marea.es
Automatització del catàleg complet i estratègia SEO de venda sobre WooCommerce: 2.293 referències que ara arriben soles del proveïdor a la botiga.
Rellotgeria
WooCommerce
https://marea.es
A Google, primera setmana en producció
Search Console, del 7 al 13 de setembre de 2026
3.060
clics
trànsit orgànic a la botiga
22.500
impressions
presència als resultats
13,6 %
CTR mitjà
d'impressió a visita
5,6
posició mitjana
primera pàgina
L'enginyeria que hi ha darrere
informe de treball sobre el catàleg
19
automatitzacions a n8n
cicle de vida complet del producte
9.500
escriptures verificades
amb simulació prèvia i rollback
2.293
referències al catàleg
rellotges, smartwatch i joieria
0
errors en passades massives
totes les tandes
La prova
Captures directes dels panells del client. Les xifres de dalt surten d'aquí.
La línia negra marca el llançament de la web nova i de l'estratègia. Abans, clics i impressions feia dos mesos que estaven plans. Després, les dues corbes pugen alhora. La finestra completa suma 22.500 clics i 189.000 impressions, amb un 11,9 % de CTR i posició mitjana 6,7.
Search Console, primera setmana després de la sortida a producció: 3.060 clics, 22.500 impressions, un 13,6 % de CTR i posició mitjana 5,6.
Primera setmana a AI Search: 3.610 impressions a les respostes generatives de Google. La botiga no només surt al llistat blau, també dins del que respon la IA.
El catàleg en producció, amb els filtres de la barra lateral funcionant sobre 1.174 rellotges.
El punt de partida
Marea és una marca de rellotges, smartwatches i joieria d'acer i plata amb més de 2.200 referències. El catàleg es gestionava a mà des dels fulls de càlcul del proveïdor, i la web acabava de migrar a producció.
El problema no era la manca de dades, era que les dades no arribaven a la web. Les fitxes es creaven una a una, les fotos es pujaven a mà des de Dropbox, i la informació que l'equip de producte mantenia als sheets no es reflectia a la botiga.
A això s'hi afegia un bloqueig tècnic: el hosting havia vetat permanentment la IP de la instància de n8n al núvol, així que tota l'automatització es va haver de reconstruir contra una instància local.
Què vaig fer
Vaig muntar un ecosistema de 19 automatitzacions a n8n que cobreix el cicle de vida complet d'un producte, des que el proveïdor el posa al seu full de càlcul fins que està publicat a la botiga amb fotos, categories, estoc i SEO. A més de la feina d'estructura i disseny sobre la mateixa web. Aquests són els sis circuits.
01
Alta de producte
Tres circuits de càrrega massiva (rellotges, smartwatches, joieria) que llegeixen el sheet del proveïdor, comproven si la referència ja existeix, generen la descripció llarga i la meta description amb IA, calculen les categories segons gènere, tipus, material i col·lecció, creen el producte en esborrany i retornen l'ID al sheet.
02
Imatges
Un circuit que creua l'EAN de cada producte amb Dropbox, descarrega les fotos, les puja a la biblioteca de WordPress i les assigna en ordre. Només actua sobre productes sense fotos, així que és idempotent: es pot llançar mil vegades sense duplicar res.
03
Publicació controlada
Un workflow que només treu d'esborrany els productes que ja tenen imatges, i acotat per llista d'ID. No publica mai res per accident.
04
Estoc
Sincronització des del sheet de producte amb un llindar de reserva configurable, per poder guardar unitats per a la botiga física.
05
Noms, categories i variants
Circuits per mantenir el nom literal del sheet, reclassificar referències quan el proveïdor canvia de criteri, i sincronitzar la categoria Novetats de manera bidireccional.
06
SEO on page
Generació de meta title i meta description amb Rank Math, a més de la feina d'estructura i disseny sobre la mateixa botiga.
Resultats mesurables
Prop de 9.500 escriptures verificades sobre el catàleg, totes amb simulació prèvia, CSV de rollback i verificació posterior contra la botiga.
