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Ciencia de datos aplicada al SEO ūüďą con Natzir Turrado

Ciencia de datos

Natzir Turrado, ponente del SEOnderground 2020 afirm√≥ una frase muy contundente que se aplica directamente en el mundo SEO: ‚Äúen el futuro, en las metadescripciones, los textos alternativos de las im√°genes, los res√ļmenes, va a estar la clave para intentar desambiguar ciertos contenidos‚ÄĚ.

Hay cierta incertidumbre con Google Updates; pues en el a√Īo 2019, Google modific√≥ aproximadamente 3.620 actualizaciones en su algoritmo (alrededor de -10 al d√≠a, 8 veces m√°s que durante el a√Īo 2009) y que fueron basados en cerca de 464.065 experimentos con ‘qualities’.

Esto quiere decir que si una persona entra a página y dice que no le ha gustado ese resultado, no se va a rankear peor; en cambio, lo que van a hacer es si muchas personas ha dicho que tu página, o páginas similares ofrecen un mejor resultado, lo que van a hacer es adaptar el algoritmo de Google para que páginas con un patrón similar al tuyo acaben siendo afectadas por el algoritmo de Google.

Para entender mejor cómo la ciencia de datos puede influir benéficamente en la aplicación del SEO, debemos analizar algunos factores importantes que inciden en ello. Miremos:

Incertidumbre en el mundo SEO

Es claro que vivimos en un mundo de incertidumbre y se suele pensar que Google tiene aproximadamente unos 200 factores o Ranking Factors; sin embargo, esos 200 factores de Google no existen.

Estos han sido un mito extendido de correlaciones. Y es claro que pueden haber decenas de miles (aproximadamente más de 50.000 factores), pero no sabemos el peso de cada uno, ni cómo se relacionan entre sí mismos.

Mala praxis

Usualmente se ve al SEO como un sector lleno de humo, un sector lleno de especulaciones y conjeturas. Se realiza un check list basado en lo que dicen algunas personas de este mundo y se aprovecha de los sesgos cognitivos de las personas.

Existe una serie de sesgos y de atajos que las personas tienen para subsistir, y se crean unos atajos para tomar decisiones.

En la ciencia de datos existen una serie de sesgos cognitivos que los marketeros deben conocer, pues al final alteran de una forma u otra los resultados de los datos.

Existen una serie de sesgos que influyen directamente en los resultados. Estos son:

Sesgo del experimentador

Uno de los sesgos m√°s conocidos es el del experimentador. Cualquier persona que intenta realizar un experimento influye directamente en los resultados, con la idea de demostrar lo que ya se sabe.

Sesgo de la información

Es una tendencia en la que tenemos a subestimar los resultados de una experimentación que no nos gusta y se atribuye a que ese experimento que lo hemos realizado mal, o hubo un error de muestreo, entre otros, y se confía más en los resultados que esperamos o que son los deseables.

Sesgo de confirmación

Tiene que ver con la tendencia de favorecer la información que confirma nuestras creencias.

SEO de renacimiento: data scientist

Se dice que nuevos problemas necesitan de de nuevas soluciones. Que en determinados casos los problemas que no son resueltos deben ser repensados a través de nuevos imaginarios y perspectivas diferentes.

Profesional T-SHAPE

Es una met√°fora que se usa para describir a un experto que tiene diferentes habilidades. En la barra vertical de una T literal, se representa al profesional con la experiencia y dominio en una ciencia exacta; mientras que en la horizontal se demuestra la habilidad y conocimiento para trabajar fuera de su disciplina.

El científico de datos debe verse aplicado en el Diagrama de Venn que se desarrolla de la siguiente manera:

  1. Hacking Skills
  2. Machine learning
  3. Math & statistics knowleadge
  4. Traditional research
  5. Substantive expertise
  6. Danger zone
  7. Data science

¬°Mir√° la charla de Natzir Turrado!

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Eddie Vélez Benjumea

Eddie Vélez Benjumea

Periodista especializado en redacción SEO y Content Marketing por Hubspot. Columnista de opinión, escritor y poeta.

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