La mayoría de los SEO consideran que Google Search Console (GSC) es su fuente de verdad y confían en que los datos sean precisos. ¿Qué pasaría si te dijera que GSC no te dice todas las palabras clave de las que obtienes tráfico? De hecho, la herramienta no muestra un término para casi la mitad de los clics.
Estos casos de términos ocultos representan el 46,08% de todos los clics en nuestro estudio. El estudio incluye un mes de datos en 146 741 sitios web y casi 9 mil millones de clics en total.
Sumerjámonos.
Primero, quiero dar las gracias a Mauricio Fernández de nuestro equipo de back-end por ayudarme a extraer estos datos.
Este es un diagrama de dispersión donde cada punto representa uno de los 146,741 sitios web. Muestra el porcentaje de clics que faltan y el tráfico general del sitio.
Como puede ver, algunos sitios no tienen términos con clics asociados y otros tienen todos sus datos. Cada sitio es diferente y la cantidad de datos que faltan varía en el conjunto de datos.
Hay un par de puntos aquí de los que quiero hablar debido a su importancia. Hay un sitio (1) con 100 millones de clics donde falta el 90,3% de los datos. Hay otro sitio (2) con 63 millones de clics a los que les faltan términos solo en el 2,27 % de sus clics. Como puedes ver, ¡los datos varían mucho!
Otra forma de mostrar cuánto varían los datos de clics que faltan es observar la distribución de la cantidad de datos que faltan en el conjunto de datos. Hay muchos sitios en cada cubo. Le resultará difícil adivinar cuántos datos faltan de un sitio.
Ve muchos sitios en el medio y un gran aumento en 95%-100% de clics perdidos. A muchos de los sitios les falta aproximadamente la mitad de sus datos, pero a una gran cantidad de sitios les falta la mayoría de los datos.
Lo que creo que puede ser interesante es segmentar los sitios por el tráfico que reciben. En el siguiente diagrama de caja, verá que tanto los sitios de poco tráfico como los de alto tráfico tienden a perder más datos. Los sitios en los cubos intermedios tienden a tener menos datos faltantes.
Los datos generalmente mejoran con más tráfico. Pero después de unos 10 millones de clics, los datos empiezan a empeorar considerablemente.
En caso de que estés viendo diagramas de caja por primera vez, así es como debes leerlos:
Las pequeñas líneas en los bordes representan los valores mínimo y máximo. Y el 50% de todos los valores se encuentran en las áreas resaltadas. La línea en esa área es el valor de la mediana.
En este punto, puede pensar que nos hemos equivocado con los datos. Que sumamos solo las 1000 filas que se muestran en la interfaz de GSC que se pueden exportar para obtener los datos, y es por eso que falta tanto.
Pero ese no es el caso. Extrajimos estos datos a través de la API, lo que nos permite obtener todos los datos, ¡y aún falta mucho!
Sé que la principal preocupación de todos será la cantidad de datos que faltan en su propio sitio, por lo que quiero brindarle una forma de verificar esto. La forma más fácil de ver cuántos clics van a términos que Google no muestra es usar el conector GSC en Google Data Studio.
Realicé un informe de Data Studio que puede copiar para comprobar los datos que faltan en su propio sitio web. Esto utiliza datos de los últimos 12 meses. Falta aproximadamente la mitad de los datos de mi sitio personal en el momento de escribir este artículo.
Haga su propia copia del informe y agregue sus datos de GSC como fuente. Así es cómo:
- En la esquina superior derecha, haz clic en los tres puntos y luego haz clic en «Hacer una copia».
- En el menú desplegable «Nueva fuente de datos», seleccione la fuente de datos de GSC para el sitio que le interesa.
- Si el sitio no está disponible, seleccione «Crear fuente de datos». Busque «Search Console» y haga clic en él.
- Haga clic en la propiedad GSC que desea usar > haga clic en «Impresión del sitio» > haga clic en «Web». Luego, en la esquina superior derecha, haga clic en «Conectar».
- En la esquina superior derecha, haga clic en «Agregar al informe».
- Haga clic en «Copiar informe».
Me encantaría algunos datos de usuario autoinformados para esto. Si desea compartir, envíe un tweet con los números de su «total general» del n.º 1 y el n.º 2 a @patrickstox y @ahrefs. O simplemente envíeme un mensaje privado en Twitter y agregaré los datos autoinformados para compartirlos aquí en una fecha posterior. Sospecho que la mayoría de los datos informados por los usuarios corroboran los datos del estudio que muestra que la cantidad que falta varía según los sitios.
Google da algunas razones para esta discrepancia:
Para proteger la privacidad del usuario, el informe de rendimiento no muestra todos los datos. Por ejemplo, es posible que no rastreemos algunas consultas que se realizan muy pocas veces o aquellas que contienen información personal o confidencial.
No creo ni por un segundo que casi la mitad de las búsquedas en todos estos sitios fueran privadas. Eso deja la razón por la que algunas de las consultas se realizan una pequeña cantidad de veces, a menudo llamadas palabras clave de cola larga. Google puede haber subestimado eso solo un poco. En cualquier caso, el 46,08% que falta es mucho más alto de lo que esperaba.
Lo sabemos El 15% de todas las búsquedas de Google nunca se han visto antes. Estoy seguro de que Google almacena estas consultas. De lo contrario, no podrá generar esa estadística.
Sin embargo, especularía que el equipo detrás de GSC tiene recursos limitados y no se molesta en almacenar o exponer todos los datos. Es solo que la cantidad de datos que faltan me sorprende y puede sorprenderte.
Pensamientos finales
Puede descubrir los tipos de términos que dirigen el tráfico a una página utilizando el Informe de rendimiento en GSC o revisando el Palabras clave orgánicas Informe en Site Explorer de Ahrefs. Es probable que los datos ocultos en GSC incluyan términos similares a los que se enumeran aquí.
Por ejemplo, a Google le faltan datos sobre el 35% de los clics para nuestra publicación sobre investigación de palabras clave. En EE. UU., hay 327 términos listados en GSC y 426 en Ahrefs.
En total, 178 de estos están duplicados en los conjuntos de datos, pero eso deja una cantidad de términos únicos en cada conjunto de datos. Si bien no podemos decir con certeza cuáles son los términos que faltan, es probable que sean similares a los términos incluidos en estos informes.
Mensajeame en Twitter Si tienes alguna pregunta.