Posíblemente has oido mil y una veces que si incrementas el CTR, mejorará tus ranking en Google.
No te culpo, yo también hablé de eso aquí.
Los expertos en SEO de todo el mundo llevan varios años diciéndolo en mítines y conferencias:
el CTR es un factor de clasificación para Google
Se han publicado diferentes casos de estudio sobre el CTR en diferentes idiomas y por diferentes personalidades dentro del mundo SEO.
También se han creado herramientas de clic para mejorar el CTR de una web y de esta manera “intentar” subir el ranking orgánico de esa web.
Como veremos más adelante, google suele guardar todos los datos de clics en algo que llama “almacenes“, para poder comparar las consultas que van aumentando con las webs que más clics han tenido.
Hay que contar con que para que se tome como referencia “un clic” para un resultado, previamente debe producirse una consulta en el buscador.
Y por supuesto hay muchos comentarios en páginas web que defienden su posición sobre el CTR, como este ejemplo:
Sin embargo, algunas noticias de google últimas me han hecho replantear esta teoría e investigar más en profundidad.
Sobre el CTR podemos encontrar muchas afirmaciones contundentes de webmasters afirmando que les funciona.
También se habla mucho del PageRank, y sin embargo, Matt Cutts escribió sobre el PageRank a finales de la década del 2000, y dijo que había evolucionado significativamente incluso en los primeros días de Google.
Actualidad sobre el PageRank
Sabemos que el PageRank es una fórmula, pero esa fórmula (o la que se conoce) es una primera versión del PageRank, y si sabemos que este elemento de clasificación ha evolucionado,
¿Cómo sabemos que cuando alguien habla del PageRank lo hace con integridad?
La fórmula del PageRank tiene una pinta tal como esta:
Sin embargo, debes conocer que la patente original de Random Surfer PageRank de Stanford caducó. Ahora la versión de PageRank se ha actualizado a través de una patente de continuación y difiere en muchos aspectos de la versión de PageRank de Stanford.
Las versiones actualizadas de PageRank están protegidas por las patentes actuales asignadas a Google, y ambas se han actualizado para reflejar los procesos modernos en la forma en que se implementan.
Herramientas SEO que utilizan el PageRank para ofrecer datos
Algunas herramientas de SEO como Majestic, utilizan la fórmula del PageRank para su algoritmo propio y así dar una estimación del valor de los enlaces de una web.
Ellos utilizan el Trust flow y el Citation flow como principales métricas de medir la calidad de enlace.
Sin embargo, aún teniendo un algoritmo matemático bueno, no se puede afirmar que los datos cumplan con el PageRank de Google.
Incluso en uno de sus últimos artículos intentando explicar el propio PageRank y su uso como base para su herramienta, se vieron algo comprometidos…
La patente del Pagerank actualizada es esta:
Inventores: Nissan Hajaj
Asignado: Google LLC
Patente de EE . UU . : 9,953,049
Concedido: 24 de abril de 2018
Archivado: 19 de octubre de 2015
Esta actualización del PageRank aclara cosas como:
la técnica de PageRank calcula y asigna una puntuación de PageRank a cada página web que encuentra en la web, en la que la puntuación de PageRank sirve como una medida de la calidad relativa de una página web determinada con respecto a otras páginas web.
El PageRank generalmente garantiza que las páginas web importantes y de alta calidad reciban altas puntuaciones del PageRank, lo que permite que un motor de búsqueda clasifique de manera eficiente los resultados de la búsqueda en función de sus puntuaciones del PageRank asociado.
Y la propia patente describe como se obtiene el PageRank:
Los puntajes de PageRank se calculan en función de la estructura del gráfico de enlaces web, donde las páginas web son los nodos del gráfico de enlaces que están interconectados con hipervínculos. En este modelo, el PageRank R para una página web dada p se puede calcular como:
A-invertida..di-elect cons..function..times..fwdarw..times..function. ## EQU00001 ## donde P es el conjunto de todas las páginas web, | q | .sub.out es el grado exterior de una página específica q en el conjunto P, y 0 <d <1 es un factor de atenuación.
Una pregunta que ha tenido en vilo a muchos SEO es la siguiente:
¿Los redireccionamientos 301 pasan el 100% de PageRank?
La respuesta es NO.
Los 301 no pasan todo el PageRank de una página a otra ya que esto sería fácilmente manipulable.