2.144
noms alineats amb el sheet
zero discrepàncies
910
productes amb inventari real
segona passada: zero canvis pendents
2.290
productes amb el seu EAN al camp natiu
identificables per a Google Shopping i assistents d'IA
23
rellotges nous publicats en un sol dia
amb fotos, categories i descripcions
285
grups de variacions vinculades
les variants de color es veuen com a miniatures
Zero errors en totes les passades massives.
La troballa que ningú no havia vist
La web tenia deu filtres configurats a la barra lateral (gènere, tipus de rellotge, material, colors, resistència a l'aigua) i cap no funcionava.
El motiu: WooCommerce només pot filtrar per atributs globals, i els 2.200 productes tenien les seves característiques com a atributs locals, que no apareixen a cap filtre. El filtre de Gènere oferia 22 rellotges quan n'hi havia gairebé mil. Els clients no podien filtrar res.
Es van migrar amb normalització de vocabulari, que era la meitat de la feina: el sheet tenia "5 ATM" i "5 ATM." com a valors diferents, 47 colors d'esfera incloent-hi errates, i materials amb la traducció anglesa enganxada.
Filtres operatius en rellotges
0 de 10
→7 sobre 1.174 productes
Filtres operatius en joieria
0 de 10
→5 sobre 1.038 productes
Valors de color
47 i 53 variants
→paletes de 17 i 18
Mides de diàmetre
51 mides soltes
→4 rangs
El que va aparèixer sense buscar-ho
Treballar amb el catàleg sencer va destapar problemes que ningú no havia detectat.
997
productes que comparteixen nom
261 noms repetits, i 699 casos entre famílies completament diferents: 53 productes anomenats exactament "reloj de mujer con correa de acero y esfera plateada". Contingut duplicat per a Google i un client que no els pot distingir.
142
slugs amb sufix de duplicat
L'auditoria n'havia detectat 9. L'escombratge complet en va trobar 142, i va canviar el diagnòstic: els SKU eren diferents, així que no hi havia ni un sol duplicat real per redirigir. Eren referències diferents amb el mateix nom, i la solució va ser posar la referència a l'slug, amb el 301 automàtic de WordPress.
10
files amb dades corrompudes
Deu files del sheet tenien dues columnes entrellaçades lletra a lletra: "rMuboysquetón" era "ruby" més "Mosquetón" alternant caràcters, per un desfasament de columnes en importar. Es van recuperar buscant el terme com a subseqüència.
1
duplicat que va confirmar el mateix WooCommerce
Un anell tenia dues fitxes, una amb tres variacions que compartien el mateix SKU. En omplir els EAN, WooCommerce va rebutjar el duplicat per violar la unicitat del codi de barres. El sistema va donar la prova que faltava.
2.293
fitxes sense ni un sol encapçalament
Cap producte no té un H2 a la descripció, i les 50 categories no tenen ni una paraula de text. Els dos únics H2 de la web són el títol del popup de newsletter, duplicat. Diagnosticat i amb la solució preparada.
Com es va treballar
Tres regles expliquen el zero d'errors.
01
Simulació abans d'escriure
Tota passada massiva s'executa primer en mode lectura i produeix un CSV amb el que canviaria. Es revisa, i només després s'escriu.
02
Rollback sempre
Abans de cada escriptura es desa l'estat anterior en CSV. Cap operació no és irreversible.
03
Ritme respectuós amb el hosting
Lots de 10 peticions cada 8 segons, timeout de 90 segons, un sol reintent i aturada en sec si alguna cosa falla dues vegades. Aquest ritme es va calibrar mesurant: amb lots de 25 seguits el servidor retornava 503 i es perdien escriptures en silenci.
Stack
WooCommerce
n8n
Claude
Rank Math
Google Sheets
Dropbox
Això és creixement ecommerce fet per dins.
Catàleg que arriba sol del proveïdor a la botiga, filtres que funcionen i fitxes que Google entén. Sobre la teva plataforma actual, sense migrar res.
Fem que la teva botiga facturi més.
Quatre respostes ràpides i et dic on se t'escapen les vendes, amb un pla clar de trànsit, conversió i automatització. Sense formularis eterns i sense promeses de preu per correu.
Pas 1 de 4
Què és el que més et frena avui?