Buscar
Cerrar este cuadro de búsqueda.

Black Hat SEO: Herramientas y Técnicas de Black Hat

 

Las técnicas de black hat, bien utilizadas, sirven como procesos de automatización y para facilitar el trabajo.

No tienen por que ser malas prácticas, simplemente son técnicas de automatización que mal empleadas, pueden ser técnicas blackhateras maliciosas.

Como todo, las herramientas existen, otra cosa es como se utilicen.

Depende de cada cual el uso que se le quiera dar, bien utilizado son técnicas que ayudan a optimizar y automatizar procesos.

 

Herramientas y Técnicas de Black Hat Seo

 

Spintax

 

Qué es spintax

 

El spintax o texto espineado es una manera de escribir por medio de la cual se tienen la posibilidad de crear centenares de artículos diferentes pero con una alguna similitud.

En un spintax básico se cambian las expresiones por sinónimos inclusive algunos órdenes.

Por decirlo de alguna forma sería cómo unir la programación y la redacción.

Mejorando los contenidos escritos así le permitimos a un programa a posteriori canjear las expresiones para que los contenidos escritos sean diferentes.

El spintax es una técnica muy usada en el SEO y en el marketing en línea, para de alguna forma hacer de manera automática una cantidad enorme de URLs que van a comentar básicamente de lo mismo.

 

El spintax o spinner de texto tendríamos la posibilidad de explicarlo como una técnica para crear texto automáticamente desde otro texto base, de manera que este se lea de manera diferente todavía siendo igual.

Esto se consigue por medio de la utilización de sinónimos, oraciones o diferentes maneras de decir algo.

Para varios spinear un texto forma parte del Black Hat SEO, no obstante, si lo haces de manera precisa puedes hacer un contenido original y de calidad que no va a ser penalizado por Google.

 

Evitar desaprobaciones de Google por contenido duplicado.

Aunque hasta la actualidad solo hablamos de las bondades del spintext.

En el momento de la realidad sí que es utilizado muy para llevar a cabo contenido publicitario. además se usa bastante en SEO para quitar contenido sin ser detectados.

Primordialmente se utiliza para transcribir el mismo texto constantemente.

 

Recursos;

 

Herramientas
  • Spintax Tool
  • Espinner.net
  • Spinea.net
  • WordAi

 

Plugins
  • Page Generator / Pro
  • Text Spinner

 

 

Scraping

 

Qué es scraping

 

Web scraping o raspado web, es una técnica usada por medio de programas de programa para obtener información de websites.

Comúnmente, estos programas simulan la navegación de un humano en la World Wide Web asi sea usando el protocolo HTTP de forma manual, o incrustando un navegador en una aplicación.

El web scraping está muy relacionado con la indexación de la web, la cual indexa la información de la web usando un robot y es una técnica universal adoptada por la mayor parte de los buscadores.

 

No obstante, el web scraping se enfoca más en la mutación de datos sin composición en la web (como el formato HTML).

En datos estructurados que tienen la posibilidad de ser guardados y analizados en una banco de información central, en una hoja de cálculo o en alguna otra fuente de alojamiento.

Alguno de los usos del web scraping son la comparación de costos en tiendas, la vigilancia de datos relacionados con el tiempo de alguna zona, la descubrimiento de cambios en sitios webs y la incorporación de datos en sitios webs.

Además es usado para conseguir información importante de un sitio por medio de los rich snippets.

 

En los años anteriores el web scraping se convirtió en una técnica muy usada dentro del área del posicionamiento en buscadores por medio de su aptitud de crear enormes proporciones de datos para hacer contenidos de calidad.

Web scraping es el desarrollo de catalogar información automáticamente de la Web.

Es un campo con desarrollos activos, distribuyendo un objetivo parecido con la perspectiva de la Web semántica.

Usa resoluciones prácticas fundamentadas en tecnologías que ya están que son frecuentemente ad hoc.

Hay diferentes escenarios de automatización que las que ya están tecnologías de Web Scraping tienen la posibilidad de brindar:

 

«Copiar y pegar» humano: algunas ocasiones inclusive las superiores técnicas de web scraping no tienen la posibilidad de sustituir el examen manual de un humano.

En ocasiones esta puede ser la exclusiva vía de satisfacción cuando el sitio que poseemos en cabeza pone algunas barreras para impedir que se creen softwares para hacer tareas automáticas en este.

Uso de expresiones regulares: una viable vía para obtener información de páginas webs tienen la posibilidad de ser las expresiones regulares, aunque frecuentemente no se sugiere utilizarlas para parsear el formato HTML.

 

Protocolo HTTP: páginas webs quietas y fluídas tienen la posibilidad de ser conseguidas realizando necesidades HTTP al servidor remoto usando sockets, etc.

Algoritmos de minería de datos: varios sitios webs tienen enormes colecciones de páginas generadas fluídamente desde una banco de información.

Datos de la misma categoría se muestran comúnmente en páginas semejantes por medio de un scripto una plantilla.

En la minería de datos, un programa descubre estas plantillas en un marco concreto y quita su contenido.

 

Parsers de HTML: Algunos idiomas, como XQuery y HTQL tienen la posibilidad de ser usados para parsear documentos, recobrar y editar el contenido de documentos HTML.

Aplicaciones para web scraping: hay muchas apps accesibles que tienen la posibilidad de ser usadas para ajustar resoluciones de Web Scraping.

Estas apps podrían admitir de forma automática la composición de alguna página o ofrecer una plataforma de trabajo al usuario donde este pudiera elegir los campos que son de interés dentro del archivo.

