Durante mucho tiempo, las clasificaciones de palabras clave fueron un elemento básico de cualquier campaña de SEO. En numerosos casos, se trataba de una métrica fundamental utilizada para juzgar el rendimiento.
Hace unos años, las palabras clave que buscaban los usuarios para acceder a nuestro contenido web incluían mucha más información. Toda esta información estaba disponible de manera transparente dentro de Google Analytics, y se podían obtener estimaciones de volúmenes de búsqueda relativamente precisas dentro de la herramienta de palabras clave de Google.
La primera actualización importante que modificó esto fue la búsqueda cifrada de Google y la temida leyenda not provided (no se proporciona) dentro de Google Analytics.
Esto generó un efecto dominó entre
muchos proveedores de software
de SEO que hizo que muchas
herramientas fueran menos efectivas,
o al menos más complejas, para medir
el impacto proveniente de la
búsqueda orgánica a nivel granular.
A continuación, y más recientemente, Google tomó la decisión de mover la estimación de volúmenes de búsqueda de su herramienta de planificador de palabras clave para mostrar estimaciones en rangos amplios. En lugar de informarnos de que una palabra clave se busca 1.400 veces al mes, nos informan que se busca entre 1.000 y 10.000 veces al mes. Esto no ayuda demasiado.
Estos cambios forzaron a los profesionales del marketing a adaptar su estrategia de búsqueda para centrarse menos en palabras clave individuales y adoptar una estrategia de contenido centrada en el tema, especialmente para el contenido que se encuentra en la parte superior del embudo.
Las clasificaciones de palabras clave son imprecisas
Una de las críticas más contundentes acerca de los datos de clasificación de palabras clave es su gran imprecisión. Muchos líderes de la industria e incluso proveedores de software que trabajan con datos de seguimiento de clasificaciones admitieron que es así.
Los motivos pueden dividirse en 3 grandes niveles:
- Personalización
- Dispositivo
- Ubicación
Personalización
En la época en que se lanzó Google+, se hablaba mucho de la personalización en la búsqueda en la industria de SEO. Incluso tras la desaparición de Google+, la personalización ha seguido siendo un gran tema a tener en cuenta.
Obtendrás puntos adicionales si recuerdas los fragmentos de Authorship (en 2012).
En última instancia, Google brindará resultados personalizados para un usuario basándose en su historial de búsqueda. Esto significa que si yo hiciera la consulta “automóviles eléctricos” y hubiera buscado antes el sitio web de Tesla, Google probablemente adaptaría las clasificaciones de los resultados de la búsqueda para mostrar el sitio de Tesla entre los primeros.
No ocurriría lo mismo para alguien que antes no hubiera visitado el sitio web de Tesla; por eso, es muy difícil determinar qué sitio web realmente clasifica en la primera posición (porque puede ser diferente para una persona que para otra).
Dispositivo y ubicación
Mientras que la personalización tiene incidencia en la ambigüedad de las clasificaciones de palabras clave, no es nada en comparación con el rol de los factores de consulta implícitos como el dispositivo y la ubicación.
Uno de los avances más importantes en términos de búsqueda de Google de los últimos años es su capacidad para tener en cuenta determinados aspectos de una consulta que no se manifiestan explícitamente. Para entender mi punto, tomemos como ejemplo la consulta “restaurantes en Boston”.
En 2010, esta búsqueda daba como resultado una lista de sitios web relativamente genéricos en los que se hablaba sobre restaurantes en Boston o que pertenecían a restaurantes.
En la actualidad, la sencilla búsqueda de “restaurantes en México D.F.” permite que Google brinde mucha más información que antes. Google puede ver desde qué dispositivo realizas una búsqueda, dónde te encuentras en ese momento e incluso si estás moviéndote.
Supongamos que usaste un iPhone y te encontrabas caminando por el centro de Boston a las 11.30. Así se vería realmente esta consulta para Google:
“¿Qué restaurantes están abiertos ahora donde pueda almorzar que se encuentren a una distancia a pie razonable de donde estoy, en el centro de Boston (EE. UU.)?”
Google recopiló toda esta información sin que el usuario tuviera que escribirla. Como resultado, puede adaptar completamente los resultados de la búsqueda a la situación actual del usuario que realiza la búsqueda.
Podemos concluir que responder la pregunta de quién clasifica en primer lugar para la consulta “restaurantes en Boston” es una tarea aún más compleja.
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En el mejor de los casos, las clasificaciones de palabras clave son direccionales
Las clasificaciones de palabras clave sólidas no siempre equivalen a grandes volúmenes de tráfico orgánico, ni mucho menos a mejoras en los ingresos. Como mencioné al principio, hemos perdido una gran visibilidad de las métricas de volúmenes de búsqueda, lo que dificulta mucho estimar con precisión la cantidad de tráfico que se puede obtener a partir de una palabra clave individual. Si sumamos el aspecto cambiante de la página de resultados del motor de búsqueda (p. ej., el gran aumento en los fragmentos destacados o featured snippets), se vuelve una tarea aún más abrumadora.
Si dependes de las clasificaciones
de palabras clave como guía,
es probable que estés tomando
una dirección equivocada.
Si lo único que te obsesiona es el seguimiento de una página en relación a un objetivo de clasificación, es probable que te pierdas de un enorme valor que tu contenido está generando. Por ejemplo, ¿qué pasaría si hubieras creado contenido con el objetivo principal de generar enlaces externos o tráfico de redes sociales, pero este contenido no necesariamente estuviera diseñado para tener buenas clasificaciones (p. ej., un informe de investigación)? Usar las clasificaciones de palabras clave como factores determinantes del éxito podría llevar a que se evalúe el contenido de un modo completamente impreciso.
Medición del rendimiento a nivel de conjunto de temas
Para superar muchos de los inconvenientes que señalé más arriba, cambiamos la manera en que medimos el contenido en HubSpot. En los últimos años, hemos dejado de analizar el rendimiento del contenido a nivel de página y hemos comenzado a observarlo a nivel de conjunto de temas.
Las conversiones y el tráfico de búsqueda orgánica son nuestros objetivos de búsqueda principales, por lo tanto, cuando agrupamos el contenido en conjuntos para intentar obtener visibilidad de las búsquedas relacionadas con un tema en particular, observamos el rendimiento colectivo de estos grupos de páginas web en comparación con el rendimiento de páginas individuales.
Este modelo de análisis nos ayuda a dar cuenta de los diversos objetivos de cada parte de contenido individual. Además, llevar a cabo este análisis a escala nos permite saber qué temas suelen generar un mayor crecimiento del tráfico en comparación con otros, y qué temas tienden a convertir el tráfico a una tasa más alta.
Esta información suele proporcionar un panorama mucho más claro para el equipo respecto de aquello en lo que deberían centrarse a continuación sin obsesionarse por las clasificaciones de palabras clave individuales.
¿Todavía se usan las clasificaciones de palabras clave?
A pesar de todo lo que expresé más arriba, no estoy diciendo que las clasificaciones de palabras clave ya no existen (ya puedo ver los tweets listos para atacarme). Los datos de palabras clave pueden ser útiles para investigar sobre cualquier problema de SEO que tenga tu sitio, y para analizar la intención detrás de ciertos tipos de búsquedas.
Dicho esto, la nueva versión de Google Search Console debería ofrecerte todo lo que tú necesitas.
Lo más importante que debes saber como profesional del marketing es que los datos que observas en relación con palabras clave no son para nada precisos. Por ese motivo, esta no debería ser nunca tu métrica de rendimiento principal.
