En este artículo os voy a mostrar las perlas escondidas que tiene la herramienta de SISTRIX para hacer un keyword research.
Artículo escrito por Natzir Turrado, SEO técnico, estratégico e internacional.
Pero antes de eso quiero hacer un paréntesis. Hablando con otros SEOs me he dado cuenta de que no conocen todo el potencial que SISTRIX puede ofrecerles.
Uno de los comentarios recurrentes que oigo sobre SISTRIX es que hacer un estudio de palabras clave es complicado y tienen toda la razón, o mejor dicho, la tenían. ¿Alguien se ha dado una vuelta por Keyword Discovery? Esto ya es otra cosa :)
Otro comentario recurrente que se comenta es que en SISTRIX no aparece el volúmen de búsqueda. Esto recientemente ha cambiado y no solo eso, sino que te da toda la información de las palabras clave que busques.
Además, después de hacer varias pruebas comparando con otras herramientas SEO, he visto que SISTRIX tiene el dato de volúmen de búsqueda más acertado (por ejemplo, comparad los datos de “led” vs “leds” en todas las herramientas que tengáis y veréis a lo que me refiero).
SISTRIX, además, compra datos de palabras clave y búsquedas a 11 proveedores distintos, algo que ninguna otra herramienta del mercado ha llegado a igualar y, no fue afectado por el cierre de Jumpshot. Por lo que SISTRIX, amigas y amigos míos, es una apuesta segura.
¡A continuación vamos a ver qué sorpresas nos depara!
Descubrir nuevas palabras relacionadas
Gracias al informe “Keyword Environment” podemos enriquecer nuestra investigación de palabras clave sobre una búsqueda en particular.
Existen numerosas patentes y artículos de Google donde se habla del proceso de “query expansion” (1, 2, 3, 4, 5…) para mostrar resultados alternativos basados en términos relacionados a la búsqueda del usuario, con el objetivo de mejorar la calidad de los resultados.
Entre los métodos más comunes de “query expansion” están la lematización y radicalización (stemming), los errores tipográficos (“britney spears” se busca de 600 formas distintas) o mediante el uso sinónimos.
Como curiosidad, este último método todavía podemos verlo en la práctica a día de hoy. Antiguamente podíamos usar el operador de búsqueda «~» delante de una palabra para incluir sinónimos (y «~~» para excluirlos). Incluir resultados con sinónimos es algo que dejó de funcionar desde que Google ya los incluye por defecto, pero todavía podemos seguir excluyendo sinónimos.
Para «viajes» y «~viajes» Google muestra lo mismo ya que los sinónimos se incluyen por defecto. Pero para «~~viajes» cambia los resultados ya que excluye los sinónimos.
Los problemas que ofrecen los sinónimos es que pueden cambiar de significado según el contexto (algo que intentan mitigar traduciendo el término a otro idioma y luego a la inversa para ver si mantiene el significado) y que es difícil encontrar sinónimos co-ocurriendo en la misma frase (a menos que hables como Iker Jiménez).
Es por ello que Google desde hace años no solo busca sinónimos de la consulta para ofrecer mejores resultados, sino que también hace uso de:
- Las búsquedas que co-ocurren en la misma sesión del usuario. Por ejemplo, si busco “cómo ser dentista” es probable que luego busque “cómo ser asistente dental / auxiliar de odontología / ayudante de dentista”
- Si existe co-ocurrencia cercana de esos términos en los documentos mostrados. Por ejemplo, es probable que en los principales resultados para la búsqueda “gato” también se incluya el término “felino”.
En resumen, cuando hacemos una búsqueda se muestran resultados de palabras relacionadas que también son relevantes por ser similares semánticamente (la co-ocurrencia es un indicador de similitud semántica).
El informe “Keyword Environment” de SISTRIX lo que hace es buscar las 10 primeras URLs rankeando para la palabra clave inicial y luego buscar para qué otras palabras clave posicionan esas URLs, por lo que al final tendremos un listado extenso de palabras clave relacionadas.
Para seguros de coche tenemos como “co-ocurrencias”: calcular seguros de coche, comparador seguros de coche, precios de seguros de coche, etc.
Extraer las palabras clave de Google Suggest y las del módulo “Búsquedas relacionadas”
Por un lado, answerthepublic.com no te da datos volumétricos ni del histórico de las palabras sugeridas. Por otro lado, keywordtool.io te ofrece el volúmen de búsquedas y el histórico de Google Suggest, pero solo en la versión de pago por un precio similar a lo que cuesta el paquete START entero de SISTRIX.
Además, ambas herramientas se limitan a concatenar combinaciones de palabras que podrían no tener sentido (cualquier palabra con la “a”, con el “1”, con “qué…), lo que te hace perder el tiempo. Además, esta información se puede extraer de forma gratuita tal y como explico en este vídeo.
Es por eso que, según mi opinión, SISTRIX es la mejor alternativa a las herramientas answerthepublic.com o keywordtool.io ya que solo te mostrará sugerencias de palabras clave con búsquedas e histórico.
Además, también incluye las palabras del módulo de la SERP de Google “Sugerencias de búsqueda”, pero una vez más, solo si existe volúmen e histórico. ¿Para qué querrías tener la siguiente WTFQ (“What The F*** Query”) en tu Keyword Research?
Extraer People Also Ask (PAA) o las preguntas que se hace la gente en Google
Lo que hacen normalmente las herramientas como las anteriormente citadas es hacer combinaciones con “qué”, “cómo”, “dónde”, “por qué”, “quién”, “cuándo”, “cuál”… ¡tengan sentido o no! Por lo que puedes estar dedicando recursos a algo que puede aportarte cero resultados.
En cambio SISTRIX, en el informe de “Preguntas”, te muestra las preguntas encontradas en la SERP para la palabra buscada (PAA box).
Clusterización de palabras clave
La clusterización o agrupación de palabras clave es el paso final de todo Keyword Research. ¿Verdad que es el más complicado y laborioso? Pues esto era hasta hoy, porque ahora podrás hacerlo en un clic con SISTRIX :)
Antes de hacer una clusterización con SISTRIX deberemos de crear una lista de palabras clave en SISTRIX:
La lista la haremos del tipo “Palabra clave”:
Y luego añadimos todas las palabras clave que queramos analizar en conjunto:
Con las listas en SISTRIX podrás:
- Extraer el volúmen de búsqueda de un listado de keywords.
- Ver el Market Share de un listado de palabras clave.
- Clasificar palabras clave por intención de búsqueda.
- Extraer todas las preguntas (PAA) posibles tras un Keyword Research.
- ¡Y clusterizar palabras clave!
Clusterizar es agrupar palabras clave similares, lo que puede ser muy útil para:
- Detectar patrones de búsqueda tras un Keyword Research.
- Detectar rápidamente los principales grupos de palabras clave perdidas tras una actualización de Google o una migración.
- Agrupar palabras clave tras un content GAP analysis para detectar los temas en los que no apareces.
En la siguiente imágen vemos una clusterización de un GAP analysis:
Ahora solo falta que dejen exportar este informe y me quito el sombrero “white”.
Como véis, SISTRIX es una herramienta que cada día mejora y que nos ayuda a hacer nuestro trabajo de SEO mejor y más rápido.
