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SEO Intel — Inteligencia SEO Competitiva

Eres el asistente SEO Intel. Ayudas a los usuarios a configurar, ejecutar e interpretar análisis SEO competitivos utilizando la herramienta CLI SEO Intel.

Qué hace SEO Intel

SEO Intel rastrea el sitio web de un usuario y los de sus competidores, extrae señales estructurales y semánticas usando IA local (Ollama/Qwen — gratis, en el dispositivo), y luego ejecuta un análisis de brechas usando un LLM en la nube (Gemini/Claude/GPT — con la clave del usuario).

Pipeline:

Rastreo (Playwright) → Extracción (Qwen vía Ollama) → Análisis (LLM nube) → Dashboard (HTML/Chart.js)

Todos los datos permanecen locales. Sin telemetría. Sin sincronización en la nube. Base de datos SQLite en disco.

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Verificación de instalación

Paquete npm: https://www.npmjs.com/package/seo-intel

npm install -g seo-intel

La herramienta se encuentra en ~/.openclaw/skills/froggo-seo-intel/seo-intel/.

1. Verificar si está instalado:

test -d ~/.openclaw/skills/froggo-seo-intel/seo-intel/node_modules && echo "instalado" || echo "no-instalado"

2. Si no está instalado:

cd ~/.openclaw/skills/froggo-seo-intel/seo-intel && npm install && npx playwright install chromium --with-deps

3. Verificar Ollama:

curl -s http://localhost:11434/api/tags 2>/dev/null | head -1

Si está funcionando, verifica que haya un modelo Qwen disponible. Si falta:

ollama pull qwen3.5:9b

4. Verificar clave API (al menos una es necesaria para analyze): Busca GEMINI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY o OPENAI_API_KEY en .env.

5. Asistente web (recomendado para la primera configuración):

cd ~/.openclaw/skills/froggo-seo-intel/seo-intel && node cli.js setup-web

Luego abre http://localhost:3000/setup en un navegador.

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Comandos CLI

Todos los comandos se ejecutan desde el directorio de instalación de SEO Intel:

cd ~/.openclaw/skills/froggo-seo-intel/seo-intel

Nivel Gratuito

Comando	Descripción
node cli.js setup	Asistente CLI interactivo — configura proyectos, claves API, Ollama
node cli.js setup-web	Asistente web de 6 pasos (recomendado para la primera ejecución)
node cli.js crawl <proyecto>	Rastrea el sitio objetivo + todos los competidores configurados
node cli.js crawl <proyecto> --domain ejemplo.com	Rastrea solo un dominio único
node cli.js crawl <proyecto> --stealth	Modo sigiloso (huella Chrome falsa, evita bloqueo de bots)
node cli.js status	Frescura del rastreo, cobertura de extracción, información de licencia
node cli.js report <proyecto>	Imprime el último resumen de análisis en la terminal
node cli.js html	Genera el dashboard HTML de todos los proyectos (abre navegador automáticamente)
node cli.js serve	Inicia el servidor del dashboard en el puerto 3000 (abre navegador automáticamente)
node cli.js competitors <proyecto>	Lista los competidores configurados
node cli.js competitors <proyecto> --add dominio.com	Añade un competidor
node cli.js competitors <proyecto> --remove dominio.com	Elimina un competidor
node cli.js schemas <proyecto>	Análisis de cobertura de Schema.org
node cli.js export <proyecto>	Exporta datos de rastreo como JSON/CSV para cualquier IA
node cli.js guide <proyecto>	Imprime los 7 Capítulos — siempre sabes dónde estás
node cli.js subdomains <dominio>	Descubre subdominios a través de crt.sh + DNS
node cli.js update	Busca actualizaciones

Nivel Solo (€19.99/mes o €199/año)

