Agrupamiento de palabras clave para SEO con ChatGPT y Code Interpreter

Clase 9 de 18Curso de Inteligencia Artificial para SEO

Resumen

El agrupamiento eficiente de palabras clave es fundamental para optimizar proyectos de SEO y potenciar estrategias en e-commerce. Aquí se presentan métodos prácticos y herramientas actuales para realizar la clusterización de palabras clave, utilizando ChatGPT, prompts de AIPRM y la funcionalidad de Code Interpreter.

¿Cómo agilizar el agrupamiento de palabras clave en SEO usando ChatGPT?

El proceso de clusterización de palabras clave suele ser extenso en SEO, pero emplear ChatGPT permite acelerarlo. - Es posible utilizar diferentes prompts de AIPRM enfocados en tareas SEO. - Se recomienda explorar el marketplace de AIPRM y probar aquellos prompts orientados a agrupación, como los relacionados con "Silo Structure and SEO Titles". - Se debe asegurar que el output esté en español para trabajar adecuadamente con palabras locales.

Una estrategia práctica implica exportar, por ejemplo, las primeras mil palabras clave de Ahrefs usando Keyword Explorer. Luego, se copian al prompt de ChatGPT, el cual genera categorías como marcas, tipos de lentes de sol, y otros clusters según las tendencias del set de datos.

¿Qué ventajas ofrece el Code Interpreter de ChatGPT para clusterizar palabras clave?

El Code Interpreter es una función beta dentro del modelo GPT-4 con potencial para manejar grandes volúmenes de datos. - Es necesario habilitar esta función desde los settings de ChatGPT. - Permite subir archivos directamente; esto facilita procesar datos exportados desde plataformas como Ahrefs, ZenRush o Ser ranking. - El workflow consiste en indicar a ChatGPT que actúe como experto en SEO y que agrupe las palabras clave según criterios de relevancia, frecuencia o similitud semántica.

Es útil especificar cómo se desea la agrupación; en este caso, por similitud semántica. Se debe indicar la codificación correcta del archivo (por ejemplo, UTF 16) para evitar errores durante la ejecución.

¿Cómo se exportan y manipulan los resultados de la clusterización de palabras clave?

Cuando el proceso termina, ChatGPT puede generar un archivo descargable filtrando solo la columna de Keyword, volumen y cluster asignado. - Una vez descargado el archivo, se puede abrir en Excel. - Es recomendable utilizar la función Data > Text to Columns para organizar los datos, seleccionando que están separados por comas. - Se pueden utilizar filtros y tablas dinámicas para visualizar y analizar rápidamente los clusters generados.

Estos pasos permiten adaptar los resultados a la estrategia de SEO y utilizar los datos clusterizados directamente en la planeación de contenidos o categorías para e-commerce.

¿Te gustaría compartir tu experiencia usando ChatGPT para el keyword clustering o tienes algún truco que quieras contar?