La mayor parte de los esfuerzos de posicionamiento en buscadores (SEO) se centran en conseguir buenas posiciones optimizando los aspectos técnicos y de contenido de la web que influyen en los resultados de Google, y mejorando el linkbuilding.
Sin embargo, hay dos factores importantes que suelen ser olvidados. Los estudios de correlación de los distintos factores de posicionamiento con el resultado final (Moz, entre otros) muestran que el porcentaje de clics (CTR) en la página de resultados de Google y el porcentaje de rebote de la página de destino (landing page) de la visita SEO están entre los factores con más peso en el posicionamiento en Google. Su correlación con el posicionamiento es parecida a la de los principales factores SEO: autoridad de la página y del dominio, título de la página, etc.
Google tiene razones de peso para considerar estos dos factores. El CTR refleja la utilidad del resultado para el usuario. Si en una búsqueda el tercer resultado tiene más clics que el segundo, Google tenderá a permutar los dos resultados. Más en general, si una web tiene un porcentaje de clics superior al que se espera para la posición que ocupa, tenderá a subir de posición, mientras que, si el porcentaje es inferior, tenderá a bajar. El porcentaje estimado depende de la posición, el dispositivo y el tipo de búsqueda (navegación, información, etc.).
Por otra parte, el porcentaje de rebote (medido como el porcentaje de visitas que vuelven a Google y teniendo en cuenta el tiempo que tardan en volver) es una medida directa de la satisfacción del usuario con el resultado.
En este artículo vamos a centrarnos en cómo medir y mejorar los CTR (porcentajes de clics) de nuestra web en la página de resultados de Google (SERP). Mejorar el porcentaje de clics tiene dos beneficios: nos permite obtener más tráfico de las mismas posiciones en Google y, en algunos casos, nos va a permitir mejorar el posicionamiento.
CTR en función de la posición
Para obtener los datos del CTR debemos tener configurado Google Search Console para nuestra web y, preferentemente, tenerlo vinculado a Google Analytics. De otra forma, podemos tener las visitas SEO por URL de nuestra web, pero no las búsquedas (impresiones en la página de resultados de Google) o el CTR. También podríamos obtener las posiciones que ocupamos para una muestra de palabras clave, pero no las posiciones, visitas (clics) e impresiones.
Google Search Console nos da dos vistas con las que podemos trabajar:
- Para cada URL: clics (visitas), impresiones (búsquedas) y posición media
- Para cada palabra clave: clics (visitas), impresiones (búsquedas) y posición media
Ambos listados se pueden segmentar por país, dispositivo y período (aunque solo guarda datos de los últimos 16 meses), pero no se pueden cruzar entre sí, es decir, no podemos obtener datos por palabra clave y URL. Esto supone una limitación, ya que una misma URL puede posicionarse por muchas palabras clave y para una palabra clave podemos tener más de un resultado. Hay formas de superar esa limitación, pero requieren utilizar más herramientas y desarrollar scripts para cruzar datos de diferentes fuentes por lo que, aunque es práctica habitual en nuestro trabajo SEO, no vamos a cubrir aquí este caso.
A la hora de elegir el período de análisis hay que tener en cuenta que cuanto más largo es el período menos fiable es el valor de posición media, ya que la posición puede haber variado durante el período analizado y el promedio no es útil. Por otra parte, los períodos más largos (siempre limitados a 16 meses) nos permiten tener más datos. En cada caso habría que elegir el período adecuado en función del tráfico de la web, la dispersión de palabras clave y los cambios de posiciones que haya habido en los últimos tres meses.
Si presentamos los datos en una gráfica de dispersión, obtenemos un resultado como
Para que los resultados sean significativos tenemos que limpiar los datos y quedarnos únicamente con las palabras clave que tengan un volumen mínimo de impresiones en el período analizado. Si tomamos todas las palabras clave tendremos muchos valores de 0 y 100% (palabras clave con una única impresión), 0, 50 y 100% (palabras clave con dos impresiones), etc. Los análisis de regresión los podremos realizar igualmente si ponderamos los puntos, pero las gráficas van a ser difíciles de interpretar.
Si limpiamos los datos, el resultado es más claro:
Como era previsible, las primeras posiciones reciben más clics. La primera pregunta que debemos contestar es cuántos clics más, es decir, cuál es el porcentaje de clics (CTR) esperado para cada posición en Google.
Si podemos contestar a esta pregunta, tendremos una parte importante de la respuesta a los dilemas que se plantean en una estrategia SEO. Por ejemplo, cuál de estas palabras clave debo elegir para el posicionamiento de mi web o de una página de mi web:
* Este aspecto lo abordaremos en un próximo artículo ligado a los proyectos de Machine Learning de LaMagnética.
