Clusters de temas y canibalización: decidir qué cuenta como un solo tema

Dos keywords van en una misma página cuando quieren la misma respuesta. claude-seo lo decide comparando las SERPs de un par; seodraft lo decide puntuando qué tan cerca están dos frases, antes de gastar nada en medirlas. Nuestra corrida devolvió las dos respuestas para los mismos diez términos, y no coincidieron.

Módulo 3 · 6 de 13 · 18 min

Este curso es independiente. No tiene relación con Anthropic ni con AgriciDaniel, que escribe claude-seo, y nadie de ese lado lo revisó. Corrido con claude-seo v2.4.1 el 2026-10-03.

Qué vas a poder hacer

  • Armar un pilar con sus spokes y decir qué le pertenece a cada página.
  • Leer un puntaje de solapamiento de SERPs contra los umbrales que produjeron la agrupación.
  • Detectar a mano un término que choca con una página que ya publicaste.

Toda herramienta de planificación termina teniendo que contestar una pregunta: ¿estas dos keywords son el mismo tema? claude-seo la contesta corriendo las dos búsquedas y contando las URLs que devuelven en común. seodraft contesta otra versión de la misma pregunta, puntuando qué tan cerca están dos frases antes de gastar un centavo en medir ninguna. El 2026-10-03 pasamos la misma semilla por las dos, y las respuestas tiraron para lados opuestos: once pares medidos de keywords volvieron casi sin solapamiento de SERPs, mientras siete de diez términos quedaron retenidos por parecerse demasiado entre sí. Esta clase lee ese desacuerdo, porque es el estado normal de un tema joven y el plan que armes depende de a cuál respuesta le creas. Termina con el chequeo que ninguna de las dos herramientas hizo por nosotros, y los treinta segundos que lleva a mano.

Un pilar posee el tema y un spoke posee una pregunta

Un cluster es una página que define todo el asunto y un conjunto de páginas que contestan una sola pregunta cada una, cableadas para que el lector y el crawler puedan llegar desde cualquier página al centro. El pilar lleva el término amplio y enlaza hacia abajo; cada spoke lleva un término específico y enlaza de vuelta hacia arriba. El valor está en el cableado: un tema cubierto por doce posts sueltos parece doce opiniones, y esos mismos doce bajo un pilar parecen una obra.

Nuestra corrida propuso 1 pilar y 17 spokes en 5 clusters, con una matriz de 72 links internos: 34 obligatorios entre pilar y spoke en los dos sentidos, 34 recomendados adentro de cada cluster y 4 puentes entre clusters. Cada spoke queda a un clic del pilar, cada post recibe al menos 3 links y el plan informa ninguna página huérfana. El total estimado es de unas 28.800 palabras, que es el primer número con el que conviene discutir: eso es un trimestre de escritura propuesto a partir de una tarde de investigación.

Cómo decide claude-seo que dos keywords van juntas

El método es una comparación de dos conjuntos de resultados, puntuada por cuántas URLs comparten. Sus bandas van así: de 7 a 10 URLs compartidas quiere decir que las dos keywords quieren el mismo post, de 4 a 6 que van al mismo cluster, de 2 a 3 que son dos posts que deberían enlazarse entre sí, y de 0 a 1 que son dos páginas separadas sin nada en común. Lo atractivo de la regla es que lee una decisión que Google ya tomó, en lugar de una opinión sobre el lenguaje.

Esa regla necesita un top diez estable y ordenado por posición para funcionar, y esta corrida tenía otra cosa. WebSearch devuelve unos ocho o nueve links sintetizados por consulta y el conjunto se mueve entre sesiones, cosa que el informe dice en sus propias limitaciones. Un umbral aplicado sobre una muestra así es evidencia débil para los dos lados: un puntaje bajo puede querer decir que dos temas son genuinamente distintos, y puede querer decir que las dos búsquedas trajeron páginas distintas de los mismos medios.

Nuestros once pares medidos cayeron todos en la banda más baja

Se compararon once pares de verdad, dentro de una matriz de ocho keywords donde todas las demás celdas son null. Cada par medido sacó entre 0 y 2, así que ninguno llegó al 4 que la metodología pide antes de agrupar dos términos.

