10 formas de utilizar algoritmos SEO de aprendizaje automático en 2024

Las técnicas de publicidad, marketing en redes sociales y SEO mejoran constantemente. Están surgiendo nuevas herramientas para los profesionales del marketing, los gestores de productos y las PYMES, incluidas las que utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Hoy en día, para evitar estar entre los que perdieron sus negocios, es imperativo explorar las innovaciones e implementar nuevas herramientas MarTech para automatizar y agilizar los procesos de marketing. Google ya utiliza algoritmos de clasificación basados en ML. El resultado es cada vez más "SMART".

Si los motores de búsqueda "aprendieron" a analizar grandes cantidades de datos para proporcionar a las personas la información que les puede interesar, los especialistas en marketing y SEO también tienen que aprender a demostrar que sus sitios web son los más relevantes para esos intereses.

Por otra parte, el marketing moderno depende radicalmente del análisis de grandes cantidades de datos. Y ya no basta con recopilar estadísticas y analizar simples informes cuantitativos. Ya no se puede hacer frente a un análisis exhaustivo de información diversa. Por eso se están introduciendo cada vez más herramientas basadas en el aprendizaje automático en el sector del marketing.

Estas herramientas pueden ser especialmente útiles si analizas continuamente la información entrante para mejorar lo siguiente:

• Tráfico
• Resultados de la búsqueda
• Tasas de conversión
• Otros indicadores críticos en tiempo real

Los especialistas en SEO, los especialistas en marketing web/objetivo y muchos otros expertos implicados en la promoción y las ventas necesitan masivamente herramientas basadas en el análisis exhaustivo de datos, la aplicación del aprendizaje automático y las redes neuronales. Sólo este sofisticado análisis puede mantener alto el rendimiento en el mercado altamente dinámico de hoy en día.

Estas herramientas ya existen, y algunas las ofrece Google (por ejemplo, las herramientas de análisis de palabras clave basadas en ML). Otros sistemas son desarrollados por expertos independientes, algunos de los cuales se están haciendo muy populares en el entorno profesional.

Vamos a entender los principales métodos de uso del aprendizaje automático en SEO y cómo se utilizan hoy en día.

1. Máquinas de vectores de apoyo

La clasificación es un proceso que facilita considerablemente la segmentación. En otras palabras, las máquinas de vectores de apoyo (SVM) son un conjunto de algoritmos de predicción que clasifican la información de los clientes, haciendo posible una segmentación inteligente. La lista de características puede incluir diversos parámetros, como la edad, el historial de compras, los canales prioritarios, etc.

La SVM realiza un aprendizaje supervisado para la clasificación o regresión de grupos de datos. En otras palabras, la SVM es un conjunto de métodos de aprendizaje supervisado que se utilizan para:

• Clasificación
• Regresión
• Detección de valores atípicos

Por ejemplo, Mailchimp, una popular herramienta de gestión de relaciones con los clientes (CMR), funciona basándose en este tipo de algoritmos. Utiliza un algoritmo SVM para predecir el comportamiento de los usuarios. Permite predecir qué segmentos tienen más probabilidades de tener un alto valor de vida del cliente (LTV) y coste por adquisición (CPA).

Puedes encargar el desarrollo de una solución a medida utilizando estas tecnologías para tu equipo. Después, tienes que ponerte en contacto con los desarrolladores y a empresa de pruebas de software para obtener el resultado exacto que esperas.

2. Recuperación de información

Las palabras clave, su selección adecuada y su aplicación siguen siendo relevantes hoy en día. Las soluciones sencillas suelen ser las más eficaces, incluso con los algoritmos más sofisticados de análisis de datos y aprendizaje automático.

Los algoritmos modernos para la recuperación de información y la evaluación de la relevancia en Google y otras SERP siguen utilizando palabras clave en el proceso de análisis. Se utilizan para evaluar la relevancia del contenido para las consultas de los usuarios. Los algoritmos de análisis son robustos y precisos, y los motores de búsqueda "aprenden" constantemente. Por lo tanto, es esencial utilizar herramientas modernas al analizar las palabras clave.

Por ejemplo, SE Ranking es un sistema de software popular entre los especialistas en SEO, que ayuda a los profesionales del marketing a optimizar un sitio web centrándose en un buen posicionamiento en las SERPs.

Por su parte, Elasticsearch es una utilidad escalable de búsqueda y análisis de texto completo que te permite almacenar, buscar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos en tiempo real. Esta herramienta permite a los profesionales del marketing obtener una lista completa de palabras clave, que se basa en el análisis de las entradas de los usuarios.

