Cómo automatizo auditorías SEO con Claude

Llevo dos años automatizando casi toda la fase de descubrimiento de las auditorías SEO con Claude Code y subagentes paralelos. No ha sido un experimento: es la única manera en la que puedo mantener una cartera de clientes sin contratar a nadie. Lo que antes me llevaba dos jornadas (un crawl serio, cruce con Search Console, PageSpeed por sección, schema validator, redacción del informe ejecutivo) ahora son entre 35 y 50 minutos.

El pipeline real, paso a paso

Nada elegante: cinco subagentes en paralelo, cada uno con su tool específica.

# Audit pipeline (simplificado)
1. crawl-agent      → Scrapling / playwright sobre el sitio entero,
                      exporta a SQLite local.
2. gsc-agent        → Search Console API: top queries, top pages,
                      CTR drop alerts.
3. pagespeed-agent  → PageSpeed Insights API + CrUX en bloque de 50 URLs.
4. schema-agent     → Validator.schema.org en cada page type.
5. content-agent    → Análisis de gaps vs. competencia (Semrush export).

# Después: un agente "synthesizer" lee los 5 outputs JSON y redacta
# el informe ejecutivo en markdown, con priorización por impacto/esfuerzo.

La clave no está en los agentes sino en el formato de salida forzado. Cada agente devuelve JSON con un schema estricto. El synthesizer no improvisa: lee estructuras conocidas y produce el informe siempre con la misma forma. Esto evita las sorpresas que tendría si dejara a Claude redactar desde texto libre.

Qué he ganado

• Tiempo, obviamente. Pero también capacidad de auditar webs grandes (10k+ URLs) que antes me obligaban a cobrar mucho más para que saliera la cuenta.
• Consistencia. El informe de un cliente de marzo y el de octubre tienen la misma estructura. No hay «esa vez me olvidé del Schema Review».
• Reportes vivos. Re-ejecutar el pipeline en un cliente cada 30 días es trivial. Antes era impensable; ahora es un cron.

Qué NO he ganado (y conviene decirlo)

La parte de criterio sigue siendo humana. Claude detecta que una página tiene 8.000 palabras y CTR del 0,4%; yo decido si eso significa cortarla en cuatro o reescribirla entera. Claude lista 47 issues; yo decido cuáles son los tres que mueven de verdad la aguja del cliente. La automatización me da el qué y el cuánto; el por qué y el en qué orden siguen siendo trabajo intelectual humano.

Esto es importante porque cuando un cliente me contrata no me contrata por ejecutar un pipeline. Eso podría hacerlo él. Me contrata por saber qué hacer con los 47 hallazgos que el pipeline escupe. La automatización me libera tiempo precisamente para dedicarlo a esa capa, que es la que aporta valor real.

Una nota sobre coste y modelos

Uso Claude Opus para el synthesizer (el agente que redacta el informe final) y Sonnet o Haiku para los agentes de descubrimiento. La diferencia de coste es 10x, la diferencia de calidad para tareas estructuradas es menor del 5%. El truco está en saber qué parte del pipeline necesita el modelo bueno y cuál se conforma con uno barato. Es la decisión técnica que más impacto tiene en el coste mensual.