Una de las tareas que con toda probabilidad encuentras más tediosas y aburridas en el SEO es la clusterización de palabras clave o keywords.
Si alguna vez has tenido que realizar esta labor con miles o decenas de miles de términos, seguro sabes de lo que estamos hablando.
Es una pesadilla.
Y un sumidero de horas y recursos.
Es por este motivo por el que hemos preparado un script Python para que gracias a Google Colab puedas automatizar la agrupación de palabras clave con IA.
Por fin, vas a evitar revisar de forma manual una a una cada palabra de tu “keyword research” para agruparlas.
Veamos de qué estamos hablando:
Clusterización de keywords mediante la inteligencia artificial con Python
Para hacer uso del script solo vas a necesitar:
- Tu listado de palabras clave (al final de este artículo encontrarás una plantilla donde pegar tus keywords)
- y una clave de OpenAI.
Como ves, dos requisitos muy sencillos.
Clusterización de keywords mediante la inteligencia artificial con Python
Ahora, vamos a explicarte qué tareas ejecuta el script que ha programado nuestro Head of SEO, Alvaro Peña de Luna:
- Importa las palabras clave de tu archivo “Keywords.csv”
- Genera las categorías donde clasificar el conjunto de palabras clave
- Devuelve el nombre de las categorías donde agrupar las palabras clave
- Asigna la palabra clave a la categoría creada en el paso anterior
Bien, como ves, el código realiza 4 tareas que de otra forma puede llevar horas.
Una gran idea. ¿No crees?
Vamos ahora a ver los pasos que debes dar para sacar provecho de algo tan potente.
Pasos previos a la ejecución del script para clusterizar keywords:
Lo primero que debes hacer es ejecutar el código de Python en tu navegador utilizando Google Colab.
Te recomendamos revisar nuestro artículo sobre Cómo obtener intención de búsqueda de palabras clave con IA, donde lo explicamos paso a paso.
Además, en el siguiente apartado te explicamos cómo ejecutarlo paso a paso o si lo prefieres puedes ir directo al vídeo explicativo.
De todas formas, déjanos un comentario con tus dudas si no consigues ejecutarlo correctamente.
Utilizaremos la misma plantilla .csv en un escenario completamente diferente.
Eso sí, seguiremos utilizando el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con inteligencia artificial,
Y recuerda…
Guarda copia de archivo .csv como «keywords.csv». Ten cuidado que no incluya (1) si ya existe un archivo nombrado así anteriormente en tu ordenador.
Vamos a nuestro Colab y ejecutar script
Vamos al lío… Clusterizar rápidamente todo un listado de palabras clave. Para ello sigue los siguientes puntos:
- Crea un listado de palabras clave: para ejecutar script necesitarás un archivo .CSV con un encabezado llamado «keywords» (al final de este artículo encontrarás una plantilla para descargar)
- Obtén una clave de OpenAI (es necesario tener una cuenta en OpenAI y clave de API para poder utilizar el modelo de lenguaje GPT-3.) si todavía no tienes una.
- Realiza una copia del archivo que te facilitamos guárdalo como un CSV y ejecuta el código en Colab: se debe acceder a Colab que os dejamos en herramientas y ejecutar cada celda haciendo clic en “Play” en la esquina superior izquierda.
- Instala las dependencias: se deben instalar todas las dependencias necesarias para ejecutar el código. Esto se ejecuta haciendo clic en la celda correspondiente y esperando a que se ejecute sin errores.
- Sube el archivo CSV con tus palabras clave: se debe subir el archivo CSV con las palabras clave haciendo clic en «Upload» en la celda correspondiente y seleccionando el archivo.
- Establece los parámetros necesarios para el correcto funcionamiento del script: esto incluye la clave secreta de OpenAI y la modificación del formato del archivo CSV.
- Ejecuta el primer Prompt: se debe ejecutar el primer Prompt para crear una lista vacía de categorías de palabras clave y unos contadores de lotes.
- Ejecuta el segundo Prompt: una vez que se tenga el listado de palabras clave, se debe ejecutar el segundo prompt para categorizar las palabras clave en función de su similitud.
- Llama a OpenAI: se debe llamar a OpenAI para obtener las categorías a las que pertenecen las palabras clave.
