Querida comunidad, Estamos en un punto de inflexión. Créanme. Fueron varios meses de arduo trabajo, pero finalmente está acá: 𝗘𝗹 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗲𝗻𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘁𝗶𝘃𝗼 𝘀𝗼𝗯𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗼 𝗮𝗰𝗰𝗲𝗱𝗲𝗿 𝗮 𝗹𝗼𝘀 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗼𝗰𝘂𝗹𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗮 Free training Data Search Console. Estoy muy contento porque sé en carne propia cuántos problemas solucionamos. Además, a pedido de ustedesl es agregué contenido introductorio sobre Python 🐍 Espero que les sea de mucha ayuda. Ojalá lo disfrutes tanto como yo. ------- Quienes escriban la palabra "API GSC" en comentarios, recibirán: 🎁BONUS 1: Acceso a nuestro módulo de masterclass privadas con especialistas de la industria.

Hola a todos, Vi una herramienta que compartió José Gilarte y yo llevo usando una indispensable para mí que es del mismo etilo. Es una herramienta que también está desarrollada en Python con Streamlit (no es mía) y que sirve para extraer las People Also Asked (PAA) de las SERPs y las preguntas de Google Autocomplete. La herramienta está en el siguiente enlace: https://askey-questions.streamlit.app/ - Puedes elegir país e idioma - Puedes elegir niveles de profundidad - Te devuelve un mapa mental de las preguntas (al estilo AnswerThePublic y AlsoAsked) - También te da una tabla con los resultados scrapeados. - Puedes descargar los resultados en formato .csv y .txt Va genial para complementar vuestra investigación de palabras clave, ¡a disfrutarla!

Imagina tener una herramienta 🔍 que te revele qué contenidos 📰🎥 están conquistando Discover por categoría y entidades. ¡Con Discover Snoop 🕵️‍♂️, recomendada por Lily Ray, es posible!Descubre qué vídeos de YouTube 📹 están marcando tendencia en Discover para enriquecer tu estrategia digital 💡. Y no solo eso, sino también entender qué contenido de EL ESPAÑOL 📊, el medio líder en España, está brillando en Google Discover.Además, te traemos dos noticias fabulosas: 1. Tiene exportación a Excel 📈 con hasta 1000 filas en la demo con la data del país (en este caso España). 2. Acceso a API para integraciones avanzadas 🔌 (aunque no disponible en esta ocasión pero ahí las soluciones son inmensas). Pero hay más: añade una capa de Python 🐍 para un análisis aún más personalizado, enfocándote en las entidades más relevantes por sección, más allá de las categorías. Gracias a una demo exclusiva de la herramienta, hemos analizado el panorama digital en España 🇪🇸 y descubierto insights valiosos combinando Python con el Code Interpreter. Ingresa a Discover Snoop y con el código NICOLASB10OFF tenes un 10% de descuento en tu plan 💸. Por ahora solo disponible para audiencias de México y España 🌎. No te pierdas el vídeo de Loom 🎥 para descubrir cómo esta herramienta puede transformar tu trabajo en medios. https://www.loom.com/share/74b1eb984cf6431f95be1d02c911d03f cc @Alan Preiti

Con un medio (canal de TV) estamos en proceso de un cambio grande a nivel arquitectura del sitio y el desafío principal es migrar de un formato OTT a sitio de noticias. Y la pregunta es: por qué Google prioriza las secciones de video por sobre las de noticias en el esquema de tráficoAhi es donde el análisis de datos a escala es importante. Se imaginan procesando mas de 1 millon de filas en Excel para analizar la estructura de interlinking de un sitio de noticias? Con Python se puede hacer este heatmap rapido para poder entender en base al crawleo de URLs cuantos unique inlinks tiene cada programa del canal contra su tipo de contenido y se ve por ejemplo que en Gran Hermano por ej las URLs de video reciben casi un 50% mas de enlaces que las noticias, lo que da una señal a Google de qué tipo de contenido estamos priorizando en la arquitectura. Lo bueno de esto, es que podemos cruzarlo con GSC para ver tambien la suma de clicks para cada una de estas dimensiones o mismo el crawl depth, para saber en promedio a que distancia de la home estan las noticias vs los videos de los capitulos. cc @Alan Preiti

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