El proceso del algoritmo consta de 4 pasos:

• Obtener la consulta de búsqueda del usuario
• Descomponer la consulta en palabras clave
• Averigua la lista de documentos relevantes
• Utiliza el indicador de relevancia para clasificar cada documento

En el último paso, el sistema toma la suma de los distintos criterios:

• Frecuencia de la palabra clave (qué porcentaje, es decir, el número de veces que la palabra está presente en el documento)
• Frecuencia inversa (si el porcentaje de aparición de una palabra clave es demasiado alto, el documento se clasifica peor)
• Coordinación (cuántas palabras de la consulta original del usuario están presentes en el documento)

A continuación, se realiza una evaluación, que se utiliza para preseleccionar y clasificar todos los documentos.

Por eso, los especialistas en SEO deben elegir las palabras clave de forma inteligente y utilizarlas con cuidado en las páginas del sitio web. Aquí es donde puede ayudar el análisis de palabras clave, disponible en la lista de funciones de Google para el webmaster o herramientas similares.

3. Algoritmo del vecino más próximo K

El algoritmo K-Nearest Neighbors ("k-NN" o "KNN") es uno de los métodos de aprendizaje supervisado no paramétrico más sencillos. En k-NN, los datos nuevos se clasifican en función de su similitud con los datos existentes. Por eso también se le llama "algoritmo de aprendizaje perezoso".

Cómo funciona KNN:

• Obtienes una imagen de una fruta que parece una manzana o una pera. Necesitas saber a qué categoría asignarla;
• El modelo KNN compara las características de la fruta con un conjunto de características que pertenecen a la categoría "pera" y un conjunto de características que pertenecen a la categoría "manzana";
• Basándose en los resultados del análisis, el sistema selecciona la categoría a la que pertenecen la mayoría de las características y asigna la nueva fruta a esa categoría.

Normalmente, k-NN se utiliza si es necesario realizar una clasificación de datos basada en características predefinidas. Por ejemplo, los algoritmos KNN se utilizan en los sistemas de recomendación de vídeos en streaming o en los "productos recomendados" en mercados significativos. "Evalúan" lo que te interesa, comparan las características del vídeo o producto con las categorías disponibles y ofrecen recomendaciones sobre los artículos más similares. Esto también funciona en otras redes sociales. Por ejemplo, para conseguir muchos Me gusta en Instagram, necesitas ofrecer a los usuarios el contenido que buscan para conseguir muchos likes de Instagram.

4. Aprender a clasificar

El aprendizaje para clasificar (LTR) o clasificación aprendida por máquina es una clase de algoritmos que se utilizan para determinar la relevancia de las búsquedas basadas en palabras clave. Cuando los usuarios especifican una consulta en la barra de búsqueda, esperan que la salida se llene con los documentos más cercanos a lo que necesitan. Y aquí es donde LTR ayuda mucho.

LTR puede dividirse en tres métodos: Por puntos, por parejas y por listas:

• Cada documento se analiza por separado para determinar la presencia y el número de palabras clave en el texto;
• Los documentos se comparan por parejas con las palabras clave y el cálculo de otro documento para obtener una evaluación más precisa. Esto puede compararse a cuando respondes a la mayoría de las preguntas y obtienes una puntuación perfecta. Pero entonces ves que tu vecino ha conseguido responder a más preguntas. Así que tu puntuación es poco impresionante, ya que tu vecino es más preciso;
• Entonces entra en juego el algoritmo Listwise, que es más complejo de entender. Analiza las probabilidades de clasificación en función de la relevancia de los resultados de la búsqueda.

5. Árboles de decisión

Los árboles de decisión son un método que se utiliza en la modelización predictiva. Si hablamos de marketing, la técnica se utiliza, por ejemplo, al analizar el progreso del comprador a través del embudo de ventas. En este caso, el análisis se realizará en función de varios criterios:

• Disparadores de comportamiento: análisis de los enlaces y campos en los que el usuario hace clic y rellena;
• Valor basado en atributos - información sobre la ubicación del usuario y otros datos demográficos;
• Umbrales numéricos - cuánto gasta el usuario en una compra y cuánto más estará dispuesto a gastar en una segunda visita.

