Cómo calcular si un cambio tiene impacto SEO

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Últimamente se habla mucho sobre cómo aplicar estadística y técnicas de machine learning para proyectos SEO, aunque realmente se ven muy pocos casos reales donde se apliquen algunas de estas disciplinas. Desde Internet República hemos construido una web app que permite medir si un evento ha tenido impacto estadísticamente relevante en el posicionamiento SEO de una web. Te contamos cómo:

¿Cómo funciona?

En primer lugar, nos hemos apoyado en la biblioteca “CausalImpact” desarrollada por Google, la cual estima, dado un conjunto de datos, si una intervención en un momento concreto de tiempo tiene un impacto causal mediante la generación de un modelo que predice la tendencia que debería seguirse en función de los datos previos al evento y la compara con los datos reales.

Para obtener los datos a analizar se utiliza el API de Search Console, lo que nos permite hacer análisis sobre las magnitudes que tiene dicha herramienta: impresiones, clics, CTR y posición media de, como máximo, los últimos 90 días (que es el periodo máximo que ofrece Search Console).

Lo bueno que tiene esta herramienta es que no necesitas entender cómo funciona, ya que ella se encarga de realizar toda la parte estadística, ofreciéndote los resultados ya analizados.

¿Cómo utilizarla?

Para poder utilizarla, lo primero que hay que hacer es autorizar el acceso a la misma a nuestra cuenta de Search Console, mediante el botón azul “Login vía Google”.

Una vez hecho esto, se debe elegir en el desplegable la web que se quiere analizar y, lo más importante, indicar el evento y la métrica a analizar de la siguiente manera:

La herramienta tiene 3 selectores de fechas: el primero, “Selecciona las fechas totales de la prueba”, carga por defecto los últimos 90 días para obtener la mayor cantidad de datos de Search Console (recomendado). En el segundo, “Selecciona las fechas anteriores al evento a analizar”, tenemos que indicar el periodo previo al evento que queremos probar y será el que defina los datos con los que se generará el modelo predictivo para medir el impacto. Por último, seleccionamos con el tercer selector de fecha, “Seleccionar las fechas posteriores al evento a analizar”, el periodo que queremos ver si el evento ha generado cambios estadísticamente significativos en los datos.

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Pulsando sobre el botón “Obtener datos de Search Console” generaríamos el informe por defecto, el cual se realiza sobre búsquedas “Web” y “Clics”, aunque se pueden seleccionar otros valores o aplicar filtros para acotar el estudio de la misma forma que se puede hacer en Search Console con la sección “Filtro de datos”.

Los resultados

Los resultados son los que devuelve la biblioteca “Causal Impact” y se dividen en dos partes: parte gráfica y resumen (en inglés). La primera se compone un primer panel con la etiqueta “original” donde se muestran los datos obtenidos de Search Console y la predicción hecha por la biblioteca. El segundo panel, “Pointwise”, muestra la diferencia entre los datos reales y los predichos, mientras que el tercero son los datos acumulativos de la diferencia mostrada en el segundo panel.

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Por último, el resumen ofrece una explicación detallada de las gráficas, junto a la conclusión, es decir, si los resultados tras el evento son los que se podían prever antes de dicho evento o, por el contrario, éste ha tenido un impacto en ellos.

Esto tiene muchos usos prácticos, ya que nos permite comprobar de forma sencilla si los cambios SEO que se han realizado en una web o URL han tenido un impacto real en el posicionamiento. También hay que tener claro que otras variables que coincidan en el tiempo pueden falsear los datos, por lo que se debe analizar bien todo lo que haya podido ocurrir en dicho periodo antes de sacar conclusiones definitivas.

Esperamos que os sea de utilidad.

AVISO: La aplicación está alojada en un hosting gratuito y tiene un número limitado de horas de uso al mes, por lo que no se garantiza su disponibilidad permanente.

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Carlos Estévez

Ingeniero informático de formación, antes era programador web. Dirijo los departamentos de Search Marketing y analítica web de Internet República. Dejándome seducir por R y el Big Data.

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