Entrevista a César Aparicio de Safecont – La Máquina del SEO – Episodio 34

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¡Episodio 34!

Hola a todos y a todas, bienvenidos a La Máquina del SEO. Mi nombre es Andrés Kloster y soy @AndresKloster en Twitter. En este vigésimo cuarto episodio vamos a estar entrevistando a César Aparicio, un gran SEO español, pero no vamos a estar hablando de él, no vamos a estar hablando de su agencia, sino que vamos a estar hablando de uno de los productos del cual él es uno de los dueños. Vamos a estar hablando de Safecont, una app SEO para análisis de contenido en sitios webs que realmente, como dicen allá, en España, la está petando. Es una gran herramienta. No es tan conocida y es muy distinta a la que hacen la mayoría de las herramientas SEO que utilizamos en nuestro día a día.

Y como de herramientas estamos hablando, les cuento que este episodio llega a ustedes gracias a Ahrefs, la herramienta SEO más potente del mercado, indispensable en Eleven, indispensable en mis nichos, indispensable en nuestro día a día. Van, se fijan porqué la competencia los está superando en Google, y hacen lo que sea necesario para mejorarla.

Este episodio también lo pueden encontrar, por supuesto, en Spotify, iTunes y iVoox.  y en el resto de las plataformas de podcast donde esperamos sus comentarios positivos y sus pulgares arriba, sus cinco estrellas; también estamos en YouTube, si nos buscan como Agencia Eleven o La Máquina del SEO. Quiero que nos dejen sus comentarios sobre este episodio y sobre todos los episodios, quiero saber si coinciden con lo que digo, si coinciden con lo que dice el entrevistado, o si mucho mejor, no coinciden y discutimos un poco.

Los dejo entonces con la entrevista.

Estamos en comunicación con César Aparicio. ¿Cómo estás, César?

¡Hola! Buenas tardes ¿Qué tal estamos? ¿Qué tal, Andrés? ¿Qué tal a todos?

Yo muy bien. ¿Cómo te trata esta tarde por España, mañana en Argentina…?

Ocupado, como siempre, pero no solo esta tarde sino esta mañana, todo el mes, el año en general y así siempre.

(risas) Bueno, nos vas a contar hoy un poquito en qué estas ocupado, porque la idea de esta entrevista es hablar un poquito de uno de tus proyectos: Safecont.

Efectivamente. Una herramienta bastante interesante, pero bueno, te dejaré que me vayas haciendo las preguntas pertinentes o que tú consideres.

Antes de entrar en la herramienta, te pido que le cuentes a los oyentes que no te conocen quién es César, a qué se dedica, sus fortalezas, sus debilidades… No, eso no, pero sí quién es y a qué se dedica.

Bueno, yo soy César Aparicio, me dedico al SEO hace ya bastantes años. Empecé primero con bastantes inquietudes sobre el mundo de Internet, si no recuerdo mal me tocó con 17 años, 16… Una entrada para un concurso que se llamaba, una radio, perdón, en España, que se llamaba “Radio Internet”, que creo que ha desaparecido, o por lo menos en FM. Me tocó una entrada para un evento que se llama “Mundo Internet” que por aquel entonces, costaba 280 mil pesetas y ahora son €1800, o una cosa así. A partir de ahí fui cogiéndole gustillo a esto de Internet. Luego a colación de una asociación que tuve en su día y de la que fui presidente, empezamos a hacer cositas de link building, allá, por el 2005 más o menos, 2006, y desde entonces cuando acabé la carrera porque soy economista de profesión, me dediqué a esto del SEO. En un comienzo link building especializado para grandes clientes, gestionando campañas enteras, no solo comprando o revendiendo enlaces, sino generando estrategias, siguiendo perfiles de enlaces para grandes clientes, etc. Ahí ya nos hemos puesto un poquito a trabajar con Cráneo Privilegiado que es mi agencia; a trabajar un poquito de auditorías de SEO On Page para evitar penalizaciones, etc. Después intenté hacer varios proyectos, ecommerce, etc. pero no funcionaron demasiado bien básicamente por cuestiones de tiempo y menor implicación que en otros proyectos. En octubre de 2015 comenzamos el desarrollo de Safecont que es una herramienta que utiliza machine learning en sus análisis de contenido dentro de un sitio web, arquitectura. Por aquellas fechas, Google había dicho públicamente que utilizaban también machine learning a la hora de trabajar con sus algoritmos para cuestiones de detecciones de calidad y desde entonces, pues, compagino tanto la agencia Cráneo Privilegiado como Safecont con mis dos socios.

