Diseño del árbol de categorías y de las facetas

Los árboles de categorías crecen petición a petición hasta que hay 900 nodos, la mitad de ellos con cuatro productos, y nadie sabe decir por qué existe ninguno. La corrección obvia, crear una página por cada cluster de palabras clave con volumen, produce cuadrículas pobres que compiten entre ellas y con las facetas que tienen debajo. La decisión no es qué crear, sino en cuál de tres contenedores encaja cada cluster, y eso depende tanto de la profundidad y la permanencia del inventario como de la demanda de búsqueda.

El archivo de la habilidad

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name: category-tree-and-facet-design
description: Úsalo cuando haya que decidir si un grupo de demanda merece su propia página de categoría, una faceta indexable o ninguna página, y el árbol ha crecido a base de peticiones de merchandising en lugar de por diseño.
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# Diseño del árbol de categorías y de las facetas

Los árboles de categorías crecen petición a petición hasta que hay 900 nodos, la mitad de ellos con cuatro productos, y nadie sabe decir por qué existe ninguno. La corrección obvia, crear una página por cada cluster de palabras clave con volumen, produce cuadrículas pobres que compiten entre ellas y con las facetas que tienen debajo. La decisión no es qué crear, sino en cuál de tres contenedores encaja cada cluster, y eso depende tanto de la profundidad y la permanencia del inventario como de la demanda de búsqueda.

## Qué necesitas antes

- Recuentos de productos vivos por nodo del árbol actual, contados con el stock de ahora y no con el del lanzamiento
- Un conjunto de demanda agrupado por intención, con el término principal y los modificadores de cada cluster
- Impresiones de Search Console y entradas orgánicas por cada URL de categoría y de faceta existente, de 6 meses
- Las reglas de merchandising que deciden qué productos caen en qué nodo, para saber qué es automático y qué está curado a mano

## Método

1. Cuenta los productos vivos por nodo existente antes de añadir nada. Los nodos con menos de unos 5 productos no pueden sostener una página que supere a la cuadrícula de un competidor, y son los candidatos a fusionarse.
2. Clasifica cada cluster de demanda según si su modificador describe un atributo que tienes como dato estructurado o un caso de uso que no. Los clusters de atributo van en facetas; los de caso de uso necesitan una categoría curada porque ningún filtro produce ese conjunto.
3. Aplica una prueba de permanencia a los supervivientes: es una categoría si el conjunto de productos seguiría teniendo sentido dentro de dos años, y una faceta si el conjunto es simplemente lo que devuelva el filtro hoy.
4. Fija un mínimo de inventario por nodo y deja por escrito qué pasa cuando un nodo baja de ahí. Sin una regla declarada los nodos pobres se vuelven a acumular en menos de un año.
5. Asigna cada cluster superviviente a un único nodo y confirma que no hay dos nodos reclamando el mismo término principal. Dos categorías sirviendo una misma intención se reparten enlaces e impresiones y no gana ninguna.
6. Decide la profundidad de las URL antes de construir. Anidar cada atributo produce rutas que nadie mantiene, mientras que una ruta plana con la jerarquía solo en las migas de pan es más fácil de reestructurar después; este equilibrio se discute en serio en ambos sentidos y la respuesta correcta depende de con qué frecuencia cambia tu árbol.
7. Publica la lista de fusiones y redirecciones de los nodos descartados en la misma entrega que los nuevos, y no como un seguimiento que nunca se prioriza.

## Qué produce esto

Un árbol de categorías revisado con un mínimo de inventario declarado por nodo, una lista blanca de facetas y una lista de fusiones y redirecciones que cubre los nodos que no cumplieron.

## Dónde falla esto

- Crear una categoría por cada modificador con volumen de búsqueda, dejando decenas de cuadrículas casi idénticas sacadas de los mismos pocos cientos de productos
- Construir categorías de caso de uso que genera un filtro, de forma que su composición cambia cada vez que se mueve el stock y la página nunca se asienta
- Borrar nodos pobres sin redirecciones porque tenían poco tráfico, y perder así los enlaces internos y las rutas de migas de pan que apuntaban a ellos
- Decidir el árbol solo por volumen de palabras clave sin comprobar qué puede llenar realmente el catálogo

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De la biblioteca de habilidades de QuQi - https://www.quqi.io/es/skills/category-tree-and-facet-design

Qué necesitas antes

• Recuentos de productos vivos por nodo del árbol actual, contados con el stock de ahora y no con el del lanzamiento
• Un conjunto de demanda agrupado por intención, con el término principal y los modificadores de cada cluster
• Impresiones de Search Console y entradas orgánicas por cada URL de categoría y de faceta existente, de 6 meses
• Las reglas de merchandising que deciden qué productos caen en qué nodo, para saber qué es automático y qué está curado a mano

Método

1. 01 Cuenta los productos vivos por nodo existente antes de añadir nada. Los nodos con menos de unos 5 productos no pueden sostener una página que supere a la cuadrícula de un competidor, y son los candidatos a fusionarse.
2. 02 Clasifica cada cluster de demanda según si su modificador describe un atributo que tienes como dato estructurado o un caso de uso que no. Los clusters de atributo van en facetas; los de caso de uso necesitan una categoría curada porque ningún filtro produce ese conjunto.
3. 03 Aplica una prueba de permanencia a los supervivientes: es una categoría si el conjunto de productos seguiría teniendo sentido dentro de dos años, y una faceta si el conjunto es simplemente lo que devuelva el filtro hoy.
4. 04 Fija un mínimo de inventario por nodo y deja por escrito qué pasa cuando un nodo baja de ahí. Sin una regla declarada los nodos pobres se vuelven a acumular en menos de un año.
5. 05 Asigna cada cluster superviviente a un único nodo y confirma que no hay dos nodos reclamando el mismo término principal. Dos categorías sirviendo una misma intención se reparten enlaces e impresiones y no gana ninguna.
6. 06 Decide la profundidad de las URL antes de construir. Anidar cada atributo produce rutas que nadie mantiene, mientras que una ruta plana con la jerarquía solo en las migas de pan es más fácil de reestructurar después; este equilibrio se discute en serio en ambos sentidos y la respuesta correcta depende de con qué frecuencia cambia tu árbol.
7. 07 Publica la lista de fusiones y redirecciones de los nodos descartados en la misma entrega que los nuevos, y no como un seguimiento que nunca se prioriza.

Qué produce esto

Un árbol de categorías revisado con un mínimo de inventario declarado por nodo, una lista blanca de facetas y una lista de fusiones y redirecciones que cubre los nodos que no cumplieron.

Dónde falla esto

• Crear una categoría por cada modificador con volumen de búsqueda, dejando decenas de cuadrículas casi idénticas sacadas de los mismos pocos cientos de productos
• Construir categorías de caso de uso que genera un filtro, de forma que su composición cambia cada vez que se mueve el stock y la página nunca se asienta
• Borrar nodos pobres sin redirecciones porque tenían poco tráfico, y perder así los enlaces internos y las rutas de migas de pan que apuntaban a ellos
• Decidir el árbol solo por volumen de palabras clave sin comprobar qué puede llenar realmente el catálogo

Usa esta skill en tu propia IA

El archivo es markdown simple, con el nombre y el disparador en su frontmatter. Cuando un asistente sabe cargar skills por su cuenta, es ese frontmatter lo que lee para decidir que esta le aplica.

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