Trucos para hacer un Keyword Research con SISTRIX
En este artículo os voy a mostrar las perlas escondidas que tiene la herramienta de SISTRIX para hacer un keyword research.
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Tomar decisiones acertadas en el volátil mundo del SEO puede resultar complicado, especialmente al enfrentarse a situaciones complejas y desconocidas. En este escenario, el marco Cynefin puede guiarnos a gestionar proyectos SEO en un entorno cada vez más VUCA (Volátil, Incierto, Complejo y Ambiguo) o BANI (Frágil, Ansioso, No lineal e Incomprensible). Al final de este artículo, te comparto el framework completo que he traducido al castellano para que aprendas a manejarte con efectividad en diferentes situaciones.
Dave Snowden, ex empleado de IBM, es el padre original del marco Cynefin (1999). Actualmente, Snowden es director científico de Cognitive Edge y fundador y director del Centro de Complejidad Aplicada de la Universidad de Gales.
El nombre «Cynefin» (palabra galesa pronunciada kuh-nev-in) significa «hábitat» y es una metáfora de la idea de que cada individuo y sistema es el resultado de su historia evolutiva. Snowden lo define como «lugar de pertenencias múltiples».
Desde entonces, el framework Cynefin ha pasado por varias iteraciones, porque la denominación de los distintos dominios, que ahora veremos, ha ido desarrollándose con el tiempo. Puedes consultar el estado actual en el blog de Dave Snowden.
El marco Cynefin presenta 5 situaciones en las que una organización puede estar, lo que guía la forma en que debemos actuar. El marco compara cinco contextos con diferentes grados de complejidad: simple, complicado, complejo, caótico y confundido.
Para entender la complejidad, se consideran la estructura y la predictibilidad de los elementos del entorno. La combinación de estos elementos da lugar a cinco situaciones con características específicas que determinan cómo abordarlas, que difieren principalmente en la relación entre causa y efecto.
Cuando se puede entender fácilmente una estructura, se considera que es simple, si no, se considera complicada (no compleja). Respecto a la predictibilidad, puede variar desde un comportamiento completamente predecible hasta uno completamente impredecible, con situaciones medianamente predecibles en el medio.
En situaciones simples, las relaciones causales entre causa y efecto son obvias, y la solución es fácil de reconocer y seguir. La mejor manera de afrontar las situaciones simples es recurriendo a las mejores prácticas. Esto es posible porque la respuesta correcta es clara, conocida por todos e indiscutible.
Es decir, si pasa A → hacemos B.
Acción recomendada: Sense (detectar) – Categorize (categorizar) – Respond (responder).
Las situaciones complicadas también tienen una relación evidente entre causa y efecto, pero sólo para el experto («The unknown knowns»). Por lo que, para tomar decisiones, se necesita conocimiento de un especialista, ya que se dan procesos no lineales y múltiples variables como base. Cuanto más complicado sea el sistema, más importante será el intercambio entre los participantes del proyecto y el análisis exhaustivo de las condiciones.
A diferencia de los sistemas complejos que ahora veremos, en los sistemas complicados no existen variables ocultas, es decir, las relaciones entre las partes no añaden información adicional. Es suficiente con saber caber cómo funciona cada una de ellas para entender el sistema.
Si pasa A → analizamos → hacemos B, C, D, F… (el archiconocido «depende»).
Acción recomendada: Sense (detectar) – Analyze (analizar) – Respond (responder).
Un entorno complejo es el de las incógnitas desconocidas («There are unknown unknowns»), cuando el número de variables es demasiado alto para revelar la relación entre causa y efecto de antemano y llegar a una solución segura.
Los sistemas complejos son entidades formadas por múltiples componentes interconectados que interactúan entre sí, a menudo involucrando variables ocultas al observador, generando propiedades emergentes que no son evidentes al analizar los componentes individualmente. Estas propiedades son el resultado de las interacciones y no pueden atribuirse a ningún componente en particular, lo que hace que los sistemas complejos sean difíciles de predecir y entender sin un análisis profundo de sus interacciones.
