Casos reales de SEO y captación web

Cocina · Mercado hispano en EE. UU.

Contexto: Dos sitios con más de 50.000 suscriptores entre ambos. Búsqueda, arquitectura de contenido y operación diaria, de forma continua.
Qué encontré: Una auditoría asistida por IA encontró dos cosas que años de revisión manual no habían visto: 48 recetas con menciones médicas que caen bajo las directrices de salud de Google, y recetas técnicamente imposibles de ejecutar porque un error de traducción había roto las cantidades.
Qué hice: Corregí las recetas afectadas una por una y barrí el defecto en todo el sitio: un error de traducción nunca es una errata suelta, es un patrón que se repite donde corrió el mismo proceso.
Resultado: Las dos clases de defecto eliminadas en el origen, no solo en las páginas donde se habían detectado.

Sector financiero · Mensajería masiva

Contexto: Una entidad financiera enviando SMS y WhatsApp masivos. El sistema funcionaba en pruebas y fallaba en producción, sin un error claro en ningún lado.
Qué encontré: Condiciones de carrera y bucles de retroalimentación. Dos procesos tomando el mismo mensaje, y respuestas que volvían a entrar al flujo que las había generado. Ninguna de las dos aparece como error en un log: aparece como mensajes duplicados y como mensajes que nunca llegan.
Qué hice: Audité los dos canales, aislé los casos reproducibles y rediseñé el flujo para que un mismo envío no pudiera tomarse dos veces. Documenté la arquitectura de ambos canales para que el siguiente que lo tocara no tuviera que redescubrirlo.
Resultado: Arquitectura documentada y fallos reproducibles, que es lo que convierte un problema intermitente en uno arreglable.

Transporte · Plataforma de rutas

Contexto: Una plataforma de rutas que necesitaba contenido a volumen. El volumen, mal hecho, es la vía más rápida a que tus propias páginas compitan entre ellas.
Qué encontré: Que el riesgo real no era escribir 245 artículos, sino escribir 245 artículos que se canibalizaran las palabras clave y partieran la señal.
Qué hice: Armé un marco de canibalización antes de escribir nada: una intención de búsqueda por página, enlazado interno documentado, y reglas para cuándo un tema nuevo merece página propia y cuándo va dentro de una que ya existe.
Resultado: 245 artículos publicados contra una estructura, compitiendo con el mercado y no entre ellos.

Transporte · Estados Unidos · Proyecto propio

Contexto: Quería una respuesta directa a la pregunta que más me hacían los clientes: ¿Google penaliza el contenido asistido por IA? Había opiniones por todas partes y evidencia por ninguna, así que armé la prueba en vez de citar el artículo de otro.
Qué encontré: Que la pregunta estaba mal planteada. Google no penaliza la herramienta; penaliza el contenido sin verificación detrás. El modo de fallo no es el modelo, es publicar sin que nadie compruebe.
Qué hice: Siete agentes con trabajos separados: investigación, redacción, evaluación, verificación y publicación. Una decisión humana en cada paso que tocara una afirmación. Nada se publica sin una fuente que el agente pueda señalar.
Resultado: De cero a tráfico orgánico en siete meses, en un sitio sin presupuesto de enlaces y sin marca. La respuesta a la pregunta original es que no lo penaliza, si está bien hecho, y ahora puedo decirlo con datos míos.

Compra de software

Contexto: Un cliente al que le estaban cobrando por algo que no usaba, con unas condiciones que nadie había leído desde la firma.
Qué encontré: La factura no coincidía con el contrato. Casi nunca coincide, y casi nadie lo revisa.
Qué hice: Leí el contrato, documenté la discrepancia y la argumenté en nombre del cliente.
Resultado: Disputa ganada. No es un trabajo vistoso, pero el inventario de herramientas del diagnóstico existe por casos como este.

Qué encontré, qué hice, qué salió de ahí.