Así es cómo Semrush convierte los datos de tráfico en inteligencia de tráfico

Puede que te hayas preguntado de dónde procede la información sobre el tráfico que ves en nuestras herramientas Traffic Analytics y Market Explorer. 

En este artículo descubrirás los principales pasos del proceso: desde la recopilación de datos en bruto hasta llegar a las claves listas para usar que se muestran en las herramientas.

En esencia, todos los datos pasan por cuatro etapas clave:

1. Recopilación de datos
2. Limpieza de datos
3. Modelado de datos
4. Entrega de datos

Recopilación de datos

Recibimos terabytes de datos de un panel de varios proveedores de datos externos cada uno o dos días. Esto es lo que se llaman datos del flujo de clics: proporciona una visión conjunta de la actividad de millones de usuarios de Internet reales pero anónimos, siguiendo su actividad en línea. 

Los datos de clics nos permiten identificar las estadísticas y tendencias generales del Comportamiento de los usuarios. 

Limpieza de datos

Todos los datos forman un conjunto con un formato común en el sistema de análisis del tráfico. 

Utilizando nuestro modelo propio de aprendizaje automático, borramos los datos de diversas anomalías. 

A medida que nuestra IA sigue aprendiendo, empieza a reconocer patrones de forma similar a como lo hace un cerebro humano, convirtiendo nuestro modelo en un algoritmo extenso que puede señalar anomalías y separar mejor los datos cuestionables de los datos representativos.

También cotejamos los datos con la Base de datos de Backlinks y la Base de datos de posiciones SERP orgánicas de Semrush para ver si coinciden con los específicos de cada país y dispositivo.

Una vez revisados los datos con nuestro algoritmo, obtenemos una imagen más realista de las sesiones de los Usuarios genéricos, y en torno a estos datos construimos nuestras métricas de interacción.

Modelado y entrega de datos

En esta fase contamos con un apartado de big data donde almacenamos los datos propios y del flujo de clics.

Antes de introducir estos datos en nuestro modelo de aprendizaje automático, pasan por una comprobación más. Normalizamos los datos, teniendo en cuenta la popularidad del Dominio, así como el comportamiento "típico" de los usuarios en los distintos países, demografía, dispositivos y diversos sectores.

Por ejemplo, es más probable que un usuario de EE.UU. que solo utiliza Internet una vez al mes visite Google (un dominio popular) que el sitio web de la FDA (un dominio algo menos visitado) por lo que eliminamos la parte de usuarios con patrones de actividad más débiles en un intento de obtener datos más precisos tanto de los sitios web más populares como de los menos visitados.

Esto nos ayuda a introducir datos más significativos en nuestro modelo de aprendizaje automático. 

El algoritmo pasa por un aprendizaje supervisado, lo que significa que nuestra tecnología de big data sigue mejorando y aprendiendo cada día.

Datos de Tráfico Diarios y Semanales 

A partir de septiembre de 2023, Semrush ofrece datos diarios y semanales en la herramienta Traffic Analytics. Esta función mejorada viene acompañada de la adopción de un nuevo modelo de IA que ofrece una mayor granularidad, precisión y estabilidad del Tráfico. 

Mientras que antes solo procesábamos datos a escala mensual, el nuevo modelo aporta el procesamiento diario de datos. El procesamiento diario de los datos nos permite proporcionar métricas de tráfico diarias y semanales para los dominios de la competencia.



Esta actualización puede afectar a las estadísticas de los informes de Traffic Analytics de Semrush, incluidos los datos históricos desde 2017. Con este modelo de IA mejorado que ofrece datos más fidedignos, podemos afinar mejor nuestras estimaciones previas, lo que puede provocar algunos cambios en las métricas.

Sobre la cobertura de datos de Tráfico de Semrush

Pensamos que la calidad de los datos no debe tener límite. Por eso trabajamos constantemente para añadir nuevos datos a nuestras herramientas, mientras nuestra tecnología de IA y big data sigue aprendiendo y haciendo avanzar sus algoritmos. 

Recientemente hemos actualizado nuestro modelo de procesamiento de datos para recopilar información sobre el Tráfico, lo que nos ha permitido ampliar nuestra cobertura de datos de Tráfico en un 20%.

A continuación, puedes averiguar qué ha cambiado exactamente.