Siempre hay una “decadencia” del PageRank cuando se hace una redirección 301.
Hace poco John Mueller ha declarado cosas interesantes como la siguiente:
una redirección de una página a una página completamente diferente resultará en que no se pase el PageRank y se considerará un 404 suave.
Esto es una versión algo diferente de lo que muchos SEOs piensan cuando deciden de realizar una redirección 301, por ejemplo de un producto de ecommerce caducado a su categoría principal.
Lo explico en este vídeo:
Con esto lo único que intento decir, es que cuando alguien habla del PageRank, ¿sabemos si está hablando de la versión más actualizada ?
Seguimos con el tema de hoy, el CTR.
Exprimiendo el CTR
Qué es el CTR
El Click Through Rate o conocido como CTR en google, es el número de clics que obtiene un enlace que aparece en los resultados orgánicos con respecto al número de veces que se muestra.
Existe una patente interesante que habla de cosas como clics largos y clics cortos, y la clasificación de páginas web sobre la base de estos clics .
La patente se refiere a cosas como “Señales implícitas de calidad de consulta” .
Por ejemplo, Google podría ver una métrica de clic largo como una señal positiva, para ver si los visitantes de esa página están comprometidos con los enlaces que hay dentro del contenido de esa web, incluidos los enlaces a videos.
Google nos dice en esa patente que se podría considerar que se hizo un “clic largo” en un video si alguien ve al menos la mitad del video o 30 seg.
La patente sugiere que un alto puntaje de clics en una página puede significar que esa página podría ser mejorada en los resultados de búsqueda de Google.
Qué es un clic para google
Una señal implícita (clic) es una señal basada en las acciones del usuario en respuesta a la consulta. Las señales implícitas de ejemplo pueden incluir tasas de clics (CTR) relacionadas con diferentes consultas de usuarios, métricas de clics largos y / o reversiones de clics, como se registran en los registros de clics 122.
Qué es un clic prolongado
Se produce un clic prolongado cuando un usuario, después de hacer clic en un resultado de búsqueda, se detiene en la página de destino del resultado de la búsqueda o hace clic en los enlaces adicionales que están presentes en la página de destino. Un clic prolongado puede interpretarse como una señal de que la consulta identificó información que el usuario consideró interesante, ya que el usuario pasó una cierta cantidad de tiempo en la página de destino o encontró elementos adicionales de interés en la página de destino.
Qué es un clic corto
Se produce una reversión de clics (también conocida como “clic breve“) cuando un usuario, después de hacer clic en un resultado de búsqueda y de recibir el documento de referencia, regresa rápidamente a la página de resultados de búsqueda del documento de referencia.
Una reversión de clics puede interpretarse como una señal de que la consulta no identificó la información que el usuario consideró interesante, ya que el usuario regresó rápidamente a la página de resultados de búsqueda.
Recopilación de clics
Estas señales implícitas de ejemplo pueden agregarse para cada consulta y se pueden usar para calcular un puntaje de rendimiento general.
Por ejemplo, una consulta con un CTR alto, muchos clics largos y pocas reversiones de clics cortos probablemente tendrá un puntaje de alto rendimiento; por el contrario, una consulta que tenga un CTR bajo, pocos clics largos y muchas reversiones de clics cortos probablemente tendrá un bajo puntaje de rendimiento.
Si extrapolamos estos datos a una fórmula, podemos encontrar algunas conclusiones como:
- R ↑ = ↑ clics largos + ↓ clics cortos
- R ↓ = ↑ clics cortos + ↓ clics largos
En esta primera versión podemos ver claramente como el ranking orgánico (R) puede subir a traves de un mejor CTR siempre y cuando se de un resultado positivo de la suma de clics largos y clics cortos.
Los registros de clics se pueden usar para identificar qué consultas de usuario funcionan mejor, según lo indicado por la cantidad de clics asociados con cada consulta.
Esto no significa que Google esté utilizando clics para determinar directamente las clasificaciones. Sólo indica qué consultas pueden ser las más relevantes para los usuarios.
Pero esto no es todo, aún hay más… 🙂
También se pueden utilizar otras señales implícitas de clics.
Los datos indicativos de las señales de usuario implícitas se pueden almacenar y asociar a las consultas enviadas por los usuarios. Posteriormente, el rendimiento de las consultas puede ponderarse de acuerdo con los datos implícitos de las señales de usuario al determinar si la consulta del usuario cumple con el umbral de rendimiento.
