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Cómo clusterizar keywords con ChatGPT
Agrupar y clusterizar keywords es una de las tareas más demandantes del trabajo diario en SEO. Con ChatGPT puedes acelerar este proceso usando prompts del marketplace de AIPRM y la función Code Interpreter, que te permite cargar un archivo exportado desde Ahrefs y obtener clusters listos para tu estrategia.
¿Cómo usar AIPRM para clusterizar keywords en ChatGPT?
AIPRM es una extensión que añade a ChatGPT una biblioteca de prompts creados por la comunidad, muchos enfocados en tareas SEO. Cuando entras al marketplace puedes filtrar por categoría y buscar el tipo de tarea que necesitas resolver.
Para clusterizar, el truco está en buscar prompts específicos. Uno de los que mejor funciona aparece al buscar la palabra silo: el prompt Silo structure and SEO titles.
¿Qué hace el prompt Silo structure and SEO titles? Toma una lista de keywords y las organiza en categorías temáticas, como marcas o tipos de cara, generando una estructura tipo silo que puedes usar para definir categorías de un ecommerce.
¿Cómo preparar las keywords desde Ahrefs?
El flujo es directo y reutilizable con cualquier herramienta de keyword research.
Con esa lista, el prompt devuelve agrupaciones que reflejan la intención real de los datos, no solo lo que ChatGPT sabe de forma genérica. Verás clusters por marcas, por tipo de rostro y por otras variables semánticas que aparecen dentro del propio dataset.
¿Qué es el Code Interpreter de ChatGPT y por qué cambia el flujo SEO?
El Code Interpreter es una función disponible en el modelo GPT-4 que permite subir archivos directamente a ChatGPT y procesarlos con código. Antes de esta función no podías cargar un archivo y pedirle análisis sobre él.
Para activarlo necesitas ir a la configuración de ChatGPT, entrar a las opciones beta y habilitar Code Interpreter. Después recargas la página y lo seleccionas como modelo activo.
¿Qué tipos de archivos puedes subir al Code Interpreter para SEO? Archivos exportados desde Ahrefs, Semrush, SE Ranking o cualquier software de keywords. El Code Interpreter los procesa siempre que le indiques la codificación correcta.
¿Cómo dar instrucciones precisas al Code Interpreter?
La calidad del cluster depende de cómo definas el rol y la tarea dentro del prompt. Cuando subes el archivo, conviene aclarar tres cosas.
ChatGPT suele pedir que elijas el criterio antes de procesar. En este caso, agrupar por semántica entrega los clusters más útiles para planificación de contenidos.
Un detalle técnico que ahorra tiempo: cuando exportas desde Ahrefs el archivo viene en codificación UTF-16 o UTF-8. Si ChatGPT no logra abrirlo, pausa el prompt y dile explícitamente que la codificación es UTF-16. Con ese dato corrige sus errores y arranca el procesamiento.
¿Cómo obtener un archivo descargable con los clusters listos?
Una vez que el Code Interpreter procesa el archivo, por defecto te muestra una tabla con todas las columnas originales. Eso puede ser ruido innecesario si solo necesitas trabajar con los grupos.
La instrucción correcta es pedirle que en lugar de mostrar la tabla, genere un archivo descargable que contenga únicamente tres columnas: keyword, volumen y cluster al que pertenece.
ChatGPT genera el enlace de descarga en segundos. Al abrir el archivo en Excel, los datos pueden venir en una sola columna separados por comas. Para formatearlos:
Ya con las columnas separadas puedes ordenar de forma descendente por volumen, filtrar por número de cluster o crear una tabla dinámica para visualizar las agrupaciones de un vistazo. Ese paso final convierte la salida de ChatGPT en un insumo accionable para tu estrategia.
Prueba distintos criterios de agrupación dentro del mismo prompt. Puedes preguntarle a ChatGPT qué modelos de clustering tiene disponibles y correr varias versiones hasta encontrar la que mejor se ajuste a tu proyecto. ¿Tú con qué herramienta exportas tus keywords antes de pasarlas al Code Interpreter?