- Formatea la respuesta: se debe formatear la respuesta obtenida de OpenAI para mostrar las categorías en un formato legible.
- Iterar hasta utilizar todas las palabras clave: se debe iterar hasta utilizar todas las palabras clave y obtener todas las categorías.
Una vez realizados estos pasos, habrás conseguido clusterizar las palabras clave con un nivel de calidad altísimo.
Así escrito, parece muy lioso, pero para que puedas entender mejor el script y sepas cómo ejecutarlo, te hemos preparado un breve vídeo explicativo con una demo del proceso:
Descarga script y plantilla de clusterización con inteligencia artificial
¿Qué problemas me puedo encontrar al ejecutar script de contenidos?
- Google Colab no localiza archivo .csv: En algunas ocasiones, el archivo CSV generado puede tener una codificación diferente o elementos que lo corrompen y lo hacen ilegible. Para solucionar este problema, se puede utilizar un archivo de demostración para probar la herramienta.
- OpenAI no está operativo full time: a veces no da abasto a la multitud de peticiones que recibe desde todas las partes del mundo. Paciencia suele tardar poco tiempo en estar a pleno rendimiento…
¿Qué es un clúster?
En términos sencillos, un clúster es un grupo de objetos o datos que comparten características similares.
En el caso de la clusterización de palabras clave, estos grupos están formados por palabras o términos que tienen una alta relación semántica entre sí.
Es importante diferenciar entre la clasificación y la clusterización.
- La clasificación se refiere a la asignación de un objeto a una categoría predefinida
- La clusterización implica la agrupación de objetos en categorías que no están definidas previamente.
De esta forma evitamos sesgos del observador.
Entonces: ¿En qué consiste la agrupación de palabras clave con IA?
El clustering de palabras clave es el proceso de agrupar palabras clave en clústeres basados en sus similitudes semánticas. Esto ayuda a organizar y estructurar los datos de palabras clave con fines de SEO y estrategia de contenidos.
Gracias a las herramientas de IA, como has podido comprobar, puedes analizar listados inmensos de palabras clave mucho más rápido y con mayor precisión que con tus propios ojos.
Lo que permite completar las tareas de keyword clustering de forma completa y eficaz.
Cómo la IA mejora el clustering de palabras clave
Los algoritmos de IA pueden aprender de los datos y mejorar con el tiempo, lo que permite que la clusterización de palabras clave sea más precisa y relevante.
La IA puede comprender el significado de las palabras clave y agruparlas en función de las similitudes semánticas, facilitando un trabajo más fino, preciso y eficaz..
Algunas de las ventajas del uso de la IA para la agrupación de palabras clave se pueden resumir en:
- Mejor comprensión de la intención del usuario
- Mejor rendimiento SEO
- Ahorro de tiempo y costes
En conclusión, la agrupación de palabras clave con IA puede mejorar en gran medida tus esfuerzos de SEO y marketing al proporcionar datos de palabras clave más precisos y relevantes.
Siguiendo los pasos de implementación que te hemos explicado, puedes empezar a utilizar la IA para mejorar tu proceso de keyword clustering desde hoy mismo.
¿Cuáles son algunas de las aplicaciones de la técnica de clustering?
La clusterización tiene multitud de aplicaciones en el mundo real y en el marketing en particular.
Estas son algunas de las aplicaciones de la clusterización en marketing:
- Segmentación de clientes:
- Agrupación de ofertas
- Estudios de mercado
- Optimización de precios
- Retención de clientes
En conclusión, la agrupación de palabras clave con IA puede mejorar en gran medida tus esfuerzos de SEO y marketing al proporcionar datos de palabras clave más precisos y relevantes.
Siguiendo los pasos de implementación que te hemos explicado, puedes empezar a utilizar la IA para mejorar tu proceso de keyword clustering desde hoy mismo.
Puedes decirnos ¿Cuál de las siguientes afirmaciones crees que es cierta?
No podíamos ponerlo tan fácil y que la respuesta correcta fuera clusterizar palabras clave.
Y la respuesta correcta es…, ¡efectivamente, la número 4! Un buen ejemplo es cuando una empresa quiere personalizar su estrategia de marketing y necesita segmentar a sus clientes en grupos con características y necesidades similares. La clusterización es una herramienta superpoderosa.