Presentación de la charla realizada en #MarketerosValencia de Alberto Sanz (Founder y SEO Manager en la agencia) sobre Machine Learning y SEO

1. Seo y Machine Learning

2. Alberto Sanz
Consultor seo
Seo en proyectos propios
Descubriendo de Data Science
Un poco Friki

3. Disclamer
Esta charla puede herir las sensibilidades de
estadistas, matemáticos, Data Science y
desarrolladores.
Empecemos simplificando los sencillo, para lo
imposible… estamos trabajando en ello.
@seoforce_

4. ¿De que vamos a hablar?
¿Qué es el Machine Learning?
¿Cómo trabaja el ML?
¿Cómo está trabajando Google a día de hoy?
¿Qué podemos hacer con ML en el mundo SEO?
@seoforce_

5. ¿Que es el Machine Learning?
Es una subárea de la
Inteligencia artificial que
detecta patrones y se
adapta a las nuevas
circunstancias.
IA
Machine
Learning
Deep
learning
@seoforce_

6. ¿Cómo trabaja el Machine Learning?
Datos de
entrenamiento
@seoforce_

7. ¿Cómo trabaja el Machine Learning?
Algoritmo
Datos de
entrenamiento
@seoforce_

8. ¿Cómo trabaja el Machine Learning?
Datos de
entrenamiento
Modelo
Algoritmo
@seoforce_

9. ¿Cómo trabaja el Machine Learning?
Datos de
entrenamiento
Datos de entrada Resultado
Modelo
Algoritmo
@seoforce_

10. ¿Cómo trabaja el Machine Learning?
Datos de
entrenamiento
Datos de entrada Resultado
Modelo
Algoritmo
@seoforce_

11. ¿Cómo trabaja el Machine Learning?
Datos de
entrenamiento
Datos de entrada Resultado
Modelo
Algoritmo
@seoforce_

12. Datos de
entrenamiento
Datos de entrada Resultado
Modelo
Algoritmo

13. ¿Cómo está trabajando Google a
día de hoy?
Las webs pasan por 3 fases antes de
aparecer en los buscadores.
@seoforce_

14. ¿Cómo está trabajando Google a
día de hoy?
Las webs pasan por 3 fases antes de
aparecer en los buscadores.
Rastreo
@seoforce_

15. ¿Cómo está trabajando Google a
día de hoy?
Rastreo
Indexación
Las webs pasan por 3 fases antes de
aparecer en los buscadores.
@seoforce_

16. ¿Cómo está trabajando Google a
día de hoy?
Rastreo
Indexación
Clasificación
Las webs pasan por 3 fases antes de
aparecer en los buscadores.
@seoforce_

17. IA & Machine Learning
Google dispone de un departamento que se llama
Google AI
@seoforce_

18. IA & Machine Learning
Google mejora día a día la IA de sus crawlers
BERT
@seoforce_

19. Planificación
del proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

20. •Análisis de los
competidores
Planificación
del proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

21. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

22. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
Desarrollo del
proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

23. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
•Creación estrategia de
contenidos
Desarrollo del
proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

24. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
•Creación estrategia de
contenidos
•Calcular
probabilidades de
rankeo
Desarrollo del
proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

25. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
•Creación estrategia de
contenidos
•Calcular probabilidades
de rankeo
•Predecir tráfico
Desarrollo del
proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

26. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
•Creación estrategia de
contenidos
•Calcular probabilidades
de rankeo
•Predecir tráfico
Desarrollo del
proyecto
Evolución del
proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

27. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
•Creación estrategia de
contenidos
•Calcular probabilidades
de rankeo
•Predecir tráfico
Desarrollo del
proyecto •Implementaciones
SEO
Evolución del
proyecto
¿Qué puede hacer un SEO en 2020?
@seoforce_