Si calculamos la curva de regresión de la gráfica que hemos visto antes obtenemos:
Vemos cómo el porcentaje de clics cae rápidamente según la posición. La gráfica permite ver que aporta más tráfico tener en 2ª posición una palabra clave de 1.000 búsquedas mensuales, que tener una de 5.000 en posición 9. Este tipo de observaciones son las que nos ayudan a afinar la estrategia SEO.
En este punto necesitamos poder comparar la gráfica de nuestra web con la de otras webs, para poder saber si nuestros resultados son buenos. Para ello, hemos analizado el conjunto de webs de nuestros clientes, que podemos comparar con el resultado de una nueva web. Disponemos también de subconjuntos de los datos, según sector y dispositivo.
La comparación con una curva promedio significativa (basada en webs que en conjunto reciben millones de visitas SEO mensuales) nos permite establecer nuestro punto de partida.
Para profundizar en el análisis debemos segmentar los datos por los factores que ofrecen diferencias significativas. Vamos a presentar los tres más habituales: búsquedas de marca vs búsquedas genéricas, según dispositivo, y según sección de la web.
Búsquedas de marca vs búsquedas genéricas
Las búsquedas de marca (incluyendo variantes sobre el nombre de la marca y siglas) constituyen un grupo especial. El usuario suele estar buscando una web en particular (búsqueda navegacional) y descarta el resto, eso hace que la curva de CTR sea más pronunciada de lo habitual. El porcentaje de clics en el primer resultado es superior a la media (tenemos algunos casos con CTRs del 80%) y luego decae rápidamente, en muchos casos llega a cero antes del final de la primera página de resultados de Google.
Búsquedas desde móvil vs desktop
El dispositivo con el que se realiza la búsqueda es otro elemento clave para interpretar los resultados. Las búsquedas realizadas en dispositivos móviles tienden a dar prioridad a los primeros resultados (en comparación con la búsqueda en ordenador) y los porcentajes de clic a partir de la tercera posición son inferiores a los de las búsquedas realizadas en ordenador. Hay que tener en cuenta estas diferencias a la hora de comparar nuestros resultados con la media de las webs analizadas, ya que el porcentaje de visitas móviles depende mucho según el tipo de web y su público, con porcentajes que, en el caso de los clientes de LaMagnética oscilan entre el 20% de visitas móviles (webs B2B de servicios o productos complejos que requieren visitas largas a la web para informarse) a porcentajes superiores al 90% (algunos ecommerce, webs para público joven). La comparación con los valores de referencia debe hacerse dispositivo por dispositivo para obtener un resultado fiable.
Las diferencias de comportamiento del usuario en la página de resultados de Google, según el dispositivo con el que realice la búsqueda, tienen consecuencias directas en la estrategia SEO. Cuando vaya a dominar la búsqueda móvil, primaremos las palabras clave para las cuales podamos alcanzar las dos primeras posiciones, y restando peso a las palabras clave que podemos posicionar en el resto de la primera página, pero fuera de las dos primeras posiciones. Eso nos llevará en algunos casos a descartar palabras clave con mayor volumen de búsquedas y más competencia, en detrimento de otras con menos potencial, pero para las cuales es viable situarse entre las tres primeras posiciones.
Secciones de la web
Las diferentes secciones de una web suelen presentar diferencias importantes en CTRs y también en los dispositivos de acceso. Por ejemplo, las visitas a la colección de un museo tienen un porcentaje de uso de móvil inferior a las de información práctica. También hay diferencias en los CTRs en la página de resultados de Google: las visitas a las páginas de información práctica son navegacionales y se comportarán como visitas de marca (porcentaje muy alto para la primera posición, descenso brusco y porcentajes irrelevantes a partir de la mitad de la primera página), mientras que la curva de CTRs para la sección de colección tendrá valores inferiores para las primera o dos primeras posiciones pero caerá más suavemente y mantendrá porcentajes relevantes al final de la primera página o incluso en la segunda.
Analizar las secciones de la web individualmente nos permite detectar dónde tenemos mayores oportunidades de mejora y focalizar el trabajo de optimización web.
A continuación, presentamos las curvas de CTR de un ejemplo real que hemos dividido en home y 5 secciones principales. Como se puede observar, hay diferencias muy marcadas entre las secciones, con una de ellas muy por encima de la media, otras cercanas a la media y finalmente una de las secciones muy por debajo de la media.