En estos sistemas se recomienda aplicar la experimentación por medio de metodologías ágiles.
Acción recomendada: Probe (Sondear) – Sense (detectar) – Respond (responder).
En sistemas caóticos, no se puede reconocer ninguna cadena causal entre causa y efecto. Las estructuras y procesos antiguos no tienen efecto y los nuevos aún no están establecidos. Se requiere una acción rápida (crear o deshacer restricciones) y un líder para llevar la situación caótica a otra área. Luego, en esa nueva área, ya responderemos adecuadamente a las situaciones simples, complicadas o complejas resultantes.
Acción recomendada: Act (Actuar) – Sense (detectar) – Respond (responder).
El estado de confusión, recientemente bautizado como Aporia, es cuando no sabemos en qué tipo de sistema nos encontramos. Actualmente, se define más bien como una zona de transición suspendida entre estados (liminal). Este dominio es un problema importante en las organizaciones, ya que las personas están acostumbradas a un enfoque unidireccional y no están familiarizadas con una visión ontológicamente diversa.
Aporia es un lugar incómodo e ignorante, pero puede ser un buen punto de partida al que ir cuando entramos en el caos y desde el cuál aplicar el «Aporetic Turn», donde realizaremos diferentes acciones para poder transicionar a otros dominios. Para llegar a Aporia dede el caos, debemos crear restricciones que introduzcan estabilidad.
Si no está claro qué tipo de relación existe entre causa y efecto, debemos tener cuidado de no regresar a nuestra zona de confort y elegir soluciones cómodas. Abordar lo desconcertante y observar activamente los patrones de acción puede ayudarnos a explorar nuevos caminos y aprender de situaciones futuras poco claras. Para ello, existen varios ejercicios útiles:
Es posible que los dominios de Cynefin te recuerden a la matriz de Stacey, que se utiliza para explicar la aplicación de metodologías ágiles. Sin embargo, el éxito de Cynefin radica a su habilidad para dilucidar y crear una narrativa sobre la complejidad que es más precisa y realista que la teoría de Stacey, así como una aplicación práctica más directa.
Las zonas liminales (en verde) en el modelo Cynefin son espacios de transición o fronteras entre los diferentes dominios del marco. Estas áreas son fundamentales porque brindan la oportunidad de explorar y probar soluciones antes de pasar a otro dominio en el que se deba aplicar una estrategia más apropiada. Además, las zonas liminales pueden funcionar como momentos de aprendizaje y adaptación, ya que las situaciones pueden aclararse a medida que se desplazan entre dominios.
En el mundo real, las herramientas y métodos ágiles que se suelen utilizar en sistemas complejos (como SCRUM o Kanban), normalmente no encajan propiamente en un dominio fijo, si no más bien se mueven entre dominios. Por esta razón, Dave Snowden decidió darles un dominio propio, los dos espacios liminales:
Y ¿cómo podemos movernos de un domino a otro? Para ello existen las dinámicas del modelo Cynefin.
Aunque se suele tener una visión estática de los dominios de Cynefin, en realidad el modelo se diseñó para analizar la dinámica de las situaciones. Comprender una situación siempre tendrá cierto grado de fluidez a medida que evoluciona el contexto y se avanza en el conocimiento.
Moverse entre los dominios Cynefin implica adaptarse a distintas situaciones utilizando algunas de las siguientes estrategias clave:
Puedes aprender más de los movimientos entre dinámicas aquí.
En el modelo Cynefin, es importante entender también dos conceptos clave: robustez y resiliencia. Estas cualidades nos ayudan a enfrentarnos a situaciones cambiantes y a los desafíos de nuestro entorno.
