Clase 9 de 18 • Curso de Inteligencia Artificial para SEO
Contenido del curso
SEO con inteligencia artificial para e-commerce
Creación de proto-personas usando ChatGPT para estrategias SEO
Estimación de resultados SEO usando ChatGPT y prompts avanzados
Categorización de productos con ChatGPT para e-commerce
Definición de categorías editoriales con ChatGPT para SEO
Estrategia SEO para e-commerce con protopersonas y ChatGPT
Quiz: lecciones para tus prompts
Creación de mapas de sitio web con ChatGPT para SEO
Generación de FAQs y descripciones para categorías de e-commerce con IA
Agrupamiento de palabras clave para SEO con ChatGPT y Code Interpreter
Generación de fichas de producto SEO con inteligencia artificial
Generación de datos estructurados con IA para SEO
SEO para e-commerce con Inteligencia Artificial
Planificación de contenidos SEO con inteligencia artificial
Creación de briefs editoriales con ChatGPT y Thru para SEO
Creación de títulos SEO efectivos con ChatGPT
Creación de contenido SEO con inteligencia artificial paso a paso
Configuración de Instrucciones Personalizadas en ChatGPT
Edición de contenido generado con IA para publicación web
Aplicación de ChatGPT en tareas diarias de SEO profesional
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.
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.
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.
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?