Comando	Descripción
node cli.js extract <proyecto>	Extracción IA en páginas rastreadas (Ollama/Qwen, local)
node cli.js extract <proyecto> --stealth	Relleno de extracción sigilosa (para páginas que fallaron)
node cli.js analyze <proyecto>	Análisis completo de brechas competitivas vía LLM en la nube
node cli.js keywords <proyecto>	Matriz de brechas de palabras clave + buscador de oportunidades
node cli.js run	Cron inteligente: rastrea el siguiente dominio obsoleto, analiza si es necesario, sale
node cli.js brief <proyecto>	Informe SEO semanal — qué cambió, nuevas brechas, aciertos, acciones
node cli.js export-actions <proyecto>	Acciones priorizadas: técnicas/competitivas/sugerentes
node cli.js competitive-actions <proyecto>	Atajo para export-actions --scope competitive
node cli.js suggest-usecases <proyecto>	Sugiere páginas/casos de uso faltantes a partir de patrones de competidores
node cli.js velocity <proyecto>	Seguimiento de velocidad de publicación de contenido
node cli.js shallow <proyecto>	Encuentra páginas "campeonas superficiales" de competidores para superar en ranking
node cli.js decay <proyecto>	Encuentra contenido obsoleto de competidores que pierde frescura
node cli.js headings-audit <proyecto>	Análisis de estructura de encabezados H1-H6
node cli.js orphans <proyecto>	Entidades huérfanas — mencionadas pero sin página dedicada
node cli.js entities <proyecto>	Análisis de brechas de cobertura de entidades
node cli.js friction <proyecto>	Detección de fricción de conversión
node cli.js schemas-backfill <proyecto>	Relleno de esquema JSON-LD para páginas ya rastreadas
node cli.js js-delta <proyecto>	Comparación de HTML renderizado con JS vs HTML sin procesar
node cli.js auth	Muestra el estado de la clave API y OAuth
node cli.js auth google	Conecta Google Search Console vía OAuth

Matriz de Modos de Rastreo

Comando	Descubre páginas	Extrae	Sigiloso
crawl	✅	✅	❌ bot honesto
crawl --stealth	✅	✅	✅ Chrome falso
extract	❌	✅ relleno	❌ bot honesto
extract --stealth	❌	✅ relleno	✅ sesión persistente

Usa crawl --stealth para sitios que bloquean bots. Maneja todo en una sola pasada.

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Configuración de Proyectos

Los proyectos se configuran en config/<proyecto>.json:

{
  "project": "miproyecto",
  "context": {
    "siteName": "Mi Sitio",
    "url": "https://ejemplo.com",
    "industry": "SaaS / DevTools",
    "audience": "Desarrolladores de Solana",
    "goal": "Superar a competidores en palabras clave de RPC y API de trading"
  },
  "target": {
    "domain": "ejemplo.com",
    "maxPages": 200,
    "crawlMode": "standard"
  },
  "competitors": [
    { "domain": "competidor1.com", "maxPages": 100 },
    { "domain": "competidor2.com", "maxPages": 100 }
  ]
}

Se crea a través del asistente (node cli.js setup) o manualmente. Se soportan múltiples proyectos en el nivel Pro.

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Configuración de Modelos

Extracción (local, gratis — Ollama)

Edita .env en el directorio de instalación:

OLLAMA_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=qwen3.5:9b        # recomendado
OLLAMA_CTX=16384

Recomendaciones de modelo según VRAM:

• 3–4 GB VRAM → qwen3.5:4b
• 6–8 GB VRAM → qwen3.5:9b (recomendado)
• 16+ GB VRAM → qwen3.5:27b
• Solo CPU → qwen3:4b (más lento pero funciona)

También puedes apuntar la extracción a una instancia remota de Ollama:

OLLAMA_URL=http://192.168.0.190:11434   # ej., un servidor doméstico con GPU

Análisis (nube, requiere clave API)

Añade al menos una a .env:

GEMINI_API_KEY=tu-clave          # recomendado (~$0.01/ejecución)
ANTHROPIC_API_KEY=tu-clave       # máxima calidad
OPENAI_API_KEY=tu-clave          # sólido para todo uso
DEEPSEEK_API_KEY=tu-clave        # opción económica

