Programación
Docling: Procesamiento de documentos aplicado al SEO
En este artículo exploraremos a fondo qué es Docling, sus componentes técnicos, y cómo puede integrarse en flujos de trabajo de SEO.
Vectorización de contenido SEO y cálculo de la relevancia semántica
La relevancia semántica en SEO En el posicionamiento en buscadores (SEO), ya no basta con que la página contenga las mismas palabras clave que la consulta del usuario. Los motores de búsqueda modernos, como Google, intentan entender la intención y …
Nuevas Métricas SEO para IA
La forma en que medimos resultados en SEO está cambiando con la llegada de la IA. Históricamente, los SEOs hemos utilizado métricas tradicionales (clics, CTR, posición media, etc.) para evaluar el rendimiento. Sin embargo, en la era de chatGPT, AI …
OpenAI Codex vs Cursor IDE | Mismo objetivo, caminos diferentes
La inteligencia artificial está transformando la forma de programar, ofreciendo nuevas herramientas que aumentan la productividad de los desarrolladores. OpenAI Codex y Cursor IDE son dos de las soluciones más innovadoras en este campo. OpenAI Codex es un agente de …
Windsurf Editor: Comparativa con Cursor y VS Code
Windsurf Editor, es un IDE asistido por IA que está ganando popularidad entre desarrolladores. Aquí lo comparo con Cursor y VS Code.
Agrupación SEO de keywords por intención de búsqueda con Python
Python lleva el “keyword research” a la era de la ciencia de datos: hoy podemos convertir miles de consultas en puntos de un espacio vectorial, agruparlas por similitud semántica y etiquetarlas según la intención de búsqueda con apenas unas líneas …
Visualización avanzada de datos SEO con Python
Python y pandas convierten el «caos» de las hojas CSV de keywords, métricas de Search Console y volúmenes de búsqueda en un tablero claro y accionable: en una sola línea puedes fusionar tablas, agrupar por URL o fecha y dibujar …
Detección automática de Entidades SEO con Python
Uno de los atajos más eficaces para pasar del texto bruto al valor semántico consiste en detectar automáticamente las entidades (personas, lugares, organizaciones, productos…) que contiene cada página. Google alimenta su Knowledge Graph con esos mismos nodos y recompensa los …
Tokenizar y contar N-Grams con Python
Python nos permite transformar un puñado de artículos en una radiografía cuantitativa de su vocabulario: basta tokenizar, eliminar “palabras vacías” y contar qué unigrama, bigrama o trigrama domina cada texto. Con unas pocas líneas podemos incluso contrastar esos conteos con …