Herramientas SEO con IA y MCP (20 Puntos Clave)

1. “Vibe Coding” para SEO:

   Es posible construir aplicaciones pequeñas y funcionales de SEO sin necesidad de saber programar, usando IA.

2. El Proceso de Construcción:

   Necesitas un LLM (con acceso API, ej. GPT-4 Mini o Gemini), un Conector (ej. Screaming Frog, API de Google Cloud) y un Entorno de Ejecución.

3. Entornos de Ejecución Simples:

   Se puede usar Google Collab (Python en la nube, fácil de usar) o Google Sheets (usando JavaScript).

4. Uso de APIs y Costos:

   Es necesario generar una clave API (ej. OpenAI o Gemini). Los modelos más económicos (como GPT-4 Mini o Gemini Free Tier) permiten experimentar a bajo costo.

5. Mentalidad del Prompt:

   La clave es saber qué preguntar y cómo preguntar, y estar dispuesto a refinar la pregunta hasta obtener el código deseado.

6. Herramienta 1: Overlap de Tráfico y Conversión:

   Un script simple puede analizar datos de Google Analytics para identificar el 20% de las páginas que generan el 80% del tráfico y los ingresos (Regla 80/20).

7. Herramienta 2: Crawler en Hojas de Cálculo:

   Es posible crear un script en Google Collab para tomar URLs de una hoja de cálculo y enviar llamadas a la API de la IA (ej. para resumir artículos).

8. Herramienta 3: Buscador de Páginas Relacionadas (Clustering):

   Usando Embeddings Vectoriales (representaciones numéricas del texto) y Similitud Cosenoidal, se puede construir un código para encontrar artículos temáticamente similares.

9. Uso de Embeddings:

   Permite mapear el significado semántico completo de una página, no solo palabras clave, facilitando el link building interno y el clustering.

10. Herramienta 4: Rastreador de Entidades (Knowledge Panel):

    Se puede usar la API de Google Cloud (Knowledge Graph) con JavaScript para rastrear si Google reconoce una entidad y el puntaje de confianza.

11. Consejo de Prompts:

    Si el código falla, simplemente copia y pega el mensaje de error en el LLM y pide una solución.

12. Especificidad en la Plataforma:

    Es crucial pedir código específico para la plataforma (ej. “código Python para Google Collab” o “JavaScript para Google Sheets”).

13. Verificación Humana:

    Siempre se debe verificar dos veces el resultado; nunca confiar ciegamente en la salida de la IA.

Sobre el Modelo de Contexto Protocolo (MCP) (Constance Chen)

1. El Futuro es la Asistencia con Acción:

   La IA se está moviendo hacia asistentes multimodales (como Google Project Astra) que pueden tomar acciones y no solo responder preguntas.

2. Definición de MCP:

   MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto y de código abierto para permitir que las herramientas y sistemas de IA trabajen juntos de forma más fácil.

3. La Función de MCP:

   Actúa como un puerto USB-C que conecta la IA a diferentes sistemas (bases de datos, herramientas, apps), otorgándole la capacidad de acción.

4. Conexión Bidireccional:

   MCP establece un enlace bidireccional entre la IA y tus sistemas, permitiendo que la IA acceda a datos y ejecute tareas.

5. Modelo Cliente-Servidor:

   La conexión se basa en un modelo donde el cliente (AI) solicita una acción y el servidor (tu sistema) la proporciona.

6. Paralelo con Apps Móviles:

   El uso de MCP es similar a cómo funcionan las apps móviles: la IA puede “descargar” y usar una función de un sistema externo para realizar una tarea específica.

7. Adopción del Estándar:

   Importantes empresas de IA como Anthropic (creador), Microsoft, OpenAI y Google han adoptado este marco.

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