Corpus preparado
Textos limpios, deduplicados y con sus metadatos de origen, fecha y canal.
Servicio IA · N-003 · NLP & segmentación
Topic modeling y clustering
De miles de textos a un mapa. Extracción automática de temas en contenido, redes, tickets y transcripciones con visualización interactiva.
Tienes cien mil textos y nadie sabe de qué hablan: el clustering los ordena y te devuelve el mapa.
Qué es y para quién
Tu contenido, ordenado por temas.
Agrupación semántica de documentos, con visualización y evolución en el tiempo. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
Cuando el contenido crece, nadie lo lee entero. Un clustering semántico agrupa documentos por lo que dicen, no por su formato, y devuelve un mapa de los temas con su peso y su evolución. Con ese mapa, el equipo editorial ve qué topics sobran, cuáles están en crecimiento y dónde hay un hueco de contenido que nadie cubre.
Va dirigido a medios y blogs con archivo grande, a equipos de contenido que quieren ordenar su catálogo, a compañías que estudian la conversación de su sector y a equipos de soporte que quieren agrupar conversaciones largas. Funciona bien con cualquier volumen a partir de unos cientos de documentos; por debajo, el clustering no es estable.
- Medios y blogs con años de archivo y poca visibilidad de lo que tienen.
- Equipos de contenido que quieren detectar temas saturados y huecos.
- Equipos de estrategia que estudian el mercado desde los datos.
- Equipos de soporte que agrupan conversaciones largas por tema.
Qué incluye
Seis piezas de un mapa de contenido.
Corpus limpio, modelos de topic, visualización, evolución y lectura por negocio.
Modelos de topic
BERTopic, LDA o embeddings con KMeans, con el número de topics validado.
Visualización interactiva
Mapa navegable de topics con su tamaño, su peso y sus documentos representativos.
Evolución temporal
Cómo cambia el peso de cada tema mes a mes y cuándo aparece un tema nuevo.
Clasificación automática
Los documentos nuevos se asignan al topic con el que más se parecen.
Lectura de negocio
Informe con los temas saturados, los que crecen, los huecos y las acciones sugeridas.
Trazabilidad
Cada grupo tiene su historia.
Método, número de topics, representatividad y evolución de cada uno.
- Modelo y parámetros usados en cada ejecución
- Documentos representativos de cada topic
- Peso de cada topic y su variación en el tiempo
- Título y descripción automática de cada topic
Cómo funciona
El ciclo del análisis de temas.
Cinco pasos que se pueden repetir con datos nuevos.
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01
Recopilar
Se juntan los textos de todas las fuentes con sus metadatos y se limpian.
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02
Vectorizar
Los documentos se convierten en vectores y se reduce su dimensión si hace falta.
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03
Agrupar
Se prueban distintos números de topics y se elige el más interpretable y estable.
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04
Etiquetar
Cada topic recibe un título y una descripción a partir de sus documentos representativos.
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05
Interpretar
El mapa se lee con negocio: saturación, crecimiento, huecos y acciones.
El número de topics lo decide negocio, no el modelo. Treinta topics que nadie usa no valen más que ocho que se usan.
Cómo trabajamos
De archivos perdidos a mapa util.
Limpiamos el corpus, agrupamos y leemos el mapa con el equipo editorial.
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Inventario de contenido
Cerramos el corpus con el equipo y definimos qué preguntas queremos responder.
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Limpieza y vectorización
Deduplicamos, quitamos ruido y preparamos los vectores.
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Agrupamiento y etiquetas
Probamos modelos y números de topics hasta que el mapa se entienda.
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Visualización
Montamos el mapa navegable y lo conectamos a las fuentes de contenido.
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Ciclo de actualización
Se reagrupa trimestralmente y se comparan los cambios de topics.
Dónde rinde
Tres archivos que se ordenaron.
El mismo método sirve para un medio, una marca o un sector.
El archivo crecía cada mes y nadie sabía sobre qué escribían o repetían.
El mapa mostró nueve temas saturados y dos que crecían, y el equipo reorientó la línea.
La estrategia de contenido se hacía con intuición y los autores escribían de lo mismo.
El clustering definió la área temática por categoría y el tráfico se organizó por temas.
El equipo de estrategia quería saber de qué habla el sector y no tenía con qué.
Se analizaron 200.000 publicaciones del mercado y salió un mapa con los diez debates abiertos.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
Vimos que un 30% de nuestro contenido era el mismo tema con distinto título. Eso solo se ve con un mapa.
Tomás H.
Director de Contenido · Media
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué diferencia hay con un análisis de palabras clave?
El clustering agrupa por significado, no por palabras. Detecta que dos artículos con distinto vocabulario hablan de lo mismo, y eso es lo que permite ver la saturación real de un tema.
¿Cuántos documentos hacen falta?
A partir de unos cientos el modelo empieza a ser interpretable. Con miles de documentos el resultado es sólido y con decenas de miles, muy util. Por debajo de esa cifra, el mapa no es fiable.
¿Qué modelo se usa?
BERTopic cuando se quiere agrupar con etiquetas interpretables, LDA para textos cortos y limpios, y embeddings con KMeans cuando hay mucho documento y muchos idiomas. Se comparan con el mismo corpus y se elige el más util.
¿Se puede usar en español?
Sí, y funciona mejor que en inglés si el corpus es grande. Con documentos cortos, el modelo multilingü pierde algo de precisión y hay que compensar con más volumen.
¿Cómo se lee el resultado?
Con negocio, no en solitario. El mapa se lee en una sesión de dos horas con el equipo editorial: se valida cada topic, se renombran y se decide qué hacer con cada uno.
¿Cuánto tarda?
De tres a cinco semanas para el primer mapa completo, más una sesión de lectura con el equipo. El mantenimiento es trimestral.
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