marea.es
Automatización del catálogo completo y Estrategia SEO de venta sobre WooCommerce: 2.293 referencias que ahora llegan solas del proveedor a la tienda.
Relojería
WooCommerce
https://marea.es
En Google, primera semana en producción
Search Console, 7 al 13 de septiembre de 2026
3.060
clics
tráfico orgánico a la tienda
22.500
impresiones
presencia en resultados
13,6 %
CTR medio
de impresión a visita
5,6
posición media
primera página
La ingeniería que hay detrás
informe de trabajo sobre el catálogo
19
automatizaciones en n8n
ciclo de vida completo del producto
9.500
escrituras verificadas
con simulación previa y rollback
2.293
referencias en catálogo
relojes, smartwatch y joyería
0
errores en pasadas masivas
todas las tandas
La prueba
Capturas directas de los paneles del cliente. Las cifras de arriba salen de aquí.
La línea negra marca el lanzamiento de la web nueva y de la estrategia. Antes, clics e impresiones llevaban dos meses planos. Después, las dos curvas suben a la vez. La ventana completa suma 22.500 clics y 189.000 impresiones, con 11,9 % de CTR y posición media 6,7.
Search Console, primera semana tras la salida a producción: 3.060 clics, 22.500 impresiones, 13,6 % de CTR y posición media 5,6.
Primera semana en AI Search: 3.610 impresiones en las respuestas generativas de Google. La tienda no solo aparece en el listado azul, también dentro de lo que la IA responde.
El catálogo en producción, con los filtros de la barra lateral funcionando sobre 1.174 relojes.
El punto de partida
Marea es una marca de relojes, smartwatches y joyería de acero y plata con más de 2.200 referencias. El catálogo se gestionaba a mano desde hojas de cálculo del proveedor, y la web acababa de migrar a producción.
El problema no era la falta de datos, era que los datos no llegaban a la web. Las fichas se creaban una a una, las fotos se subían a mano desde Dropbox, y la información que producto mantenía en los sheets no se reflejaba en la tienda.
A eso se sumaba un bloqueo técnico: el hosting había baneado permanentemente la IP de la instancia de n8n en la nube, así que toda la automatización tuvo que reconstruirse contra una instancia local.
Qué hice
Monté un ecosistema de 19 automatizaciones en n8n que cubre el ciclo de vida completo de un producto, desde que el proveedor lo pone en su hoja de cálculo hasta que está publicado en la tienda con fotos, categorías, stock y SEO. Además del trabajo de estructura y diseño sobre la propia web. Estos son los seis circuitos.
01
Alta de producto
Tres circuitos de carga masiva (relojes, smartwatches, joyería) que leen el sheet del proveedor, comprueban si la referencia ya existe, generan la descripción larga y la meta description con IA, calculan las categorías según género, tipo, material y colección, crean el producto en borrador y devuelven el ID al sheet.
02
Imágenes
Un circuito que cruza el EAN de cada producto contra Dropbox, descarga las fotos, las sube a la biblioteca de WordPress y las asigna en orden. Solo actúa sobre productos sin fotos, así que es idempotente: se puede lanzar mil veces sin duplicar nada.
03
Publicación controlada
Un workflow que solo saca de borrador los productos que ya tienen imágenes, y acotado por lista de IDs. Nunca publica nada por accidente.
04
Stock
Sincronización desde el sheet de producto con umbral de reserva configurable, para poder guardar unidades para la tienda física.
05
Nombres, categorías y variantes
Circuitos para mantener el nombre literal del sheet, reclasificar referencias cuando el proveedor cambia de criterio, y sincronizar la categoría Novedades de forma bidireccional.
06
SEO on page
Generación de meta title y meta description con Rank Math, además del trabajo de estructura y diseño sobre la propia tienda.
Resultados medibles
Cerca de 9.500 escrituras verificadas sobre el catálogo, todas con simulación previa, CSV de rollback y verificación posterior contra la tienda.
2.144
nombres alineados con el sheet
cero discrepancias
910
productos con inventario real
segunda pasada: cero cambios pendientes
2.290
productos con su EAN en el campo nativo
identificables para Google Shopping y asistentes de IA
23
relojes nuevos publicados en un solo día
con fotos, categorías y descripciones
285
grupos de variaciones vinculadas
las variantes de color se ven como miniaturas
Cero errores en todas las pasadas masivas.
El hallazgo que nadie había visto
La web tenía diez filtros configurados en la barra lateral (género, tipo de reloj, material, colores, resistencia al agua) y ninguno funcionaba.
El motivo: WooCommerce solo puede filtrar por atributos globales, y los 2.200 productos tenían sus características como atributos locales, que no aparecen en ningún filtro. El filtro de Género ofrecía 22 relojes cuando había casi mil. Los clientes no podían filtrar nada.
Se migraron con normalización de vocabulario, que era la mitad del trabajo: el sheet tenía "5 ATM" y "5 ATM." como valores distintos, 47 colores de esfera incluyendo erratas, y materiales con la traducción inglesa pegada.
Filtros operativos en relojes
0 de 10
→7 sobre 1.174 productos
Filtros operativos en joyería
0 de 10
→5 sobre 1.038 productos
Valores de color
47 y 53 variantes
→paletas de 17 y 18
Medidas de diámetro
51 medidas sueltas
→4 rangos
Lo que apareció sin buscarlo
Trabajar con el catálogo entero destapó problemas que nadie había detectado.
997
productos compartiendo nombre
261 nombres repetidos, y 699 casos entre familias completamente distintas: 53 productos llamados exactamente "reloj de mujer con correa de acero y esfera plateada". Contenido duplicado para Google y un cliente que no puede distinguirlos.
142
slugs con sufijo de duplicado
La auditoría había detectado 9. El barrido completo encontró 142, y cambió el diagnóstico: los SKU eran distintos, así que no había ni un duplicado real que redirigir. Eran referencias diferentes con el mismo nombre, y la solución fue meter la referencia en el slug, con el 301 automático de WordPress.
10
filas con datos corrompidos
Diez filas del sheet tenían dos columnas entrelazadas letra a letra: "rMuboysquetón" era "ruby" más "Mosquetón" alternando caracteres, por un desfase de columnas al importar. Se recuperaron buscando el término como subsecuencia.
1
duplicado que confirmó el propio WooCommerce
Un anillo tenía dos fichas, una con tres variaciones compartiendo el mismo SKU. Al rellenar los EAN, WooCommerce rechazó el duplicado por violar la unicidad del código de barras. El sistema dio la prueba que faltaba.
2.293
fichas sin un solo encabezado
Ni un producto tiene un H2 en su descripción, y las 50 categorías no tienen una sola palabra de texto. Los dos únicos H2 de la web son el título del popup de newsletter, duplicado. Diagnosticado y con la solución preparada.
Cómo se trabajó
Tres reglas explican el cero de errores.
01
Simulación antes de escribir
Toda pasada masiva se ejecuta primero en modo lectura y produce un CSV con lo que cambiaría. Se revisa, y solo después se escribe.
02
Rollback siempre
Antes de cada escritura se guarda el estado anterior en CSV. Ninguna operación es irreversible.
03
Ritmo respetuoso con el hosting
Lotes de 10 peticiones cada 8 segundos, timeout de 90 segundos, un solo reintento y parada en seco si algo falla dos veces. Ese ritmo se calibró midiendo: con lotes de 25 seguidos el servidor devolvía 503 y se perdían escrituras en silencio.
Stack
WooCommerce
n8n
Claude
Rank Math
Google Sheets
Dropbox
Esto es crecimiento ecommerce hecho por dentro.
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¿Qué es lo que más te frena hoy?