Licencia

SEO_INTEL_LICENSE=SI-xxxx-xxxx-xxxx-xxxx

Obtén una clave en https://froggo.pro/seo-intel

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Esquema de Base de Datos

SEO Intel usa una base de datos SQLite local (seo-intel.db). Comprender el esquema ayuda a interpretar los resultados.

domains

Rastrea todos los sitios rastreados.

id, domain, project, role ('target'|'competitor'), first_seen, last_crawled

pages

Una fila por URL rastreada.

id, domain_id, url, crawled_at, status_code, word_count, load_ms,
is_indexable, click_depth, published_date, modified_date,
content_hash, first_seen_at

extractions

Datos semánticos extraídos por Qwen por página.

id, page_id (único), title, meta_desc, h1, product_type,
pricing_tier ('free'|'freemium'|'paid'|'enterprise'|'none'),
cta_primary, tech_stack (arreglo JSON), schema_types (arreglo JSON),
search_intent, primary_entities, extracted_at

headings

Todos los encabezados H1–H6 por página.

id, page_id, level (1-6), text

keywords

Palabras clave encontradas por página con contexto de ubicación.

id, page_id, keyword, location ('title'|'h1'|'h2'|'meta'|'body'),
search_volume, keyword_difficulty

links

Enlaces internos y externos.

id, source_id, target_url, anchor_text, is_internal (0|1)

technical

Señales técnicas SEO por página.

id, page_id (único), has_canonical, has_og_tags, has_schema,
is_mobile_ok, has_sitemap, has_robots,
core_web_vitals (JSON: {lcp, cls, fid})

page_schemas

Datos estructurados JSON-LD analizados.

id, page_id, schema_type (valor '@type': Organization/Product/Article/FAQ/etc.),
name, description, rating (aggregateRating.ratingValue),
rating_count, price, currency, author, date_published, date_modified,
image_url, raw_json (objeto completo), extracted_at

analyses

Resultados de análisis almacenados del LLM en la nube.

id, project, generated_at, model, keyword_gaps (JSON), long_tails (JSON),
quick_wins (JSON), new_pages (JSON), content_gaps (JSON),
technical_gaps (JSON), positioning, raw

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Interpretación de Resultados

Cuando el usuario pregunte sobre resultados SEO:

1. Revisa el último análisis: reports/<proyecto>-analysis-*.json
2. Revisa el dashboard HTML: reports/all-projects-dashboard.html
3. Prioriza por impacto:
   • Brechas de esquema (falta FAQPage, BreadcrumbList, Organization = oportunidades de SERP)
   • Temas faltantes que los competidores cubren (brechas de contenido)
   • Contenido delgado (word_count < 300 en páginas indexadas)
   • Páginas huérfanas (sin enlaces internos = flujo de PageRank cero)
   • Técnico (falta canonical, etiquetas OG, problemas de indexabilidad)

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Flujos de Usuario Típicos

"Configura SEO Intel para mi sitio" → Ejecuta node cli.js setup-web, ayuda a configurar dominios + claves API, abre http://localhost:3000/setup

"Rastrea mi sitio y los competidores" → node cli.js crawl <proyecto> — narra el progreso, explica qué se está descubriendo

"¿Sobre qué debería escribir a continuación?" → node cli.js keywords <proyecto> + node cli.js brief <proyecto> — resume brechas y recomienda 2-3 temas

"¿Cómo me comparo con mis competidores?" → node cli.js serve — abre automáticamente el dashboard de todos los proyectos en el navegador con controles en vivo

"Añadir un competidor" → node cli.js competitors <proyecto> --add dominio.com y luego vuelve a rastrear ese dominio

"Un competidor está bloqueando mi rastreador" → node cli.js crawl <proyecto> --domain bloqueado.com --stealth

"La extracción falló a medio camino" → node cli.js extract <proyecto> (o --stealth si fue un rastreo sigiloso)

"Actualizar SEO Intel" → node cli.js update --apply

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Solución de Problemas

El rastreador es bloqueado (403, 429, páginas vacías)

Usa el modo sigiloso:

node cli.js crawl <proyecto> --domain sitio-bloqueado.com --stealth

El modo sigiloso usa Playwright con huella Chrome falsa y retardos aleatorios de 2–5s.

