Presentación de cómo estamos transformando el SEO en Adevinta de 0 a 100. Créditos a todos los que han hecho posible esta presentación, que han sido muchos compañeros de distintos equipos.

1. Cómo estamos transformando
el SEO en Adevinta de 0 a 100
Esteve Castells, Adevinta
in/estevecastells/

2. ● Global SEO Manager at
Adevinta
● Growth, Technology and SEO
passionate
● Formerly Softonic, Havas
Media
● Travel lover
● Spicy food addict
Soy Esteve Castells

3. Newsletter/ AP
SEO Newsletter
bit.ly/Seopatia
Atomic Partners
seo@atomicpartners.io

4. Adevinta is an international family of local digital brands
16 countries 800m population footprint +1.5bn monthly visits
€594.6m revenue
15–20% mid-to long-term
revenue growth target
€151.0m EBITDA
Spain Brazil Global MarketsFrance
4

5. 5
Agenda
01 Pasado, presente y futuro del
SEO en Adevinta
02 Machine Learning y SEO en
Adevinta

6. 1. Pasado, presente y futuro del SEO en
Adevinta

7. Nos gastamos €XX milliones
en publicidad en Google el último
año, mientras solo 3 personas
trabajaban en SEO full-time
En enero de
2019...

9. Cuáles eran los principales problemas por aquél entonces?
● Falta de foco y buy-in en el top management, en el management
funcional y los General Managers
● Falta de ownership a nivel local
● Falta de recursos asignados (Producto y Tecnología)
● Poca gente entendía el SEO en la organización

10. Solo estamos
aquí
Zoom-in
202120192018 2020
Kick-off
Early
awareness
Awareness
& buy-in
Results &
Traction
Scale up
Consolida-
tion
Masteriza-
tion
Reign
Objetivo para 2021:
ser líder SEO en
todos los mercados
donde operamos!

12. Tech
& Product
Strong
Ads supply
Brand
power
SEO
El SEO es cross-funcional. Necesita estar dentro de la
cultura de la empresa, especialmente producto y tech.
El SEO es clave para negocios que
generan más ingresos con menos costes
El SEO es la fundación a un negocio saludable y
sostenible a lo largo del tiempo
Éxito SEO = Base de anuncios fuerte, fundado en una
plataforma P&T sólida, fortalecido por una marca potente

13. Focusing on long tail searches will
allow us to get highly specific
qualified leads for our assets.
Long tail searches have less
competition than average.
Competitors and aggregators are
strong on longtail whilst most
assets have not explored that area
yet.
El foco en 2019 serà en mobile, long tail and index optimization
Mobile First Index
NOW 1
Long tail searches
NOW 2
Crawl and index optimization
NOW 3
Google is starting to crawl, index
and rank our websites as if it was
a mobile device. Some of our
mobile websites are not ready for
this change and it is a potential
threat for organic search
performance
Many of our websites are seeing
a negative trend when it comes to
indexed pages. Google index
contains more than 130 trillion
pages and it is becoming more
restrictive quality-wise as the
amount of content on the internet
is growing exponentially. [1]
[1] "In less than four years, Google's search knowledge of pages have grown by more than 100 trillion new pages."Search Engine Land

14. Este año nos hemos gastado €XX
millones en publicidad en Google,
pero tenemos 8 personas
trabajando en SEO full-time
Y en enero tendremos 11! 😱
Hoy, octubre de
2019

15. Estamos en la
dirección
correcta, pero
necesitamos
seguir
empujando y
llevar a todos
nuestros SEOs
al next level 🔝
Status 1/1/2019 Status 1/12/2019
Hiring planned by early 2019 Local SEO Manager
- Hiring ongoing
- Hiring ongoing
- -
Local SEO Manager Local SEO Manager
Agency Agency + Part Time SEO Manager
- SEO Consultant
Hiring planned by early 2019 Shared with Leboncoin
- SEO Developer planned for 2020
SEO Consultant SEO Consultant
Local SEO Manager Local SEO Manager
Hiring planned by early 2019 Local SEO Manager
- Hiring ongoing
- -
- -
Shared with Subito Shared with Subito
- -
- Shared with Jofogas
- Local SEO Manager
- Shared with MA
- Local SEO Manager
Local SEO Manager Local SEO Manager
Hiring planned by early 2019 Local SEO Manager
- -
- -
Fuente: Datos anonimizados de cada
uno de nuestors marketplaces,
comparación M1 vs M12