Perfecto ¿Quiénes son tus dos socios? Si quieren ser nombrados…

Sí, sí, no creo que haya problema. Uno de ellos es otro SEO mítico de la escena española que es Carlos Redondo que lleva muchísimos años trabajando en el mundo del SEO, uno de los precursores de SEO a nivel nacional, y por otro lado, Carlos Pérez que es doctor en informática y es el que aporta todo el background técnico a la parte de Safecont. Es decir, somos dos vertientes, dos SEOs senior y luego una parte más técnica para poder implementar todas las cuestiones de machine learning, un equipo muy bien avenido y muy complementado.

Excelente. Y los tres con nombres que empiezan con C…

Sí, efectivamente, y dos son Carlos así que es una cosa bastante complicada en las reuniones cuando te refieres a alguno de ellos.

(risas) Me imagino. Los tres están trabajando en Safecont y también en la agencia ¿no?

No, ahora somos más gente en Safecont, pero en la parte de desarrollo estábamos los tres, y algunos como yo, como es mi caso, trabajo a tiempo parcial o los tiempos que puedo en Safecont, y los otros: uno trabaja tiempo completo y el otro lo hará dentro de muy poquito.

Bien. Me parece curioso que seas economista. Creo que sos el primer economista que entrevisto y no conozco muchos economistas SEO, creo que la mayoría vienen del sector de la comunicación, periodismo, contenidos, o desde cuestiones, digamos, técnicas: ingeniería, programación… 

Sí, si he de ser sincero, estudié economía porque me gustaba la economía y todo lo que ello implica pero nunca tuve demasiadas inquietudes por ser economista, siempre tuve la inquietud por dedicarme a aquello que me gustaba y que me diera mayores réditos, como es el caso del SEO. Por aquel entonces era una profesión poco habitual, de hecho hay personas que me preguntaban por ejemplo “¿… Pero de esto de Internet se puede vivir?”

¡Claro!

O “¿Internet es el futuro?” lo típico, pero siempre he hecho básicamente lo que me ha dado la gana. Es decir, estudié economía porque me gustaba economía sin intención de ser economista; hice un MBA también en su día, sin intención de trabajar en ninguna empresa que no fuera propia, y también estudié un master de full stack hace poco, también, sin intención de ser programador. Solo por el afán de aprender y conocer lo máximo posible. 

Claro. Excelente. Decías que Safecont trabaja con machine learning ¿Cómo se baja ese concepto a la cotidianidad? Para los que no estamos metidos en ese tipo de palabras…

Pues, si quieres te cuento un poco lo que ha supuesto y para qué sirve y cuáles son las funcionalidades primordiales del machine learning para que lo entendamos todos un poquito. Ya te comentaba que nosotros, en octubre de 2015, fundamos Safecont y eran las mismas fechas en las que Google, ya te dije, estaban implementando tecnologías de machine learning. Por aquel entonces nadie hablaba de eso y ahora últimamente se habla mucho más, pero realmente gente que lo implemente, pues, no hay demasiadas. En el caso del SEO, hasta donde yo sé somos la única herramienta, 3 años después de haber sido fundada, que utilizamos tecnologías de machine learning en nuestros análisis de calidad de contenido. Básicamente ¿Cuál es el punto diferenciador del machine learning? ¿Por qué Google lo utiliza y por qué esta tan de moda, o al menos comentado, aunque no lo estén implementando demasiadas empresas porque es una cuestión complicada? Porque permite detectar cuestiones que a simple vista al ojo humano o con “tecnologías arcaicas” hasta la fecha como podría ser un Excel, son indetectables: patrones de búsqueda, por ejemplo, patrones de análisis de calidad de contenido que verás lo que ha sucedido ahora con el ultimo update, mal llamado Medical Update de Google. Nadie se pone al fin y al cabo de acuerdo sobre qué es lo que ha sucedido, qué es lo que no ha sucedido, cuáles han sido los puntos más destacables de ese update, etc. Mediante algoritmos de machine learning, sí podría ser detectable. En este caso, y hasta que no se estabilicen estas nuevas actualizaciones, no podremos sacar unos datos concretos sobre cuales han sido los motivos o no, pero por ejemplo, sobre actualizaciones de calidad anteriores, como Google Panda, nosotros lo que hacemos en Safecont, lo que hemos hecho, ha sido entrenar nuestros algoritmos de machine learning para que detecten si un sitio web tiene un alto índice de peligrosidad de ser no penalizado pero sí castigado por Google por cuestiones como si su contenido es de mala calidad. Básicamente ¿Qué es lo que hemos hecho y cómo funciona el algoritmo de machine learning? De la siguiente manera: se cogen miles de URL analizadas a través de Google Analytics, y cuando ha habido una actualización concreta relacionada con contenido, esas URL le pasan a los algoritmos de machine learning, y detecta patrones dentro de esas URL. Esos patrones los vamos a diferenciar básicamente en dos tipos: aquellas URL que cuando ha habido la actualización han bajado, y aquellas que no han bajado en tráfico. Por tanto, si luego nosotros analizamos un sitio web, veremos si comparamos las URL que nuestros algoritmos de machine learning detectaron que vieron que bajaron en tráfico. Esas podemos entender que han tenido un problema a ojos de Google y las comparamos con las del domino que estamos analizando, si tienen puntos en común podemos decir que esas URL es posible que tengan problemas a la hora de enfrentarse a los modelos de búsqueda y que podamos perder tráfico, etc.

