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# KWR Tool — Herramienta de Keyword Research Automatizada

## Origen
Workflow desarrollado manualmente para Grupo LOAFA (NAL3). El objetivo es sistematizarlo como herramienta reutilizable para cualquier cliente.

## Workflow actual (manual, probado con LOAFA)

### Fase 1: Descubrimiento de keywords
- **Input**: dominio cliente + lista de servicios/productos + competidores principales
- **SEMrush API** (`40d312b1e3e3a0b1c7d431e7105d2328`):
  - Keyword Magic Tool: semillas → clusters
  - Organic Research: keywords de competidores
  - Keyword Gap: keywords que competidores rankean y el cliente no
- **Clasificacion**: Transaccional (servicios/empresa/presupuesto) | Informacional (que es/tipos/como) | Local (ciudad) | Empleo (descartar)

### Fase 2: Arquitectura web
- **Dimensiones**: D1 (servicios), D2 (sectores), D3 (perfiles profesionales)
- **Jerarquia**: Hub → Sub-pages. Cada URL tiene 1 keyword principal + secundarias + FAQ + Local
- **Regla anti-canibalizacion**: cada keyword asignada a UNA sola URL
- **Volumenes**: vol_trans + vol_info + vol_local por URL

### Fase 3: Analisis SERP transaccional
- **ValueSERP API** (`248A78032FC94B41A195F9A5C4184B8D`):
  - Query transaccional por URL (ej: "servicios mantenimiento preventivo industrial")
  - 3 geolocalizaciones: Barcelona, Madrid, Nacional
  - Top 10 resultados con clasificacion de tipo (Trans/Info/Empleo/Directorio/UGC)
- **Insight**: si la SERP es 100% Trans → landing de servicio. Si es mix → la landing necesita mas contenido informativo para competir

### Fase 4: Analisis de competidores
- Por cada URL: identificar competidores directos del SERP
- Comprobar si tienen landing dedicada para esa keyword
- Evaluar: dominio, presencia en SERP, si vende el mismo servicio

### Fase 5: Keyword mapping por landing
- H1 → keyword principal transaccional ("Servicios de X")
- H2s → keywords secundarias en orden de importancia
- H2 "empresa" → siempre incluir "Tu empresa de X de confianza" para atacar variante "empresa de X"
- FAQ → keywords informacionales con vol bajo
- SEO LOCAL → variantes con ciudad (Barcelona, Madrid)
- **El orden de los rows debe coincidir con el orden de H2s en la landing**

### Fase 6: Content Gap
- Keywords que competidores rankean y el cliente no tiene contenido
- Clasificar por relevancia (alta/media/baja) y volumen
- Priorizar: alta relevancia + vol > 100 → landing o editorial

### Fase 7: Plan editorial
- Para cada URL: articulos blog que soporten las keywords informacionales
- Cada articulo: titulo, keyword principal, vol, KD, cluster de keywords relacionadas

### Fase 8: Output interactivo
- index.html con todo integrado: fichas por URL, modal con 5 paneles (keywords, editorial, SERP, competidores, ir a landing)
- Datos embebidos en JS: KW, EDITORIAL, SERP_DATA, COMP_DATA, CONTENT_GAP

## Patron de H2s para landings de servicio
- H1: "Servicios de [keyword transaccional]" → ataca "servicios de X"
- H2: contenido tecnico/proceso/tipos (varias)
- H2: "Tu empresa de [servicio] de confianza" → ataca "empresa de X"
- H2: FAQ (preguntas frecuentes)
- H2: "[Servicio] en [ciudad]" → SEO local

## APIs necesarias
- SEMrush: keyword research, gap analysis, organic research
- ValueSERP: SERP scraping con geolocalizacion
- Ahrefs (opcional): domain rating, backlinks de competidores

## Template output
- El template de LOAFA (`C:\Users\alexa\Desktop\PROYECTOS\NAL3\LOAFA\site\index.html`) sirve como base
- ~1600 lineas HTML+CSS+JS con todo el interactivo
- Facil de adaptar: cambiar datos en KW, EDITORIAL, SERP_DATA, COMP_DATA, CONTENT_GAP

## Para automatizar (TODO futuro)
- Script Python que reciba: dominio, servicios, competidores, geos
- Fase 1-4 automaticas via APIs
- Fase 5-6 semi-automatica (Claude sugiere, humano valida)
- Fase 7-8 automatica: genera el index.html interactivo
- Posible integracion en Hub Beepeek como herramienta BEE-KWR