Data Technology Tool

Propósito e intención del usuario: Esta herramienta aborda la necesidad de convertir señales de datos en una planificación SEO accionable. Está orientada a gerentes de SEO, analistas de contenido e ingenieros de datos que realizan auditorías de sitios, planificación de contenido o sprints de optimización. Resuelve cómo convertir señales de tráfico, compromiso, señales técnicas y backlinks en una puntuación de salud de dominio, brechas y un plan de acción priorizado. Es más eficaz cuando se usa como parte de un flujo de trabajo basado en datos para mejorar la visibilidad de búsqueda y el rendimiento del contenido.
Lógica central y características: La herramienta aplica reglas deterministas para calcular una puntuación de salud de dominio a partir de cuatro grupos de señales: alineación de contenido, señales técnicas, indicadores de tráfico y calidad de backlinks. Entradas obligatorias: domain_name, primary_keywords, date_window. Entradas opcionales/avanzadas: competitor_domain, crawl_data. Características: evaluación de alineación de palabras clave, detección de brechas de cobertura temática, comprobaciones de señales técnicas, indicadores de calidad de backlinks y un paquete de outputs accionable. Pesos por defecto: contenido 0,35; técnica 0,25; tráfico 0,20; backlinks 0,15; ajustables en modo avanzado. Salidas: domain_health_score (0–100), gaps (lista), recommended_actions (lista) y un payload exportable para dashboards.
Entradas y salidas: las entradas incluyen domain_name (cadena, obligatorio), primary_keywords (arreglo de cadenas, obligatorio), target_pages (arreglo de cadenas, opcional), date_window (cadena, obligatorio) y datos opcionales como competitor_domain, crawl_data, traffic_estimates. Salidas: domain_health_score (número 0–100), gaps (arreglo de cadenas), recommended_actions (arreglo de cadenas), interop_payload (objeto JSON) apto para dashboards.
Algoritmos y cálculos: Puntuación ponderada: Score = 100 * (0,35*normalized_content + 0,25*normalized_tech + 0,20*normalized_traffic + 0,15*normalized_backlinks). Las brechas se calculan comparando palabras clave con cobertura de páginas y modelos de temas. La normalización usa Min-Max sobre datos históricos o rangos estándar. Casos límite y fallbacks descritos en manejo de errores.