Bien. Excelente. Es decir que en lugar de como trabajaría un algoritmo que analiza contenidos que no sean de machine learning sería: “Bueno, vamos a elegir esta serie de parámetros por ejemplo que tenga X cantidad de palabras una página, y analizamos eso”. Lo que hacemos es darle sitios que ya sabemos que fueron penalizados o beneficiados por determinada actualización y que el algoritmo se dé cuenta solo cuáles podrían ser potenciales factores o cuáles serían patrones de esa penalización o de ese beneficio, y luego ahí si comparamos con la página…

Efectivamente, lo has explicado mejor que yo. Ya me pierdo pero sí, muy bien, es así, con muchos datos somos capaces de detectar si determinado dominio, determinada URL o determinada clase de URL dentro de un sitio web pueden tener problemas con los buscadores y perder muchísimo trafico.

En su momento con la actualización del algoritmo de Rank Brain que trabaja también con machine learning, le preguntaron a un vocero de Google, no recuerdo ahora a quién, cuántos sitios hoy son afectados por Rank Brain. Más allá de qué hace Rank Brain ¿no? Y él contestó: “No tenemos ni idea porque el algoritmo ya trabaja solo”.

¡Sí!

¿A ustedes les pasa eso? ¿Se puede hacer ingeniería inversa para ver cuáles son o ya solamente los conoce el algoritmo?

Hay veces que son muy descarados ¿vale? Imagínate que tenemos un sitio de 10 mil URL, cogemos una URL y la comparamos con todas las URL del propio sitio. Somos capaces de detectar si esa URL tiene patrones comparables con otras URL del sitio. Hay veces, por ejemplo, vamos a hablar de thin content, hay veces que damos una lista y pones “estas son las URL que tienen thin content dentro de tu sitio”, las abrimos y vemos a lo mejor que están vacías ¿vale? Son ejemplos muy claros de que son URL con thin content pero en otras ocasiones también detectamos patrones que a lo mejor están relacionados con la ubicación de la publicidad, otro tipo de patrones que son a simple vista menos detectables. Por tanto, la única manera de trabajar sería abrir todas esas URL e ir comparándolas poquito a poco. En la mayoría de los casos, si tenemos organizadas todas las URL como las organizamos en Safecont por clusters, podremos ver determinados patrones que se repiten y a ojo detectar determinados problemas, pero en otras ocasiones esos problemas son más difícilmente detectables y nos llevan un trabajo en mayor profundidad. En cualquier caso Safecont te dice cuáles son las que tienen más peligrosidad que otras, y, nos resultaría bastante más fácil trabajar con ellas, pero sí, un algoritmo puede trabajar y puede detectar cosas muy complicadas de ver a simple vista.

Claro. Amplificá un poquito cómo es eso de que “Safecont trabaja con clusters”.

Bueno, clusters…

Además, quiero interrumpirte para decirte que siempre que digo “clusters” pienso que suena muy parecido a “Kloster”… Pero bueno.