28. •Análisis de los
competidores
•Encontrar
oportunidades en las
Serps
Planificación
del proyecto
•Creación estrategia de
contenidos
•Calcular probabilidades
de rankeo
•Predecir tráfico
Desarrollo del
proyecto •Implementaciones SEO
•Generar reportes
Evolución del
proyecto
¿Qué podemos hacer con ML en el
mundo SEO?
@seoforce_

29. Principales usos de ML
1. Scrapeo y Crawleo de webs
@seoforce_

30. Principales usos de ML
1. Scrapeo y Crawleo de webs
2. Text Mining y NLP
@seoforce_

31. Principales usos de ML
1. Scrapeo y Crawleo de webs
2. Text Mining y NLP
3. Clasificación y Clusterización de KW
@seoforce_

32. Principales usos de ML
1. Scrapeo y Crawleo de webs
2. Text Mining y NLP
3. Clasificación y Clusterización de KW
4. Análisis de sentimientos en atención al cliente
@seoforce_

33. Herramientas para crear nuestra
propia ML sin programar
Herramienta sencilla que
nos permite hacer
modelos básicos y no tan
básicos de ML
@seoforce_

34. Herramientas para crear nuestra
propia ML sin programar

35. Lenguaje de Programación para ML
Lenguajes sencillos de
aprender con multitud de
bibliotecas pensadas para
ML
@seoforce_

36. Lenguaje de Programación para ML
Lenguajes sencillos de
aprender con multitud de
bibliotecas pensadas para
ML
@seoforce_

37. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿De donde consigo los datos de
entrenamiento?
Existen varios métodos para la obtención de esos datos
1. Datos propios
@seoforce_

38. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿De donde consigo los datos de
entrenamiento?
Existen varios métodos para la obtención de esos datos
1. Datos propios
2. Datos externos(Wikipedia, Páginas Amarillas, Boe)
@seoforce_

39. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿De donde consigo los datos de
entrenamiento?
Existen varios métodos para la obtención de esos datos
1. Datos propios
2. Datos externos(Wikipedia, Páginas Amarillas, Boe)
3. Herramientas SEO o de marketing
@seoforce_

40. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿De donde consigo los datos de
entrenamiento?
Existen varios métodos para la obtención de esos datos
1. Datos propios
2. Datos externos(Wikipedia, Páginas Amarillas, Boe)
3. Herramientas SEO o de marketing
4. Scrapeando datos desde internet
@seoforce_

41. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo obtener los datos?
Para Scrapear con Python
Selenium
@seoforce_

42. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo obtener los datos?
Para Scrapear con Python
Selenium
Beautiful Soup 4
@seoforce_

43. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Que hago con los datos?
Podemos tratar los datos con varias bibliotecas de
Python
Textblob
@seoforce_

44. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Que hago con los datos?
Podemos tratar los datos con varias bibliotecas de
Python
Textblob
Spacy
@seoforce_

45. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Que hago con los datos?
Podemos tratar los datos con varias bibliotecas de
Python
Textblob
Spacy
NLTK
@seoforce_

46. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo representar los datos?
Hay diferentes modos de representar los datos
gracias a varias bibliotecas de Python
Pandas
@seoforce_

47. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo representar los datos?
Hay diferentes modos de representar los datos
gracias a varias bibliotecas de Python
Pandas
Matplotlib
@seoforce_

48. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo representar los datos?
Hay diferentes modos de representar los datos
gracias a varias bibliotecas de Python
Pandas
Matplotlib
Scikit Learn
@seoforce_

49. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo representar los datos?
Una de mis maneras
preferidas para presentar
datos es con Tensor Flow
@seoforce_

50. ¿Cómo trabaja el machine learning?¿Cómo representar los datos?
Una de mis maneras
preferidas para presentar
datos es con Tensor Flow

51. ¿Cómo trabaja el machine learning?Conclusiones
1. Aprender a programar en Python
2. Formaros para poder pedir vuestras propias ML a
los desarrolladores
@seoforce_

52. ¡¡¡Muchas Gracias!!!