ParURLs compartidasPuntaje
seo agent · what is an seo agentlyzr.ai1
seo agent · ai seo agent vs seo toolwritesonic.com, lyzr.ai2
seo agent · best ai seo agents 2026ninguna0
seo agent · how to build an ai seo agentahrefs.com, marketermilk.com2
how to build an ai seo agent · agentic seo workflow examplesninguna0

Volvé a leer la arquitectura con eso adelante. El informe construyó 5 clusters sobre una medición que no sostiene ninguno, lo dijo, y marcó las agrupaciones como inferidas a partir de intención, dominios en común y textos casi duplicados en lugar de solapamiento de URLs. La honestidad es real y el plan sigue siendo una opinión. Tomá los clusters como arquitectura en borrador, verificá a mano los tres o cuatro pares a los que vas a dedicarle un trimestre y ascendé solo esos a medidos.

seodraft mide otra clase de parecido

La similitud de frases corre antes de cualquier búsqueda y pregunta si dos cadenas plantean la misma consulta. add_topics puntúa cada término contra el banco y contra los otros de la misma llamada, y retiene todo lo que esté en 0,70 o por encima para que el lote nunca pague por medir sus propios duplicados. Con ese umbral, siete de nuestros diez términos quedaron frenados y ninguno de los siete se guardó:

  • "ai seo agent", "what is an seo agent", "ai agents for seo", "what is agentic seo", "best ai seo agents" y "agentic seo workflow" chocaron todos con "seo agent".
  • "seo audit ai agent" chocó con "how to build an ai seo agent".

Seis choques contra un mismo término es una señal sobre el plan más que sobre la herramienta. La expansión produjo muchas maneras de decir la semilla, y la comparación de SERPs casi no agrupó ninguna, porque las páginas que hoy las contestan viven en URLs distintas. Las dos mediciones aciertan sobre lo que midieron, y las páginas que escribirías desde cada una no se parecen en nada.

Un plan de dieciocho posts puede chocar consigo mismo

El plan informa un estado de canibalización en pass, con 0 keywords primarias duplicadas después de 5 fusiones. Eso es cierto adentro de su propio marco: cada uno de los 18 posts lleva una keyword primaria distinta. Esos mismos 18 posts llevan keywords primarias que otra herramienta leyó como la misma pregunta seis veces, y entre las frenadas estaba la frase del pilar.

Lo que sobrevive a las dos lecturas es un plan más chico. Agarrá los términos que chocaron y preguntate cuál tipearía una persona y con qué abriría la respuesta; los que tienen el mismo primer párrafo pasan a ser keywords secundarias de una página, y el resto se gana la suya. Nuestra semilla es el caso más claro: "seo agent", "ai seo agent" y "ai agents for seo" abren igual, así que una página se queda con las tres y las otras dos frases viven en sus H2.

El chequeo de páginas publicadas se perdió nuestra propia home

seodraft también puede comparar un término nuevo contra las páginas que tu sitio ya tiene. import_sitemap lee tu sitemap hacia un inventario, y add_topics retiene una frase que se parece a alguna de esas páginas, nombrando la URL, la ruta, el título inferido del slug y el puntaje. No se descarga nada, que es por lo que todos los títulos son inferidos y todos los consumidores los etiquetan así.

El nuestro devolvió una lista published vacía para los diez términos. "seo agent" es el término al que apunta nuestra propia home, y el chequeo nunca lo levantó, porque la home no tiene slug del que inferir un título. Ese es el hueco que conviene llevarse de esta clase: un inventario construido desde slugs queda ciego justo a la página que más querés proteger, porque las páginas de conversión de casi todos los sitios viven en las rutas más cortas.

Fusionar, separar o dejar que la página vieja se lo quede

Tres decisiones cubren cualquier choque, y la que se olvida es la tercera. Fusioná cuando dos frases abrirían con el mismo primer párrafo: plegá una sobre otra con merge_topics, que deja las métricas medidas y el brief pago en el sobreviviente y archiva al perdedor en lugar de borrarlo. Separá cuando cada frase necesita una apertura distinta para servir, y mandá las dos con allowSimilar: true para que el banco registre que lo decidiste a propósito.

La tercera decisión es no escribir nada. Un término que ya posee una página publicada le pertenece a esa página, y el trabajo es mejorarla en lugar de planificarle una rival. La manera de que esa decisión esté a mano es una lista que mantenés vos: tu home, tu página de precios y cada landing principal, con el único término al que apunta cada una. Leé el plan contra esa lista antes de que alguien escriba, y el gate de seodraft se ocupa del resto en el borrador (features/keyword-cannibalization).