Los algoritmos de árboles de decisión proporcionan resultados de calidad y son muy fáciles de aplicar. Por eso se utilizan para:

• Clasificación y regresión - construir valores binarios y flotantes en el mismo modelo (por ejemplo, examinar pares de sexo e ingresos anuales);
• Procesamiento simultáneo de múltiples parámetros - cada "nodo" del árbol puede representar un único parámetro sin sobrecargar todo el modelo;
• Diagnósticos visuales e interpretativos - análisis de patrones y relaciones entre valores.

Un árbol de decisión será fácil de percibir con un número reducido de "ramas". Sin embargo, cuantos más parámetros introduzcas para el análisis, menos interpretativo será el árbol. Como resultado, dejas de ver la imagen completa y, por tanto, los sistemas automatizados realizan análisis complejos, pero los profesionales del marketing trabajan con informes que ofrecen "árboles" con pocas "ramas".

6. Algoritmos de agrupación K-Means

Los algoritmos de agrupación de K-Means forman parte de las técnicas de aprendizaje automático no supervisado. En términos sencillos, este tipo de aprendizaje automático se utiliza para dividir un conjunto de objetos no etiquetados en categorías significativas.

Por ejemplo, con el método de agrupación de k-means, puedes dividir tu base de clientes en categorías más pequeñas en función de parámetros seleccionados, como un cheque medio, el sexo, la edad, las categorías de productos preferidas, etc.

Este enfoque te ayudará a crear tus campañas de marketing y promociones para cada uno de tus segmentos de clientes, aumentando la eficacia de tu presupuesto de marketing.

Lo que hace única a la agrupación de k-means es la posibilidad de predefinir en cuántos clusters (categorías) quieres dividir la base de datos.

7. Redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales (RNC) permiten a los sistemas informáticos aprender sobre las imágenes casi del mismo modo que las personas.

Por supuesto, ningún ordenador puede ver realmente una imagen de, por ejemplo, una manzana. En cambio, el sistema informático tiene acceso a números que identifican un objeto concreto.

La CNN permite entrenar a un ordenador para que reconozca un nuevo patrón numérico de imagen basándose en el análisis de millones de otras imágenes del mismo objeto. Cuanto mayor sea la base de datos de objetos similares, más precisa será la identificación.

Así, si el sistema de información tiene un millón de imágenes diferentes de manzanas en su base de datos, gracias a la CNN podrá identificar una nueva foto de una manzana como "esto es una manzana", es decir, el análisis no se basa en una clasificación secuencial, sino que, como para un humano, se suman muchos parámetros simultáneamente y se llega rápidamente a una conclusión.

Uno de los métodos más populares de utilizar CNN es para los sistemas de reconocimiento facial. Estas redes también se utilizan para analizar documentos y escritura, es decir, tras escanear un documento, se compara con una cantidad masiva de datos de escritura, y se determina la escritura de una persona concreta.

8. Bayes ingenuos

El algoritmo Bayes ingenuo (NB) se basa en la famosa regla de Bayes, que determina la probabilidad de dos resultados: la probabilidad de "A" para un "B" dado. El algoritmo suele llamarse "ingenuo" porque se basa en la suposición de que las variables predictoras son independientes entre sí.

Este algoritmo ayuda a determinar la probabilidad de éxito de un imán de clientes potenciales, una campaña publicitaria, una segmentación o palabras clave en los sistemas de información utilizados por vendedores y profesionales del marketing. Sin embargo, el análisis requiere que conozcas las características relevantes. Podrían ser la edad, el nivel de ingresos, el cheque medio, el historial de compras, la geolocalización y otros datos utilizados para segmentar tu base de clientes.

Para no entrar en complicadas matemáticas, debes saber que el algoritmo NB responde a dos preguntas:

• ¿El tipo de personas seleccionado se comportará como "X"?
• ¿Ayudará este tipo de contenido a obtener resultados "X"?

Para que Naïve Bayes funcione eficazmente, se necesitarán grandes cantidades de datos de comportamiento, incluido un amplio uso de las redes sociales, conversaciones de los clientes en línea, etc.

Procesar los diálogos de los clientes con este algoritmo puede ayudar a predecir las opiniones de los clientes sobre los productos y los niveles de servicio, influir en las tendencias de marketing, generar interés por la marca en las redes sociales y predecir los índices de respuesta en el marketing directo.

9. Análisis de componentes principales

Al analizar big data, la clasificación conduce a segmentaciones complejas. Y, por tanto, se necesitarán herramientas para encontrar automáticamente correlaciones fuertes o débiles entre componentes, trazándolas en un gráfico y seleccionando una línea de tendencia.

