Encontrar con el algoritmo de la distancia de Levenshtein la mejor opción para posicionar una pagina web en Google
Sobre la distancia de Levenhstein o distancia de edición
Ya he hablado en otras ocasiones sobre la distancia de edición o distancia de Levenshtein.
También he publicado un código javascript para que lo utilices con Google SPREADSHEET (para practicar con lo que comento en este post, te va a hacer falta).
Encontrar la “página campeona” o mejor opción para posicionar una pagina web en Google
En este post voy a mostrar cómo poder encontrar con el algoritmo de la distancia de Levenshtein la mejor opción para posicionar una pagina web en Google; a este proceso le llamo: encontrar la “página campeona”.
title,
description,
h1, etc.)
Básicamente, la idea que quiero que recuerdes es que -tras el estudio de palabra clave y selección de las que vayas a trabajar- tienes que tener una “página campeona” para cada grupo o palabra clave; de esta manera, Google encontrará una página que claramente se identifica con dichas keywords.
El método para encontrar la mejor “página campeona”
1) ¿Qué páginas indexables tenemos en nuestros sitio para posicionar una pagina web en Google?
Para esto, vamos a recurrir a cualquier crawler. Yo uso Screaming Frog que es de pago, pero también puedes usar Xenu’s que es gratuito. Y con las páginas rastreadas, del listado resultante tendrás que limpiar y eliminar:
- URLs cuyo estado no sea 200: de esta manera te quedarán aquellas páginas a las que el bot debe tener acceso
- URLs cuyo meta robots sea noindex de esta manera, te quedarán sólo aquellas páginas cuya intención es que sean indexables
- URLs no canónicas: así, sólo te quedarán las páginas que se deseen que sean rastreables e indexables
Ahora tendremos un listado de las candidatas para posicionar una pagina web en Google o cualquier otro buscador. En la primera parte del vídeo que publiqué sobre cómo hacer auditorías SEO de enlaces internos con GEPHI, puedes ver un proceso de limpieza similar.
2) Preparando un documento de SPREADSHEET con el javascript para calcular la distancia de Levenshtein
Ahora, vamos a crearnos una herramienta, usando una hoja de cálculo de Google a la que añadiremos una función en javascript para calcular la distancia de edición. En el post que comentaba arriba y donde publico dos scripts que uso bastante para análisis SEO, tienes el código necesario y un vídeo sobre cómo crear estas funciones personalizadas.
Primero añadiremos una pestaña (hoja), que llamaremos ‘Páginas campeonas’ y que configuraremos de la siguiente manera:
- A1: escribiremos ‘Palabras clave a buscar’
- B1: (aquí pondremos la palabra clave a buscar)
- A2: Pondremos la siguiente fórmula
=query(Listado!A:C;"SELECT A, B WHERE A<>'' ORDER BY C";1)
Después, y para este ejercicio, vamos a renombrar la pestaña como ‘Listado’ y nos quedamos con un listado de tres columnas:
- URLs: procedentes del listado extraído del sitio
- Title: procedentes del listado extraído del sitio
- Levenshtein: pondremos en toda la columna la siguiente fórmula
=levenshtein(substitute(lower($B2);"- ikonsgallery.com";"");lower('Páginas campeonas'!$B$1))
NOTA: puedes intentar jugar con las URLs y Description si quieres ser más exhaustivo (yo manipulo las URLS para convertirlas en frases también y tengo en cuenta H1, description, etc.)
Lista de URLs candidatas para posicionar una pagina web en Google por una palabra clave
Finalmente, al modificar la celda B1 de la pestaña ‘Páginas campeonas’ obtendrás un listado de URLs candidatas para posicionar una pagina web en Google para la palabra clave que indiques.
Vídeotutorial de ejemplo
¿Y cómo alinear una página a una palabra clave?
Básicamente, como puedes ver en la ‘tabla periódica del SEO’ que ilustra este post, los elementos onpage del HTML más importantes que deben contener la palabra clave son:
- Ht: title
- Hh: etiquetas header (H1-H6)
- Hd: description
- Hi: imágenes (nombre del archivo y propiedad ALT
Afortunadamente para ti, si trabajas en WORDPRESS puedes instalar plugins como YOAST, que te ayudarán a alinear una página a una palabra clave indicada.