 

Así mismo no es requisito escribir de forma manual código para hacer estas tareas.

Reconocimiento de información semántica: las páginas que son analizadas podrían integrar metadatos o alguna información semántica como notas o comentarios, los cuales tienen la posibilidad de ser usados frecuentemente.

Si estas notas están en las mismas páginas, como pasa con los microformatos, estas tendrían la posibilidad de ser de herramienta cuando parseamos el DOM del archivo.

En otro caso, las notas, organizadas en una cubierta semántica, son almacenadas y manejadas de manera separada desde otras páginas.

Por lo cual los scrapers tienen la posibilidad de recobrar estos esquemas y las normas desde esta cubierta antes de investigar los documentos.

 

 

Recursos;

 

Herramientas
  • Botsol
  • Scrapy
  • Screpebox
  • Visual Web Ripper
  • Octoparse
  • Screaming Frog

 

Extensiones Google Chrome
  • Google Sheets
  • Scraper
  • Web Scraper

 

Plugins
  • Octolooks
  • WP Scraper

 

 

OCR

 

Qué es OCR

 

OCR es el reconocimiento óptico de letras y números.

Convertir libros antiguos en webs que sean de nicho.

El reconocimiento óptico de letras y números (ROC), por lo general popular como reconocimiento de letras y números y expresado con continuidad con la sigla OCR (del inglés Optical Character Recognition).

Es un desarrollo dirigido a la digitalización de contenidos escritos, los cuales identifican de forma automática desde una imagen símbolos o letras y números que forman parte a un preciso alfabeto, para después almacenarlos con apariencia de datos.

 

De esta forma tendremos la posibilidad de jugar con estos por medio de un programa de edición de texto o semejante.

En los años anteriores la digitalización de la información (textos, imágenes, sonido, etcétera) ha devenido un punto de interés para la sociedad.

En la situación preciso de los contenidos escritos, hay y se desarrollan siempre enormes proporciones de información redactada, tipográfica o manuscrita en toda clase de soportes.

En este contexto, poder hacer de manera automática la primer parte de letras y números evadiendo la entrada por teclado supone un considerable ahorro de elementos humanos y un incremento de la eficacia, simultáneamente que sigue, o hasta la optimización, la calidad de varios servicios.

 

El desarrollo básico que se transporta a cabo en el ROC es transformar el texto que hace aparición en una imagen en un archivo de texto que va a poder ser editado y usado como tal por algún otro programa o aplicación que lo requiera.

Partiendo de una imagen impecable, una imagen con tan solo dos escenarios de gris, el reconocimiento de estos letras y números se va a realizar fundamentalmente comparándolos con unos patrones o plantillas que tienen dentro todos los probables letras y números.

No obstante, las imágenes reales no son ideales, entonces el ROC está con numerosos problemas:  El gadget que obtiene la imagen puede ingresar escenarios de grises al fondo que no forman parte a la imagen original.

 

La resolución de estos gadgets puede ingresar ruido en la imagen, afectando los píxeles que han de ser procesados.

La distancia que divide a unos letras y números de otros, al no ser siempre la misma, puede ocasionar fallos de reconocimiento.

La conexión de dos o más letras y números por píxeles recurrentes además puede ocasionar fallos.

El OCR (Optical Character Recognition) es un sistema computarizado de exámen que facilita escanear un archivo de texto en un fichero automatizado electrónicamente, que se puede modificar con un procesador de contenidos escritos en el PC.

 

El Reconocimiento Óptico de Letras y números (OCR) es el reconocimiento de la máquina de letras y números de texto impreso.

Los sistemas de reconocimiento óptico de letras y números (OCR) tienen la capacidad de admitir varios tipos de fuentes de texto y letras y números de imprenta de máquinas de escribir y ordenadores.

Algunos sistemas de reconocimiento óptico de letras y números avanzados tienen la posibilidad de inclusive detectar escritura a mano.

 

Al escanear un archivo de texto (por ejemplo, una factura o una página de un libro), éste se transforma en un mapa de bits (también popular como un cuadro de texto).

En un sistema de reconocimiento óptico de letras y números se comparan los puntos de luz y la oscuridad de este mapa de bits para saber los letras y números alfanuméricos.

Mientras el OCR reconoce cada caracter, que los transforma en texto ASCII (texto sin formato que se tienen la posibilidad de modificar en un procesador de textos).

Ahora, puede, entre otras cosas, modificar, buscar o copiar el texto ligera y de forma sencilla como lo haría con un archivo en el bloc de notas de Windows.

 

 

Recursos; 

Extensiones Google Chrome
  • Archive.org
  • Google Drive

 

Herramientas
  • Online OCR
  • Open library
  • vFlat

 

 

Traductores

 

Traducir contenido de otras web puede ser una opción muy blackhatera, no tiene más opción que traducir una web y utilizar su contenido como propio.

 

 

 

Recursos;

Herramientas
  • DeepL
  • Bright Local
  • Boiler pipe
  • WP Content Bot

 

Extensión Chrome
  • Convertir HTML a Doc

 

 

Te puede interesar;

 

Imagen; Vector de Trabajo / Vector de Patrón creado por macrovector  > www.freepik.es  

GNoME: Tecnología Inteligencia Artificial (IA) de Google Mind

  GNoME Graph Networks for Materials Exploration la herramienta de inteligencia artificial GNoME es una tecnología desarrollada por Google DeepMind que ha predicho 2.2 millones de nuevos materiales, incluyendo 380,000 materiales estables. Estos materiales tienen el potencial de impulsar tecnologías futuras,

Leer más »
error: Alert: Este contenido está Protegido © !!