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Cómo Semrush convierte datos en inteligencia de negocio

Cómo Semrush convierte datos en inteligencia de negocio

Te estarás preguntando de dónde procede la inteligencia de tráfico que puedes ver en nuestras herramientas Análisis del tráfico y Market Explorer. 

En este artículo te contamos el núcleo del proceso - desde la recolección de datos a los consejos para llevar que puedes encontrar en las herramientas.

De forma resumida, los datos pasan por estas cuatro etapas:

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

How Semrush Turns Traffic Data Into Traffic Intelligence

Recopilación de datos

Recibimos terabytes de datos procedentes de un panel de proveedores de datos de terceros cada uno o dos días. Recibe el nombre de datos clickstream - datos de millones de viajes online reales pero anónimos de usuarios de Internet, siguiendo su actividad online. 

Los datos de clickstream nos permite identificar estadísticas generales de comportamiento de los usuarios y sus tendencias. 

Limpieza de datos

Todos los datos se añaden y se alinean con un formato común en el sistema de análisis de tráfico. 

Gracias a nuestro modelo de aprendizaje automático patentado, limpiamos los datos de varias anomalías. 

A medida que nuestra IA aprende, comienza a reconocer patrones similares de forma muy similar a como lo hace el cerebro humano, convirtiendo nuestro modelo en un algoritmo que puede señalar anomalías y separar mejor datos cuestionables de datos representativos.

Cruzamos además los datos con la base de datos de backlinks de Semrush y la de posiciones orgánicas de resultados de búsqueda para saber si coincide con los aspectos específicos de cada país y dispositivo.

Una vez que se han revisado los datos con nuestro algoritmo, obtenemos una imagen más realista de las sesiones genéricas de los usuarios, y con este conjunto, creamos nuestras métricas de engagement.

Modelado de datos y entrega

En esta etapa, tenemos un cuadro de big data donde almacenamos el flujo de clics y los datos patentados.

Antes de introducir estos datos en nuestro modelo de aprendizaje automático, los pasamos por otra comprobación. Normalizamos los datos, teniendo en cuenta la popularidad del dominio, así como el comportamiento del usuario "típico" entre países, grupos demográficos, dispositivos e industrias varias.

Por ejemplo, un usuario de Estados Unidos que solo usa la web una vez al mes es más probable que visite Google (un dominio popular) que el sitio web de la FDA (un dominio algo menos visitado), por lo que eliminamos la parte de los usuarios con un patrón de actividad muy débil en un esfuerzo por conseguir datos más precisos tanto para los sitios web más populares como para los menos visitados.

Nos ayuda a introducir datos más precisos en nuestro modelo de aprendizaje automático. 

El algoritmo pasa por diversas fases de aprendizaje supervisado, lo que significa que nuestra tecnología de big data sigue mejorando y aprendiendo todos los días.

Sobre la cobertura de datos de tráfico de Semrush

Con datos de calidad, el cielo es el límite. Por lo tanto, trabajamos constantemente para añadir nuevos datos a nuestras herramientas, mientras que nuestra tecnología de inteligencia artificial y big data sigue aprendiendo y avanzando en sus algoritmos. 

Recientemente, actualizamos nuestro modelo de procesamiento de datos para recopilar información sobre el tráfico, lo que nos permitió expandir nuestra cobertura de datos de tráfico en un 20%.

A continuación, puedes ver qué ha cambiado exactamente.

Traffic Data Coverage

*Los Eventos representan el hecho de que un usuario haya visitado determinada web.

**Las Sesiones sonun conjunto de acciones que realiza un usuario en una determinada web durante un periodo de tiempo limitado. En Semrush .Trends, nos referimos a las sesiones como visitas.

Preguntas frecuentes
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