Cómo optimizar la Experiencia de Usuario para mejorar el SEO

Para Google la experiencia de usuario (UX) es un factor de posicionamiento y cada vez más importante. Debido a esto, es necesario conocer cómo analizar el comportamiento que los usuarios tienen en nuestra página, qué zonas de nuestra web tiene mejores resultados y cuáles debemos mejorar.

Arturo Marimón es un consultor SEO con más de 20 años de experiencia ayudando a grandes empresas a posicionarse en los primeros puestos de Google. En su ponencia en PRO Marketing DAY habló sobre cómo es la relación entre la experiencia de usuario y Google y cómo afecta al posicionamiento de una web.

A continuación puedes ver un extracto de la ponencia de Arturo Marimón:

Arturo comenzó su ponencia con una cita que refleja su pensamiento y el camino por el que iría su ponencia:

SEO no es optimizar sites para buscadores, sino para personas que usan los buscadores.

Para poder comprender mejor cómo influye la experiencia de usuario en SEO, Arturo estructuró su ponencia en tres fases:

1. Entender los objetivos de los usuarios y Google

Muchas personas y empresas piensan que en el posicionamiento desde la siguiente perspectiva:

Un usuario hace una búsqueda en Google con una intencionalidad > mi landing responde a esta intencionalidad > le doy la respuesta al usuario > finalmente, dirijo al usuario hacia la conversión.

Pero como comenzaba diciendo Arturo:

Esto es una verdad a medias; que es lo mismo que decir que es una mentira.

► ¿Por qué es una mentira?

El único que conoce la intencionalidad que tienen los usuarios al realizar una búsqueda es Google. Muchos usuarios pueden tener intencionalidades diferentes y hacer múltiples búsquedas, pero acabar en la misma página.

Una búsqueda no es lo mismo que una intencionalidad. @arturomarimon en #PROmarketingDAY

Además, una landing page no responde a una única búsqueda, sino que puede responder a muchas búsquedas diferentes. Por lo tanto, Arturo concluye diciendo que la intencionalidad de los usuarios es múltiple.

► ¿Cómo respondemos a las múltiples intencionalidades?

Para Arturo la solución es clara: con un cluster de landings que respondan no solo a esa búsqueda, sino también a las búsquedas futuras.

► ¿Con esto vamos a llevar al usuario a la conversión/compra?

Posiblemente no. Depende del customer journey. Si un usuario tarda dos semanas en comprar un producto, Arturo aseguraba que con una búsqueda informacional es muy difícil conseguir llevar a ese usuario a la conversión.

¿Cuál es el resultado más relevante para Google?

El resultado más relevante para Google es aquel que responde la búsqueda actual y las búsquedas futuras. Para mostrar esta formación, utilizó como ejemplo la evolución de los resultados de Google.

► Resultados de Google en 2016

En 2016 cuando tu realizabas la búsqueda «cuánto dura Matrix» te aparecía la siguiente información:

En ese año, Google sacó lo que se conoce como las respuestas de Google, donde directamente te da la solución a la búsqueda que has realizado. En este caso, te decía que la película de Matrix dura 136 minutos.

Además, en el lado derecho ya ofrecía el Knowledge Graph con información sobre la película y actores que participaban en ella.

Por último, en la parte inferior se podían ver resultados SEO.

► Resultados de Google en 2018

Lo primero es que Google no dice 136 minutos, sino que da como resultado 2 horas y 16 minutos. Este resultado es más humano, ya que así medimos el tiempo. Además, no solo da el tiempo en la película que buscas, sino también de otras películas de la saga.

En el lado derecho, permanece el Knowledge Graph.

La otra gran variación es la desaparición de los resultados SEO por otras preguntas que realizan los usuarios además de la que tú estás haciendo.

 2. ¿Cómo afecta la experiencia de usuario al SEO?

Una de las métricas que Google utiliza para ver la calidad de una página, a nivel de comportamiento de usuarios, es el Pogo Sticking.

El Pogo Sticking lo podemos medir con Google Tag Manager. Podemos crear un evento con HTML5 llamado Story.pushState() que nos permite poner una URL nuestra en el histórico de los usuario con las variables que queramos.

De esta forma, cuando el usuario pincha en el botón atrás sufre una redirección de milisegundos a una página de nuestro sitio que nos permite conocer si el usuario hace clic en el botón atrás del navegador y así recoger información relevante para poder analizarla posteriormente.

Utilizar esta estrategia no afecta al usuario, ya que para él es imperceptible.

Para Arturo, Google Analytics es una herramienta muy útil como base de datos, pero como única herramienta de análisis no sirve. Esto se debe a que solo ofrece el 17% de los datos totales y debe ser complementada con otras herramientas.