La robustez se refiere a qué tan fuerte es un sistema o proceso para resistir cambios o desafíos sin sufrir daños graves. En el mundo del SEO, esto podría ser la habilidad de una estrategia para seguir funcionando bien a pesar de cambios en los algoritmos de búsqueda o la capacidad de la plataforma para no perder su estado actual entre subidas.
Por otro lado, la resiliencia es la capacidad de recuperarse rápidamente después de enfrentar cambios o desafíos. En términos de SEO, esto significa adaptarse a cambios en las reglas de los motores de búsqueda, a las tendencias del mercado o a las preferencias de los usuarios para poder seguir creciendo. Esto tiene implicaciones más allá del SEO como veremos en el siguiente punto.
Se dice que la ruta A (roja) de la imagen anterior es la más habitual, conduciendo rápidamente a la esfera de lo evidente y centrándose en la solidez. Sin embargo, según Snowden, solo el camino B (verde), que implica experimentar en el ámbito complejo, posibilita salir del caos y hallar patrones para avanzar hacia el entorno complicado.
La ruta B (verde) se basa en sacar provecho del caos, examinando el sistema a través de experimentos diseñados para fallar de manera segura y aprendiendo de los patrones conductuales observados. Una vez encontrada una solución fundamentada en patrones, se transita hacia el área de lo complicado y se registra el conocimiento adquirido.
Por otro lado, la ruta C, conocida como «previsión anticipatoria», se enfoca en identificar señales tempranas y enfrentar lo desconocido e impensable del dominio caótico o complejo. En SEO encontrar patrones y «escuchar las señales» es un parte fundamental del trabajo.
En SEO buscamos la resiliencia y la robustez a partes iguales.
Estos dos conceptos son fundamentales en el modelo ya que cada dominio tiene diferentes niveles de robustez y resiliencia. Los sistemas simples y complicados suelen ser más fuertes, ya que las relaciones entre las causas y los efectos son más fáciles de entender y predecir. Sin embargo, podrían ser menos resilientes si enfrentan cambios muy drásticos.
En cambio, los sistemas complejos y caóticos suelen ser más resilientes (o «antifrágiles» como diría Taleb), ya que están mejor preparados para adaptarse a cambios y desafíos. Para manejar estos sistemas de manera efectiva, es necesario un enfoque más flexible y dinámico, basado en probar diferentes estrategias, monitorizar su impacto y ajustar según sea necesario.
El marco de Cynefin es un modelo de toma de decisiones pragmático. La idea principal es la de tratar de llevar a la zona simple lo desconocido y su enfoque consiste únicamente en resolver la situación actual. Además, este framework te ayuda a aplicar restricciones que eviten que saltemos al caos. Si no tienes esto en cuenta, pueden surgir problemas en la gestión del proyecto o incluso llevarlo al fracaso.
Veamos a continuación las claves del framework y cómo podemos aplicarlas al SEO.
Algunos tienden a distorsionar y simplificar la situación existente. Otros, como consecuencia de una excesiva complacencia, no ven nuevas formas de abordar la situación. Esto puede llevar a decisiones desastrosas que pueden poner en riesgo el éxito del proyecto SEO. Ojo con el efecto Dunning Kruger aquí.
Por ejemplo, un especialista SEO podría asumir que añadir palabras clave en el contenido/metas es suficiente para mejorar el posicionamiento en los resultados de búsqueda. Sin embargo, esta estrategia simple ignora la complejidad y los múltiples factores que influyen en el ranking. Es decir, no está reconociendo las limitaciones de una mejor práctica básica.
Puede también, que el especialista haya usado una estrategia simple en otras ocasiones con éxito, pero esa estrategia no puede aplicarse en el contexto actual.
Lo explico mejor en este vídeo/podcast de CRAWLO sobre ‘CRO, SEO e Inteligencia Artificial (IA) para mejorar tu ecommerce’.
«Knowns and unknowns» framework de Donald Rumsfeld. Imagen del libro Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster»
Por lo general, el SEO es un sistema complejo donde hay muy pocas cosas que sepamos a ciencia cierta y donde se ha de lidiar con otros sistemas complejos tanto internos (organización, los departamentos de la organización, las personas de los departamentos de la organización…) como externos (tendencias del mercado, competidores, comportamiento del consumidor…).
