Tutorial optimización de contenidos para SEO

Mejorando el TF-IDF de nuestro contenido con Kiwosan

Hoy toca trabajar un punto que como creadores de contenido dejamos a veces de lado. Unas veces por desconocimiento y otras por falta de tiempo.

Pero eso se acabó con este pedazo de tutorial o paso a paso para optimizar nuestro contenido para SEO (no tengo abuela, eh): vaya, que vamos a aprender cómo aparecer en Google con nuestra tienda online usando algunas de las herramientas que pone a nuestro alcance Kiwosan.

¿Quieres ver este post explicado en Vídeo? aquí lo tienes

¿Qué cosas puedo hacer para mejorar mi posición en Google?

Hay muchas formas de mejorar el SEO de nuestra página web para intentar aparecer en una mejor posición dentro de los resultados de Google.

Hoy os voy a enseñar como trabajo el seo en los contenidos de todos mis clientes para darles “una pincelada SEO” con Kiwosan, una de mis herramientas favoritas sin duda. (ojo, que no me pagan por este post eh!)

Este “tratamiento SEO” lo podemos hacer en cualquier texto que se nos ocurra de nuestra página web siempre que queramos que posicione en Google.

Hacer esto en páginas que no queremos indexar no tiene sentido, pero trabajar los textos de la página de inicio de nuestro ecommerce, de las categorías e incluso de las páginas de marca dentro nuestra tienda online y en general de cualquier página web será un acierto.

Si aún no tienes muy claro que carajos es esto de las Keyword o palabras clave, aquí tienes un post sobre el tema que creé para ti. Espero que te sirva

Lo primero que voy a hacer es enseñarte cómo funciona una de las dos herramientas de Kiwosan que uso para esta tarea.

Voy a hacer el estudio de entidades y TF-IDF sobre la tienda de uno de mis clientes (aunque espero que entiendas que por temas de privacidad no te muestre al cliente, aunque el resto de datos si los vamos a dejar visibles).

Que es el TF-IDF

El TF-IDF (o kf-idf) es una fórmula matemática que nos permite conocer la relevancia que tiene una palabra de 1 contenido respecto de un grupo de contenidos, en este caso, los 10 primeros resultados de Google.

Cómo dice Horse Luis en su post sobre TF-IDF (Realmente te invito a leer si quieres conocer más en detalle la formulita esta), este tema crea controversia, pero a mí me funciona de maravilla para mis clientes, y créeme que estoy muy pendiente de comprobar si realmente lo que hago funciona o no, por aquello de no perder tiempo en cosas que no reporten mucho beneficio tanto al cliente como a mí.

Vamos a poner un ejemplo de TF-IDF:

Imagina que tenemos una tienda de ropa femenina multi marca y quiero saber la relevancia del contenido (el texto) de mi página de marca para la firma The Extreme Collection.

Lo que nos dará cualquier herramienta de TF-IDF es una serie de recomendaciones de palabras relacionadas semánticamente con nuestra palabra clave (the extreme collection) como podrían ser moda, españa, verano, invierno (por aquello de las colecciones)

Si la herramienta (cómo es el caso de Kiwosan) nos permite meter la URL o el contenido a analizar, nos dirá que palabras de esas relacionadas que nos recomienda no están en nuestro texto, cuales palabras están pero no le estamos dando suficiente relevancia y cuales otras están al limite del keyword Stuffing.

Recuerda que el Keyword Stuffing es como le llamamos técnicamente a pasarnos tres pueblos metiendo una misma palabra para que Google se crea que sabemos mucho sobre ese tema.

Si la herramienta no nos deja meter la URL o el texto para analizar, simplemente nos dará un listado de palabras y nos dirá la cantidad de veces que recomienda añadirlas para darles la suficiente relevancia.

Paso a paso para sacar el TF-IDF de un contenido.

Básicamente lo que hago con esta herramienta es evaluar el contenido ya creado de las webs de mis clientes para proponer mejoras en los textos, ya sea añadiendo palabras nuevas, o bajando y aumentando la cantidad de veces que aparecen una serie de palabras relacionadas con la palabra clave principal dentro de nuestro contenido contenido.

Esta palabra analizada estará semánticamente relacionada con la palabra clave que vamos a introducir a continuación.

De esta forma lo que conseguimos es que Google entienda que sabemos sobre el tema del que estamos hablando (obviamente Google no tiene en cuenta solo este factor, pero por mi experiencia, ayuda y diría que bastante).

Pero vamos al paso a paso para que la caña que se le puede dar a este programita.

Paso 1: loguearnos y elegir la herramienta de optimización de contenidos.