Otras métricas con las que complementar los datos de Analytics, además de Search Console, son:

Nº de Queries vs Pogo Sticking

• Eje X:  Posición media
• Eje Y: Porcentaje de pogo sticking
• Color del círculo: Cluster al que pertenece
• Tamaño del círculo: Nº de querys/búsquedas

En este gráfico existe un patrón: cuando el pogo sticking es superior al 20% el número de círculos es menor y más pequeños, es decir, que Google piensa que ese comportamiento de usuario es malo y reduce el número de palabras clave por las que posiciona ese contenido.

Sin embargo, por debajo del 20% de Pogo Sticking, hay una gran cantidad de círculos y el tamaño es mayor. Esto significa que para Google hay un comportamiento positivo, es decir, el usuario encuentra lo que buscaba y, además, dudas futuras.

Impresiones vs Pogo Sticking

• Eje X:  Posición media
• Eje Y: Porcentaje de pogo sticking
• Color del círculo: Cluster al que pertenece
• Tamaño del círculo: Nº de impresiones

El efecto es el mismo que en el anterior caso, excepto el comportamiento de un cluster. Esto quiere decir que existe un cluster donde el comportamiento de usuarios es diferente al del resto de la web.

¿Esto quiere decir que está mal? No. El comportamiento de los usuarios puede ser diferente para cada web, e incluso, diferente para cada cluster de una misma web.

Cada sección de una web puede tener umbrales de comportamiento diferentes

Diagrama de «Caja Bigotes»

Para conocer el punto/umbral a partir del cual los resultados están bien o están mal, necesitamos hacer un diagrama de «Caja Bigotes».

No solo nos interesa optimizar páginas, nos interesa tener un KPI que nos diga a partir de qué resultado algo está bien o mal.

El diagrama de Caja Bigotes sirve para visualizar datos con valores asimétricos, ya que, al final, los datos de distribución del pogo sticking son asimétricos.

Como muestra Arturo en el ejemplo, en ese caso la mediana (ojo, no la media) del comportamiento señala que por encima del 12% de pogo sticking los resultados no serían buenos.

Cada cluster de nuestra página funciona diferente, por eso, y como ocurría en los anteriores ejemplos, existen dos cluster por encima de la mediana cuyo comportamiento es distinto.

No podemos aplicar una regla de comportamiento de usuario a toda nuestra web.

Además, también vemos que aparecen valores atípicos (aquellos que se salen de la gráfica) que son los primeros que debemos atacar. Para ello, debemos unir estos resultados con el número de impresiones que tienen esos datos y buscar patrones para mejorar.

 3. ¿Cómo podemos optimizar nuestros cluster?

Arquitectura Web

Primero es interesante entender como funciona la arquitectura de la web en cuestión. Generalmente, la arquitectura suele ser la siguiente:

Esta arquitectura está bien, pero ¿Es real?, ¿Google envía a tus usuarios a la home o a páginas internas? ¿Cómo se comportan los usuarios? Esta arquitectura no refleja el verdadero comportamiento de los usuarios en una web.

Para Arturo es más importante la relación que existen entre los cluster que la arquitectura de la web, ya que los cluster sirven a Google para medir la autoridad.

Además, Arturo apunta que:

Los enlaces fuera del cluster nos perjudican.

Si en una web, enlazamos todo con todo es un problema. Todo lo que está dentro del mismo cluster está bien enlazado, pero el resto de enlaces no son positivos.

Page Rank

El Page Rank es la probabilidad de que un usuario pinche en un enlace. Por lo tanto, para Arturo, el Page Rank es el usuario.

El Page Rank no se distribuye igual en todos tus enlaces de tu web.

El clic en un enlace tiene diferente peso de Page Rank dependiendo de:

• Tamaño, color y forma.
• Posición dentro del documento
• Número de palabras.
• Anchor text
• Relación entre cluster
• Comportamiento de usuarios

Además, según la posición del enlace en la página web, tiene un valor diferente y esto las herramientas SEO no lo miden.

• Arquitectura = Header
• Contextual = Contenido
• Secundario = Sidebar
• Arquitectura secundaria = Footer

Conclusión

► ¿Qué nos interesa?

Controlar, medir y mejorar los cluster de aquellos proyectos en los que trabajamos. El problema es que las herramientas SEO no dan la información necesaria, ya que no pueden medir para cada proyecto una arquitectura de página diferente.

► ¿Qué tenemos que tener?

• Relación entre URLs y Nº de cluster
• Posición del enlace en HTML
• Anchor text
• Importar todos los datos para generar una visualización de datos.

**TRUCO: Google Search console solo da 1.000 resultados, pero si lo vinculas con Data Studio puedes exportar todos los datos en un excel.

Generas una base de datos con los datos anteriores, y datos como origen del tráfico, sesiones…etc. que quieras añadir a tu análisis.

Finalmente, con todos estos datos puedes crear un gráfico acíclico dirigido con el que ver el verdadero comportamiento de los usuarios en tu web.

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