"Para poder tener éxito en SEO es necesario un enfoque holístico y sentirse cómodo nadando en la liminalidad".
Cuando hablo de liminalidad lo hago en todo su significado, no sólo a la liminalidad del marco Cynefin, si no también, de la capacidad interconectar, relacionar y transicionar disciplinas. Hay que sentirse cómodo en el umbral entre diferentes mundos. Como los peces dipnoos entre el medio acuático y terrestre. Al igual que las Reese’s Peanut Butter Cups, donde alguien tuvo la magnifica idea de mezclar chocolate con crema de cacahuete, ‘la invención más increíble de todos los tiempos’, como dijo Pharrell Williams en este vídeo. Bromas aparte, Pharrell es tan grande gracias su enfoque liminal en la música y en ese vídeo lo demuestra.
Necesitamos ser mujeres/hombres del renacimiento o T/PI/M/Comb-Shaped professionals, también conocidos como profesionales generalistas.
Todo esto lo cuento un poco mejor en esta conferencia que di en SEOnderground sobre Ciencia de Datos aplicada al SEO.
También te recomiendo el libro «Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World» de David Epstein.
En un sistema complicado, se encuentra con conocimientos expertos y análisis exhaustivos. Sin embargo, si aplicas este enfoque en un sistema complejo, existe un gran riesgo de perderse en bucles de análisis y procesos ineficientes (parálisis por análisis).
Por ejemplo, una agencia SEO podría tratar de crear un plan de optimización integral que aborde todos los aspectos técnicos (o supuestos aspectos técnicos que aparecen en un checklist). Aunque este enfoque podría parecer exhaustivo, también puede llevar a la agencia a perderse en la complejidad de la situación y al cliente malgastar dinero en implementaciones que no se saben si van a funcionar o si ni siquiera son necesarias.
Hacer esto es no reconocer que el SEO es un proceso iterativo que requiere ajustes continuos y adaptaciones en función de los resultados.
En lugar de centrarse en un plan detallado y rígido, la agencia SEO debería adoptar un enfoque más flexible, adaptable y empírico, que permita afrontar de manera eficiente la complejidad y las incertidumbres del mundo del SEO.
Para ello propongo fomentar la serendipia mediante la experimentación. La serendipia tiene un papel importante en el contexto de encontrar la «mejor manera» de hacer algo o en el avance del conocimiento. Se refiere al descubrimiento fortuito de algo valioso o útil mientras se busca algo diferente. En otras palabras, es el hallazgo inesperado de soluciones o ideas que ocurren por casualidad.
En el caso de sistemas simples y complicados, el método disciplinado y estructurado es a menudo el enfoque estándar para descubrir las mejores prácticas. Sin embargo, la serendipia también puede desempeñar un papel importante en estos avances, ya que a veces los descubrimientos más significativos pueden ser el resultado de eventos o situaciones accidentales.
Si incluimos la serendipia en la ecuación, reconocemos que el conocimiento y las mejores prácticas no siempre se obtienen exclusivamente a través de enfoques sistemáticos y predecibles. Estos descubrimientos fortuitos pueden desafiar las ideas preconcebidas y ofrecer nuevas perspectivas o soluciones que de otro modo podrían haber sido ignoradas.
También se ha de promover un pensamiento crítico, donde se desafíen las opiniones de los expertos y responsables, tanto internos como externos, para combatir el pensamiento arraigado.
Si el sistema se inclina hacia un estado caótico, se requiere una reacción rápida y el liderazgo adecuado para controlar la situación lo más rápido posible. Si se actúa con vacilación o el líder decide restricciones que son subóptimas, esto puede causar daños a largo plazo. Puede ser que esto ocurra por un exceso de confianza, por no prestar atención a las métricas, los procedimientos o a la evolución de la propia estructura.