Qué dejar cerrado antes de escribir el pilar

Ahora tenés una arquitectura, dos mediciones que no coinciden y una lista de choques. Cerrá tres cosas antes de que exista un borrador: qué página posee cada término, qué pares verificaste vos y cuál de tus páginas actuales ya contesta algo de la lista. Escribí esas tres en el plan, porque un plan que registra por qué existe una página sobrevive a la semana en que alguien pregunta por qué hay dos.

Con la arquitectura cerrada, hay una página lista para especificarse entera. La clase 7 le arma el brief: los competidores, los huecos que nadie cubrió, el outline con presupuesto de palabras y las reglas que chequean el artículo terminado contra el plan que prometió.

Pasos

  1. Paso 1

    claude-seo

    Conseguí la arquitectura, no solo la lista

    Esta es la misma corrida que abrió la clase 5, leída más abajo. Después de la expansión, el informe arma un pilar, los spokes que cuelgan de él, los clusters en los que viven y una matriz de links que los conecta. Leé la arquitectura antes que los conteos de palabras: la forma es la afirmación, y el presupuesto de palabras es consecuencia de ella.

    /seo cluster <your seed keyword>

    Qué deberías ver

    Un pilar con sus spokes y un plan de links. El nuestro propuso 1 pilar y 17 spokes en 5 clusters, con 72 links internos, ninguna página huérfana, cada spoke a un clic del pilar y unas 28.800 palabras estimadas en total.

  2. Paso 2

    claude-seo

    Separá los pares medidos de los grupos inferidos

    Pegá esto como prompt en la misma sesión. Un plan de clusters se ve parejo en la página, y abajo algunos pares se compararon y el resto se agrupó por una regla de desempate. La matriz es donde queda registrada esa diferencia, con un null en cada celda que nadie midió.

    Show me the SERP overlap matrix: which pairs were measured, what each pair scored, and which groupings are inferred.

    Qué deberías ver

    Una matriz con puntajes y una limitación. La nuestra midió 11 pares, todos con 0 a 2 URLs compartidas, por debajo del 4 que pide su propia metodología para agrupar, y el informe marca las agrupaciones resultantes como "inferidas" en lugar de medidas.

  3. Paso 3

    seodraft

    Dejá que el lote rechace sus propios duplicados

    `add_topics` compara cada término contra el banco y contra los otros de la misma llamada antes de medir nada, y retiene los que compiten. La respuesta nombra el puntaje, el término y el tema con el que chocó. Reenviar con `allowSimilar: true` guarda los dos a propósito, que es la salida para dos frases que decidiste que son páginas separadas.

    Add these terms with add_topics and show me every term it withheld and what it collided with.

    Qué deberías ver

    Una lista de retenidos con puntajes. Con el umbral en 0,70, el nuestro frenó 7 de 10 términos: seis chocaron con "seo agent" y uno con "how to build an ai seo agent". Ninguno se midió y ninguno se guardó.

  4. Paso 4

    seodraft

    Ensayá una fusión antes de confirmarla

    `merge_topics` pliega una pregunta sobre otra cuando dos frases son la misma consulta. Sin `confirm` es un simulacro: vuelve el mismo sobre con `applied: false` y un plan que nombra qué se movería. El que sobrevive se queda con el brief pago más fresco y las métricas medidas, una estimación nunca pisa un número medido, y el lado perdedor termina archivado.

    Run merge_topics without confirm to show me what folding the second phrasing into the first would move.

    Qué deberías ver

    Un plan y nada escrito. Una fusión en la que los dos lados ya tienen artículo se rechaza con nombre propio, `article-conflict`, con los dos ids de post, así que la decisión de qué artículo sobrevive sigue siendo tuya.

  5. Paso 5

    seodraft

    Chequeá los términos contra lo que ya publicaste

    `import_sitemap` es gratis y lee tu sitemap hacia el inventario de páginas que el sitio ya tiene. No se descarga ninguna página, así que cada título se infiere de su slug y todos los consumidores lo etiquetan así. Después `add_topics` retiene una frase que se parece a alguna de esas páginas, nombrando la URL, la ruta, el título inferido y el puntaje.

    Run import_sitemap, then re-send the terms and show me anything withheld for resembling a page I already published.

    Qué deberías ver

    Una lista `published`, que puede venir vacía por motivos que vale la pena leer. La nuestra volvió vacía y nunca marcó "seo agent" contra nuestra propia home, que apunta justo a ese término: la home no tiene slug del que inferir un título.

Checklist

Tildá todas las líneas y la clase se marca como completada.

