¿Cómo un especialista SEO sin experiencia en programación mejoró su trabajo con Python?

¿Te ha pasado alguna vez sentirte abrumado por la cantidad de datos que manejas en SEO? ¿Pasar días enteros combinando hojas de cálculo en Excel, solo para empezar a analizar la información? Bueno, Jabir, un especialista en SEO con un background en comunicación, sintió exactamente eso. Pero, ¿sabes qué? Decidió cambiarlo y se adentró en el mundo de Python. Vamos a ver cómo lo hizo.

De las ciencias blandas a la programación

Jabir, con 25 años viviendo en Buenos Aires pero originario de España, viene del mundo de las ciencias blandas. Estudió comunicación en la UBA y trabajó durante años en SEO, especializándose en SEO técnico para sitios grandes. Pero sentía que le faltaba algo, una herramienta que le permitiera procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Ahí es donde Python entró en escena.

Formación Python SEO

“Venía intentando aprender Python y aplicarlo a data desde hace varios años,” nos cuenta Jabir. “Pero cuando me encontraba con algo que no entendía, entraba a foros y me encontraba con gente muy técnica, que hablaba otro idioma. Tenía miedo de no poder seguir el ritmo.”

Desafíos en el trabajo con datos

Antes de su formación en Python, Jabir se enfrentaba a varios desafíos. Trabajar con sitios de más de 10,000 páginas significaba lidiar con una gran cantidad de información. Tareas como combinar datos de diferentes plataformas (Google Ads, Adobe Analytics, Search Console) en Excel le tomaban días.

“Hacía un export de data de cualquier plataforma de SEO o hasta de cualquier otro tipo de plataforma de data, como Google Ads. Y con fórmula de excel uno puede hacerlo, pero la realidad es que básicamente se te traba todo el excel. Y por otro lado, tenés que hacer un chino de fórmulas, tenés que hacer muchísimas combinaciones para combinar todo eso”, explica Jabir.

Automatización de tareas con Python

Aquí es donde la magia de Python entra en juego. Jabir aprendió a crear scripts que le permitieron automatizar tareas que antes le tomaban días. Ahora, con un solo clic, puede obtener el CSV final que necesita para comenzar a trabajar. ¡Imagínate el tiempo que se ahorra! Además, pudo automatizar pruebas de performance con herramientas como PageSpeed Insights.

El poder de la automatización

“Una de las cosas que me llevo de acá hasta ahora es poder trabajar grandes volúmenes de datos muy fácil. O sea, ya tengo algunos scripts que saqué de los cursos, de los módulos que fuimos viendo. También cosas que fui escribiendo yo por mirado en base a eso”, dice Jabir.

Por ejemplo, antes tenía que correr pruebas de rendimiento manualmente, una por una. Ahora, con un script, puede hacerlo de forma automatizada, adaptándolo a las necesidades específicas de cada cliente. Esta automatización le permite ahorrar tiempo y enfocarse en tareas más estratégicas.

Resolución de problemas técnicos

Uno de los problemas que Jabir enfrentaba era la necesidad de cruzar datos de diferentes herramientas, como Adobe Analytics y Google Search Console. Este proceso, que antes le tomaba días en Excel, ahora lo resuelve con un script en cuestión de minutos. Aquí te muestro un ejemplo de cómo lo hace:

#Script ejemplo para cruzar información de Search Console y Adobe Analytics
import pandas as pd
#Cargar los datos
df_search_console = pd.read_csv("search_console_data.csv")
df_adobe_analytics = pd.read_csv("adobe_analytics_data.csv")
# Combinar los dataframes por URL
df_combinado = pd.merge(df_search_console, df_adobe_analytics, on="URL", how="inner")
#Exportar el resultado a CSV
df_combinado.to_csv("datos_combinados.csv", index=False)
print("¡Proceso completado!")

Mejora en la eficiencia laboral

La automatización no solo le ahorró tiempo, sino que también mejoró su eficiencia laboral. Ahora puede analizar los datos más rápido y tomar decisiones más informadas. Además, al automatizar tareas repetitivas, puede enfocarse en aspectos más estratégicos del SEO, como la investigación de palabras clave y la optimización de contenido.

El diferencial de la formación

Jabir destaca el valor del soporte personalizado y la comunidad que se ha formado en el curso. “Creo que el diferencial del curso es tener como una red de contención, digamos, leer, donde uno puede consultar, uno puede también contar lo que le pasa”, afirma. Este apoyo es fundamental para superar los miedos y avanzar en el aprendizaje.

Además, la posibilidad de aprender a su propio ritmo y adaptar los conocimientos a sus necesidades específicas es otro de los aspectos que valora de la formación. “Uno puede sentarse cuando puede, uno puede sentarse cuando quiere, y eso también te marca un poco la pauta de cuánto vas a avanzar”, explica.

Más allá del SEO

Pero la cosa no termina ahí. Los conocimientos adquiridos en Python no solo le sirven para el SEO, sino que también le abren puertas a otras áreas, como el análisis de datos deportivos. “Analizar data deportiva es algo que ya me dio que iba a avanzar”, comenta Jabir, quien es un fanático de los deportes.

Y es que, una vez que dominas la lógica de la programación y el análisis de datos, puedes aplicarla a cualquier campo que te interese. ¡Las posibilidades son infinitas.

Así que, si eres un profesional del SEO que viene de las ciencias blandas y sientes que te falta algo para llevar tu trabajo al siguiente nivel, ¡no lo dudes más! Anímate a aprender Python y descubre el poder de la automatización.

Y como dice Jabir: “Perderle el miedo a sentarse y escribir código… animarse y de vuelta yo creo que este es un espacio que está buenísimo para animarse porque se ajusta a este tipo de perfiles también”.