Combine Surfer SEO con una API de búsqueda para obtener datos SERP en tiempo real junto con las recomendaciones de contenido de Surfer. Surfer SEO proporciona estructura de contenido y orientación sobre la densidad de palabras clave, pero no le muestra el panorama SERP en vivo mientras escribe. Al consultar la API de búsqueda para su palabra clave objetivo, puede ver fragmentos destacados actuales, personas que también hacen preguntas y títulos de la competencia en tiempo real. Esto le permite alinear su contenido tanto con las recomendaciones basadas en PNL de Surfer como con la página de resultados de búsqueda real.
Requisitos previos
- Python 3.8+ instalado
- solicita biblioteca instalada
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Una cuenta Surfer SEO (Esencial $99/mes o más)
Guia paso a paso
Paso 1: Consulta SERP para la palabra clave objetivo
Extraiga el SERP de Google actual para la palabra clave que está optimizando en Surfer SEO.
Python
import os, requests, json
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
def get_serp(keyword: str) -> dict:
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': API_KEY},
json={'platform': 'google', 'query': keyword}, timeout=15)
return resp.json()
serp = get_serp('best project management tools 2026')
print(f"Organic results: {len(serp.get('organic_results', []))}")
print(f"People Also Ask: {len(serp.get('people_also_ask', []))}")Paso 2: Extraer señales de contenido de la competencia
Analice las páginas mejor clasificadas para comprender sus patrones de títulos, señales de recuento de palabras y ángulos de contenido.
Python
def analyze_competitors(serp: dict) -> list:
competitors = []
for r in serp.get('organic_results', [])[:10]:
competitors.append({
'position': r.get('position', 0),
'title': r.get('title', ''),
'url': r.get('link', ''),
'snippet_length': len(r.get('snippet', '')),
'has_date': any(str(y) in r.get('title', '') for y in [2025, 2026]),
'has_number': any(c.isdigit() for c in r.get('title', '')),
})
return competitors
comps = analyze_competitors(serp)
for c in comps[:5]:
print(f"#{c['position']}: {c['title'][:55]} (date={c['has_date']})")Paso 3: La gente de Capture también pregunta
Obtenga preguntas PAA para incorporarlas a su contenido Surfer como subtítulos H2 o H3.
Python
def get_paa(serp: dict) -> list:
paa = serp.get('people_also_ask', [])
questions = []
for item in paa:
if isinstance(item, dict):
questions.append(item.get('question', ''))
elif isinstance(item, str):
questions.append(item)
return questions
questions = get_paa(serp)
print('People Also Ask questions to address in your content:')
for q in questions:
print(f' - {q}')Paso 4: Extraer formato de fragmento destacado
Determine el formato actual del fragmento destacado para que pueda estructurar su contenido para competir.
Python
def analyze_snippet(serp: dict) -> dict:
snippet = serp.get('featured_snippet', serp.get('answer_box', {}))
if not snippet or not isinstance(snippet, dict):
return {'type': 'none', 'exists': False}
snippet_text = snippet.get('snippet', snippet.get('answer', ''))
has_list = '<li>' in str(snippet) or isinstance(snippet.get('list'), list)
has_table = '<table>' in str(snippet) or isinstance(snippet.get('table'), list)
return {
'exists': True,
'type': 'list' if has_list else 'table' if has_table else 'paragraph',
'text_length': len(str(snippet_text)),
'source': snippet.get('link', snippet.get('source', '')),
}
fs = analyze_snippet(serp)
print(f"Featured snippet: {fs['type']} ({fs.get('text_length', 0)} chars)")Paso 5: Generar resumen de contenido
Combine información de SERP con recomendaciones de Surfer SEO en un único resumen de contenido.
Python
def generate_brief(keyword: str) -> dict:
serp = get_serp(keyword)
comps = analyze_competitors(serp)
paa = get_paa(serp)
snippet = analyze_snippet(serp)
titles_with_dates = sum(1 for c in comps if c['has_date'])
brief = {
'keyword': keyword,
'competitor_count': len(comps),
'titles_with_year': titles_with_dates,
'paa_questions': paa,
'featured_snippet': snippet,
'top_3_titles': [c['title'] for c in comps[:3]],
'recommendations': [],
}
if titles_with_dates > 3:
brief['recommendations'].append('Include 2026 in your title')
if snippet['exists']:
brief['recommendations'].append(f"Target a {snippet['type']} featured snippet")
if paa:
brief['recommendations'].append(f'Address {len(paa)} PAA questions as subheadings')
return brief
brief = generate_brief('best project management tools 2026')
for rec in brief['recommendations']:
print(f' > {rec}')Ejemplo en Python
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def serp_brief(keyword):
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
json={'platform': 'google', 'query': keyword}).json()
titles = [r['title'] for r in data.get('organic_results', [])[:5]]
paa = [q.get('question', q) if isinstance(q, dict) else q for q in data.get('people_also_ask', [])]
return {'titles': titles, 'paa': paa}
print(serp_brief('best project management tools 2026'))Ejemplo en JavaScript
JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function serpBrief(keyword) {
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST', headers: H,
body: JSON.stringify({platform: 'google', query: keyword})
});
const data = await r.json();
return {
titles: (data.organic_results || []).slice(0, 5).map(r => r.title),
paa: (data.people_also_ask || []).map(q => q.question || q)
};
}
serpBrief('best project management tools 2026').then(console.log);Salida esperada
JSON
A content brief combining Surfer SEO recommendations with live SERP data including competitor titles, PAA questions, and featured snippet analysis for better content optimization.