Según te logueas en Kiwosan verás varias opciones, entre ellas la de análisis de contenidos, tiene esta apariencia ↓

Paso 2: introducir los parámetros a medir.

En este caso vamos a analizar una URL con contenido sobre una palabra clave concreta, pero tú puedes hacer el mismo proceso para analizar cualquier contenido de tu web.

Incluso podrías no meterle URL o texto y de esa forma sabrías la relevancia que deberías darle a determinadas palabras dentro de tu contenido antes siquiera de escribirlo.

1. Añadir la marca para la que queremos posicionarnos.
2. Introducir la URL (pero podrías añadir un texto simplemente pegándolo allí).
3. Darle a la lupita y listo. Kiwosan hará su magia.

Ojo: si no estás en España, lo ideal es que cambies el país.

Paso 3: Visualizar los datos iniciales.

Una vez están listos los resultados, la herramienta comienza a darnos datos que ya son muy interesantes.

• El volumen de búsquedas
• El Coste Por Clic
• La competencia en Ads
• Y si hay otros datos.

Y además nos muestra la tendencia que sigue esa palabra clave sacado de Google Trends. Vaya, una maravilla tenerlo todo en la misma pantalla, y aún no llegamos ni a la mitad de la página.

Paso 4: Capturar los datos importantes.

A continuación, viene lo gordo de esta herramienta. El análisis en formato gráfico y en formato tabla, además con la opción de copiar directamente para llevarnos el contenido al formato que más nos interese o la opción de descarga a CSV.

Vamos a ver en detalle los elementos que componen el gráfico.

1. Una palabra semánticamente relacionada con la palabra clave que añadiste al principio (en el caso de nuestro proveedor se trata de una marca de ropa que vende en su tienda: The Extreme Collection)
2. El rectángulo azul claro es la relevancia media que tiene la palabra clave respecto de los primeros 8 resultados de Google (8 para este caso, pero fíjate en el título de la gráfica no sea que cambie y para tus palabras clave evalúe más o menos resultados).
3. El rectángulo azul oscuro muestra la relevancia máxima que puede alcanzar esta palabra en los textos analizados (8 en este caso).

4. Los puntos amarillos: conectados por líneas de idéntico color, estos puntos nos muestran de forma gráfica si tu texto o tiene la palabra del punto 1. Aquí podemos tener 3 casos. (te lo pongo aparte porque solo aparecerá si añades URL o texto al análisis).

• Que tu texto no contemple esta palabra: el punto aparecerá abajo del todo.
• Que tu texto tenga la cantidad ideal de repeticiones de la palabra evaluada: el punto aparecerá en algún tramo intermedio del rectángulo azul claro. A ser posible hacia la mitad.
• Que tu texto tenga la palabra evaluada demasiadas veces: en este caso, el punto amarillo aparecerá en el rectángulo azul oscuro. A más cerca de la parte superior de ese rectángulo, más te has pasado repitiendo la palabra.

Aunque yo prefiero trabajar primero el texto de manera orgánica y luego pasarle esta herramienta, así no queda forzado. Eso si, es doble trabajo, porque revisar un post ya escrito es igual de laborioso que hacerlo de cero, así que tenlo en cuenta.

Con estos datos ya podríamos trabajar, pero justo debajo del gráfico tenemos una tabla bien bonita, que nos servirá todavía más.

Lo primero, ¿te has fijado en los botones de la parte superior? Son fantasía pura, pues te permitirán segmentar toda tu información.

• El botón verde es para ver que palabras están en la medida justa.
• El botón amarillo nos permite ver las palabras que están en el límite de cantidad de veces dentro de tu texto.
• El botón rojo: nos muestra aquellas palabras que no tienes dentro de tu contenido.
• El botón gris: nos deja ver que palabras están casi perfectas, pero que nos recomienda subir de cantidad de repeticiones.

Y si nos fijamos en la tabla, tenemos una serie de columnas que nos resultarán de utilidad, pero yo te voy a hablar de las columnas que a mi me interesan.

• Keyword: la palabra o término que evaluamos.
• Frec max: número de veces máximo que se repite la palabra en esos 8 resultados de la página de Google.
• Frec med: Frecuencia media de aparición de la palabra evaluada.
• Frec URL: Frecuencia con la que aparece la palabra clave en tu contenido (solo aparece si introdujimos la URL o el contenido).

Ojo: ten en cuenta que, si añades la URL, la herramienta tendrá en cuenta todo el HTML que aparezca dentro de la URL, con lo que si tienes contenido en HTML que no pertenezca al texto propiamente dicho también lo evaluará.
No pasa nada, pero tenlo en cuenta porque si comparas metiendo la URL por un lado y posteriormente añadiendo solo el texto tendrás discrepancias en los resultados.

