Safecont busca partners internacionales

En 2015 Google anunció públicamente el uso de tecnología Machine Learning dentro de su motor de búsqueda. Ese mismo año nace Safecont, siendo el primer SaaS del mundo dedicado al SEO en implementar tecnología machine learning para detectar, entre otros, problemas de contenido y arquitectura en sitios web.

Safecont es una herramienta de análisis de contenido y arquitectura que utiliza tecnología de Machine Learning para detectar dónde se encuentra los principales problemas de un sitio web con el fin de evitar penalizaciones o problemas de posicionamiento. Gracias al entrenamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial conseguimos detectar contenidos de baja calidad que puedan conllevar penalizaciones y otros problemas.

Safecont es una herramienta científica y tecnológicamente diferente a cualquier otra de las disponibles en el mercado. Ha sido mencionada por el importante divulgador Jim Sterne en su libro «Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications» publicado por la prestigiosa editorial académica WILEY.

¿Cómo funciona?

Safecont, gracias a su propio crawler, rastrea el sitio web del cliente, extrae la información de sus URLs y las analiza mediante el uso de modelos de machine learning creados para detectar problemas de contenido y penalizaciones. Estos modelos se componen de información recolectada a través de datasets de URLs que cumplen determinados patrones perjudiciales, y por los cuáles han sufrido pérdidas significativas de tráfico derivadas de problemas o penalizaciones. Al comparar las URL del cliente con las URL con patrones problemáticos, los algoritmos de machine learning muestran qué patrones tienen en común y otorga una ponderación del 0 al 100 de peligrosidad del contenido.

Además, Safecont usa diversos métodos de clusterización para agrupar por diversos de estos patrones las URLs del dominio. De este modo es fácil saber si una URL, un conjunto de URLs, o el dominio al completo tienen problemas de contenido y/o arquitectura/enlazado interno que puedan acarrear problemas de tráfico.

Es simple, si alguien perdió tráfico por un problema tras un update del buscador, y tú tienes un problema similar, es muy posible que también pierdas tráfico. Agregando toda la información de miles de URLs y sus datos de tráfico orgánico hemos podido construir un modelo fiable de evaluación de riesgo de penalizaciones por parte de los buscadores.

Técnicamente, el proceso es el siguiente:

1. Crawling: Nuestro crawler descarga y parsea la información de cada una de las URLs del sitio.
2. Extracción de señales interesantes para cada URL: para ello hacemos uso de varias herramientas de Machine Learning y framewords de computo distribuido como Pandas, Scipy y Spark-ml.
3. Usamos dos algoritmos de clustering diferentes para dividir la información en grupos interesantes según su peligrosidad y estructura de red.
4. PageRisks y Proximidad Semántica: Safecont usea un meta-clasificador que combina los resultados de cuatro clasificadores para determinar cuando una URL tiene penalizaciones o problemas.

¿Qué más funcionalidades tiene?

• Métricas de detección de problemas de contenido que afectan al SEO: PandaRisk, ClusterRisk, PageRisk, ThinRatio, Internal texts Similarity, External texts plagiarism.
• Análisis de similaridad de contenido interno: En muchas webs podemos encontrar los mismos o similares contenidos en diferentes URLs, aunque en ocasiones no sea intencional. Y se producen por la propia estructura del sitio y su arquitectura, listados no controlados, tags, multiplexación geográfica o por tipologías, fallo en URLs pudiendo cargar mismos contenidos desde diferentes rutas, etc. Hacer que el buscador rastree los mismos o similares contenidos una y otra vez reduce la calidad percibida de la web, y es perjudicial para una correcta indexación y posicionamiento.

• Análisis de similaridad externo de un sitio web con el resto de sitios web de internet. Pudiendo detectar contenidos copiados por otras webs, y obteniendo una valoración de la peligrosidad que tienen esos contenidos plagiados en tu posicionamiento. Teniendo el detalle de cada página en que otras páginas en internet aparecen los mismos contenidos.
• Detección de thin content (contenido escaso y/o de baja calidad).

• Análisis semántico (proximidad semántica, clusterización semántica).

• Análisis de arquitectura: distribución y acumulación del PageRank por niveles de profundidad, anchor texts más comunes, anchor texts más potentes, etc.

• Análisis de rastreo:

• Internal link auto-optimizer (versión beta de un recomendador de enlazado interno que mejore la distribución de autoridad interna del sitio web):

¿Qué buscamos?

La empresa comenzó su andadura en 2015, desde entonces comenzó su desarrollo (que es constante hasta la fecha). Pasado un año de desarrollo íntegro, comenzamos con la comercialización del producto, centrado fundamentalmente en el mercado español y europeo. Desde entonces el perfil de clientes ha pasado desde pequeños usuarios a empresas cuyas facturaciones superan los cientos de millones de dólares. En 2019 Safecont fue finalista de losEuropean Search Awards en la categoría “Best software innovation”.

Safecont es un software solvente y buscamos expandirnos internacionalmente. Esta tarea es compleja y es por ello que buscamos cualquier tipo de colaboración internacional para poder realizarla. Aparte de un sistema de afiliación muy interesante, estamos interesados en todo tipo de acuerdos comerciales, propuestas o colaboraciones que faciliten la expansión de Safecont.

Safecont en un SaaS escalable, completamente desarrollado con infinidad de posibilidades en el mercado internacional. Puede probarlo a través del siguiente enlacehttps://safecont.com/en/plans-prices/ o puede ponerse en contacto con nosotros a través de nuestra página de contacto:https://safecont.com/en/contact/