Eh, sí, sí, yo también (risas), yo también tengo la misma opinión, no te quería haber hecho el chiste por no ser irrespetuoso, que tampoco es ser irrespetuoso, pero cada vez que lo escuchaba, sí, la palabra “clusters” la tengo constantemente en la cabeza…

“El del podcast” (risas)

Sí, sí, efectivamente… Efectivamente (risas) y para explicarla más o menos, sería por ejemplo como: un clusters es una agrupación por patrones de determinadas cosas. Es decir, ahora clusters se utiliza asiduamente. Yo recuerdo cuando empezamos también en 2015 a utilizar la palabra “clusters” que es un término matemático que se utiliza para analizar datas de, por ejemplo, en nuestro caso de URL, antes no se utilizaba mucho. Ahora se ha generalizado el uso pero en ocasiones no se acierta perfectamente en el significado. Nosotros lo utilizamos de la siguiente manera: un clusters es una agrupación de URL, ya que estamos hablando de SEO, que cumplen un determinado patrón. Por ejemplo, podríamos hacer una cauterización de URL por temática. Y podría ser, imaginando el supuesto de un diario, por ejemplo, pues, podría tener el cluster de información nacional, el cluster de información internacional, el cluster de deportes, ese cluster de deportes se podría separar en cluster de fútbol en cluster de baloncesto, etc. Estas clusterizaciones también se pueden llevar a cabo de otra manera. Como hacemos en Safecont, clusters de URL que tienen un mayor porcentaje de thin content, clusters de URL que tienen más peligrosidad a ojos de google, cluster de URL que tienen un contenido similar entre ellas mayor. Se pueden hacer diferentes clusterizaciones de URL pero básicamente es eso, clusterización de URL que tienen determinados patrones.

Bien ¿No necesariamente, entonces, la clusterización tiene que ver con la arquitectura del sitio?

No, no, podría ser una clusterización pro contenido, podría ser una clusterización como te he dicho de URL que tienen un contenido excesivamente similar como detectamos en Safecont, etc.

Claro, bien, perfecto. Porque generalmente cuando se utiliza el termino en SEO se hace mención a cuando se estructura un sitio web. Armar clusters casi como sinónimo de armar secciones ¿no?

Sí podríamos considerarlo de esa manera si consideramos que un cluster es todo lo que esta englobado dentro de una categoría o de una subcategoría, pero ya te digo, la definición de clusters es un grupo de URL que comparten un mismo patrón, esa sería más o menos la idea, pero luego eso se puede aplicar a un montón de cosas. Como bien dices tú, a URL que estén anidadas bajo una categoría, o las URL que tengan determinadas características de contenido similar.

Bien, pasando un poquito al negocio de Safecont. Cuando se les ocurre la idea, cuando la están lanzando, implementando y demás ¿Siempre estuvieron convencidos de que había lugar para una app más de SEO?

Nosotros veíamos una carencia… De las herramientas de SEO, que hay muchas que son de posicionamiento, de trackeo de posiciones, de detectar visibilidad o rankings dentro de un sitio, el típico crawler, etc. pero no había ninguna herramienta y a día de hoy tampoco tengo constancia de ello, que se dedicara con alta tecnología a detectar problemas de contenido dentro de un sitio web. Siempre se decía “el contenido es el rey, el contenido es el rey, el contenido es el rey”, pero no había herramientas que detectaran esos problemas, y, además, no había herramientas que detectaran esos problemas y no había herramientas que me dijeran donde tenían yo esos problemas dentro de mi sitio web. ¿Qué es lo que sucedía? Que tecnologías como el machine learning no son fáciles de implementar. Porque se necesitan entrenar los algoritmos con data set de datos muy, muy grandes, y no están a disposición de todo el público. Nosotros podríamos entrenar nuestros algoritmos con datos pero si esos datos son insuficientes, nuestros algoritmos de análisis de calidad de contenido no serían suficientemente buenos. Nosotros en su día tuvimos la oportunidad y tenemos a día de hoy porque trabajamos con clientes muy, muy grandes, de entrenar los algoritmos muy bien y que no se quedaran, en cierta medida, cojos, a la hora de analizar los sitios.

Bien.

