Posicionamiento web y marketing digital con inteligencia artificial. IFCT0234.

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Capacidades que se adquieren con este Manual:

- Aprender a mejorar el posicionamiento web mediante inteligencia artificial, optimizando contenidos y experiencia de usuario, aplicando estrategias de marketing digital omnicanal.
- Aplicar estrategias integradas de marketing digital óptimas mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial.

Índice:

Introducción 6

Posicionamiento web e inteligencia artificial 7
1. Análisis de los principales buscadores del mercado. 8
1.1. Características. 8
1.2. Funcionalidades. 11
1.3. Criterios de usabilidad. 15
2. Descripción del ecosistema de Google y sus principales herramientas para el posicionamiento web. 19
2.1. Search Console. 20
2.2. Analytics. 26
2.3. Business Profile. 30
3. Descripción de los patrones de búsqueda. 35
3.1. Según el dispositivo y la plataforma (escritorio, móvil, voz, chatbots, etc.). 35
3.2. Según el entorno y el contexto de uso. 41
4. Identificación de las nuevas tendencias en las búsquedas de Google. 47
4.1. AI Mode. 47
4.2. AI Overviews. 52
5. Análisis de la experiencia de usuario (UX) como factor clave del posicionamiento. 58
5.1. Navegación. 59
5.2. Tiempo de carga. 64
5.3. Accesibilidad. 68
5.4. Interacción con el contenido. 71
6. Clasificación y aplicación de las diferentes modalidades de SEO según el objetivo y ámbito de actuación. 76
6.1. SEO On Page. 77
6.2. SEO Off Page. 83
6.3. SEO Técnico. 86
6.4. SEO Local. 90
6.5. GEO Multiplataforma. 93
7. Clasificación e identificación de las herramientas de inteligencia artificial aplicadas al SEO. 100
7.1. Automatización de tareas. 101
7.2. Análisis de datos. 106
7.3. Generación de contenidos. 112
8. Aplicación práctica de herramientas de inteligencia artificial para optimizar el posicionamiento orgánico. 120
8.1. Auditoría SEO. 121
8.2. Análisis de palabras clave. 128
8.3. Generación de contenidos. 135
8.4. Monitorización de resultados. 141
9. Resumen. 149
10. Autoevaluación. 150

Marketing digital e inteligencia artificial 152
1. Diseño de estrategias integradas de marketing digital multicanal (media mix) con IA. 153
1.1. Planificación de campañas multicanal (web, redes sociales, correo electrónico, apps, códigos QR…). 154
1.2. Coordinación, presencia y coherencia en campañas multicanal. 162
1.3. Integración de la IA con canales y técnicas de SEO, SEM, social media y email marketing. 167
2. Análisis de la experiencia de usuario y la conversión con IA. 174
2.1. Análisis del comportamiento del usuario. 174
2.2. Análisis del customer journey. 179
2.3. Detección de puntos de fuga y oportunidades de mejora. 184
2.4. Aplicación de IA predictiva para ajustar contenidos y experiencia digital. 189
3. Gestión de campañas publicitarias digitales con apoyo de IA. 194
3.1. Relación de plataformas de publicidad: Google Ads, Meta Ads. 194
3.2. Configuración y ejecución de campañas. 197
3.3. Monitorización y optimización de campañas. 202
3.4. Segmentación automatizada de audiencias. 206
3.5. Selección automatizada de canales y formatos. 209
3.6. Generación automatizada de contenidos y ofertas según comportamiento y plataforma. 212
4. Interpretación de datos y métricas digitales. 217
4.1. Análisis de indicadores clave (CPC, CPL, CPM, ROAS, CPA, CTR, CVR). 217
4.2. Uso de dashboards con apoyo de IA para la toma de decisiones en tiempo real. 222
4.3. Optimización de campañas según resultados y comportamientos observados. 226
5. Ejecución de campañas con Google Ads con IA. 230
5.1. Descripción de las funcionalidades de Google Ads. 231
5.2. Integración con Google Analytics 4 y herramientas de IA. 233
5.3. Descripción de las tipologías de campañas: búsqueda, display, vídeo, shopping, Performance Max, Demand Gen… 236
5.4. Aplicación de herramientas de IA. 241
6. Desarrollo de estrategias SMART con apoyo de IA. 246
6.1. Generación y optimización de contenidos digitales. 246
6.2. Recomendación de formatos visuales y creatividades. 251
6.3. Optimización del contenido. 255
7. Elaboración de un plan integral de marketing digital con IA. 260
7.1. Exposición del caso de estudio. 260
7.2. Integración de procesos y herramientas de IA. 264
8. Resumen. 270
9. Autoevaluación. 271

Resumen final 273

Autoevaluación final 275

Glosario 280