Google tiene razones de peso para considerar estos dos factores. El CTR refleja la utilidad del resultado para el usuario<\/strong>. Si en una b\u00fasqueda el tercer resultado tiene m\u00e1s clics que el segundo, Google tender\u00e1 a permutar los dos resultados. M\u00e1s en general, si una web tiene un porcentaje de clics superior al que se espera para la posici\u00f3n que ocupa, tender\u00e1 a subir de posici\u00f3n, mientras que, si el porcentaje es inferior, tender\u00e1 a bajar. El porcentaje estimado depende de la posici\u00f3n, el dispositivo y el tipo de b\u00fasqueda (navegaci\u00f3n, informaci\u00f3n, etc.)<\/a>.<\/p>\n 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 satisfacci\u00f3n del usuario con el resultado.<\/p>\n En este art\u00edculo vamos a centrarnos en c\u00f3mo medir y mejorar los CTR (porcentajes de clics) de nuestra web en la p\u00e1gina de resultados de Google (SERP)<\/strong>. Mejorar el porcentaje de clics tiene dos beneficios: nos permite obtener m\u00e1s tr\u00e1fico de las mismas posiciones en Google y, en algunos casos, nos va a permitir mejorar el posicionamiento.<\/p>\n Para obtener los datos del CTR debemos tener configurado Google Search Console <\/strong><\/a>para nuestra web y, preferentemente, tenerlo vinculado a Google Analytics<\/strong><\/a>. De otra forma, podemos tener las visitas SEO por URL de nuestra web, pero no las b\u00fasquedas (impresiones en la p\u00e1gina de resultados de Google) o el CTR. Tambi\u00e9n podr\u00edamos obtener las posiciones que ocupamos para una muestra de palabras clave, pero no las posiciones, visitas (clics) e impresiones.<\/p>\n Google Search Console nos da dos vistas con las que podemos trabajar:<\/p>\n Ambos listados se pueden segmentar por pa\u00eds, dispositivo y per\u00edodo (aunque solo guarda datos de los \u00faltimos 16 meses), pero no se pueden cruzar entre s\u00ed, es decir, no podemos obtener datos por palabra clave y URL. Esto supone una limitaci\u00f3n, ya que una misma URL puede posicionarse por muchas palabras clave y para una palabra clave podemos tener m\u00e1s de un resultado. Hay formas de superar esa limitaci\u00f3n, pero requieren utilizar m\u00e1s herramientas y desarrollar scripts para cruzar datos de diferentes fuentes por lo que, aunque es pr\u00e1ctica habitual en nuestro trabajo SEO, no vamos a cubrir aqu\u00ed este caso.<\/p>\n A la hora de elegir el per\u00edodo de an\u00e1lisis hay que tener en cuenta que cuanto m\u00e1s largo es el per\u00edodo menos fiable es el valor de posici\u00f3n media<\/strong>, ya que la posici\u00f3n puede haber variado durante el per\u00edodo analizado y el promedio no es \u00fatil. Por otra parte, los per\u00edodos m\u00e1s largos (siempre limitados a 16 meses) nos permiten tener m\u00e1s datos. En cada caso habr\u00eda que elegir el per\u00edodo adecuado en funci\u00f3n del tr\u00e1fico de la web, la dispersi\u00f3n de palabras clave y los cambios de posiciones que haya habido en los \u00faltimos tres meses.<\/p>\n Si presentamos los datos en una gr\u00e1fica de dispersi\u00f3n, obtenemos un resultado como<\/p>\n Para que los resultados sean significativos tenemos que limpiar los datos y quedarnos \u00fanicamente con las palabras clave que tengan un volumen m\u00ednimo de impresiones en el per\u00edodo analizado. Si tomamos todas las palabras clave tendremos muchos valores de 0 y 100% (palabras clave con una \u00fanica impresi\u00f3n), 0, 50 y 100% (palabras clave con dos impresiones), etc. Los an\u00e1lisis de regresi\u00f3n los podremos realizar igualmente si ponderamos los puntos, pero las gr\u00e1ficas van a ser dif\u00edciles de interpretar.<\/p>\n Si limpiamos los datos, el resultado es m\u00e1s claro:<\/p>\n Como era previsible, las primeras posiciones reciben m\u00e1s clics. La primera pregunta que debemos contestar es cu\u00e1ntos clics m\u00e1s, es decir, cu\u00e1l es el porcentaje de clics (CTR) esperado para cada posici\u00f3n en Google.<\/strong><\/p>\n 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, cu\u00e1l de estas palabras clave debo elegir para el posicionamiento de mi web o de una p\u00e1gina de mi web:<\/p>\n * Este aspecto lo abordaremos en un pr\u00f3ximo art\u00edculo ligado a los proyectos de Machine Learning de LaMagn\u00e9tica.<\/p>\n Si calculamos la curva de regresi\u00f3n de la gr\u00e1fica que hemos visto antes obtenemos:<\/p>\n Vemos c\u00f3mo el porcentaje de clics cae r\u00e1pidamente seg\u00fan la posici\u00f3n.<\/strong> La gr\u00e1fica permite ver que aporta m\u00e1s tr\u00e1fico tener en 2\u00aa posici\u00f3n una palabra clave de 1.000 b\u00fasquedas mensuales, que tener una de 5.000 en posici\u00f3n 9. Este tipo de observaciones son las que nos ayudan a afinar la estrategia SEO.