Una acotación importante: yo suelo realizar un primer análisis con el recuadro palabra x1 marcada… entonces me mostrará keywords de 1 palabra. Pero si marco palabras x2 o x3, la tabla y el gráfico me mostrarán keywords de 2 y de 3 palabras.

Paso 5: extraer los datos de la herramienta,

Los gráficos molan un montón, pero yo trabajo mucho mejor con los datos en un Excel o un spreadsheet (el Excel de Google, vaya) así que vamos a ver cómo traducir todo ese tinglao de datos en algo que un redactor, el cliente o yo misma pueda trabajar para mejorar los textos.

1. Elegimos si queremos que la herramienta nos muestre las palabras que están al límite, las que no existen en nuestro texto o las que queremos mejorar.
2. Clicamos en aparición para que nos ordene de mayor a menor la tabla (recuerda que aquí lo que se muestra es en cuantas de las 8 URLs analizadas aparece la palabra evaluada)
3. Clicamos en copiar.

Ahora copiamos los datos en una hoja limpia de Excel. Te marco 3 puntos clave:

1. La palabra clave para la cual estamos evaluando el TF-IDF.
2. La palabra evaluada.
3. La frecuencia (máxima, media y de nuestra URL).
4. El número de URLs en las que aparece de las 8 evaluadas.
   • Nota: aquí fíjate que pone 07/ago cuando sería 07/08 eso es porque al copiar los datos y pegarlos en Excel se nos desconfigura un poco, pero asume que enero es 1, febrero 2, marzo 3… y así… de esta manera, si te pone 07/ago será que la palabra aparece en 7 de 8 URLs.
   • No merece la pena que te molestes en cambiar configuraciones, esta tabla no la guardaremos luego. Solo la usaremos para trabajar.
5. El estado, se corresponderá con el botón en el que pulsaste (límite, añadir, mejorar, etc) Yo no lo uso, pues voy cogiendo la data por separado.

Paso 6: mejorar el texto.

Ahora si, llegó el momento de mejorar nuestros textos. Yo te dejo aquí el método que yo uso, pero puedes trabajarlo cómo mejor te parezca.

• Cogemos el texto de nuestra URL y lo pegamos en un Word o en un documento de Google.
• A continuación, vamos eligiendo cada una de las palabras de la tabla y haciendo lo que nos indica la tabla.

Por ejemplo: la palabra ropa, en la tabla nos pone que la frecuencia media con que aparece esa palabra es de 7 veces y que no la tenemos ni una sola vez. Pues habrá que añadirla las veces que sea posible dentro de la lógica.

¿A qué me refiero con lo de la lógica? fácil, a que no vamos a poder poner 7 veces la palabra ropa en un texto de 300 palabras sin que pierda naturalidad.

Y así poco a poco podemos ir trabajando los textos de las categorías, marcas y home de nuestra web (incluso lo hemos hecho en post y algún producto interesante y los resultados fueron magníficos) y muy posiblemente veamos mejoras en la cantidad de palabras clave útiles posicionando con la URL trabajada (es decir, relacionadas con la intención de búsqueda que de verdad podemos resolver)

Veremos muy seguramente otras mejoras en métricas como posición de esas palabras clave y si lo hacemos con cabeza incluso podríamos mejorar el CTR de la categoría en cuestión (si el texto además de un texto de relleno es un texto de venta bien hecho, claro, que milagros esto no hace 😜).

Aquí te dejo un ejemplo de algunos cambios realizados en el texto de The Extreme Collection (te los he marcado en amarillo para que los veas bien.

Es importante dejar claro que este texto de ejemplo no fue realizado por un copywriter, se trata simplemente de un texto (texto SEO) que pusimos como prueba para intentar traccionar más palabras clave desde la categoría de la marca. Y funcionó.

Posiblemente (que carajos, segurísimo!!) con un buen texto creado por un copy y con esa “pasadita SEO” conseguiríamos unos resultados de la leche.

Y si a este trabajo de TF-IDF le sumamos un trabajo similar con las entidades (con otra herramienta maravillosa de Kiwosan) y nos curramos una buena estructura de encabezados, tenemos bastantes papeletas para tener una página web ganadora en Google.

No me queda más que pedirte que si te pones manos a la obra me cuentes que tal te fue. Y por supuesto, si tienes cualquier duda o quieres que yo haga el estudio de KF-IDF por ti me dejes un mensaje en el formulario, estaré encantada de ayudarte.