16. El SEO Engagement en 2019 ha sido fantástico y sigue
mejorando en los mercados clave
January December
FTEs Local SEO Managers 3 8
Agencies/SEO Consultants 2 3
Contrataciones planificadas 4 3
Recursos SEO compartidos 1 5
Sin SEO ownership 20 6
Países usando Landing
Pages Service
1 3
+5
+1
-1
+4
-14
+2
January December
Porcentaje de revenue
(aprox) de Adevinta cubierto
por SEO Managers
15% 90%
% de marketplaces
Haciendo algo de SEO
38% 92%
+600%
+240%
Engagement evolution Ownership evolution

18. Nos encanta entregar
resultados
Siempre que sea posible!

19. Recopilación de algunos de los resultados hasta la fecha

20. 20
Recopilación de algunos de los resultados hasta la fecha

21. Google Discover se está convirtiendo en una fuente importante para
algunos de nuestros marketplaces

22. No todo son gráficos
bonitos...

23. Sitio web que no está listo para el MFI

24. Bug de Google en palabras clave de marca

26. ⚠ Nada de esto sería
posible sin nuestros
increíbles equipos

30. Refactorizando nuestra tecnología para
adaptarla a los requerimientos actuales

31. 31
On Page Optimization
How to do it?
CMS Edition

32. 32
Title Description H1
Canonical Robots Content
Redirects

33. 33
Microservice Works with CSV
Meti

34. 34
CSV configuration file

35. 35

36. 36
Response example
8M
Requests per day
6ms
Response time
Cache
Active on all rules

37. 24h
3 Semanas para hacer algo
4.000
30.000 líneas de código
Ahorrar tiempo y dinero
Coste de oportunidad de IT

38. 2. Machine Learning y SEO en Adevinta

39. Vamos a hablar de...
Estructuras de enlazado interno
Manuel Sánchez
Esteve Castells

40. Una estructura de enlazado interno...

41. … puede ayudar a posicionar mejor en Google

42. Una buena estructura de enlazado interno...
… es específica, cuanto más, mejor
vs
two
bedroom
flat in
Barcelona
house

43. Una buena estructura de enlazado interno...
… es específica, cuanto más, mejor
… utiliza keywords relevantes para buscadores

44. Una buena estructura de enlazado interno...
… es específica, cuanto más, mejor
… utiliza keywords relevantes para buscadores
… enlace a contenido relacionado y relevante

45. Una buena estructura de enlazado interno...
… es específica, cuanto más, mejor
… utiliza keywords relevantes para buscadores
… enlace a contenido relacionado y relevante
… el contenido se actualiza dinámicamente

46. Introduciendo los Word Embeddings

47. Word embeddings:
En cambio de paradigma en 2013 en Natural Language
Processing (NPL)
Cited 15,211 times

48. Vocabulary Number
the 1
a 2
have 3
has 4
egypt 5
that 6
most 7
in 8
of 9
large 10
is 11
so 12
egyptians 13
quickly 14
memorizing 15
often 16
Cómo se puede representar una palabra en un ordenador?
Asignando un número a cada palabra

49. - Palabras relacionadas
- Pero sin relación con el
número asignado
Qué pasa si representas una palabra en un ordenador?
Podemos asignar un número a cada palabra
Vocabulary Number
the 1
a 2
have 3
has 4
egypt 5
that 6
most 7
in 8
of 9
large 10
is 11
so 12
egyptians 13
quickly 14
memorizing 15
often 16

50. Cómo se puede representar una palabra en un ordenador?
Otra posibilidad, un vector
Vocabulary Vector
the ( 4.5, 0.6, 9.1 )
a ( 0.5, 1.9, 9.5 )
have ( 1.3, 8.9, 3.4 )
has ( 4.8, 9.2, 6.1 )
egypt ( 5, 0.1, 6.8 )
that ( 8.8, 7.4, 6.6 )
most ( 4, 5.7, 5.1 )
in ( 1.1, 2.4, 1.6 )
of ( 8, 0.1, 6.8 )
large ( 0.2, 4.6, 3.1 )
is ( 5, 6.1, 4.3 )
so ( 3.6, 4.9, 5.5 )
egyptians ( 5.6, 0.7, 4.1 )
quickly ( 6.5, 3.7, 7.5 )
memorizing ( 2.6, 8.8, 2.5 )
often ( 0, 8.2, 9.1 )

51. Y si lo visualizamos: “magic” happens

52. Y si lo visualizamos: “magic” happens

53. 53
Y si lo visualizamos: “magic” happens

54. 54
Y si lo visualizamos: “magic” happens
Puedes encontrar la distancia entre varias palabras!

