La última masterclass fue un desquicio total: Automatizamos un keyword research COMPLETO Los alumnos de la academia no me lo van a perdonar… pero tengo que compartirlo: Nunca habíamos llegado a este nivel, y los resultados lo dicen todo. Y lo que me pone más contento es que estuvo a cargo de Facundo Zupel. SEO Manager y alumno graduado recientemente de la academia que la está rompiendo. ¿Qué vimos durante esa hora que dejó a todos en shock? - Automatizamos un keyword research completo (incluyendo volúmenes de búsqueda) y analizando a más de 300 competidores por 0,005 USD (literal) MENOS de lo que te sale respirar jaja. - Nos reveló una herramienta ultra secreta que el 99% de los SEOs no conocen. Estamos jugando en otra liga… - ¿El resultado? ¡Más de 40 HORAS semanales de trabajo ahorradas! Sí, no me leíste mal: 40 horas. Lo mejor de todo es que el proceso es EXTREMADAMENTE escalable y repetible. La gente terminó con la cabeza volada, y ahora me reclaman por no haber compartido esto antes y piden que hagamos un nuevo módulo. (alerta spoiler para alumnos, se viene la cuarta especialización en el programa jeje). Pero bueno, más vale tarde que nunca, ¿no? Por esta única vez vamos a hacer pública esta Masterclass para TODOS los miembros de la comunidad gratuita. Porque creo que aporta muchísimo valor, y es una manera de reconocer el esfuerzo y la dedicación que Facu demostró en todo este tiempo. Asique primero, un aplauso para él. En segundo lugar…Si querés ver la grabación completa: --- Comentá DATA SEO y te envío la masterclass completa 🎁

¿Por qué los profesionales de SEO muchas veces prefieren saltar de herramienta en herramienta en vez de construir sus propias soluciones? No entiendo invierten tiempo y plata en herramientas externas que resuelven problemas puntuales, pero no profundizan en los datos que realmente cambian el juego. No entiendo por qué es más común contratar una plataforma nueva que optimizar los procesos internos con algo tan poderoso como Python. Esto hace que muchos terminen atrapados en tareas repetitivas, en lugar de enfocarse en estrategias que generen verdadero crecimiento. Esto también provoca que los SEOs que más rápido se adaptan y entienden de datos, se vayan a otras agencias buscando nuevas oportunidades, porque saben que con las herramientas correctas pueden ser más libres y efectivos. ¿No les parece que sería mejor invertir en construir habilidades de análisis de datos y automatización, en lugar de depender de herramientas externas que no se adaptan a lo que necesitamos? Cada vez más SEOs eligen Python para independizarse de plataformas y manejar grandes volúmenes de datos sin depender de nadie más. Por más colegas que se animan a romper con lo usual.

Buenas comunidad! Hace unas semanas vino a la comunidad privada del programa Python SEO para Medios @Tomas Creatini a darnos una masterclass de 𝗽𝘂𝗯𝗹𝗶𝗰𝗶𝗱𝗮𝗱 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗮́𝘁𝗶𝗰𝗮 y como monetizan los medios. La verdad fue una locura absoluta y tuvo una repercusión enorme internamente. Dicho esto, nos gustaría hacer algún webinar para la comunidad gratuita. Me gustaría que nos ayuden respondiendo la siguiente encuesta: PD: Si te gustaría que liberáramos la Masterclass comenta la palabra: "𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗮́𝘁𝗶𝗰𝗮".

Pues nada, me he liado a mirar en el baúl de los recuerdos y vengo a rogar por estrellitas en mi github ¿y por qué no? daros ideas que quizás podais usar para vuestro día a día y así automatizar o crear un libro de cocina para la siguiente función. Cómo siempre aquí os traigo el código en Jupyter del código https://github.com/pichu2707/SEOLand y de esta manera podreis verlo o incluso optimizarlo (si es así avisar para saber cómo lo habeis hecho y aprender) y es el cómo ver la semántica de una web y hay partes que quizás pienses que he hecho trampa, pero no todo es sacar scripts complicados con miles de funciones y librerías, únicamente usando el sitemap y ver los slugs como están puede saber de que están hablando. (Con voz de burla por favor) "Si pero quizás hayan actualizado el contenido y el tema ya no esté tan centrado o no hayan optimizado bien las urls", te lo compro, tienes razón, no entiendo porque controlar una web que no está bien y que con poco tu lo harías mejor, pero es ciero, así que también viene en el código no solo como mirar la parte semántica por las ulrs si no también el ejemplo de análisis de una frase del contenido, que se podría automatizar más y analizar no una si no todo el contenido de la web. Por eso os dejo un video explicando todo de hace unos añitos.

Hola gente, vengo a contaros algo que podeis hacer con python y con la API o la librería de twint para poder sacar los datos de X, en este caso no solo sacamos los datos por sacar, si no que hacemos un análisis completo de lo que ocurre en una cuenta ya sea nuestra o de la competencia o como lo expresé en el momento de actualizar este programa sacar un análisis de sentimiento para saber comoe está nuestra marca o de la empresa. La presentación la hice en 2020 (aquí teneis el video https://youtu.be/Y_iXnFDBfD8) y se comentó en Search Engine Journal por el genio ya fallecido Hamlet Batista. Espero que pueda daros ideas para saber cuanta chicha le podeis sacar a Python. Lo pongo en Discusión general porque no es GSC