Una persona puede analizar eficazmente un gráfico comparando 2-3 segmentos. Pero, ¿y si necesitas estudiar más de 30 características para investigar a tu público objetivo? Para ello se utilizan algoritmos de análisis de componentes principales (ACP).

El proceso PCA, combinado con el aprendizaje automático de big data, es una potente herramienta para analizar conjuntos multidimensionales en los que se realiza un análisis complejo de un número significativo de segmentos (categorías).

Como resultado del algoritmo, los expertos en marketing o SEO obtienen clústeres enteros correlacionados entre sí, en los que la distancia entre los clústeres sugiere relaciones fuertes o débiles.

Como resultado, el experto en marketing no analiza características individuales, sino clusters enteros, determinados por el algoritmo PCA. De este modo, podemos encontrar las características más correlacionadas y obtener el mayor valor para la mejor orientación.

10. Surfer NLP: Optimiza el contenido para SEO con aprendizaje profundo

Como otra herramienta, revisaremos una solución lista para usar que utiliza muchos algoritmos de aprendizaje automático y análisis de big data descritos anteriormente.

Para que lo entiendas mejor, desde 2019, Google ha empezado a utilizar BERT, una forma de NLP (procesamiento del lenguaje natural), para analizar y determinar la relevancia de los documentos. Por tanto, aunque tengas una lista de palabras clave de alta calidad y un contenido que se corresponda con el tema, sólo conseguirás resultados elevados en las SERP cuando tu texto sea literario, legible y fácil de usar.

Google ha creado una API NLP universal para especialistas en SEO y propietarios de sitios web. Este complemento está diseñado precisamente para ayudar a crear contenido de calidad revelando la estructura y el significado del texto.

Por un lado, la herramienta es cómoda y valiosa. La mayoría de los usuarios notan un aumento en la clasificación en los motores de búsqueda. Por otro, el contexto podría ser mejor, y hay muchos datos en los resultados del análisis de texto que no tienen sentido a la hora de escribir textos.

Por eso existe un nuevo motor, Surfer NLP, que tiene más seguidores entusiastas en la comunidad SEO en comparación con Google NLP.

Surfer NLP combina las capacidades de Google NLP, las herramientas SEO clásicas, el aprendizaje automático y herramientas adicionales orientadas al análisis de palabras clave, la relevancia y el lenguaje natural.

Para un no especialista, Surfer NLP es una herramienta práctica con una interfaz sencilla que ayuda a mejorar el contenido existente y a escribir textos optimizados para SEO desde el principio. La herramienta "evoluciona" y cambia con herramientas similares de Google gracias a las herramientas ML incorporadas. Por lo tanto, los textos de calidad escritos con la ayuda de Surfer NLP, pueden promocionar eficazmente tu sitio web y llevarlo a los primeros puestos en las SERPs.

Cómo funciona Surfer NLP:

• Un redactor escribe texto sin formato en el editor de contenidos
• El sistema analiza el contenido y ofrece recomendaciones
• Cada tipo de recomendación se combina en un grupo, que puede abrirse para leer consejos más detallados sobre cómo mejorar el contenido

Como resultado, los redactores crean contenidos optimizados y atractivos, reducen el número de errores, incluidos los estilísticos, y obtienen ideas sobre qué más escribir. Los especialistas en SEO obtienen simultáneamente contenidos de calidad optimizada y una herramienta para un análisis rápido.

Conclusión

De hecho, la tecnología relacionada con el aprendizaje automático, a pesar de todas sus asombrosas posibilidades, no ha hecho más que empezar a desarrollarse. Su aplicación en ventas, marketing y SEO ya ha dado excelentes resultados. Sin embargo, los profesionales del marketing necesitan constantemente mejores herramientas para evaluar el sentimiento y el comportamiento de los consumidores.

Las herramientas de aprendizaje automático y redes neuronales analizan continuamente los mercados de consumo, acumulan nuevos datos y descubren nuevas perspectivas. Esta información la utilizan cada vez más los grandes agentes del mercado, las pequeñas agencias y las medianas empresas.
Comprender a tu público objetivo te permitirá pensar mejor tu estrategia, ofrecer publicidad, mejorar la calidad del servicio y aumentar las ventas. En comparación, la capacidad de predecir la reacción más probable a acciones específicas del vendedor aumentará la rentabilidad de las inversiones en publicidad, marketing y promoción SEO.

Biografía del autor:

Roy Emmerson es un entusiasta de la tecnología, cariñoso padre de gemelos, programador en una empresa de software a medida, cofundador de TechTimes.com y especialista en marketing de llc.services.