La frecuencia de una consulta particular también se puede utilizar para seleccionar una consulta de buen desempeño. Por ejemplo, si muchos usuarios envían la consulta”vehículo respetuoso con el medio ambiente”, el evaluador de consultas puede inferir que se trata de una consulta de búsqueda con buen rendimiento.
Otros datos a tener en cuenta con el CTR
Las consultas que contienen información que a menudo se encuentra en datos estructurados, como el nombre de una empresa, el nombre de la ciudad y el estado, pueden interpretarse como una señal de que el usuario está tratando de encontrar información en listados de teléfonos. , listados de direcciones, y presentaciones públicas.
Este puede ser un buen ejemplo para explicar el por qué el buscador devuelve un cierto “modelo de resultados orgánicos” prediseñado en las SERPs que se compone de:
- Listado de empresas en Google maps
- Páginas de listados de empresas
- Datos estructurados
- Listados orgánicos
Muchas veces las consultas que se realizan son una mala expresión de la información necesaria para el propio buscador y otras veces las consultas de los usuarios incluyen palabras mal escritas o terminología no convencional, por lo tanto, google puede devolver resultados que no son de interés para ellos.
Hay otra información en esta misma patente que me ha causado también cierto interés. Corrobora un poco lo que conocemos sobre optimizar las urls.
Cuando inscribimos nuestra web en algún listado de empresas o directorio, debemos asegurarnos de que la url contenga el nombre de la empresa .
Vamos a verlo:
En algunas implementaciones, la presencia de un nombre de compañía en una parte de la URL que no es el nombre de dominio también se puede usar para asociar el recurso en la URL con la consulta sintética.
Por ejemplo, la compañía Basket Weavers Inc. puede tener una página web en “www.examplebusinesslistings.com/Basket_Weavers.html”. La presencia de los términos basket y weaver en la URL hará que el generador de consultas asocie el recurso en “www.examplebusinesslistings.com/Basket_Weavers.html” con la consulta sintética.
Y también habla sobre los textos de anclaje en los enlaces
el texto de anclaje del enlace es una señal de cómo los usuarios realmente describen el tema del documento al que se refiere el enlace, y si el texto de anclaje que se vincula con ese documento se produce con frecuencia, por ejemplo, en exceso del número de umbral, el generador de consultas de aumento puede generar una consulta sintética (posición 0) basada en el texto de anclaje y asociar el documento con el texto de anclaje.
Si utilizamos textos de anclaje que coincidan con las consultas de los usuarios, google puede asociar esa consulta a una página web.
Patente sobre el CTR
Inventores: Anand Shukla, Mark Pearson, Krishna Bharat y Stefan Buettcher
Asignado: Google LLC
Patente de EE . UU . : 9,916,366
Concedido: 13 de marzo de 2018
Archivado: 28 de julio de 2015
Conclusión
Como hemos visto, no podemos decir que el CTR es un factor de clasificación, así tal cual, ya que depende de muchos otros factores, como puede ser si los usuarios siguen navegando por la web o siguen los enlaces implícitos que hay en ella.
Además toda esta información se guarda en lo que ellos llaman “almacenes de resultados de búsqueda” y así pueden identificar si los clics son relevantes o no.
¿Qué opinión tienes sobre el CTR ahora?
Acerca del autor
SEO Mánager en ginesmayol.com . Ayudo a empresas y marcas a posicionarse en Google. Presidente de la Asociación de MKT Digital de la Región de Murcia. Creo estrategias de Adquisición de tráfico para empresas y marcas nuevas. Hago deporte a diario y me gusta todo lo relacionado con el medio ambiente y el estilo de vida sencillo y saludable.
Me ha parecido muy interesante tu post, Ginés. No conocía esa clasificación de clics cortos y largos, pero esas señales implícitas tienen toda la lógica del mundo (no puede valer igual para Google un clic seguido de un alto promedio de tiempo en página + nº páginas/sesión que un clic seguido de un Pogo Sticking). Yo no dudo que el CTR, como métrica UX, sea un factor más de ranking, aunque cotejando las estadísticas de mis distintos proyectos no sea siempre fácil extraer una conclusión determinante. Saludos.
A veces le damos más importancia a ciertos parámetros dentro del SEO porque los escuchamos mucho, y no nos paramos a pensar que google profundiza mucho más . El CTR es solo uno ellos.