… hasta día de hoy. Perdón…

Entrenan esos algoritmos también gracias a los datos que pueden recolectar…

Claro… Nosotros esto lo entrenamos en su día con datos reales de sitios reales que habían sufrido penalizaciones por Panda. Es decir, cuando damos un valor y decimos que “determinado dominio o determinada URL tiene un page risk de 70” ese dato no lo estamos inventando, ese dato está comparado con miles de URL que han sido penalizadas o que han perdido, mejor dicho, perdido tráfico, cuando Google ha hecho determinadas actualizaciones de calidad de contenido.

Claro, esa ponderación de qué factor podría termina en una penalización no es una ponderación en función de lo que ustedes consideran como SEOs…

No, no, esto es un algoritmo que ha aprendido de datos reales de URL reales, al margen de la consideración que nosotros podremos tener o no. Es decir, son bastante más objetivos que lo que puede ser un SEO convencional a día de hoy porque yo puedo tener el sesgo de los sitios web con los que yo estoy trabajando, pero si yo he entrenado determinados algoritmos, nuestros algoritmos de machine learning con miles de URL diferentes, ha aprendido muchísimo más de lo que puedo retener yo en mi cerebro a la hora de analizar un sitio web. Te pongo un ejemplo, para analizar 100 mil URL hacemos más de mil billones, mil bolines europeos de cálculos matemáticos. Es decir, una persona es imposible que lleve a cabo tantos cálculos en su cabeza, o con un Excel o con otros sistemas de cálculo que no sean avanzados.

Ni hablar.

Por eso, a día de hoy, seguimos siendo la única herramienta que hace este tipo de cosas. A nivel mundial que es donde está la enjundia de todo esto.

Bien. ¿Sentís que el mercado ha recompensado eso o que se da cuenta que es la única herramienta que hace lo que hace? ¿Cómo les está yendo? Esa es la pregunta en realidad.

Nos está yendo cada vez mejor. Si te soy sincero, al principio tuvimos un problema. Bueno, no “un problema”, sino que la gente en general y nosotros desde nuestro lado nos costaba mucho explicar a los posibles usuarios cuáles eran los beneficios que aportaba el machine learning a la hora del análisis de contenido. Esa fue la primera cuestión. Luego, a medida que se han ido integrando terminologías como cluster, o que ya han pasado 3 años y vamos adquiriendo cierta atracción, ahora, a los 3 años, porque estuvimos un año y medio de desarrollo, aproximadamente, ahora ya tenemos suficiente tracción como para ir creciendo, pero los primeros años fueron de desarrollo muy duro. Ahora, pues, bueno, igual que ha llegado a tus oídos, y a partir de este podcast llegará a los oídos de más gente, ya se comenta más, se habla más. Creo que vamos consiguiendo una atracción bastante buenas y los pisos de crecimiento son muy, muy, muy a las buenas. Ya tenemos más de mil usuarios, y tampoco hemos empezado hace mucho tiempo a movernos un poquito en el mundo del marketing que tampoco estábamos haciendo demasiado, tenemos bastante presencia en bastantes sitios, por ejemplo, a nivel nacional siempre que vamos a un evento, pues, solemos salir como otras herramientas que ya están establecidas en el mercado a colación de las opiniones de los ponentes. Así que sí, afortunadamente ya vamos creciendo con un ritmo bastante considerable.

¿Se vieron limitados por ser una empresa española? Por no estar en el valle básicamente…

Si te soy sincero, también, y lo voy a intentar ser… Es cuestión de cómo funcionan diferentes mercados. Estoy convencido de que en Estados Unidos nos hubiese costado muchísimo menos salir si estuviésemos ahí, porque la manera de trabajar de los estadounidenses, por ejemplo, es mucho más activa. Nosotros antes de tener desarrollada la herramienta por completo ya tuvimos reuniones con gente de Reino Unido y Estados Unidos, solo por cuestiones de cómo implementar el machine learning que allí era bastante más conocido que lo que lo era en el panorama castellano parlante. Si hubiéramos sido alemanes supongo que también a lo mejor hubiéramos sido más accesibles a los demás, hubieran tenido mayores consideraciones y en España, la cuestión es que nos hemos acostumbrado quizás a que todo ha de ser gratis, o no tengo ni idea pero nos ha costado poco a poco supongo porque dar a conocer una tecnología nueva conlleva su trabajo. Pero vamos, a día de hoy estamos bastante contentos. Pero ya te digo, si hubiéramos nacido en Estados Unidos seguro que ya lo estábamos partiendo a lo grande, fijo, porque somos los únicos del mundo que hacemos esto, básicamente.