Por ejemplo, si el consultor SEO aplica estrategias que no son apropiadas para la situación (por estar desactualizado o por tener poca experiencia), se olvida de revisar la calidad de los procesos establecidos, trata de aplicar cambios no premeditados ante una actualización de Google… ya sabéis dónde lleva a todo esto.
Una forma de actuar es no actuar. O los refranes famosos: «Una onza de prevención vale más que una libra de cura» de Benjamin Franklin, «Se puede utilizar una goma de borrar en la mesa de dibujo o un mazo en la obra» de Frank Lloyd Wright o el popular «El buen carpintero mide dos veces, corta una».
En el dominio simple, los KPI son útiles y necesarios, ya que se enfocan en resultados concretos. Por ejemplo, en SEO, un KPI podría ser la cantidad de visitantes orgánicos de no marca que llegan al sitio web. Estos indicadores deben ser claros y fáciles de entender.
En el dominio complicado, es importante establecer metas flexibles que permitan adaptarse a diferentes situaciones. Por ejemplo, en SEO, en lugar de apuntar a un número específico de usuarios, se podría establecer como meta mejorar la calidad del tráfico. Aquí, los estándares son clave para permitir variaciones dentro de ciertos límites.
Input Metrics for SEO by Tom Critchlow
En el dominio complejo, es más apropiado medir la dirección y velocidad de avance (vector). En SEO, esto podría significar monitorizar la visibilidad orgánica, tanto general como específica. En este contexto, las metas visionarias, como ser líder en tu nicho de mercado, pueden proporcionar una dirección, pero deben utilizarse con cuidado.
La imagen anterior la obtuve de la newsletter de Tom Critchlow, llamada The SEO MBA, la cual es altamente recomendable y encaja perfectamente con los fundamentos que quiero transmitir en este artículo.
Necesitamos construir un sistema SEO robusto, que pueda resistir cambios, adversidades y riesgos, sin caer en el dominio del caos. Para lograr la robustez, propongo varias acciones:
No importa cuán excepcional sea la solución que apliquemos, ésta no alcanzará el éxito ni resultará útil si no se emplea en el contexto adecuado. El enfoque de este marco se centra en la importancia de adaptar distintos métodos a situaciones variadas. A pesar de que el marco es bastante robusto, la solución puede resultar deletérea si se utiliza en un contexto inadecuado.
Citando al propio artículo de Dave Snowden explicando el marco en HBR: «Un buen liderazgo requiere apertura al cambio a nivel individual. Los líderes verdaderamente hábiles sabrán no sólo cómo identificar el contexto en el que están trabajando en un momento dado, sino también cómo cambiar su comportamiento y sus decisiones para adaptarse a ese contexto.»
Tampoco importa lo mucho que sepas de tu disciplina si no eres capaz de conseguir un cambio.
Cynefin posibilita no sólo identificar la esencia del problema al que nos enfrentamos, sino también en proporcionar el proceso a seguir. En otras palabras, asiste a los líderes de proyectos en determinar si un problema puede resolverse con las mejores prácticas (simple), buenas prácticas (complicado) o si se requiere indagar y experimentar (complejo, caótico).
Si quieres profundizar, te recomiendo leer el libro de Snowden «Cynefin – Weaving Sense-Making into the Fabric of Our World». Este libro me ha resultado muy útil para trabajar el SEO y el CRO en organizaciones que están inmersas en medio de transformaciones culturales.
También este estudio: European Commission, Joint Research Centre, Rancati, A., Snowden, D., Managing complexity (and chaos) in times of crisis: a field guide for decision makers inspired by the Cynefin framework, Publications Office, 2021, https://data.europa.eu/doi/10.2760/353
Y la lectura de los siguientes libros:
Lo prometido es deuda, aquí os comparto el framework de Dave Snowden traducido al español:
Y un vídeo donde él mismo lo explica:
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