Checkpoint

claude-seo le pone 1 a un par y seodraft retiene ese mismo par con 0,78. ¿Cuál tiene razón?Ver la respuesta

Las dos, sobre preguntas distintas. El puntaje de solapamiento cuenta cuántas URLs devolvieron en común las dos búsquedas, así que informa qué trata Google hoy como una sola respuesta. El puntaje de similitud lee qué tan cerca están las dos frases, antes de cualquier búsqueda, así que informa qué llamaría un lector la misma pregunta. Un par puede estar redactado casi igual y aun así traer resultados distintos en un tema joven, que es justo nuestro caso. Tomá el solapamiento bajo como evidencia débil cuando la muestra es un conjunto sintetizado de resultados, y dejá que el puntaje de frases te frene de escribir dos veces el mismo artículo.

El chequeo de páginas publicadas vuelve vacío. ¿Tu plan está limpio respecto de tu propio sitio?Ver la respuesta

Solo para las páginas que tienen un slug del que inferir un título. El inventario lee tu sitemap y no descarga nada, así que una URL cuya ruta no lleva palabras no le da al chequeo nada para comparar. El nuestro se perdió la home, que apunta al mismo término alrededor del cual íbamos a planificar 18 posts. El arreglo son treinta segundos tuyos: listá tu home, tu página de precios y tus landings principales con el término que apunta cada una, y leé esa lista contra el plan antes de que alguien escriba.

Qué dijo esta clase

  • Un cluster es un pilar que posee el tema y un conjunto de spokes que poseen una pregunta cada uno, enlazados para que ninguna página quede huérfana.
  • claude-seo agrupa por solapamiento de SERPs: 7 a 10 URLs compartidas quiere decir un solo post, 4 a 6 un cluster, 2 a 3 un enlace entre ambas, 0 a 1 páginas separadas.
  • Nuestros 11 pares medidos dieron todos entre 0 y 2, por debajo del umbral de agrupación de la propia metodología, así que el informe marca sus agrupaciones como inferidas y explica por qué.
  • El `add_topics` de seodraft contesta otra pregunta antes de gastar: con el umbral de frases en 0,70 retuvo 7 de nuestros 10 términos, seis contra "seo agent" solo.
  • El chequeo de páginas publicadas lee slugs, así que se pierde una página que no tiene. El nuestro nunca marcó nuestra propia home, y ese chequeo sigue siendo manual.

Preguntas

¿Qué es la canibalización de keywords, en un párrafo?
Dos páginas tuyas compitiendo por la misma consulta, así que el buscador elige una y parte las señales de las dos. Se ve como una página que rankeaba y se deslizó, como dos URLs que se turnan semana a semana, o como un artículo nuevo que nunca arranca porque uno viejo ya contesta su pregunta. La planificación es donde sale barato arreglarlo: un término, un dueño, decidido antes de que alguien escriba. En /es/features/keyword-cannibalization está cómo lo frena seodraft en el gate.
¿Conviene confiar en un plan de clusters con agrupaciones inferidas?
Como borrador de la arquitectura, con los pares que te importan verificados a mano. Una agrupación inferida es una lectura de intención y dominios en común, que es como agrupa términos cualquier estratega con experiencia; la diferencia es que una medición se puede chequear y una lectura hay que discutirla. Nuestro plan propuso 18 posts sobre 11 pares medidos, así que casi toda la forma se apoya en inferencia. Buscá a mano los tres o cuatro pares a los que vas a comprometer presupuesto, mirá vos los diez resultados y ascendé esas agrupaciones a medidas.
Mi plan tiene dos posts para lo que parece una sola pregunta. ¿Fusiono o separo?
Fusioná cuando las dos frases abrirían con el mismo primer párrafo, y separá cuando cada una necesita un primer párrafo distinto para servir de algo. Esa prueba le gana a cualquier umbral, porque pregunta qué se lleva el lector. Si fusionás, elegí al sobreviviente por la frase que tipearía una persona, plegá la otra con `merge_topics` para que sus métricas y su brief sobrevivan, y no redirijas nada, porque todavía ninguna de las dos páginas existe. Si separás, escribí las dos intros primero y leelas una al lado de la otra.

Clase siguiente

Armar un brief de contenido con Claude

Qué tiene que contener un brief, qué devuelve claude-seo leyendo la SERP de hoy y cómo seodraft chequea el artículo terminado contra el plan que prometió.

La misma clase, en Markdown plano: /es/learn/claude-seo/topic-clusters-and-cannibalization.md

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