¿La herramienta también funciona en inglés?

Sí, funciona en inglés y en el idioma que tú quieras analizar. En análisis de calidad de contenido funciona para todos los idiomas: italiano, francés, inglés, etc.

¿Pero la mayoría de los clientes son hispano parlantes?

La mayoría son hispano parlantes pero también hemos tenido de Estados Unidos, Inglaterra, estamos teniendo también de Francia, unos bastante grandes de Polonia, van entrando de varios sitios… Ahora vamos a intentar introducirnos en el mercado anglosajón probablemente a través de Reino Unido que nos es más accesible y a partir de ahí, pues, a todos los países en general. Ya sabes que la punta de lanza del inglés abre brechas al resto de los países, independientemente del idioma al que se habla.

Claro, sí, sí. ¿Necesitaron inversión externa para arrancar o fue todo buzztap?

Al comienzo fue todo inversión propia, luego hicimos una pequeña ampliación… A día de hoy, de momento no necesitamos nada más, creemos que vamos cogiendo suficiente tracción como para poder mantenernos nosotros en el tiempo sin necesidad de ella. Te comento, si trabajas en el mundo del SaaS y por ejemplo quieres hacer una campaña en Estados Unidos y enviar, y patrocinar y hacer marketing en Estados Unidos, ir a eventos, etc. ahí se necesitan muchos miles de dólares. Muchos miles de dólares, y a lo mejor, en ese caso, podíamos plantearnos determinadas cuestiones. Pero de momento, la manera en la que estamos trabajando es otra, y de momento no necesitamos nada. De todos modos también te digo que al principio pusimos una cantidad. Luego como es a largo plazo necesitamos otra, fuimos poniendo bastante de más… Así que lo que nos ha conllevado es a introducir esta tecnología ” muy novedosa” que nadie estaba utilizando, pero nos ha conllevado muchísimo más desarrollo que si estuviéramos utilizando una tecnología convencional. Lo bueno que nos ha facilitado esto, de utilizar una tecnología muy complicada, nos ha permitido que sea una barrera de entrada a otras herramienta que nos pudieran copiar, aunque ya nos están copiando algunas que son más grandes que nosotras, algunas funcionalidades de nuestro sitio web. Copiando, quiero decir, intentar reproducir sin datos lo que nosotros aportamos objetivamente… Durante más de 3 años de trabajo, pues, creo que se pueden concebir grandes avances, y, bueno, con el tiempo vamos a ir haciendo más implementaciones, como te decía, y cada vez más complicadas.

Ahora te voy a preguntar sobre eso, pero para cerrar un poco esta cuestión del negocio: ¿Hoy son rentables?

Sí, hoy es rentable. Pero mira, me voy a sincerar contigo…

Sí, sí, acá somos fans de la transparencia… Por eso todas las preguntas.

Es rentable. Yo cada día me planteo más la vida de una manera diferente. ¿Rentabilidad económica? Sí. La rentabilidad sin el esfuerzo que ha conllevado llegar a 3 años de desarrollo de proyecto ha sido brutal. O sea, ha sido un desgaste físico, psicológico, ansiedad, mal humor, afortunadamente entre los socios nos llevábamos bien, sino hubieran sido discusiones latentes, porque el desarrollo de una cosa complicada implica complicaciones, valga la redundancia, y hasta llegar al punto en el que estamos hoy ha habido mucha pelea, mucha lucha, muchos días sin dormir, todo lo que se te pueda ocurrir, pues, todavía peor. Afortunadamente tras pelearnos mucho pues ya estamos en una situación en la que podemos descansar un poquito más. Las expectativas que nosotros tenemos son muchísimo más amplias de las que nos encontramos en la actualidad. También es cierto que los softwares que generan muchos beneficios a día de hoy, llevan al menos 10 años trabajando. Nosotros en 3 años, habiendo sido un año y medio de desarrollo, nos podemos dar con un canto los dientes, pero te aseguro que ha sido una cosa… Una cosa bastante dura. Bastante dura.

Bien, contame un poquito de los planes de Safecont para el futuro entonces.

