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Método de control masivo de indexación de URLsHola de nuevo a todos.
Actualización 27/07/2020
Hace muy poco acaba de publicar Sistrix un estudio sobre las probabilidades de clic según tu ranking. Con los datos que manejan, actualizan a día de hoy aquellos datos que sacamos en 2015 y que como se puede ver, tampoco distan mucho de todos los condicionantes que nosotros les pusimos en aquél entonces.
Hoy no voy a ser nada original, simplemente voy a hacer eco del artículo publicado por @jbmoreno en su blog sobre la relación existente entre el CTR (Click Throught Rate) y el SEO en función de los datos extraídos de las consultas de búsqueda en los informes de Google Webmaster Tools.
Comparando CTR´s con otros proyectos
De igual modo, he cogido todos los proyectos propios y a los cuales tengo acceso a través de GWT (aproximadamente unos 20) y he comenzado a agrupar los datos en Google Spreadsheet para poder hacer las medias oportunas por posición orgánica y sacar al igual que José la gráfica siguiente:
CTR y SEO
Análisis de CTR´s según posiciones (albertofdez.com)
Análisis de CTR´s según posiciones (jbmoreno.com)
Creo que sería conveniente hacer esto por sectores o nichos de mercado, pero a nivel global es muy buena referencia para estimar CTR´s.
Estima cuánto tráfico tendrás según la posición en Google
He tenido en cuenta la misma criba de datos que indica:
- Agrupación de datos de aproximadamente 20 proyectos en los que se ha trabajado la optimización para buscadores y obtienen términos afines a las búsquedas del usuario y el contenido de la página.
- Solo términos non-brand
- Consultas con más de 10 impresiones
Resultados tras analizar CTR y Posiciones SEO
Como bien comenta en su artículo, el universo del buscador Google ha pasado a ser bastante complejo para cada usuario, convirtiendo la casuística enmontones de probabilidades diferentes para la manera en la que aparecen los resultados orgánicos.
También depende un poco del nicho al que nos enfrentemos, dado que por ejemplo no es lo mismo un nicho donde puede aparecer adwords, shopping, resultados locales, etc… que otro en el que solamente impera el tráfico orgánico (por ejemplo por políticas de Google).
Pues bien, con estos resultados que son bastante similares a los que muestra @jbmoreno en su artículo podemos hacernos una idea más realista (siempre hablando en promedios) de cuánto tráfico podríamos obtener en función de la posición que alcancemos en Google.
Conclusiones
Hay un salto bastante pronunciado que yo observo en mis proyectos entre la primera y la segunda posición, que José escala bastante más en los suyos.
Este artículo tiene bastante que ver con el que escribí hace ya tiempo sobre el porcentaje de clics y la Ley de Benford, como veis es algo que realmente nos preocupa y es digno de estudio.
Si comparamos estas gráficas con las obtenidas por @moz en 2012, vemos que el Top1 ha sufrido una importante criba de tráfico, pasando de 52% a un 25% aproximadamente. El resto de posiciones también han caído aunque en menor medida.