55. Aplicando word embeddings encontramos las palabras relacionadas
por significado

56. Aplicando word embeddings encontramos las palabras relacionadas
por significado
Disponible en muchos lenguajes:
Portuguese, French, Spanish, German, Belarusian, Arab...

57. SEO solution
Automating the construction
of a link structure

58. Empezamos una colaboración con
58
Oscar Ompre
Manuel Sánchez
Esteve Castells
Alexandre Dias
Pedro Furtado

59. El MVP de la solución fue tal que así:
Input:
Origin linking URLs
(CSV)
Destination linked
URLs (the ones we
want to boost)
(CSV)
Machine
Learning
model
Model output:
Links between
popular queries
(JSON)
Integration with
CustoJusto
front end

60. INPUT: CSV con palabras clave relevantes para las URLs de CustoJusto
60

61. OUTPUT: JSON (parsed)

62. Integración en el FE de CustoJusto

63. Integración en el FE de CustoJusto

64. En
producción
Efecto en visibilidad

65. Solve complexity with
complexity

66. 66
Agenda
02 Categorization
● Source of Truth
● Categorization
● Typos, ambiguities and Similar Names
01 KW Indexation
● KW Generation
● Content Matching
● KW Filtering
● Build a KW Index
03 Internal Linking
● Semantic Linking
● Similar Content Linking
● Category hierarchy linking
04 Spice Up with KW Enrichment
● Automatic Filtering
● Real Time SEO Link Mapping
● Historical and score
● KW rotation
● SEM and ROI heuristics

67. We aim to index the most meaningful KW to avoid
flooding Google with too much, duplicated or
undiversified content
- Discard
- KW without content*
- Kw with exact or very similar content **
- Favour
- Maximize content coverage
- Minimize Duplicated content
- Minimize indexed KW
- Content rotation (new content)
- Evenly distributed representation of
categories
* set some time margin before removing them in case they get some content back
** Or keep them to redirect to the indexed similar
KW filtering
Apartment
Lorem
ipsum
congue
Villa
Girona
Barcelona
(Province)
Barcelona
(city)
Pobleno
u
Content covered by indexed kws
Content distribution management

68. Testing different ML
models atm
● Word2Vec
● Doc2Vec
● More soon
ML models have the
same base optimizations,
but per language can be
fine tuned e.g: Arabic,
Belarusian specificities
A hint of our next gen SEO
component
Integration in
Marketplace
Front-End
Machine
Learning
Model
Marketplace
Internal Searches
Google Trends
Behavioural Data
Google Search
Console
Data treatment
- Synonyms
- Plurals
- Typos,
ambiguities and
Similar Names
- Stop words
Data intelligence
- Categorizer
- Enricher
- Prioritizer
- Filtering
- Historical and
score
- Item count
SEO Tools Data
Pipeline - Data
Processor
Machine Learning Model
Improvements
● Improving
sentence
understanding
● Wording coherence
● Diversity
● Sorting an scoring
● KW Rotation
● Parametrization
API
CSV
Each marketplace sends the
key page elements in a
unified way:
● Site, language, title,
description, category,
price, origin URL
In each endpoint request so
that we are able to send back
the links in less than 20ms
Different endpoints for:
● Semantic linking
● Trending linking
● Similar linking
● Same category
linking
● Different category
linking
CSV

69. 69
Para resumir!

70. 70
Aún estamos
empezando en SEO
en Adevinta…
Nos queda mucho
camino por recorrer!

71. Pero estamos
comprometidos a
construir “El SEO que
Adevinta merece!”
71

72. SEO Manager @ Fotocasa & Habitaclia - Barcelona
SEO Specialist @ OLX Brasil - São Paulo
SEO Manager @ Adevinta Hungary - Budapest
B2C Growth Manager @ InfoJobs - Barcelona
We are hiring!
@estevecastells
/in/estevecastells/
esteve.castells@adevinta.com

73. @estevecastells
/in/estevecastells/
esteve.castells@adevinta.com
thank you | gracias | merci
grazie | obrigado | danke
köszönöm | спасибо | ‫ﺷﻛرا‬