Lo primero era que funcionara el software principalmente con la idea de detección de contenido peligroso, detección de páginas peligrosas dentro del sitio, detección de thin content y algunas cuestiones de arquitectura. Ahora hace un mes hemos desarrollado la funcionalidad de crawl stats para dar estadísticas de crawleo: decimos la calidad del crawleo que tiene tu sitio web, cuestiones típicas de crawlers como estatus, canónicas, etc. Ahora vamos a hacer una implementación más relacionada con la arquitectura web del sitio que estará relacionada para saber si la arquitectura de tu sitio web es óptima o no, que tiene una implementación técnica y matemática por detrás brutal que no está comparado con absolutamente nada que haya visto yo hasta día de hoy, donde más o menos, y no puedo develar mucho porque lo vamos a tener dentro de muy poquito, te lo digo más o menos en primicia… Servirá para saber si la arquitectura de tu web es buena o es mala, pero, ya te digo, basándonos en un montón de cosas en las que no quiero entrar ahora. Lo que queremos ir haciendo después aunque ya lo tenemos muy repasado, es repasar posibles problemas que tengamos que siempre surgen, da igual que sean nuestros softwares o softwares de mayor implementación a nivel comercial y luego lanzarnos al mercado anglosajón, a través de Reino Unido, probablemente en un periodo de tiempo corto. Es decir, de aquí a Navidad prepararlo todo para salir al extranjero, aunque es cierto que ya tenemos clientes en el extranjero, pero para intentar establecernos fuera.

Bien. Me intriga un poco eso. ¿Cómo es una estrategia para salir a por ejemplo, el Reino Unido? ¿Se intentan generar contactos allá para mostrarse? ¿Se va a La Máquina del SEO que se haga en Inglaterra?

Nosotros en español lo teníamos más o menos fácil y accesible pero para salir al extranjero tienes dos opciones: o una masa de capital que te lo permita, o a través de una generación de contactos, a través de Embajadores, etc. que lleva más tiempo pero es más barata y por tanto más accesible en función de los recursos que tenga cada cual. ¿Nosotros cómo vamos a funcionar? Tú piensa que a lo mejor ir a un evento en Estados Unidos… Pues, a lo mejor solo ir al evento son USD 10000, más el billete de avión, o tener alguien contratado en Estados Unidos que cobra muchísimo más que en España; luego tienes que muchísimos gastos, son sitios muy grandes, o gestionarlo a través de Embajadores que también es caro, por supuesto, porque tiene costes de gestión, pero esos costes de gestión o sistemas de afiliación que lo podríamos englobar todo en esa parte forman parte de los costes variables de la empresa y no los incluiríamos como si fuesen patrocinio de costes fijos de la empresa. Por tanto, costes variables, si estás creciendo, con un SaaS como es nosotros, nos es más interesante que incurrir en costes fijos ¿Por qué? porque los costes variables dependen de las ventas, y estas ventas te pueden permitir determinados costes, pero por un coste fijo sería una inversión y un apalancamiento financiero que en este momento, bueno, no lo podríamos permitir.

¿Actualmente Safecont tiene sistema de afiliados?

Sí, tiene un sistema de afiliados pero por el momento no está público. Lo estamos haciendo, quien quiera formar parte del sistema de afiliados nos tendría que escribir un email y ya está, y lo estamos organizando bastante bien, pero de momento no es público. No tenemos la típica landing para que te hagas afiliado.

¿La idea es tener eso en algún momento o no necesariamente?

Sí, sí, eso ya está montado, la idea sería también tener un sistema de afiliados. Es una buena manera de llegar al mercado nacional y también al extranjero. Ya te digo que los estadounidenses, por ejemplo, en este caso que es donde yo tengo puesto el foco, supongo que como cualquiera que se dedica al SaaS, son muy proclives a innovar, y a invertir en nuevos negocios y a gastar un poquito más que los latinos, por lo menos por lo que yo he podido percibir a través de mi experiencia durante todos esos años que llevo trabajando, no solo en Safecont, y creo que es un buen sistema de validación, así que creo que iremos por ese lado un poquito.

Excelente, excelente. Bueno, César ¿Me estoy olvidando de preguntarte algo sobre Safecont que le quieras contar a la comunidad SEO?

