N-gram en Screaming Frog

los N-Grams en Screaming Frog son una funcionalidad utilizada para analizar y visualizar patrones de palabras en el contenido de un sitio web. En procesamiento de lenguaje natural (NLP), un n-gram es una secuencia contigua de n elementos (pueden ser palabras, sílabas, caracteres, etc.) de un texto dado.

Estas secuencias se utilizan para analizar el contenido y entender de qué trata. Dentro de Screaming Frog, puedes utilizar esto para encontrar oportunidades de enlaces internos. Esta nueva característica de Screaming Frog simplifica enormemente la identificación de oportunidades de enlaces internos, haciendo el proceso más eficiente y efectivo.

Cómo funcionan los N-Grams en Screaming Frog

1. Configuración de la herramienta: Primero, debes configurar Screaming Frog para que rastree el sitio web deseado. Esta herramienta es conocida principalmente por su capacidad de realizar auditorías SEO técnicas, pero también puede extraer contenido textual para análisis más detallados.
2. Extracción de texto: Durante el rastreo, Screaming Frog extrae el contenido textual de las páginas web, incluyendo títulos, descripciones, encabezados y el cuerpo del texto.
3. Generación de N-Grams: Una vez que el contenido es extraído, Screaming Frog puede generar n-grams a partir de este texto. Puedes configurar la herramienta para generar bigrams (2-grams), trigrams (3-grams), o n-grams de cualquier longitud que desees.
4. Análisis de frecuencia: La herramienta analizará la frecuencia de aparición de cada n-gram en el contenido del sitio. Esto es útil para identificar patrones comunes y términos clave que pueden estar influyendo en la optimización SEO del sitio.

Utilidades de los N-Grams en SEO

1. Identificación de palabras clave: Los n-grams pueden ayudarte a identificar las frases y combinaciones de palabras clave más frecuentes en tu contenido. Esto es útil para asegurar que tu contenido esté alineado con las búsquedas de los usuarios.
2. Detección de problemas de contenido: Al analizar los n-grams, puedes detectar problemas como la sobreoptimización de ciertas palabras clave (keyword stuffing) o la falta de diversidad en el vocabulario.
3. Optimización de contenido: Los insights obtenidos de los n-grams pueden ser usados para mejorar el contenido de tu sitio web, asegurando que sea más relevante y útil para los usuarios y motores de búsqueda.
4. Análisis de competencia: También puedes usar esta funcionalidad para analizar el contenido de los sitios web de la competencia y entender mejor sus estrategias de palabras clave.

Otras aplicaciones posibles son:

• Predicción de texto: Utilizados en teclados predictivos para sugerir la siguiente palabra basándose en las palabras anteriores.
• Análisis de sentimiento: Ayudan a identificar la polaridad de frases en el análisis de sentimientos.
• Traducción automática: Utilizados en modelos de traducción para considerar el contexto de las palabras y mejorar la precisión.
• Detección de spam: Ayudan a identificar patrones comunes en mensajes de spam.

Pasos para generar N-Grams en Screaming Frog

Configuración: Abre Screaming Frog y ve a «Configuration» > «Spider» y luego asegúrate de que la opción para extraer texto esté activada.

Rastreo: Ingresa la URL del sitio web que deseas analizar y comienza el rastreo.

Exportación de Datos: Una vez completado el rastreo, ve a «Reports» > «N-Grams» y selecciona el tipo de n-grams que deseas generar (bigrams, trigrams, etc.).

Lo más importante es que en la parte inferior, selecciones N-gramas (si no lo ves, lo mismo tienes que desplazar por las opciones, está marcado en el círculo inferior a la derecha), selecciona las URLs que quieres analizar, define el número de gram (o palabras), tienes la opción de un buscador, y en la parte inferior derecha, tienes opciones para ver desde que URLs tienes dicha palabra y en que contesto, que es lo más importante.

Análisis: Analiza el informe generado para revisar la frecuencia de los diferentes n-grams y extraer insights valiosos para la optimización de tu contenido.

Descripción de N-gramas

Unigrama (1-grama): Un unigrama es el N-grama más simple, donde N es igual a 1. Cada elemento en un unigrama es una sola palabra. Los unigramas no consideran el contexto de palabras anteriores o siguientes.

Ejemplo: Texto: «El gato negro» Unigramas: [«El», «gato», «negro»]

Bigrama (2-grama): Un bigrama es una secuencia de dos palabras. Los bigramas consideran el contexto inmediato de una palabra, es decir, la palabra que sigue a la actual.

Ejemplo: Texto: «El gato negro» Bigramas: [«El gato», «gato negro»]

Trigrama (3-grama): Un trigrama es una secuencia de tres palabras. Los trigramas capturan un contexto más amplio al considerar la palabra actual y las dos palabras siguientes.

Ejemplo: Texto: «El gato negro» Trigramas: [«El gato negro»]

Cuatrigrama (4-grama): Un cuatrigrama es una secuencia de cuatro palabras. Capturan aún más contexto al considerar la palabra actual y las tres palabras siguientes.

Ejemplo: Texto: «El gato negro saltó» Cuatrigramas: [«El gato negro saltó»]

Conclusión

El enlazado interno es una herramienta poderosa que, cuando se usa correctamente, puede mejorar significativamente el SEO. No solo mejora la experiencia del usuario y distribuye la autoridad de la página, sino que también optimiza el rastreo y la indexación por parte de Google.

Incorporar una revisión detallada del enlazado interno en tu auditoría de SEO es esencial para asegurar que tu sitio esté completamente optimizado y preparado para obtener los mejores resultados en Google.

Fernando Ferreiro

SEO desde 2004  y ahora trabajando en Indexando Marketing creando estrategias de SEO Internacionales, nacionales y locales.

Después de todo el SEO sí es un arte.