Investigación de palabras clave en el idioma de destino
Una lista de palabras clave traducida produce términos que no escribe nadie. Pasar el conjunto en inglés por una herramienta de traducción y entregárselo a quien redacta fracasa porque la demanda no es una traducción de la demanda: el término local suele ser un préstamo del inglés, una categoría de producto distinta, una marca de la competencia usada como genérico, o una formulación sin equivalente alguno en inglés. Haz esto antes de briefar ninguna página localizada, y repítelo cuando haya páginas localizadas indexadas y planas.
Úsalo cuando se esté briefando el lanzamiento en un mercado a partir de una lista de palabras clave traducida, o cuando las páginas localizadas estén indexadas y no posicionen para nada pese a replicar una página en inglés que sí funciona.
El archivo de la habilidad
Qué necesitas antes
- El conjunto de palabras clave en inglés con su volumen y la página que sirve hoy cada término
- Una persona nativa del mercado de destino que compre o use el producto, y no solo alguien que traduzca
- Datos de volumen extraídos con el país y el idioma de destino fijados explícitamente, no con el local por defecto de tu cuenta
- La página de resultados real de los diez términos semilla principales, capturada desde el país de destino
Método
- 01 Extrae el volumen con el país y el idioma fijados explícitamente, y revisa también el idioma de la interfaz de la herramienta. Las herramientas usan por defecto el local de la cuenta, y una cifra de México extraída con la cuenta puesta en España es otro mercado por completo.
- 02 Pregunta a la persona nativa qué escribiría ella, sin condicionarla, antes de enseñarle la traducción. Enseñar antes la traducción la ancla a esa forma y pierdes el término que buscabas.
- 03 Comprueba si la palabra inglesa es la palabra local. En software, finanzas y categorías técnicas el término inglés prestado acumula habitualmente más demanda que cualquier traducción nativa, así que traducirlo apunta a una expresión sin volumen detrás.
- 04 Busca cada candidato superviviente en la página de resultados local y lee lo que posiciona. Si los resultados son de otra categoría de producto, el término es un falso amigo y ninguna página construida sobre él encajará jamás con la intención.
- 05 Caza demanda que no tenga origen en inglés: normativa local, métodos de pago locales, unidades y tallas locales, estacionalidad local, marcas locales usadas como nombre genérico. Suelen ser los términos que más convierten en el mercado y nunca aparecen en una lista traducida.
- 06 Resuelve las formas de singular, plural y compuestos en cada idioma antes de cerrar nada. La composición del alemán y las desinencias de caso de las lenguas eslavas fragmentan un volumen que el inglés concentra en un solo término, así que elegir la forma equivocada pierde la mayor parte de esa demanda.
- 07 Mapea el conjunto terminado a páginas antes de briefar nada. Un mercado necesita a menudo una estructura de páginas distinta y no una traducida, y descubrirlo después de haber pagado veinte traducciones es la forma cara de aprenderlo.
Qué produce esto
Un conjunto de palabras clave por mercado que indique el término local, de dónde salió, la página a la que se asigna y una lista marcada de términos ingleses que se dejan deliberadamente en inglés.
Dónde falla esto
- Entregar la lista a alguien que traduce en lugar de a alguien que busca en ese mercado, lo que devuelve términos gramaticalmente correctos y sin volumen
- Fiarte de un volumen extraído sin fijar el país explícitamente, que en silencio devuelve cifras mundiales o del local de la cuenta
- Tratar una sola lista en español, árabe o portugués como suficiente para todos los países que hablan ese idioma, cuando el vocabulario cotidiano de los productos corrientes cambia de un país a otro
- Construir la página local a partir del guion en inglés, con lo que responde preguntas que ese mercado nunca hace y omite las que sí hace
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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