Sinceramente yo sé, y, bueno, ya lo he dicho, voy a intentar ser lo más transparente que pueda. Nosotros empezamos de una manera muy humilde porque nos metimos en este mundo del SaaS sin saber realmente, sabíamos mucho de SEO y mucho de machine learning y mucho de tecnologías informáticas de análisis de procesamiento del lenguaje natural pero a la hora del marketing que necesitaba de determinados recursos nos costó un poquito más ponernos al día y empezar en la parte de marketing. Por ejemplo, la opción de trial que tenemos nos costó bastante tiempo poder desarrollarla para que la tuviera… Quien escuche este podcast, si quiere tener una opción de trial para probar la herramienta, y aunque es una herramienta que es de uso a priori, no es excesivamente sencilla, los recursos que llega a ofrecer son brutales a la hora de ahorrarte tiempo con tu proyecto, de dar vueltas a través de tu sitio web para encontrar donde están los posibles errores. Además tiene una efectividad muy alta, así que invito a quien quiera a que utilice la sección de trial de Safecont para echar un vistacito, porque si se suman por acá ya somos más.

Sí, la versión de prueba gratuita no es por tiempo limitado sino que es con recursos limitados… ¿Pero se puede jugar ahí un rato largo?

Sí, sí, son 500 URL las que se pueden analizar, y si el sitio es pequeñito te dará tiempo para analizarlo de arriba abajo. Si el sitio es más grande pues tenemos otro tipo de planes.

Perfecto. Bueno, César, te agradezco muchísimo por el tiempo, la verdad muy interesante el detrás de escena. Siempre es interesante el detrás de escena de estas cuestiones y está muy bueno que en este producto, desarrollado por gente de España, puedan venir a contarnos la parte del desarrollo y la parte también del negocio ¿no? Yo no le puedo preguntar a Ahrefs, a Sunrise, a Moz qué piensan hacer con su negocio el mes que viene así que la verdad que disfruto un montón poder hacer estas preguntas y te agradezco mucho también por la sinceridad…

Claro, era la idea, ya que me invitabas, pues, lo justo para quienes nos escuchan es no marear la perdiz y dar un poquito al grano, nosotros le debemos mucho al mundo del SEO en español, indiferentemente del país en el que radiquen los SEOs, en tu caso no es España, es Argentina, digamos, agradecemos también muchísimo. Igual que nos han dado a nosotros, nosotros también queremos compartir un poquito con los demás, porque creo que la comunidad se hace entre todos, y no de una manera egoísta, mirando cada uno nuestro ombligo. Todos hemos aprendido un poquito de todos, así que no hay ningún problema en compartir con los demás.

Excelente. ¡Ah, me olvidaba! ¿Podemos hacer un sorteíto, no? Para los oyentes de La Máquina del SEO…

Vale, sí, sí, sin problemas, si quieres damos una búsqueda avanzada.

¿Avanzada es…?

Pues, avanzada, lo voy a mirar perfectamente para que no cometa errores, es una cuenta que cuesta €145 al mes, puedes analizar 50 mil URL.

Perfecto, el ganador o ganadora de esta cuenta… Lo vamos a sortear por Twitter cuando este episodio salga. El ganador de esta cuenta va a poder analizar 50 mil URL, va a tener para divertirse.

Sí, sí, tiene dominios ilimitados, así que podrá analizar lo que le dé la gana.

Perfecto. Va a poder disfrutar de esa cuenta durante un mes, lo vamos a estar sorteando por Twitter, muchas gracias César porque de hecho salió de tu parte, me lo habías comentado por mail, me había olvidado, lo tenía acá anotado así que muchas gracias también.

Un placer, un placer, gracias a ti, gracias todos los que lo vayan a escuchar.

Bueno, y te mando un abrazo muy grande y seguimos hablando…

Vale, de acuerdo, pues, un abrazo a ti, un abrazo a los oyentes de La Máquina del SEO y darte el enhorabuena por iniciativas como esta que hacen que el conocimiento se distribuya muchísimo mejor a través de la red, y ánimo a todos esos SEOs que se están peleando día a día con su sitio web, o con sitios de terceros, que sé que el tema es complicado.

¡Un abrazo muy grande!

Un abrazo. ¡Chau!

Esta entrada tiene 3 comentarios

  1. Hola master, ¿tienes las entrevistas en audio?

    1. Hola Ram. El audio está al principio del post, de hecho es un podcast: del audio sacamos el texto. Abrazo!

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