientos avanzados y personalizados que se entregan desde la IA. Estos conocimientos ayudan a identificar oportunidades y problemas para que pueda priorizar la estrategia y la ejecución.
Algunos ejemplos de esto incluyen recomendaciones y acciones dentro de:
- Auditorías técnicas
- Análisis de contenido
- Análisis de archivos de registro
- Análisis de backlinks (identificar socios de enlaces, backlinks de calidad, enlaces tóxicos)
- Investigación de palabras clave (analizar competidores, identificar patrones y temas de palabras clave)
- Alertas de cambio de página y rango
Los especialistas en marketing deben comprender que la sofisticación de la automatización varía mucho en lo que puede proporcionar el software de SEO.
Se requiere inteligencia artificial avanzada y aprendizaje automático para mostrar y personalizar esos conocimientos específicamente en función de la clasificación, el rastreo y los datos de enlace de su sitio. No solo SEO genérico y básico en la página que brindan la mayoría de las herramientas.
Incluso Lily Ray, una respetada consultora de SEO e influencer, dice aquí:
Actionable Insights de seoClarity analiza datos en tiempo real para revelar oportunidades y problemas personalizados y específicos del sitio para el contenido, la velocidad de la página, la indexabilidad, el esquema, los enlaces internos y más.
Estos conocimientos se basan en la clasificación, el rastreo y los datos de enlace de su sitio, por lo que la tecnología realmente analiza su sitio como si fuera un miembro de su equipo interno de SEO.
Los especialistas en marketing necesitan información personalizada para su sitio y sus datos: si el enfoque de cortador de galletas funcionara, todos se clasificarían en la primera página.
#3. Avanzado: Ejecución de escalado
El siguiente paso en la automatización de SEO es la ejecución, implementación y prueba.
¡Todos están de acuerdo en que el mayor desafío en el SEO empresarial es la velocidad de ejecución e implementación a escala!
Ya sea esperar meses para que se implementen actualizaciones simples o trabajar en un pronóstico para priorizar un proyecto, ralentiza lo que SABEMOS que debe implementarse mientras Google (y la competencia) avanza rápidamente.
JC Connington, jefe de SEO en Cancer Research UK, comenta sobre la implementación de un esquema a escala dentro de un sitio grande.
La conclusión es que los resultados no se obtienen a menos que Google pueda ver los cambios en su sitio.
El último desarrollo en automatización permite a los equipos de SEO abordar los obstáculos que se interponen en su camino e implementar cambios en un sitio en tiempo real sin necesidad de desarrolladores, equipos de UX y otras partes interesadas.
La mayoría de las empresas y los equipos de SEO no han implementado este nivel de automatización en SEO... todavía.
¿Por qué? Tal vez no sea accesible o parezca demasiado complicado.
Aunque es la principal queja y obstáculo que escuchamos de los equipos de SEO, las empresas luchan por escalar la ejecución.
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