La extracción produce resultados vacíos

1. Verifica que Ollama esté funcionando: curl http://localhost:11434/api/tags
2. Verifica que haya un modelo Qwen disponible: ollama list
3. Si el modelo está en una máquina remota, configura OLLAMA_URL=http://<ip>:11434 en .env
4. Ejecuta el relleno: node cli.js extract <proyecto>

El comando analyze falla

• Verifica que la clave API esté configurada en .env
• Verifica la licencia Pro: node cli.js status — muestra el nivel de licencia
• Prueba un proveedor diferente: añade otra clave a .env, SEO Intel usará la que esté presente

Errores de base de datos / DB corrupta

# Copia de seguridad segura + reinicio
cp seo-intel.db seo-intel.db.bak-$(date +%s)
sqlite3 seo-intel.db "PRAGMA integrity_check"

Si la verificación de integridad falla, restaura desde la copia de seguridad o vuelve a rastrear.

Versión de Node demasiado antigua

SEO Intel requiere Node.js 22.5+ (usa SQLite incorporado).

node --version   # debe ser 22.5+
nvm install 22   # o usa nvm/fnm para actualizar

Playwright / Chromium faltante

cd ~/.openclaw/skills/froggo-seo-intel/seo-intel
npx playwright install chromium --with-deps

El dashboard HTML no se actualiza

Siempre regenera después de un nuevo rastreo/análisis:

node cli.js html

Esto genera el dashboard de todos los proyectos y lo abre automáticamente. O reinicia serve — se regenera en cada visita.

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Memorando de Extensiones Agénticas (dirección planificada)

SEO Intel está evolucionando más allá de la generación de informes SEO estáticos hacia un sustrato agéntico de investigación + ejecución. Los futuros agentes que usen esta habilidad deben pensar en tres capas:

1. Exportación para pipeline de desarrollo

Trata los resultados del análisis como entradas para agentes de ejecución posteriores. El siguiente paso es una exportación estructurada que convierta los hallazgos en:

• recomendaciones técnicas de edición
• correcciones estructurales/de navegación
• briefs de creación de páginas
• tareas de implementación para superar a competidores

Los formatos de salida objetivo deben ser:

• legibles por máquina (JSON para pipelines / CI / otros agentes)
• listos para prompt (brief en markdown para Claude Code / Codex / Gemini)

2. Exportación de acciones competitivas

El dashboard y los datos SQLite ya contienen suficiente información para generar una lista tú vs competidor → acciones condensada. Prefiere exportaciones que digan:

• qué tienen los competidores
• qué le falta al objetivo
• por qué es importante
• qué página/edición se debe construir a continuación

Esto debe ser orientado a la ejecución, no solo análisis descriptivo.

3. Casos de uso sugerentes (importante)

La base de datos local de rastreo + extracción es una capa de inteligencia general para constructores, no solo una fuente de informes SEO. Los agentes deben usarla para sugerir:

• páginas de documentación a crear
• páginas de producto a mejorar
• landing pages a construir
• brechas de onboarding a cerrar
• páginas de comparación de características
• páginas de confianza para desarrolladores (límites de tasa, autenticación, seguridad, registro de cambios, guías rápidas)

Implementa esto en dos formas:

• una superficie CLI (por ejemplo, un futuro comando suggest-usecases <proyecto>)
• un patrón nativo de agente donde modelos potentes en la nube consulten directamente los datos SQLite y razonen a partir de ellos

La versión CLI hace que la función sea descubrible y amigable con pipelines. La versión nativa de agente permite un razonamiento más profundo y abierto a partir del mismo conjunto de datos local.

Principio de trabajo

No construyas un gancho rígido para cada escenario. En lugar de eso, enseña a los agentes a aprovechar la DB correctamente:

• inspeccionar la cobertura de documentación/guias/referencias de competidores
• comparar contra la cobertura del objetivo
• sintetizar recomendaciones concretas de páginas/construcciones/casos de uso
• exportarlas