<\/p>\n En este punto necesitamos poder comparar la gr\u00e1fica de nuestra web con la de otras webs<\/strong>, 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 tambi\u00e9n de subconjuntos de los datos, seg\u00fan sector y dispositivo.<\/p>\n La comparaci\u00f3n con una curva promedio significativa (basada en webs que en conjunto reciben millones de visitas SEO mensuales) nos permite establecer nuestro punto de partida.<\/p>\n Para profundizar en el an\u00e1lisis debemos segmentar los datos por los factores que ofrecen diferencias significativas. Vamos a presentar los tres m\u00e1s habituales: b\u00fasquedas de marca vs b\u00fasquedas gen\u00e9ricas, seg\u00fan dispositivo, y seg\u00fan secci\u00f3n de la web.<\/strong><\/p>\n Las b\u00fasquedas 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 (b\u00fasqueda navegacional) y descarta el resto, eso hace que la curva de CTR sea m\u00e1s 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 r\u00e1pidamente, en muchos casos llega a cero antes del final de la primera p\u00e1gina de resultados de Google.<\/p>\n El dispositivo con el que se realiza la b\u00fasqueda es otro elemento clave para interpretar los resultados. Las b\u00fasquedas realizadas en dispositivos m\u00f3viles tienden a dar prioridad a los primeros resultados (en comparaci\u00f3n con la b\u00fasqueda en ordenador) y los porcentajes de clic a partir de la tercera posici\u00f3n son inferiores a los de las b\u00fasquedas 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 m\u00f3viles depende mucho seg\u00fan el tipo de web y su p\u00fablico, con porcentajes que, en el caso de los clientes de LaMagn\u00e9tica oscilan entre el 20% de visitas m\u00f3viles (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 p\u00fablico joven). La comparaci\u00f3n con los valores de referencia debe hacerse dispositivo por dispositivo para obtener un resultado fiable.<\/p>\n Las diferencias de comportamiento del usuario en la p\u00e1gina de resultados de Google, seg\u00fan el dispositivo con el que realice la b\u00fasqueda<\/strong>, tienen consecuencias directas en la estrategia SEO. Cuando vaya a dominar la b\u00fasqueda m\u00f3vil, 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 p\u00e1gina, pero fuera de las dos primeras posiciones. Eso nos llevar\u00e1 en algunos casos a descartar palabras clave con mayor volumen de b\u00fasquedas y m\u00e1s competencia, en detrimento de otras con menos potencial, pero para las cuales es viable situarse entre las tres primeras posiciones.<\/p>\n Las diferentes secciones de una web suelen presentar diferencias importantes en CTRs y tambi\u00e9n en los dispositivos de acceso. Por ejemplo, las visitas a la colecci\u00f3n de un museo tienen un porcentaje de uso de m\u00f3vil inferior a las de informaci\u00f3n pr\u00e1ctica. Tambi\u00e9n hay diferencias en los CTRs en la p\u00e1gina de resultados de Google: las visitas a las p\u00e1ginas de informaci\u00f3n pr\u00e1ctica son navegacionales y se comportar\u00e1n como visitas de marca (porcentaje muy alto para la primera posici\u00f3n, descenso brusco y porcentajes irrelevantes a partir de la mitad de la primera p\u00e1gina), mientras que la curva de CTRs para la secci\u00f3n de colecci\u00f3n tendr\u00e1 valores inferiores para las primera o dos primeras posiciones pero caer\u00e1 m\u00e1s suavemente y mantendr\u00e1 porcentajes relevantes al final de la primera p\u00e1gina o incluso en la segunda.<\/p>\n Analizar las secciones de la web individualmente nos permite detectar d\u00f3nde tenemos mayores oportunidades de mejora y focalizar el trabajo de optimizaci\u00f3n web.<\/strong><\/p>\n A continuaci\u00f3n, 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.<\/p>\n C\u00f3mo medir y mejorar los CTR (porcentajes de clics) de nuestra web en la p\u00e1gina de resultados de Google (SERP)<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2041,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[105],"tags":[],"class_list":["post-1452","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-seo"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1452","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1452"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1452\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3703,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1452\/revisions\/3703"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2041"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1452"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1452"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lamagnetica.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1452"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Tabla](\"https:\/\/www.lamagnetica.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Tabla-CTR-6.png\")
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