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Hace tiempo existía una herramienta sencilla y gratuita llamada Keyword Shit ter que servía para encontrar palabras clave de larga cola a partir de las sugerencias que aparecen al escribir en la barra de búsqueda de Google. Inspirándome en esa idea creé una versión moderna y mejorada utilizando Google AI Studio y en tan solo 5 horas pude construir el núcleo funcional de la herramienta, con características adicionales que la convierten en una alternativa gratuita y práctica para la investigación básica de palabras clave.
La nueva herramienta mantiene la esencia del scraping del autocompletado de Google y amplía las posibilidades con soporte para comodines, búsqueda recursiva, múltiples fuentes y análisis de tendencias. Entre las funcionalidades más destacadas están el soporte de comodín en medio de la frase para generar variaciones, un modo recursivo que toma resultados encontrados como nuevas semillas para generar decenas de miles de términos en una sesión, y la capacidad de extraer sugerencias de Google, YouTube, Bing y Wikipedia.
También incorpora inteligencia de mercado sin necesidad de IA avanzada. Un análisis de los resultados de búsqueda en vivo detecta oportunidades de posicionamiento faciles de aprovechar cuando foros o hilos de preguntas ocupan posiciones altas. Un indicador de velocidad de tendencia determina si un tema es emergente o evergreen y la extracción de títulos mejor posicionados aporta palabras semánticamente relacionadas y términos de contexto útiles para crear contenidos más completos.
En la parte de datos y gestión la herramienta clasifica automáticamente la intención de búsqueda en informacional, comercial, transaccional o navegacional, realiza análisis n gram para visualizar las frases más comunes y permite guardar sesiones completas en formato JSON para continuar el trabajo más tarde. Las exportaciones incluyen CSV, formato listo para hashtags y listas de palabras negativas para campañas PPC. Además la interfaz está localizada en más de 30 idiomas y admite scraping localizado para más de 40 países.
Mi experiencia construyéndola fue muy práctica. El prototipo principal quedó listo en alrededor de 5 horas y Google AI Studio generó gran parte del código. Sin embargo para publicarlo en producción y mantenerlo ágil fue necesario dividir el código en archivos lógicos, corregir manualmente algunos ficheros de despliegue como netlify.toml y hacer ajustes finales en GitHub. La función de brainstorming de AI Studio fue especialmente útil para idear mejoras y características que no tenía planificadas inicialmente.
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